초록

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최근 들어 이미지 모자익은 가상현실과 웹 브라우저 상에서의 가상환경 구축, 관광, 광고 등, 많은 응용분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익을 위해 해결해야 할 주된 문제는 이미지들 간의 중복되는 영역에서 정확한 대응점을 찾는 것이다. 지금까지 이 대응점을 찾기 위한 노력은 시스템의 많은 계산량과 시간을 투자해야만 했다. 또한 대부분의 모자익이 여러 차례의 촬영에 의한 정지 화상들 간의 모자익에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 프레임들 간의 중복되는 영역에서 일정한 비교 영역을 지정하고 그 비교 영역 안에서 대응점을 찾는 블럭 매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 시간을 줄이는 방법을 구현하였다.

최근 들어 이미지 모자익은 가상현실과 웹 브라우저 상에서의 가상환경 구축, 관광, 광고 등, 많은 응용분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익을 위해 해결해야 할 주된 문제는 이미지들 간의 중복되는 영역에서 정확한 대응점을 찾는 것이다. 지금까지 이 대응점을 찾기 위한 노력은 시스템의 많은 계산량과 시간을 투자해야만 했다. 또한 대부분의 모자익이 여러 차례의 촬영에 의한 정지 화상들 간의 모자익에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 프레임들 간의 중복되는 영역에서 일정한 비교 영역을 지정하고 그 비교 영역 안에서 대응점을 찾는 블럭 매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 시간을 줄이는 방법을 구현하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 따라서 본 ¥문에서는 비디오 카메라를 이용하여 한 번의 촬영으로 생싱되는 프레임들을 이용하였고 프레임간의 대응점을 찾기 위하여 중복되는 영역에서 일정한 블럭을 지정하여 비교하고 대응점을 찾는 블럭 매칭 방법을 구현함으로써 전체적인 모자익 처리 과정의 시간과 계산량을 줄이고자 하였다.

제안 방법

• 블럭 매칭을 이용한 비디오 시퀀스의 이미지 모자익 실험은 주변 배경을 중심으로 하여 삼발이에 장치된 비디오 카메라를 사용하여 촬영을 하였다. 블럭 매칭을 이용하여 블럭 안에서의 Three-step에 대한 입력 프레임과 모자익 된 출력 이미지는<그림4>와 같다.
• 편차의 값이 큰 값을 가지고 있는 영역을 비교 영역으로 설정하고 그 영역에서 블넉매칭 방법을 적용하게 된다. 블럭 안에서 F비丨 search, K-step, Three-step의 세 가지 방법을 적용할 수았게 하였고 모자익 되어 완성된 이미지를 출력하여 비교할 수 있게 하였다.
• 비디오카메라를 이용하여 사물이나 배경을 촬영한 후, 320x 240 크기의 24비트 RGB 값을 갖는 AV]동영상 파일을 생성한다. 생성된 AVI파일을 프레임별로 로드하여 나열시키고 비교블 럭 영역 설정을 위하여 프레임에 존재하는 블럭 내의 픽셀에 대한 평균 편차를 구한다. 편차의 값이 큰 값을 가지고 있는 영역을 비교 영역으로 설정하고 그 영역에서 블넉매칭 방법을 적용하게 된다.
• 따라서 이웃해 있는 두 프레임들 간의 대응점을 찾기 위하여 두 프레임의 이미지에 일정한 크기의 블럭을 설정하고 그 블럭 안에서 픽셀들의 값에 의하여 대응점올 찾게 된다. 프레임 간의 대응점을 찾기 위하여 픽셀값을 이용하기 때문에 비교 영역의 위치 설정은 프레임 이미지의 픽셀값이 유사한 부분이나 가장 자리는 피해야 하고 이를 위하여 프레임내에 있는 블 럭안의 픽셀값의 평균 편차를 이용하여 픽셀들의 값이 다양하게 분포된 곳을 비교 영역으로 설정하게 된다.

대상 데이터

• 본 논문에서는 이미지들 간의 중복되는 영역을 고려하지 않고 단 한 번의 촬영으로 여러 장의 연속된 프레 임 이미지를 획득한다. 비디오카메라를 이#한 촬영으로 여러 장의 프레임이미지를 획득할 경우 초당 15-30 프레임의 이미지가 생성되기 때문에 이웃 해 以 는 프레임간에 사물의 이동거리가 매우 작음을 알 수 있고 이미지간에 충분히 중복되는 영역을 얻을 수 있게 된다.
• 테스트에 사용된 AV!파일의 프레임 수는 434 프레임 이었고 사용된 시스템의 OS는 Windows 2000 Advanced Server를 사용했으며 펜티엄 m 667Mhz의 128 메가 바이트 메모리에서 테스트되었다. 434개의 프레임들을 블럭 매칭 방법을 이용하여 F니1 search.

성능/효과

• 위의 실험결과와 같이 블럭 매칭 방법을 이용하여 불필요한 픽셀값들의 계산을 피할 수 있고 블럭 안에서의 Three-step알고리즘울 적용하여 전체적으로 모자익 처리에 걸리는 처리 시간올 단축시킬 수 있음을 알 수 있다. 최근에 웹상에서의 가상현실 구축과 관련하여 관광, 상품광고 등에서 이미지 모자익 기법아 선호되고 있는 시점에서 볼 때 모자익 처리 시간은 매우 중요한 문제임에 틀림없다.
• 위의 실험을 하면서 몇 가지 문제점이 발견되었는데 비디오카메라로 촬영시 생성되는 프레임의 수가 너무 많다는 것과 카메라의 이동 방향이 한쪽 방향으로 일정하게 움직여야 오차가 적게 나온다는 것이었다. 동영상 로드시 프레임을 비교하여 사물의 이동이 적으면 프레임을 건너 뛰어 적은 수의 프레임들을 로드하는 문제를 연구할 것이고 카메라의 움직임 방향에 상관없이 오차를 적게 하는 방법에 관한 연구를 진행할 것이다, 또한 현재는 프레임간 비교를 하였으나 mosaic-to-frame 기법과 Global 모자익 기법에 대하여 연구를 할 것이다.

후속연구

• 위의 실험을 하면서 몇 가지 문제점이 발견되었는데 비디오카메라로 촬영시 생성되는 프레임의 수가 너무 많다는 것과 카메라의 이동 방향이 한쪽 방향으로 일정하게 움직여야 오차가 적게 나온다는 것이었다. 동영상 로드시 프레임을 비교하여 사물의 이동이 적으면 프레임을 건너 뛰어 적은 수의 프레임들을 로드하는 문제를 연구할 것이고 카메라의 움직임 방향에 상관없이 오차를 적게 하는 방법에 관한 연구를 진행할 것이다, 또한 현재는 프레임간 비교를 하였으나 mosaic-to-frame 기법과 Global 모자익 기법에 대하여 연구를 할 것이다.
• 최근에 웹상에서의 가상현실 구축과 관련하여 관광, 상품광고 등에서 이미지 모자익 기법아 선호되고 있는 시점에서 볼 때 모자익 처리 시간은 매우 중요한 문제임에 틀림없다. 본 논문에서 제시한 블럭 매칭을 이용한 Three-step 알고리즘의 모자익 기법은 영상통신 시대에 여러 응용 분야에 널리 적둉될 수 있을 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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