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- 저자 : 류승철(Seungchul Ryu) (검색결과 6 건)
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다시점 비디오 부호화기를 위한 효율적인 참조 영상 선택 알고리즘
류승철(Seungchul Ryu),서정동(Jungdong Seo),김동현(Donghyun Kim),손광훈(Kwanghoon Sohn) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11
다시점 비디오 부호화기(MVC)는 다양한 블록 크기 기반의 움직임 추정과 변이 추정을 수행한다. 또한 2개 이상의 다중 참조영상 움직임 추정 기술을 사용한다. 이 기술들을 통해 MVC는 높은 부호화 효율을 얻을 수 있지만 실제 적용하기에는 너무 높은 부호화 복잡도가 걸림돌로 작용한다. 본 논문에서는 MVC의 부호화 복잡도를 감소시키기 위하여 효율적인 참조 영상선택 알고리즘을 제안한다. 부호화에 사용된 참조 영상들은 인접한 블록들 간에 높은 상호 연관성을 가지므로, 부호화된 이웃블록들의 참조 영상 정보를 기반으로 현재 블록의 참조 영상을 효율적으로 선택할 수 있다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 부호화 시간을 기존의 MVC에 비해 최대 73.3%, 평균 57.3% 감소시키며 부호화 효율의 감소는 무시할 만한 수준임을 확인하였다.
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다시점 비디오 영상 부호화기를 위한 시점 간 PSNR 분산 감소 비트율 제어 알고리즘
류승철(Seungchul Ryu),서정동(Jungdong Seo),Xingang Liu,Zheng Yan,손광훈(Kwanghoon Sohn) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.7
다시점 영상 비디오를 부호화하기 위해 다시점 영상 부호화기(MVC)가 제안되었다. MVC가 다시점 영상 비디오를 효율적으로 압축함에도 불구하고 여전히 제한된 대역폭의 채널을 통해 다시점 영상을 전송하기에는 한계가 있다. 따라서 제한된 대역폭을 효과적으로 활용할 수 있도록 효율적인 비트율 제어 알고리즘이 요구된다. 2D 영상 부호화를 위한 비트율 제어 알고리즘은 활발한 연구가 이루어졌지만 다시점 영상 부호화를 위한 비트율 제어 알고리즘은 아직 충분히 연구되어지지 않았다. 본 논문에서는 시점 간 화질 분산과 계층적 B 픽처 구조를 고려한, 다시점 영상 부호화를 위한 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 부호화 전 단계, 시점 레벨 비트율 제어, GOP 레벨 비트율 제어, 픽처 레벨 비트율 제어의 네 단계로 이루어진다. 부호화 전 단계에서 시점 간 비트율의 비중과 계층 레벨 간의 비중을 계산한다. 그리고 시점의 목표 비트율, GOP의 목표 비트율, 픽처의 목표 비트율이 각각 시점 레벨 비트율 제어단계, GOP 레벨 비트율 제어단계, 픽처 레벨 비트율 제어 단계에서 계산된다. 실험 결과는 제안된 방식이 시점 간 화질(PSNR)의 분산을 줄이면서 비트율을 제어하는데 효과적이라는 것을 보여준다.
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류승철(Seungchul Ryu),서정동(Jungdong Seo),Xingang Liu,손광훈(Kwanghoon Sohn) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
본 논문에서는 향상된 중간 시점 합성 영상을 위한 깊이 영상 부호화 방식을 제안한다. 깊이 영상은 실제 영상과 다르게 날카로운 경계를 기준으로 완만한 변화를 가지는 픽셀 값을 가지는 특성이 있다. 따라서 깊이 영상의 부호화에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 기존의 다시점 비디오 부호화기(Multiview Video Coding)가 하나의 프레임 내에서 고정된 양자화 파라미터 값을 사용하는 것에 반해, 제안된 방식에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하기 위해 블록의 특성에 따라 적응적으로 양자화 파라미터를 할당한다. 2 차 미분 영상의 분포에 기반해 각 블록을 경계 블록, 평탄 블록, 일반 블록으로 구분하고 이에 따라 양자화 파라미터를 할당한다. 실험결과로서, 제안하는 방법의 성능이 다시점 비디오 부호화기 참조 소프트웨어 JMVC 8.3 에 비하여 BD-PSNR 이 평균 0.18dB 향상되고, BD-BR 은 평균 4.03% 감소되어 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
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SIFT 특징점 정합과 필터 기반 확장성을 이용한 기하학적 왜곡에 강인한 영상 정합
최한길(Hangill Choi),류승철(Seungchul Ryu),김승룡(Seungryong Kim),박기홍(Kihong Park),손광훈(Kwanghoon Sohn) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
This paper introduces efficient dense correspondence approach to estimate matching for images as varying photometric and geometric variations, such as tone, scale and rotation. Our approach employs filter-based propagation technique. To estimate reliable scale and rotation on overall image domain, we assume that similar pixels of same object have similar scale and rotation values. We propagate sparse scales and rotations with detected feature points by the edge-aware filtering technique. Finally, we find dense correspondence field by using belief propagation and coarse-to-fine scheme. Our method shows outperforming results compared to conventional dense matching algorithms, such as SIFT flow, DAISY, and Scale-Less SIFT.
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김준형(Kim, Junhyung),류승철(Ryu, Seungchul),김승룡(Kim, Seungryong),손광훈(Sohn, Kwanghoon) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.6
컴퓨터 비전에서 BoW를 이용한 장면 분류 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. BoW 기법의 장면 분류는 K-means 클러스터링을 통하여 코드북을 생성하는 과정에서 트레이닝 이미지의 클래스 정보를 활용하지 않기 때문에 성능이 제한적이라는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 BoW를 이용한 장면 분류 과정에서 코드북 생성을 위하여 각각 특징 기술자들의 유클리디안 거리뿐만이 아니라 클래스 확률 밀도 함수들의 히스토그램 교차값을 최소화 하는 최적화 K-means 클러스터링 기법을 제안한다. 장면의 SIFT 특징 기술자 정보뿐만 아니라 장면이 속해있는 클래스 정보를 결합하여 클러스터링을 수행함으로써 장면 분류의 정확도를 높일 수 있다. 장면 분류 정확도 실험에서 제안하는 클러스터링을 사용한 BoW 장면 분류 기법은 기존의 K-means을 사용한 BoW 장면 분류 기법보다 높은 정확도를 보여준다.
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고품질 및 고해상도 깊이 영상 구현을 위한 새로운 결합 보간법
김지현(Kim, Jihyun),최진욱(Choi, Jinwook),류승철(Ryu, Seungchul),김동현(Kim, Donghyun),손광훈(Sohn, Kwanghoon) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
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