국립부경대학교 | 디스플레이반도체공학전공

디지털 영상처리

지도교수 : 오정수 교수
연구실 소개

본 연구실에서는 디지털 영상을 취득하고, 디지털 영상상의 정보를 추출하고, 이를 이용해 목적에 따라 처리하는 연구를 수행하고 있습니다. 현재 관심을 갖고 있는 연구 분야는 얼굴인식, 지문인식, 정맥인색, 홍체인식, 서명인식 등의 생체인식, MPEG, H.264/AVC 등의 영상압축, CCD 카메라를 이용한 움직이는 객체 추적 등 입니다.

주요관심연구
  • 1. 얼굴특징추출

    • <얼굴 특징 추출 블록도>


    <얼굴 특징 추출 과정>


  • 2. 감시/관찰 카메라 제어를 위한 영상 처리

    • 컴퓨터, 인터넷, 네트워크 기술이 발전하면서 특정 대상을 지속적으로 관찰하는 관찰 카메라와 임의의 대상을 지속적으로 감시하는 감시 카메라가 일반화되어 가고 있다. 그러나 이들 카메라는 대부분 고정되어 있거나 정해진 패턴을 따라 움직이고 있어 움직이는 관찰 대상이나 의심이 가는 감시 대상을 지속적으로 자세히 관찰하는 경우 적절하지 못하다. 이런 문제는 움직이는 물체에 맞추어 카메라의 zoom, pan, tilt를 수행하여 해결할 수 있다. 즉 관찰자/감시자에 의해 선택된 임의의 물체의 움직임을 추정하여 카메라를 제어하는 신호를 생성하면 움직이는 물체를 효율적으로 관찰/감시할 수가 있다.


    <감시/관찰 카메라 제어를 위한 영상 처리의 블록도>


    <관찰/감시 시스템>


  • 3. 동영상 압축 : MPEG, H.26x

    • MPEG의 핵심 기술인 움직임 추정(Motion Estimation)과 움직임 보상(Motion Compensation)에 의한 예측 부호화에 대해 기술한다.


    a.움직임 추정(Motion Estimation)

    동영상에서 시간적으로 인접한 프레임은 아주 짧은 시간 간격으로 만들어졌기 때문에 프레임 사이에는 유사한 데이터를 갖는다. 그래서 N-1번째 영상과 N번째 영상 사이에서 물체(or Block)의 움직임 정보인 움직임 벡터(motion vector, [Dx, Dy])가 주어지면 N번째 영상은 N-1번째 영상에서 물체(or block)를 (Dx, Dy)만큼 이동시켜 주면 생성할 수 있다. 이때 연속된 두 영상에서 움직임 정보를 찾는 것을 움직임 추정이라 한다. 움직임 추정은 MPEG-4에서는 물체 단위로 수행되고 있고 대부분은 영상을 일정 크기 블록(8´8 혹은 16´16)으로 나누어 블록 단위로 수행된다.

    <전역 탐색 블록 매칭>


    임의의 프레임에서 한 블록의 움직임은 이전 프레임의 탐색 영역(search area)에서 화소 단위로 이동하면서 가장 유사한 블록을 찾는 것이다. 움직임 추정에 의해 얻어진 움직임 벡터를 이용하면 이전 영상에서 현재 영상을 예측할 수 있어 현재의 영상은 움직임 벡터와 적은 데이터의 예측 오차 영상만으로 얻을 수 있다.이렇게 움직임 벡터와 예측 오차 영상만을 부호화하는 부호화를 움직임 추정에 의한 예측 부호화라 한다.


    <움직임 추정에 의한 예측 부호화>


    실제 프로그램 한 예


    b.움직임 보상(Motion Compensation)

    움직임 추정에 의한 예측 부호화의 결과는 움직임 벡터와 예측 오차 영상을 주어진다.이들과 이전 영상을 이용해 현재 영상을 만들어내는 것을 움직임 보상(motion compensation)에 의한 복호화라 한다.


    <움직임 보상에 의한 복호화>