깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.
최근에 완료된 HEVC(High Efficiency Video Coding) 비디오 압축 표준은 H.264/AVC에 비해 2배 이상 향상된 압축 효율을 제공한다. 현재 진행 중인 HEVC 확장 (extension) 작업에서는 손실 및 무손실 부호화에서 4:2:2 및 4:4:4 색차 포맷과 최대 12비트 깊이를 지원하는 고급 프로파일을 개발하고 있다. 현재까지 개발된 HEVC의 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)은 손실 부호화 환경에 적합하게 설계되었기 때문에 무손실 부호화 환경에서 최적의 부호화 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 4:4:4 색차 포맷 영상의 무손실 화면내 부호화 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려한 향상된 CABAC 잔여 데이터 부호화 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안하는 향상된 CABAC 방법이 무손실 화면내 부호화에서 기존의 CABAC 방법에 비해 평균 약 2.41% 의 비트 수를 감소시키는 것을 확인했다.
본 논문에서는 최근 표준화 활동이 진행 중인 HEVC(high efficiency video coding) 표준의 무손실 부호화 모드를 위한 효율적인 계수 주사 방법을 제안한다. 일반적으로 무손실 비디오 부호기에서는 부호화 손실을 없애기 위해 변환 및 양자화 모듈이 제거된다. 이 경우 부호화해야 할 잔여데이터는 양자화된 변환 계수가 아닌 예측 후의 차분 화소이므로 잔여데이터의 확률 분포가 변화된다. 제안한 방법에서는 무손실 부호화에서 화면내 예측 모드 별 잔여데이터의 발생 확률을 분석하고, 이를 고려해 역방향 모드 기반 차분 화소 주사 방법을 사용한다. 일반적으로 참조 화소와의 거리가 멀어질수록 예측 정확도가 떨어져 잔여데이터의 발생 확률이 높아지기 때문에 제안한 역방향 주사 방법을 사용하면 잔여데이터 부호화에서 이득을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법이 HEVC 무손실 부호화에 비해 약 1.7%의 부호화 성능을 향상시키는 것을 확인했다.
본 논문에서는 오디오 부호화기의 양자화 된 주파수 계수 인덱스를 무손실 부호화 하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 무손실 부호화기는 계수의 통계적 특성을 이용하여 허프만 부호화 하고 있으나 간단한 구조로 인하여 최고의 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 비트 플레인 변환과 런렝스 부호화 기술을 사용하여 성능이 향상된 새로운 주파수 계수의 무손실 부호화 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 계수의 양자화 인덱스를 비트 플레인 변환을 거쳐 상관도가 높은 1차원 비트열로 변환하고 이를 런렝스 부호화 하고 최종적으로 런렝스 심볼을 허프만 부호화 한다. 또한 주파수 대역을 크게 3개의 구역으로 나누고 각 구역에서 비트 플레인 부호화 방법을 선택적으로 사용하도록 하여 성능을 추가로 향상시킨다. 제안한 무손실 부호화 성능을 엔트로피에 의한 이론적 비트 수로 측정하면 기존의 AAC 무손실 부호화에 비하여 최대 6% 성능 향상을 제공한다.
본 논문에서는 무손실 영상 압축의 효율을 높이가 위해 새로운 문맥 기반 적응적 이진 산술 부호화(context-based adaptive binary arithmetic coding, CABAC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CABAC은 손실 (loosy) 부호화 환경에 적합하게 설계되었기 때문에, 무손실 (lossless) 부호화 환경에서 최적의 부호화 성능을 제공하지 못한다. 따라서, 무손실 화면내 부호화 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CABAC 기반의 잔여 신호 부호화 방법을 제안한다. 실험 결과로부터 무손실 화면내 부호화 환경에서 본 논문에서 제안하는 향상된 CABAC 방법이 기존의 CABAC 방법에 비해 평균적으로 약 18.2% 정도의 비트 수를 감소시키는 것을 확인했다.
본 논문에서는 무손실 위성 영상 압축의 효율을 높이기 위해 H.264/AVC의 무손실 화면내 부호화에 기반한 새로운 문맥기반 적응적 가변 길이 부호화 (CAVLC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CAVLC는 손실 압축에 적합하게 설계되었기 때문에, 변환과 양자화 과정을 수행하지 않는 무손실 압축에서 최적의 압축 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 손실 압축과 무손실 압축 환경에서 잔여 영상 신호의 통계적 차이가 있음을 확인하고, 무손실 위성 영상 압축 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CAVLC 기반의 무손실 위성 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 위성 영상을 압축한 결과 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법인 JPEG-LS와 CALIC 보다 약 12% 정도 비트 수를 감소시켰다.
본 논문에서는 의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 나누어지는데, 먼저 영상은 본 논문에서 제안하는 고속 적응대역분할 방법에 의하여 무손실 부호화에 적합하게 대역분할된다. 분할 후의 영상은 두 개의 조건화 화소를 이용하는 산술부호기에 의해 부호화되는데, 대역의 특성에 따라서 각각의 부대역에 적합한 조건화 화소가 다르게 선정된다. 일반적으로 조건화 상태를 줄이기 위해 조건화 문맥을 양자호하는 방법이 사용되는데, 본 논문에서는 감소된 문맥으로 우수한 압축 성능을 얻기 위하여 양자화 범위를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 방법은 부호기/복호기가 비대칭적으로 구조를 갖게 하고 JPEG 무손실 부호화 방법[1]보다 우수한 압축 성능을 보인다.
본 논문에서는 컨텍스트 기반 계층적 열거 부호화를 이용한 무손실 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이진 영상내에 존재하는 인접한 화소간의 상호상관성을 이용하여 이진 영상을 1차원의 수열로 재구성하고, 이에 대해 계층적 열거 부호화를 실행한다. 제안하는 알고리즘은 덧셈 및 비교 연산만으로 구현이 가능하므로 그 복잡도가 매우 낮을 뿐만 아니라, CCITT 테스트 영상을 대상으로 한 부호화 성능 실험에서 우수한 성능을 나타낸다. 부호화 성능 비교에서 이진 영상 부호화 국제표준인 JBIG, G3, G4 및 GIF에 비해 우수한 압축 성능을 보인다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 무손실 압축을 위하여 향상된 CABAC 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 0.264/AVC의 CABAC은 손실 압축을 지원하기 위해 개발되었기 때문에 무손실 압축에서 사용할 경우 압축 성능이 좋지 않다. 실제로 0.264/AVC Advanced 4:4:4 프로파일의 무손실 압축을 위한 엔트로피 부호화에도 기존의 방법을 수정 없이 그대로 사용하고 있기 때문에 엔트로피 측면에서 비효율성을 노출하고 있다. 따라서 0.264/AVC Advanced 4:4:4의 무손실 압축을 위해 잔여 신호의 통계적 특성을 고려한 이진화 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 무손실 부호화와 비교하여 약 3.4%의 비트율을 절약할 수 있었다.
본 논문에서는 진단에 중요한 정보를 가진 영역에 대해서 무손실 부호화하고 나머지 영역에 대해서는 손실 부호화를 하여 비트를 효율적으로 할당하는 MRI 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 척추 디스크 질환 인식을 위해 촬영된 MRI 영상을 대상으로, 질환의 특성을 이용하여 중요한 객체가 포함된 부분을 인식한다. 인식된 부분은 의사의 디스크 질환 유, 무의 판단에 중요한 부분이므로 무손실 부호화하고 나머지 부분은 손실 부호화하여 전송한다. 또한 손실 부호화하는 영역에 대해서 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈 압축 방법을 적용하여 블록화 현상이 제거된 선명한 화질을 유지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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