오늘날 통신 기술이 나날이 발전하고 있지만 디지털 영상신호가 방대한 데이터를 가지고 있기 때문에 데이터의 저장, 처리 및 전송을 위해서는 보다 많은 데이터 압축이 필요하게 되었다. 이에 따라 ITU-T에서는 디지털 영상신호의 압축 표준을 위해서 H.26x 등을 제정하였다. 일반적으로 영상처리에서는 픽쳐간 상관 관계를 이용하여, 픽쳐간의 움직임 예측을 통한 시간적 중복성을 제거하여 데이터를 크게 압축하는 것이 많이 사용되고 있다. 대부분의 비디오 코팅 시스템에서 움직임 예측/보상(Motion Estimation/Compensation)방법으로 블록 정합 알고리즘을 사용하는데 이는 특정한 비용 함수의 최소 값을 기반으로 사용되고 있다. 그러나 이 방법은 많은 수의 계산을 필요로 하여 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 H.26x에서와 같은 실시간 저비트율 부호화를 위해서는 전역 탐색법 보다는 효율적인 고속 탐색 알고리즘이 효과적이다. 본 논문에서는 움직임 예측에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해서 고속 탐색 알고리즘 중에서 Nearest-Neighbors 탐색 알고리즘을 이용하여 움직임 예측기를 FPGA로 설계하였으며, VHDL로 코딩(Coding)하고, Xilinx Foundation을 이용하여 설계 및 검증하였다.
최근 들어 ASIC(Application Specific IC)이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 더 빠르고 정확한 움직임 벡터 예측방법이 요구되고 있다. 전역탐색(Full Search: FS) 방법은 탐색영역의 모든 화소들을 탐색하여 움직임 벡터를 예측하는 방법으로 화질과 PSNR은 좋지만 반면에 많은 계산량이 요구된다. 기존의 고속 알고리즘들은 탐색 회수를 제한함으로써 계산량을 줄였기 때문에 움직임 벡터 예측의 정확도가 낮고, 움직임 보상시 SAD(Sum of Absolute Difference) 값이 높아지는 것을 감수해야한다. 본 논문에서는 영상에서의 현재 블록과 주변 블록과의 공간적인 상관도를 고려하여 예측된 움직임 벡터 (Predicted Motion Vector: PMV)를 이용하는 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. PMV 방법은 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 기존 방법들 보다 명확하고 간결하게 탐색을 수행할 수 있다. PMV 방법이 대표적인 기존 방법인 Nearest-Neighbors Search(NNS) 방법보다 속도 및 정확도 면에서 성능이 양호함을 대표적인 실험 시퀀스를 통하여 보였다.
고속 라우터의 인터넷 패킷 처리에서 가장 많은 시간이 걸리는 부분이 IP 패킷 주소 룩업 중 LPM 탐색이다. 기존의 CAM을 이용한 LPM 탐색에서 LPM 탐색율이 높으면서 동시에 복잡도도 높지 않은 방식은 룩업 테이블의 갱신시간이 0(n)으로 오래 걸렸다. 본 논문에서 설계한 파이프라인 룩업 테이블은 고속 LPM 탐색을 위한 구조로서 갱신시간이 0(1)으로 짧으면서도, LPM 탐색율이 높고, 복잡도도 높지 않은 새로운 방식의 파이프라인 구조로, 1bit RAM 셀을 이용한 CAM 배열 구조로 설계하였다. 룩업 테이블은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계1 및 단계2의 키 필드 분할 수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다 설계방식은 RTL에서 하드웨어 기술 언어를 이용해서 수행되었고, 0.35$\mu\textrm{m}$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용해서 게이트 수준에서 기능을 검증하였다.
기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.
고속 움직임 추정 방법들에서는, 움직임 추정 오차는 최적 탐색점에서 멀어질수록 단조 증가한다는 성질을 이용하여, 계산량을 줄인다 본 논문에서는 먼저, 참조 탐색점들의 MAE (mean absolute error) 차가 클 때에, 대부분의 움직임 벡터는 작은 MAE의 참조 탐색점 방향에서 나타난다는 통계적 특성을 조사하였다 그러므로, 이 특성을 이용하여 탐색점 수를 줄일 수 있는 고속 움직임 추정 방법을 제안한다 모의 실험 결과, 기존의 고속 움직임 추정 방법들에 비해서는 비슷한 성능을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있었다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 단위 다이아몬드패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단위 다이아몬드패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11∼51%의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05∼0.74㏈의 향상을 보였다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 탐색영역에서 현재 블록 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD)의 최소 및 최대 범위를 이용한 고속 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저, 이웃 블록과 중첩된 탐색 영역에서 MAD의 최소 및 최대 범위를 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합을 행하여야 할 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정 오차 측면에서 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)에 매우 근접한 성능을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 블록 MAD의 최소 및 최대 범위뿐만 아니라 블록 내 화소의 부표본화를 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 FSBMA에 근접한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 계산량을 줄이면서 움직임 추정의 정확도를 높일 수 있는 새로운 블럭 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 고속 움직임 추정 방식들이 이용하는 탐색 영역내의 일관된 첫 번째 탐색 위치에서 움직임 벡터를 찾는 것이 아니라 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 보다 정확한 탐색영역을 찾아 탐색 영역을 보정함으로써 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 중심으로 움직임 벡터를 탐색한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 방식의 핵심은 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해서 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 찾는 것이다. 따라서 움직임 벡터의 시간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임 블럭과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블럭의 방향성을 조사한다. 또한 공간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임내의 이웃 블럭들의 방향성을 조사한다. 이러한 블럭들이 갖는 방향성을 바탕으로 움직임 추정을 위한 첫번째 탐색 위치를 결정하게 되고 그 위치를 중심으로 일정한 탐색 패턴에 따라 움직임 벡터를 탐색하는 방식이다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) 값에 있어서 평균적으로 1.7dB 개선되고 영상에 따라 최고 3.6dB 정도 우수한 결과를 나타낸다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 대표적인 고속탐색 알고리즘인 3단계 탐색 알고리즘 (Three-step search algorithm) 보다 평균 50% 이상을 줄일 수 있었고, 정확한 움직임 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화 후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘 보다 월등히 우수한 화질을 제공한다. 및 상품과율 등이 모두 10:0 양액보다 높게 나타났다. 식물체내의 무기성분은 8:2의 경우 K+ 및 Mg2+는 잎에서 Ca2+은 뿌리에서 많았으며 PO4-은 과실과 줄기에서 많았다. 10:0에서의 무기성분도 8:2에서와 같은 경향을 나타내었으며, 배지간에 무기성분의 차이는 인정되지 않았다. 양액조성에 따른 무기성분 함량의 차이는 K+, Ca2+ 및 Mg2+는 10:0에서, PO4-은 8:2에서 각각 많았다.uage. The major language of calligraphy pattern was Arabic script and often Persian script. Calligraphy pattern was composed of Kufic and Cursive script. The cursive script was developed various forms. The Islamic tenet prohibit depiction of sacred images, the sacred Arabic calligraphy such as ′Alla′ or ′Mohammad′ was substituted of them. And the content of calligraphy pattern was used with Quranic phrases. The aesthetics of Islamic patterns analyzed aesthetic of ′rhythmic lines′, aesthetic of ′unity in multiplicity′, aesthetic of tessellation and aesthetic of harmony. On the textiles of the Islamic culture, the arabesque, floral, geometric and calligraphy patterns were frequently used.의 증가를 나타냈다.". And the
EVRC (Enhanced Variable Rate Codec)는 북미 및 우리 나라 CDMA 디지털 셀룰러 시스템에 채택되었으며 8kbps의 전송률에서 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. 본 논문에서는 복잡한 알고리듬으로 인해 많은 계산량을 갖는 EVRC 부호화기를 성능 저하 없이 고속으로 구현할 수 있는 알고리듬을 제시한다. 제안된 고속 알고리듬에서는 효율적인 피치 검색과 고정 코드북 탐색 과정이 구현되는데, 고정 코드북 탐색 과정에서는 펄스 위치 조합의 수를 제한하는 방법과 줄여진 임펄스 응답을 사용하여 연산량을 기존의 방법의 70% 정도로 감소시킨다. 주관적인 음질 평가를 통해 제안된 고속 EVRC 알고리듬이 기존의 방법에 비해 적은 계산량에 구현되지만 음질의 저하는 초래하지 않는다는 것을 확인하였다.
샥-하트만(Shack-Hartmann) 파면 측정 센서는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 특히 적응광학은 주요 응용분야 중 하나이다. 적응광학 시스템은 실시간으로 빠르게 동작되어야 하므로 고속 파면 측정이 필수적이다. 고속 파면 측정에서는 카메라의 노출시간이 매우 작기 때문에 파면 측정시에 광자 잡음(photon noise)와 판독 잡음(readout noise)등의 잡음의 영향을 크게 받는다. 따라서 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘으로 다중 해상도 상관관계법이 제안되었다. 이 방법은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용한 상관관계법과 비교하여 다중 해상도 이미지를 이용함으로써 계산시간을 향상시켰다. 본 논문에서는 무게중심법(center of mass method)과 상관관계법(correlation method)과 다중해상도 상관관계법(multi-resolution correlation method)의 계산시간과 측정 정확도를 비교하기 위해 전산모사 방법이 사용되었다. 제안된 방법의 정확도는 기존의 상관관계법과 유사한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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