이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.
본 논문에서는 영상의 대역분할 부호화를 위한 다중비트율 트리구조 벡터양자화를 제안하였다. 영상의 대역분할은 원영상을 특정 대역과 방향성을 갖는 대역성분들로 분리하므로, 대역분할을 거친 각 대역성분을 학습영상으로 사용하여 다중비트율 트리구조 벡터양자화기를 설계하였다. 대역분할을 거친 각 대역성분에 대한 최적비트할당은 원하는 비트율과 왜곡을 갖는 다중 비트율 트리구조 벡터양자화기의 전정서브트리를 선택하는 문제로 귀착된다.
기존의 블록단위 DCT 부호화는 계층에 관계없이 일단 부호화한 후, 신호의 중요도에 따라 지역 성분과 고역 성분으로 계층을 나눈다. 하지만, 웨이브릿과 같은 대역 분할 부호화의 경우는 대역별로 비슷한 통계를 가지므로, 이를 이용하여 계층 부호화를 하면 좀 더 큰 부호화 이득을 가질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 블록 단위 부화화기 형태를 유지하면서 대역 분할 부호화를 이용한 영상 신호의 계층적 부호화를 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 영상을 웨이브릿을 이용하여 대역 분할한 후, 각 대역별로 기존의 JPEG과 같이 블록 단위 DCT-변환 부호화를 수행한다.
본 논문에서는 볼륨 영상의 점진적 무 손실 압축에 효율적인 3차원 대역분할 필터 군을 제안한다. 이를 위해 지금까지 1차원 무 손실 대역분할 필터 군에 적용되어져왔던 ORT(Overlapping Rounding Transform)를 두 가지 형태의 3차원 무 손실 대역분할 필터 군-분리형(separable)과 비 분리형(non-separable)-을 구현하는데 기본적으로 사용하였다. 분리형 필터 군은 1차원 무 손실 대역분할 필터 군을 연속적으로 적용함으로써, 비 분리형 필터 군은 ORT를 3차원으로 확장 적용함으로써 구현되었다. 특히, 기존의 3차원 HINT(Hierachical INTerpolation) 알고리즘은 제안된 ORT 기반 3차원 비 분리형 필터 군으로 일반화된다. 다양한 볼륨 의료 영상에 제안된 방식을 적용함으로서, 제안된 분리형/비 분리형 대역분할 필터 군이 기존의 블록 기반 변환 방식과 3차원 HINT 보다 압축성능(엔트로피)면에서 우수함을 확인하였다.
이동체에서 어댑티브 어레이 안테나를 사용하는 경우 가중계수벡터를 전파 환경의 변화에 고속으로 적응시킬 필요가 있다. 4소자 등간격 선형 어레이 안테나 시스템에 있어서 일정 진폭의 포락선을 갖는 BPSK신호나 BFSK 신호에 대하여 신호의 자기상관성을 향상시켜 주므로서 효과적인 다중 간섭파를 제거할 수 있는 대역분할 합성법에 의한 신호처리 기법을 보고한다. 본 논문에서는 S/I=2, S/N=10인 BPSK 신호에 대하여 대역분할ㆍ합성형 신호처리 기법을 LMS 및 Kalman 알고리즘에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과 대역분할ㆍ합성형 기법을 사용하므로서 알고리즘의 수렴성이 빠르고 신호의 추종성이 매우 뛰어남을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 영상 내에서 영역을 분할하여 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 잡음 영상을 영역 분할 경우 잡음부분까지 영역 분할되는 문제가 발생하기 때문에 잡음 영상을 저대역(Low-pass) 필터를 통과함으로써 잡음을 최소화한다. 저대역 필터를 통과한 영상에서 에지를 추출하여 비정상적인 에지의 추출을 방지함으로써 영상이 가진 근본적인 에지를 정확하게 추출한다. 획득한 에지 정보를 바탕으로 각 영역간의 히스토그램의 평균 오차를 이용하여 영역을 분할한다. 분할된 영역은 각 영역별로 저대역(Low-pass) 필터를 통과시킴으로써 영역에 맞는 잡음 제거를 통해서 더욱 빠르고 효과적으로 제거한다. 본 논문의 방법은 기존의 학습을 통한 잡음 제거 방법과 다르게 학습 시간이 요구되지 않으며, Non-local Means의 방법과 다르게 큰 연산량을 요구하지 않기 때문에 유사한 성능으로 빠른 잡음 제거를 할 수 있다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 동영상 부호화를 위하여 움직임 보상기법과 분할 대역 기법을 사용한 MCSBC 부호화 기법을 제안하였다. 또한 MCSBC에 관한 여러가지 문제들, 즉 각 분할 대역에의 움직임 보상 기법에 관한 문제, 각 분할 대역의 DCT 계수에 대한 효율적인 비트 할당등을 다루었다. MCSBC의 효율적인 부호화를 위하여 먼저 원신호에 대역 분할을 수행한 후, 움직임 보상 기법은 저대역의 영상 신호에만 적용하였고, 모든 대역에 이산 여현 변환(DCT)를 적용하였다. DCT가 적용된 블럭들은 각 대역 신호의 특징에 따라 최적화된 주사 방법 및 비트 할당을 사용하여 부호화한다. 이러한 MCSBC 기법은 고화질 TV 용 동영상에 적용하여 모의 실험을 수행하였다. 모의 실험 결과, 제안한 MCSBC 기법은 일반적인 움직임 보상 동영상 부호화 기법에 비하여 약 1.5dB의 성능향상을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 신경회로망의 일종인 GRNN을 이용하여 동영상 대역분할 부호화에 적용하고자 하는 새로운 비선형 움직임 예측기를 제안하였다. 제안된 비선형 예측기의 성능은 가장 일반적으로 많이 사용되는 블록매칭 알고리즘과 비교하였다. 결과적으로 제안된 비선형 움직임 예측기는 블록매칭 알고리즘보다 2-3dB 성능이 우수함을 알 수 있었다. 특히, 제안된 예측기는 클러스터링 과정과 잡음 신호를 둔화시키는 기능이 있어서 원영상의 에지를 잘 보존하는 장점이 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 인간의 시각적 특성에 중요하며 동영상의 대역분할 부호화에서도 우수한 특성을 나타낸다.
본 논문에서는 입력신호를 하위대역 (low-band)과 상위대역 (high-band)으로 나누어 각 대역을 개별적으로 부호화하는 대역분할 부호화 (split-band coding) 방식에 있어서, 상인대역 신호를 효율적으로 부호화하는 방법에 대해 다룬다. 일반적으로 그리고 특히, 그 동안 대역폭 확장법 (Bandwidth Extension, BWE)에 관한 연구를 통하여 두 대역 사이에 일정 정도의 상관관계가 존재한다는 사실이 밝혀져 있다. 따라서 두 대역간에 예측 부호화 기법을 도입함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. BWE 예측기반 부호화 기법과 관련하여, 단순히 선형 BWE 함수를 이용하는 것은 두 대역간의 관계가 비선형성을 가지고 있으므로 최적의 결과를 얹기 어렵다. 따라서 비선형 BWE 함수를 포함한 다양한 예측 함수들의 성능비교를 통하여 가장 적절한 예측기를 선택하고자 하는 노력이 필요하다. 본 논문에서는 몇몇 대표적인 BWE 함수를 이용한 주파수 대역간 예측 부호화 방법에 대해 살펴 보고 각각의 성능을 평가한다. 또한 BWE 예측기반 부호화기를 (주파수)공간상의 중복제거 기술로 볼 때, 시간적 중복 제거 기술 즉, 예측 벡터 양자화기 (predictive vector quantizer)와의 결합이 부호화 효율향상에 상승효과가 있는지에 대해서도 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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