본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. H.264/AVC는 가변적인 블록 크기의 움직임 보상을 통해 세밀한 영역의 움직임까지 예측할 수 있어 잔여 영상을 나타내는 정보량을 효과적으로 줄일 수 있다. 복호를 위해서는 각 블록의 움직임 벡터를 전송해야 하는데, 저비트율 환경에서는 움직임 벡터 정보가 전체 비트스트림의 약 40%를 차지한다. 움직임 벡터 정보량을 줄이기 위해 비디오 부호화 전문가 그룹(VCEG)에서는 다양한 움직임 벡터 예측(Motion Vector Competition) 방법을 제안하였다. 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하여 실제 전송해야 할 움직임 벡터 차분값(Motion Vector Difference, MVD)의 크기를 줄이기 때문에 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하기 때문에 선택된 예측 움직임 벡터의 인덱스 정보를 복호기로 전송해야 한다. 이 논문에서는 인덱스 정보를 효율적으로 전송하기 위해 Phased-in 코드를 기반으로 한 새로운 코드워드 표를 제안했다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 동일한 화질에서 평균 약 7.24%의 비트율을 절감할 수 있었고, 동일한 비트율에서는 평균 약 0.36dB의 화질을 향상시킬 수 있었다.
H.264/AVC는 최신의 국제 비디오 압축 표준으로 가변블록크기 지원, 다중 참조 프레임 움직임 보상 등의 기법으로 이전의 압축 표준인 MPEG-4, H.263등에 비해 비슷한 화질에서 비트율을 거의 50%정도 줄였다. 이러한 기법들로 압축 효율성이 높아진 반면, 계산 복잡도는 증가하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 움직임 벡터 예측인 MVP를 이용하여 시간적 상관성을 고려하고 프레임 내의 주위 매크로블록 모드정보에 가중치를 부여하여 부호화를 매크로블록의 최종 모드를 빠르게 선택하는 기법을 제안한다. 실험에서 JM10.2의 모드 선택기법과 비교한 결과, 평균 85%이상 선택한 모드가 동일함을 보여주었다.
본 논문에서는 시스톨릭 어레이에 기반한 모양 적응적 이산 여현 변환(SADCT)의 효율적 VLSI 구조를 제안한다. 모양 적응적 이산 여현 변환은 이산 여현 변환과 달리 변환 크기가 각 블록에서의 객체의 모양에 따라 가변적이므로 기존의 시간 순환구조에서는 각 처리소자의 이용도와 처리속도가 모두 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 메모리를 필요로 하지 않는 시스톨릭 어레이에 기반한 구조를 제안한다. 제안된 구조에서는 1차원 SADCT를 연속적으로 수행함으로 처리속도를 향상시키고 첫 번째 열의 처리소자들을 마지막 열의 처리소자들과 연결하고, 입력 데이터는 각각의 재배열된 블록에서의 최대 데이터 크기에 따라 각 열에 병렬로 입력하여 처리소자의 이용도를 향상시켰다. 제안된 구조는 VHDL로 기술하고 MentorTM를 이용하여 기능검증을 수행하였다. 검증결과, 하드웨어 복잡도가 다소 증가하나, 처리속도는 기존의 방법에 비해 두 배정도 향상되었다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 고속 움직임 추정 기법은 움직임 벡터가 국부적으로 일정한 상관관계를 유지하고 있다는 특성을 이용하여 각 블록의 움직임 추정 시 부호화된 인접 블록의 움직임 벡터 값으로부터 주어진 탐색 영역 내에서 수평, 수직 방향 각각 독립적으로 불필요한 탐색 영역을 제거하여 축소된 비대칭 가변 크기 탐색 영역을 결정한다. 또한, 예측된 탐색 영역제약 조건을 이용하여 가변 단계 탐색 방식을 취하는 것을 특징으로 한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 움직임 추정 탐색 지점이 전영역 탐색 방식(Full Search)에 비해 평균 $98\%$ 이상 절감되었으며, PSNR과 비트율은 평균적으로 전영역 탐색 방식과 등일 수준인 것을 결과로부터 확인 할 수 있었다.
The conventional BMA is performed with the fixed block size. For better performance at low bitrate, the block size is required to be large in relatively stationary area, while small in moving area. Thus, in this paper, a video coding technique using variable block size model is proposed. It decides the block size based on the degree of local motion defined by the local mean and variance of blocks. Computer simulation shows that the proposed method gives comparable performance to the conventional one with less bits required for motion vector coding.
본 논문에서는 연속제거 알고리즘(successive elimination algerian)을 기반으로 하여 H.264 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록에 대한 움직임 추정을 효율적으로 생략함으로써 고속으로 움직임 벡터를 탐색하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 7가지 모드의 가변 블록에 대하여 기존의 SEA를 계층적으로 적용한다. 즉, SEA를 사용해서 $4\times4$ 블록 단위로 SAD 또는 sum norm을 조합하고 이것을 각 모드의 최소 SAD 값과 비교 검색함으로써 불필요한 SAD 계산을 줄이는 방식이다. 그러므로 SEA의 SAD와 sum norm의 부등 관계에서 경계범위를 좁게 만들 수 있다. 단위 블록의 크기를 $4\times4$ 이하로 할 경우에는 경계 범위를 더욱 좁게 만들 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 제안된 기법을 적용했을 때에 각 실험영상에 따른 전체적인 계산량은 H.264의 고속 전역 탐색 방식에 비하여 약 $60\%\~70\%$의 일관된 감소가 있었다.
일상생활에서 대부분의 정보는 시각에 의해 얻어지고 있으므로 영상 정보 처리에 관한 연구는 오래 전부터 행하여져 왔다. 영상을 디지털 정보로 표현하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하거나 전송하기 위해 데이터 압축이 필수적이다. 최근에 이르기까지 영상 압축 표준안에 채택된 대부분의 영상 압축기법들은 영상을 이루는 각 픽셀간의 상관관계를 주파수 영역으로 변환하여 압축하는 변환 부호화 방법들이 주종을 이루어 왔다. 이 방법은 약 20:1 이상의 압축비에서는 복원 영상의 왜곡 정도가 심하게 나타나며, DCT을 근간으로 하는 경우에 화질을 열화 시키는 블록킹 현상이 두드러지게 나타나는 것으로 알려져 있다. 이에 전처리과정으로 원영상을 축소 변환 후, 쿼드트리 분할 기법을 적용함으로써 압축율을 높이고, 가변적으로 크기변환과 오프셋 비트의 크기를 적용하여 효율적인 압축율을 얻기 위한 조건에 대해 연구한다.
본 논문에서 정수단위 화소(integer pixel unit)로 움직임 예측(motion estimation)을 수행하는 빠른 움직임 예측(fast motion estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은, sum norm을 사용하여 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 연속 제거 기법(SEA : Successive Elimination Algorithm)을 기반으로 16×16블록에서는 전체 영역에 대해 검색을 하고 16×8, 8×16, 8×8블록에서는 16×16블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 가장 좋은 벡터를 구하고, 8×4, 4×8, 4×4블록은 8×8블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 벡터를 검색하여 그 중에서 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 것이다. 이러한 움직임 검색(motion search) 방법을 가변 크기 블록(16×16, 16×8, 8×16, 8×8, 8×4, 4×8, 4×4)으로 움직임 예측을 하는 H.264 부호기(encoder)에 적용하였다. 제안하는 검색 알고리즘을 계산 복잡도 측면에서 보면, 조기 종료가 적용 안 된 나선형으로 전체 영역을 검색(Spiral full search without early termination)하는 방법보다 23.8배가 빨라졌고, 4×4 블록들의 계층적 SAD(Sum of Absolute Difference)를 이용하는 빠른 움직임 예측 방식보다 4.6배의 속도증가를 보인다. 반면에 신호 대 잡음 비(PSNR : Peak Signal to Noise Ratio)는 0.1dB에서 0.4dB정도 떨어짐을 보인다.
본 논문에서는 무선과 같은 대역 제한되고 잡음의 영향이 심한 환경에서 동영상 부호화를 위해 H.263를 이용하여 비트스트림을 구성하였다. 구현된 비트스트림의 실제 데이터 부분에 대한 UEP를 위해 제안된 EREC 알고리즘을 적용하여 EREC 서부프레임을 구현한다. 이러한 것은 블록단위의 재동기를 할 수 있어 에러의 전파를 최소로할 수 있고 INTRADC, MVD와 같은 중요 비트위치알 수 있다. 이러한 중요비트 위치를 이용하여 클래스를 분류하고 클래스정보에 의해 가변적인 puncturing 테이블을 설계하였으며 터보 코드의 부호율을 클래스에 따라 다르게 설계하였다. 채널코딩은 터보 코드를 사용하고 인터리버는 EREC 서브프레임 단위의 가변 부호율을 적용시 중요비트의 부가 비트가 제거되지 않고 가변적인 크기이지만 송, 수신단에서 항상 동일하게 설계한다. 시뮬레이션 결과 비트오류확률 측면에서 EEP와 비슷한 부호율을 갖는 UEP는 개선된 결과를 얻을 수 있었고 영상에 적용한 결과 중요 비트들의 보호에의해 주관적, 객관적 화질이 좋아짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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