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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

최권석 (숭실대학교, 숭실대학교 일반대학원)

지도교수
정선태
발행연도
2013
저작권
숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

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이미지 센서에서 물체의 색이 인간의 눈으로 인지되는 색처럼 자연스럽게 촬영되도록 보정되어야 하며 자연광 아래에서 원래 흰색 또는 회색인 픽셀들(R=G=B)이 광원에 상관없이 원래의 흰색 또는 회색으로 촬영되도록 보정되면 다른 컬러의 픽셀들도 자연 광원 하에서의 컬러로 보정되므로 이러한 자동 보정 과정을 자동 백색 보정(Automatic White Balance) 또는 컬러 일정성이라 한다. 자동 백색 보정은 IP 네트워크 카메라를 포함한 카메라에서 고품질의 이미지를 얻는 데 중요한 영상 전 처리 과정이다. 디지털 비디오 안정화(Video Stabilization)는 손 떨림이나 바람과 같은 외부 요인에 의한 진동과 같은 의도하지 않은 획득 비디오 영상 프레임의 흔들림 방향 및 크기를 추정하여 이를 S/W 적으로 보상하여, 흔들리지 않는 안정된 비디오 영상이 제공되도록 하는 기능으로 추후 영상 처리 특히 비전 처리에 필수적인 전처리 과정이다.

현재 자동 백색 보정이나 디지털 비디오 안정화에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, HD 급 비디오 영상에서 실시간 처리되도록 하는 연구의 결과는 부족하다. 본 논문에서는 TI사의 인기 있는 비디오 프로세서인 DM36x을 이용하여 제작된 HD급 IP 네트워크 카메라에서 실시간으로 동작할 수 있는 효과적인 비디오 자동 백색 보정 알고리즘 및 디지털 비디오 안정화 알고리즘 구현에 대하여 연구하였다.

본 논문에서는 DM36x 기반 HD 급 IP 네트워크 카메라에서의 실시간 자동 백색 보정 동작을 위해서, 그레이 컬러 포인트 기반 알고리즘을 해당 IP 네트워크 카메라 SW 구조에 맞게 수정하고 DM36x의 AWB 엔진이 제공하는 화면의 픽셀 통계 정보를 이용하여 수정 알고리즘이 더 빠르게 수행되도록 개선 구현하였다. 본 논문에서 구현한 디지털 비디오 안정화는, 고정 장소에 설치된 IP 네트워크 카메라에서의 주 흔들림인 병진 운동 흔들림만을 보상하는 것을 대상으로 하였다. HD 급 실시간 비디오 안정화 구현을 위해 계산 량이 적은 적분 투영 기반 블록 매칭 방법을 채택하였으며, 이의 신속한 계산을 위해 DM36x의 BSC 엔진이 제공하는 기능을 효과적으로 활용하였다.

구현된 자동 백색 보정 및 비디오 안정화 알고리즘의 실시간 동작 속도 및 정확도는 실험을 통해 확인하였다.

목차

國文抄錄 vi
英文抄錄 viii
제 1 장 서론 1
제 2 장 배경 기술 이해 4
2.1 DM36x 소개 4
2.2 자동 백색 보정 6
2.2.1 자동 백색 보정 소개 6
2.2.2 기존의 자동 백색 보정 기법들 6
2.2.3 그레이 컬러 포인트 기반 AWB 알고리즘 7
2.2.4 DM36x H/W AWB 엔진 지원 기능 9
2.3 비디오 안정화 10
2.3.1 비디오 안정화 소개 10
2.3.2 기존 비디오 안정화 기법들 12
2.3.3 적분 투영 블록 매칭 기반 비디오 안정화 알고리즘 14
2.3.4 DM36x HW BSC 엔진 지원 기능 44
제 3 장 DM36x에서의 실시간 비디오 자동 백색 보정 알고리즘 구현 47
3.1 제안 실시간 AWB 구현 방법 47
3.2 제안 실시간 AWB 구조 48
3.3 DM36x AWB엔진 Control 50
3.4 그레이 컬러 후보 픽셀 검출 51
3.5 RGB 채널 별 게인 조정 53
3.6 실험 결과 및 검토 55
3.6.1 실험 환경 55
3.6.2 실험 결과 55
제 4 장 DM36x에서의 실시간 비디오 안정화 알고리즘 구현 59
4.1 제안 실시간 비디오 안정화 구현 방법 59
4.2 제안 실시간 비디오 안정화 구조 59
4.3 DM36x BSC엔진 Control 61
4.4 BME(Block Motion Estimation) 64
4.5 FME(Frame Motion Estimation) 68
4.6 UME(Unwanted Motion Estimation) 69
4.7 FMC(Frame Motion Compensation) 70
4.8 실험 결과 및 검토 71
4.8.1 실험 환경 71
4.8.2 실험 결과 72
제 5 장 결론 및 향후 과제 75
참고문헌 76

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