최신 비디오 압축 표준인 H.264/AVC는 손실 압축을 근간으로 고안되었기 때문에 무손실 압축 방식에서는 최고의 효율을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 화소 단위의 예측을 적용한 두 가지 효과적인 인트라 무손실 부호화 방법을 제안한다 H.264/AVC의 인트라 후에 생성된 차분영상에 대해서 화소 단위 예측 방법과 기존의 인트라 예측 방법에 추가적인 인트라 예측 모드로서 화소 단위 예측 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 알고리즘은 대부분의 테스트 영상에서 기존의 H.264/AVC FRExt high profile과 비교하여 약 $12%{\sim}25%$ 정도 향상된 압축률을 얻을 수 있다.
ITU-T와 ISO/TEC의 공동 작업으로 제정 된 H.264/MPEG-4 AVC는 기존 비디오 표준들에 비해 동일한 화질에서 약 $30%{\sim}70%$의 비트량을 절감할 수 있으며, 동일한 비트량으로 PSNR이 $2{\sim}3dB$ 가량 우수한 영상을 제공할 수 있다. H.264/MPEG-4 AVC는 손실압축 뿐만 아니라 무손실 압축도 지원한다. 본 논문에서는 H.264/MPEG-4 AVC의 무손실 부호화 효율을 향상하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Intra 예측 후 잔차 신호들을 DPCM 하는 방법으로, 공간적으로 최인접 화소로부터 예측하는 것과 동일한 효과를 얻을 수 있다. 또한 제안한 방법은 최인접 화소로부터 예측 시, 복호화기에서 파이프 라인이 깨지는 문제를 유발하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 장점이 있다. 실험결과 제안한 방법은, Intra 무손실 부호화 시 비트량을 약 12% 정도 절감할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 현재 표준화중인 H.264/MPEG-4 AVC Advanced 4:4:4 프로파일에 채택되었다.
지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.
본 논문에서는 새로운 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 무손실 영상 압축(Lossless Image Compression)은 Prepress Industry, Remote Sensing, Image archival system과 같이 정확성과 정밀도를 요하는 분야에서 사용된다 무손실 영상 압축은 원 영상와 복원 영상가 완전히 일치하여 품질을 그대로 유지할 수 있으나. 압축 효율 면에서는 만족할 만한 효과를 볼 수 없다. 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법으로는 CALIC과 JPEG-LS이 있다. CALIC은 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 선처리과정을 요구하여 복잡도가 높아지는 단점이 있는 반면 JPEG-LS는 압축률에서 CALIC에 못 미치지만 복잡도가 낮아 부호화/복호화 과정이 빠르며 이 분야의 표준으로 지정되어 있다. 본 논문에서 제안한 영창 적응형 무손실 영상 압축기술은 다수의 예측기를 통해 현재 화소에 가장 적절한 오차값을 예측하였다. 또한, 산술 부호화(arithmetic coding)시 다수의 심볼 확률 모델을 사용함으로써, 단일 모델을 이용하는 방식에 비해 압축 효율을 향상시켰다. 다중 모델을 이용하는 방식은 본 논문에서 제안한 방식뿐만 아니라, 다른 무손실 영상 압축방법에도 그대로 적용이 가능하다. 실험 결과, JPEG-LS보다 약 5%의 압축 효율 향상이 있었다. 또한 CALIC과는 압축효율이 같거나 근소한 우위를 나타냈다.
무손실 오디오 부호화기에 있어서 선형예측기 및 이에 적합한 엔트로피 부호화기의 설계가 가장 중요한 부분이다. 본 논문에서는 공분산 방법에 콜레스키 분해를 이용하여 선형예측기의 계수를 계산하였고, 그 결과를 다항 예측기와 비교하여 예측 에러가 최소화되는 선형예측기를 선택하도록 하였다. 엔트로피 부호화기는 골롬-라이스 부호를 사용하였고, 골롬-라이스 부호화기의 매개변수를 계산하기 위해 블록기반 매개변수 예측 방법과 LOCO-I, RLGR의 순차 적응 방법을 적용하였다. 실험 결과 블록기반 매개변수 예측 방법과 제안 방식의 예측기를 이용하면 자기상관 방법과 레빈슨-더빈을 사용하는 FLAC 무손실 부호화기보다 $2.2879%{\sim}0.3413%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었고, 제안 방식의 예측기와 LOCO-I 순차 적응 방법을 이용한 경우는 $2.2381%{\sim}0.0214%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었다. 그러나 제안 방식의 예측기와 RLGR 순차 적응 방법을 이용한 경우는 특정 신호에서만 압축률이 향상되었다.
본 논문은 디지탈 의료 영상을 효과적으로 무손실 압축하기 위한 적용적 심볼 교환에 기반을 둔 새로운 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 원영상에 차분 규칙 또는 적용 예측기를 적용하여 차분 영상값을 구하며, 이러한 차분 영상값에 대한 개별 context를 결정한다. 다음 단계에서 context하에서 현재 부호화될 차분 영상값과 모델 템플리트상의 차분 영상값들 사이의 극성 일치를 갖는 심볼의 추정을 기반으로 한 적응적인 심볼 교환 과정을 적용하여 예측 심볼을 얻는다. 예측 심볼은 부호화 될 차분 영상값에 대해 가장 빈번하게 발생하리라고 예측되는 심볼을 가리키며, 예측 심볼이 차분 영상값과 동일할 때 부호화 효율이 높게 유지된다. 마지막 부호화 단계에서 이진 적응 산술 부호기는 특정 context가 주어진 차분 영상값의 예측 여부를 판단하는 이진 판단 트리를 사용하여 차분 영상값을 부호화 한다. 차분 영상값 예측 적중율 향상을 통하여 제안된 알고리즘의 부호화 효율은 ISO JPEG 무손실 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우보다 약 33% 정도 높아지고, 차분 예측기 또는 적용 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우에 비해 약 23% 정도 높아짐을 알 수 있다. 제안된 부호화 방법은 단위 구간 부분할시 곱셈 연산이 아닌 덧셈 연산을 사용하기 때문에 부호기의 복잡성이 낮고 다중 비트 공간의 영상을 이진 공간 열로 분할하지 않고 바로 다중 비트 의료 영상을 부호기에 적용 할 수 있기 때문에 의료 PACS의 영상 압축부에서 사용될 수 있다.
본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.
이진 영상 부호화는 종래의 영상 처리에 객체 기반 처리 기능을 제공한다. 이진 영상 부호화를 위하여 본 논문에서는 기준선을 기반으로 하는 새로운 이진 영상 부호화 방식을 제안한다. 종래 이진 부호화기와 달리 본 방식은 객체의 외곽선을 추적하면서2차원의 영상 데이터를 1차원으로 변환하여 이를 부호화한다. 추출되는 데이터는 기준선의 시작점과 거리값 리스트 그리고 변환값 리스트이다. 무손실 부호화에서 이들은 모두 부호화되나 손실 부호화에서는 가변 샘플링을 통하여 구간별로 비슷한 손실정도를 갖도록 조정이 되어 선택된 거리값들 만이 부호화 된다. 또한 프레임간의 움직임 보상에서도 거리값과 변환값을 이용하여 빠른 처리 속도를 갖도록 하였다. 실험결과 현재 MPEG-4 잠정표준안에 채택되어 있는 CAE방식에 비하여 객관적 평가에서는 정지영상부호화(intra 모드)에서는 앞서며, 동영상부호화(inter 모드)에서는 떨어지고 있다. 그러나 주관적인 평가에서는 두 경우 모두 좋은 것으로 평가받고 있다.
본 논문은 파동분할(Wave partitioning) 방식을 이용한 순차적(Sequential) 메쉬 부호화 방식을 제안한다. 파동분할 방식은 호수에 물방울이 퍼져 나가는 자연 원리를 이용하여 초기 삼각형의 주위에 삼각형을 덧붙여 가면서 하나의 SPB(Small Processing Block)을 만들어내는 방식이다. 이 방식을 이용하여 하나의 모델을 서로 독립적인 SPB로 분할하고, 각각의 SPB 내에서 초기 삼각형을 중심으로 그것에 덧붙여진 삼각형에 의해 만들어진 원 또는 반원을 찾는다. 또한 그 원주를 따라 순차적으로 꼭지점을 구하면 각각의 꼭지점들은 일정한 패턴으로 늘어서게 되고, 이를 이용하여 연결성 정보 없이 부가 정보만 이용하여 모델을 순차적으로 무손실 부호화한다.
본 논문에서는 정수 웨이블릿 변환(Integer Wavelet Transform)과 선형 예측(Linear Prediction)을 이용한 Hybrid 무손실 오디오 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 부호화기는 입력된 신호를 적당한 프레임으로 분할 후, 정수 웨이블릿 변환과 정수 예측기를 사용하여 입력된 오디오 신호내의 상관관계(Correlation)를 제거하였다. 그리고 신호내의 상관이 제거된 신호를 엔트로피 부호화(Entropy Coding) 하였다. 엔트로피 부호화기로는 정수 입력원의 특성에 따라 최적의 압축 효율을 갖는 옵션을 선택적으로 처리하는 Adaptive Golomb-Rice 부호화기법을 이용하였다. 제안된 부호화 방식은 모든 연산을 정수 연산으로 가능케 하므로 기존의 실수를 사용하는 연산과 비교하여 연산 속도의 개선과 시스템의 복잡성을 낮추어 고속처리 및 저전력화가 가능하다. 또한 각 프레임은 독립적으로 부호화되고, 부호화된 데이터는 프레임헤더와 바이트 단위로 정렬이 되도록 데이터 포맷을 설계하여, 압축 부호화된 데이터의 이동, 찾기, 편집이 편리하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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