보고서 정보
주관연구기관 |
고려대학교 산학협력단 |
연구책임자 |
김창수
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2011-08 |
과제시작연도 |
2010 |
주관부처 |
교육과학기술부 |
사업 관리 기관 |
한국연구재단 |
등록번호 |
TRKO201200003425 |
과제고유번호 |
1345127657 |
사업명 |
중견연구자지원 |
DB 구축일자 |
2013-04-18
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키워드 |
HDR 동영상.영상처리.영상압축.영상 취득.톤매핑.컴퓨터 그래픽스.컴퓨터 비전.통신 이론.컴퓨테이셔널 포토그라피.HDRV (high dynamic range video).Image processing.Image compression.Image compression.Tone mapping.Computer graphics.Computer vision.Communication theory.Computational photography.
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초록
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연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 high dynamic range video(HRVD)의 취득, 톤매핑(tone mapping), 압축시스템을 구축하고 구축된 시스템의 성능 분석을 위한 영상처리, 비전, 통신의 융합 기술을 개발한다.
연구개발
HDRV 데이터는 실제 장면(scene)을 높은 정밀도로 표현함으로써 사실적인 시각 정보를 제공하며, 여러 산업 분야에 적용될 수 있다. 본 연구에서는 HDRV를 효과적으로 활용하기 위해서 다음과 같은 핵심 기반 기술의 연구를 수행하였다.
1. HDRV의 취득 기법
연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 high dynamic range video(HRVD)의 취득, 톤매핑(tone mapping), 압축시스템을 구축하고 구축된 시스템의 성능 분석을 위한 영상처리, 비전, 통신의 융합 기술을 개발한다.
연구개발
HDRV 데이터는 실제 장면(scene)을 높은 정밀도로 표현함으로써 사실적인 시각 정보를 제공하며, 여러 산업 분야에 적용될 수 있다. 본 연구에서는 HDRV를 효과적으로 활용하기 위해서 다음과 같은 핵심 기반 기술의 연구를 수행하였다.
1. HDRV의 취득 기법
본 연구에서는 한 대 또는 여러 대의 low dynamic range (LDR) 카메라를 사용하여 조명 또는 노출 조절을 통해 HDRV를 취득하는 기법을 개발하였다. 즉, 조명 및 노출 조건을 장면의 밝기 변화에 따라 적응적으로 변화시켜 고속으로 HDRV를 취득하는 시스템을 개발하였다.
2. HDRV의 톤매핑 및 계층적 부호화 기법
본 연구에서는 HDRV를 LDR 장치에서 사용하기 위해서 동적영역을 압축하는 효과적인 톤매핑 알고리즘을 개발하였다. 또한, 방대한 데이터 양을 갖는 HDRV의 저장 및 전송을 위해서 신호에 내재하는 시공간적 상관관계를 이용하여 HDRV를 기존 부호화기와의 하위 호환성을 갖으면서도 효율적으로 압축할 수 있는 기법을 개발하였다.
3. 통신 이론을 이용한 HDR 취득 시스템 분석
본 연구에서는 통신 이론을 적용하여 HDR 영상의 취득에 사용되는 검출(detection) 및 추정(estimation) 방식의 성능을 분석하였다. 특히 HDR 영상의 취득 시스템의 성능 향상을 위하여 MIMO 통신이론에 많이 사용되고 있는 최대우도(maximum likelihood) 방식과 최소평균자승오차(minimum mean square error) 추정방식을 이용하여 알고리듬의 복잡도를 줄이는 기법을 개발하였다.
연구결과의 활용계획
HDR 영상 데이터는 기존의 LDR 영상에 비하여 더욱 선명하고 사실적인 표현을 제공할 수 있다. 따라서 본 연구를 통해 획득한 HDR 영상 처리 기술은 방송, 오락, 의료 영상, 감시 카메라, 문화, 예능 분야 및 교육 등의 산업에 널리 활용될 수 있다. 향후 후속연구를 진행하여 기존 카메라를 통해서 획득할 수 없는 영상을 컴퓨터 알고리듬과 카메라의 조작을 통해 취득하는 컴퓨테이셔널 포토그라피(computational photography)로 확장할 계획이다.
Abstract
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Purpose&contents
We carry out interdisciplinary researches of image processing, vision, and communication technologies for the acquisition, tone-mapping, compression of HDRV, and performance analysis of the acquisition system.
Result
HDRV data can represent scenes with very high precision a
Purpose&contents
We carry out interdisciplinary researches of image processing, vision, and communication technologies for the acquisition, tone-mapping, compression of HDRV, and performance analysis of the acquisition system.
Result
HDRV data can represent scenes with very high precision and offer realistic visual information in various application areas. In this research, we developed the following key technologies to utilize HDR image data effectively.
1. HDRV acquisition
We developed HDRV acquisition algorithms using single or multiple cameras, which are based on coded lighting conditions or camera apertures. Specifically, we proposed algorithms for a fast HDRV acquisition system by controlling lighting conditions or camera apertures adaptively to scene brightness changes.
2. Tone-mapping and layered coding of HDRV data We developed efficient tone mapping algorithms, which compress dynamic ranges to display HDR images and videos on LDR devices. We also proposed algorithms for compact layered encoding of HDRV, which requires a great amount of data for storage and transmission, by exploiting temporal and spatial correlations.
3. Performance analysis of the acquisition system using communications theories We analyzed the performance of the HDRV acquisition system based on detection and estimation theories. We also developed algorithms to reduce the computational complexity of the anlaysis algorithms, using the maximum likelihood and minimum means square error techniques that are used in MIMO communications theories.
Expected Contribution
Compared with LDR images, HDR data can offer more realistic and faithful visual data. Therefore, HDR image processing techniques can be used in various areas, including broadcasting, entertainment, medical imaging, surveillance camera, cultural and educational industries. We will extend the results to the computational photography, which is a technique to provide photographs that can be acquired using computational algorithms and controlling cameras and cannot be captured by conventional cameras.
목차 Contents
- 중견연구자지원사업(핵심연구) 최종보고서(평가용) ... 1
- 목차 ... 3
- 연구계획 요약문 ... 4
- 연구결과 요약문 ... 5
- 한글요약문 ... 5
- SUMMARY ... 6
- 연구내용 및 결과 ... 7
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
- 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8
- 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 10
- 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 45
- 5. 연구결과의 활용계획 ... 46
- 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 47
- 7. 주관연구책임자(공동연구원) 대표적 연구실적 ... 47
- 8. 참고문헌 ... 48
- 9. 연구성과 ... 50
- 10. 기타사항 ... 55
- [별첨1] 대표연구성과 ... 56
- 자체평가 의견서 ... 60
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