본 논문에서는 객체기반의 스테레오 동영상 부호화기를 제안한다. 제안된 부호화기는 움직임, 변이, 그리교 밝기 정보를 이용하여 객체를 추출하고 객체의 움직임과 변이 정보를 예측하여 부호화함으로써 기존의 블록기반 방법에 비해 정보량을 줄일 수 있었다. 또한 새롭게 발생되는 영역과 기존 영역의 소멸 및 변형은 부호화 효율을 떨어뜨리게 되는데, 이를 해결하기 위해 새로운 객체갱신 방법이 제안되었다. 실험을 통하여 제안된 객체기반 부호화기는 기존의 블록기반 부호화기에서 나타나는 블록화 및 모스키토 현상을 제거할 수 있었고 복원화질과 부호호율을 개선시킬 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 동영상의 객체기반 부호화 기법을 제안하였다. 스테레오 영상열의 정보량을 줄이면서 블록화 현상이나 모스키토 현상과 같은 블록정합 기반 방법의 예측오차를 줄이기 위해서는 객체기반 부호화 기법이 필요하다. 객체기반 방법에서는 부호화에 적절한 객체를 추출하기가 어렵고, 추출된 객체에 대해서 프레임이 지남에 따라 갱신해 주어야 하는 문제점이 발생한다. 이를 개선하기 위해서 제안된 방법에서는 전처리, 객체추출, 객체갱신 과정을 사용하였다. 전처리 과정에서는 움직임과 변이 예측의 신뢰성이 낮은 영역을 비객체영역으로 분할하여 부정확한 객체의 추출을 방지하였다. 객체추출 과정에서는 좌영상의 예측을 향상시키기 위해 기존의 움직임과 밝기값을 고려하는 영상분할법에 변이를 추가함으로서 객체기반 부호화에 적합한 객체를 추출하였다. 그리고 객체갱신 과정에서는 새로운 객체의 추출, 객체분할, 객체 병합을 적용하여 누적 오차를 줄였다.
본 논문에서는 최근 MPEG에서 표준화가 진행되고 있는 오디오 객체 부호화 기술 SAOC (Spatial Audio Object Coding)을 소개한다. SAOC는 이전에 MPEG에서 표준화된 PS (Parametric Stereo), MPEG Surround와 같은 파라메트릭 부호화 기술의 연장선 상에서 특히 오디오 객체 신호를 몇 개의 파라미터를 이용해 부호화함으로써, 사용자에게 음향 장면 구성의 자유도를 제공할 수 있는 객체 기반 서비스에 적합한 기술이다.
일반적으로 영상내의 중요한 정보는 객체 영역에 많이 포함되어 있다. 객체 영역 우선 전송 방법은 영상의 전 영역에 대해 동일한 중요도로 전송하는 일반적인 점진적 부호화 방법과는 달리 객체 영역만을 우선적으로 부호화 하여 전송하기 때문에 짧은 시간 내에 원 영상을 보다 빨리 파악할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 양방향 반올림 필터를 이용한 MRWD기반 객체 영역 우선 전송 기법을 제안한다. 제안한 방법은 양방향 반올림 필터에 의해 객체 영역을 추출한 후, MRWD를 이용하여 부호화를 수행하므로, 객체 영역의 웨이브릿 계수들을 우선 전송함으로써 매우 낮은 비트율에서 영상내의 중요 정보를 파악할 수 있다. 따라서, 인터넷상에서 사용자가 영상을 검색할 경우 보다 빨리 원하는 정보를 파악할 수 있어 검색 시간과 검색 효율을 개선시킬 수 있다.
본 논문에서는 멀티미디어 방송 및 인터넷 등에서 객체기반 멀티미디어 방송 서비스를 제공하기 위한 영상 객체 추출 및 편집 부호화 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 연속된 영상에서 객체추출을 위해 카메라로부터 입력되는 영상에 대한 자동분할과 사용자의 조력에 의한 반자동분할 기능을 가지고 있다. 또한 추출된 객체를 기존의 저장매체에 저장되어 있는 객체 흑은 배경 영상과 합성하는 편집 기능을 제공하고, 합성된 영상을 국제표준인 MPEG튿 영상부호화 방식을 이용하여 부호화를 수행한다. 따라서 구현한 시스템은 비디오 정보 제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
모바일 환경 상에서 영상통화는 제한된 대역폭 및 손떨림 현상 등의 문제로 인하여 저품질의 서비스가 제공되고 있다. 기존의 영상통화 환경에서 향상된 품질의 영상통화 서비스를 제공하기 위하여 중요 객체와 비중요 객체를 구분하여 분리하며, 중요 객체에 대해서는 고화질을 갖도록 하는 비디오 압축 방법을 제안한다. 매 프레임 마다 중요 객체와 비중요 객체를 분리하며, 분리된 객체는 다른 비트율과 화질을 갖도록 각 객체에 적합한 변환 커널을 적용하여 부호화 절차를 달리한다. 중요 객체는 저압축, 고화질을 가지도록 부호화하며, 비중요 객체에 대해서는 고압축, 저화질을 가지도록 부호화함으로써 제한된 대역폭 내에서 비트율을 유지하도록 한다.
본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함을 줄이기 위해 기존의 MEMC에서 사용된 나선형 검색을 생략하고 IVOPF(Intelligent VOP Formation) 대신 TRB(Tightest Rectangular Boundary)을 채택하여 최적화에 적용해 보았다. 실험결과, 객체기반 부호화를 위한 제안된 최적화 방식이 기존의 reference software 보다 $57.3\%$ 향상되었음을 알 수 있었다. 아울러, 본 논문에서 제안된 기술은 형상부호화 부분에만 적용된 최적화 기술보다 $50.8\%$ 향상된 실험결과를 보여주었다.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.
객체 기반 오디오 부호화 기술은 다양한 응용 분야를 기대할 수 있는 차세대 오디오 기술로써 관심이 높다. 최근 MPEG에서는 SAOC (Spatial Audio Object Coding)라는 압축 효율이 우수한 Parametric 객체 부호화 방법을 표준화하였다. 본 논문에서는 SAOC를 중심으로 Parametric 객체 오디오 부호화의 기술을 소개하고, 이를 실제 적용하기 위한 고려사항들에 대해 다룬다.
내용 기반 부호화에서는 장면내의 객체를 독립된 단위로 부호화를 수행하므로, 객체의 모양, 질감, 움직임등의 정보가 중요한 부호화 대상이 된다. 특히, 객체의 모양정보를 나타내는 윤곽선은 전체 정보량의 큰 부분을 차지하면서 주관적 화질에 커다란 영향을 끼치므로 부호화시 심각한 왜곡이 발생하지 않도록 해야한다. 본 논문에서는 윤곽선 부호화를 위해 윤곽선 다각근사화와 이때 발생하는 오차신호를 보상하기 위해 이를 변환 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는, 윤곽선의 다각 근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 오차신호의 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서, 르장드르 다항식에 기반한 새로운 기저를 설계해서 오차신호를 변환한다. 제안한 방법은, 원, 타원 등의 합성영상에 적용했을 경우 이산 여현 변환, 이산 정현 변환 등에 비해 변환부호화 이득면에서 전반적으로 우수한 결과를 얻었고, 자연영상에 적용했을 경우에도 이산 여현보다 우수한 결과를 얻었으며, 이산 정현변환과 대등한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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