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- 발행기관 : Yeungnam Univ. (검색결과 115 건)
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전대성 Yeungnam Univ. 2002 국내박사
카메라의 이동(translation)과 회전(rotation)은 영상 프레임 전체에 영향을 미치는 전역 움직임(global motion)을 유발한다. 이러한 전역 움직임이 포함된 영상을 사용하여 부호화를 수행하는 경우, 변화성분 검출 기법(change detection technique)을 사용하여 정확한 영상 오브젝트를 분할하는 것은 실제로 불가능하다. 또한, 움직임 벡터가 크기 때문에 높은 압축율을 얻을 수 없다. 이러한 문제는 전역 움직임을 보상한 영상 시퀀스를 사용함으로써 해결할 수 있다. 전역 움직임을 추출하기 위한 기존의 카메라 움직임 추정 방법들의 공통적인 문제점은 계산량이 방대하고 임의로 움직이는 전경의 움직임을 전역 움직임 추정에 사용하여 오차가 커진다. 또한, 대부분이 배경으로 구성된 영상과 깊이가 일정한 영상에 대해서만 적용 가능하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 알고리즘의 여러 가지 단점을 극복하고 실시간 추정 능력을 가지는 전역 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 영상 프레임 내에서 네 가지 대칭점(symmetric points)의 움직임 성분에 내재되어 있는 정보를 이용하여 패닝과(panning) 틸팅(tilting), 그리고 줌잉(zooming)에 대한 전역 움직임 파라미터를 산출한다. 또한, 전역 움직임 계산에는 카메라 회전에 대해 깊이(depth)에 독립적인 원경(distant view)만을 사용하므로, 영상 프레임 내에서 원경에 속하는 점들의 쌍을 구분하기 위한 판별식(discriminant equations)과 전역 움직임 파라미터를 계산하기 위한 식들을 유도한다. 프레임 내의 모든 대칭쌍 중에서 판별식을 통과한 점들은 원경에 속하는 점으로 간주되며, 알고리즘에 사용되는 모든 식들이 단순 선형식이므로 계산식에 바로 적용하여 패닝, 틸팅, 줌잉 파라미터를 한번에 계산한다. 제안 알고리즘의 계산 복잡도(computational complexity)는 O(n)이며, 여기서 n은 한 프레임에 있는 움직임 벡터의 수를 나타낸다. 다시 말하면, 제안 알고리즘의 수행 시간은 영상 시퀀스의 프레임 크기에 선형적으로 비례한다. 이것은 전역 움직임을 추정하는데 제안 알고리즘을 사용하면, 실시간 추정 능력으로 인해 하드웨어로의 구현이 용이하다는 것을 의미한다. 제안한 전역 움직임 추정 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해, Stefan, Mobile, Flower garden 등과 같은 여러 가지 MPEG 시험 영상(test sequence)을 사용하여 실험을 수행하였다. 먼저 알고리즘을 적용하여 전역 움직임 파라미터를 구한 다음, 원영상에 적용하여 전역 움직임이 보상된 프레임을 생성하고, 전역 움직임 보상 전후의 PSNR과 프레임 차분(frame difference)을 계산한다. 주관적 및 객관적 평가를 한 결과, 제안 알고리즘은 신뢰성(reliability)이 있고 추정한 파라미터는 블록 정합 알고리즘(FSBMA; full search block matching algorithm)의 허용오차인 반픽셀 정밀도(half-pel precision)를 가진다는 것을 확인하였다. 제안 알고리즘을 사용하면 전역 움직임의 영향을 배제한 정밀 영상 오브젝트 분할이 가능하다. 또한, 본 논문의 연구 결과는 MPEG-7의 전역 움직임 기술자(global motion descriptor)로서 이용가능하며, MPEG-4 및 기타 영상처리 분야에서 응용할 수 있다. The translation and the rotation of camera give rise to the global motion which affects entire frame in video sequence. With the video sequences containing global motion, it is practically impossible to extract exact video objects and to calculate genuine object motions. Therefore, high compression ratio cannot be achieved due to the large motion vectors. This problem can be solved when the global motion compensated frames are used. The existing camera motion estimation methods for global motion compensation have a large amount of computations in common. In this paper, we propose a simple global motion estimation algorithm that consists of linear equations without any repetition. The algorithm takes advantage of special relations of motion vector components at the symmetric point pairs in the frame of the video sequence. The discriminant conditions to distinguish regions belonging to a distant view from foreground in the frame are presented. For the set of point pairs that satisfy the discriminant conditions, the linear equations for calculating the panning, tilting, and zooming parameters are applied. The computational complexity of the proposed algorithm is O(n), where n denotes the number of motion vectors. In other words, the operation time of the algorithm is linearly proportional to the frame size of the video sequence. This implies that the proposed scheme for the global motion estimation has the real-time processing capability and can be easily implemented to hardware. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we perform the experimental using several MPEG test sequences such as the Stefan, the Mobile, the Flower garden, and so on. And the PSNRs for the global motion compensated frames and the parameters are obtained. From the results through objective and subjective evaluation, we confirm that the reliability of the proposed algorithm are valid and the global motion parameters are produced in half-pel precision. The proposed algorithm can be used to perform precise video object segmentation with much less effect of global motion. And the contributions of this paper would be utilized in the fields such as MPEG-7 global motion descriptor and MPEG-4 related applications.
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