멀티미디어 기술의 이용 증가와 더불어, 영상 압축은 새로운 기능과 보다 나은 성능을 필요로 한다. 정지영상 인코딩 분야에서 이 기술을 언급하기 위하여 JPEG2000이라 하는 새로운 표준이 최근 개발되고 있다. JPEG2000 기술은 기존의 표준기술보다 율왜곡, 영상성능 면에서 우수성을 제공할 뿐 아니라 또한 현재의 표준들이 언급할 수 없는 특징이나 기능들을 제공해준다. JPEG2000의 대표적 기술적인 특성으로는 무손실/손실 압축, 무손실 코딩에의 내포된 손실, 화소 정확성과 해상 등에 의한 진보적인 전달, 비트 에러 그리고 관심영역 부호화의 견고함 등이 있다. JPEG2000의 필요성이 강조되는 다양한 응용분야로는 인터넷, 컬러 팩스, 인쇄, 스캐닝, 디지털 사진, 원격 탐사, 이동식 적용, 의학 영상, 전자 도서관과 E-commerce 등이 있다.
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 고해상도 영상의 효과적인 처리를 위한 블록 버퍼 기반의 저 복잡도 무손실 프레임 메모리 (frame memory) 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 공간적 상관도를 제거하기 위하여 블록단위 MHT (modified Hadamard transform)를 사용하고, 엔트로피 부호화를 위하여 AGR (adaptive Golomb-Rice) 부호화 기법을 적용하여 저 복잡도 무손실 압축 및 효과적인 하드웨어 구현을 달성한다. MHT는 가산기와 1비트 오른쪽 시프트(1-bit right shift) 연산만으로 구성되어 있고, AGR은 별도의 메모리 공간 및 메모리 접근 동작(memory access operation)을 포함하지 않아 저 복잡도 구현이 용이하다. 기존의 저 복잡도 무손실 압축 방법과 비교하여 제안한 알고리즘은 압축률 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 기존 코덱(codec)의 구조를 크게 수정하지 않으면서 화질의 열화없이 하드웨어 장치에 적용될 수 있음을 다양한 영상에 대한 실험 및 복잡도 분석을 통해 보인다. 또한 제안한 방법은 메모리 접근 동작을 필요로 하지 않아 하드웨어 구현을 위한 비용을 최소화 할 수 있어, Fill HD급 이상의 고해상도 영상을 효과적으로 처리하는데 유용하다.
최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.
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.
멀티미디어의 표준화에 대한 관심이 컴퓨터, 방송, 통신 등의 분야에서 더욱 높아지고 있다. JPEG2000 표준안은 영상 부호화에 따른 새로운 형태의 영상압축 뿐만 아니라 높은 성능에 부응하고자 하는 것으로 기존의 표준안보다 왜곡율과 특정부분의 영상품질을 한 차원 상승시킬 수 있어서 효율적인 면에서 더욱 우수하다. 영상의 손실 및 무손실 압축, 대용량 영상압축, 그리고 화소의 정밀도와 해상도의 차이에 의한 점진적 전송이나 관심영역의 지정과 처리 등이 그 특징특이다 JPEG2000 표준안은 인터넷, 컬러 팩시밀리, 인쇄, 스캐닝, 디지털 사진, 원격 감지, 휴대기기 등과 의료 영상 디지털 도서관, 전자 상거래 등에 다양하게 응용할 수 있다. 본 논문은 JPEG2000 표준안의 최신동향과 전반적인 기술내역에 대하여 설명하고 영상압축 효율과 화질, 그리고 처리 속도 등을 기존 알고리즘과 비교하여 그 기술적 특징을 실험을 통하여 비교 제시한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환[1]을 기반으로 하여 가변블록을 이용하는 영상압축방식을 제안하였다. 영상을 웨이블릿 변환한 후의 계수들은 각 부밴드별로 그 통계적, 특성, 에너지 특성 그리고 방향 특성 등이 각각 다르기 때문에 이를 이용하여 각 부밴드별로 가변블록을 이용하여 비트할당을 통한 영상압축을 수행한다. 제안 알고리듬에는 손실 압축방식으로서 양자화기를 거친 후에 부가적인 무손실 압축방식으로서 엔트로피를 이용하는 arithmetic 부호화기[2]를 거쳐 최종적으로 압축된 데이터를 얻어낸다. 시뮬레이션 결과 제안알고리듬은 기존 압축알고리즘에 비해 객관적인 향상된 압축률과 PSNR면에서 향상된 성능을 보여주고, 주관적으로는 낮은 BPP를 갖는 압축에서 나타나는 블록화 현상이 나타나지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 효과적인 고해상도 비디오 데이터의 처리를 위하여 부호화기 내에서 참조 영상을 저장하는 프레임 메모리를 압축하는 방법을 제안한다. 프레임 메모리는 응용분야의 특성상 무손실 압축 및 저 복잡도를 갖는 방법이 요구되는데, 블록 단위의 PCT 를 이용하여 픽셀 사이의 상관도를 제거하고, 적응적 GR 부호기를 이용하여 최종 비트열을 구성하여 압축하는 방법을 제안한다. 다양한 테스트 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 압축 방법에 비해 압축 성능이 우수하면서 실행 시간으로 측정한 복잡도 측면에서 유사한 성능을 나타냄을 확인하였다. 압축 성능과 복잡도의 두가지 측면을 종합적으로 판단한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 충분히 경쟁력이 있음을 알 수 있다.
오늘날 의료정보화 수준향상과 디지털 병원화의 흐름에 따라 PACS는 의료기관의 핵심 인프라 중 하나로 자리매김하였다. 이와 함께 생산되는 디지털 의료영상의 종류 및 의료영상 데이터가 양적으로 급증하고 있으며, 이는 의료영상 데이터의 효과적인 보관을 위한 의료영상 압축을 중요한 요소로 부각시킨다. 현재 의료영상에 관한 사실상의 표준인 DICOM 규격에서는 의료영상 압축을 위하여 무손실 압축기법인 RLE를 명시하고 있으나, 무손실 범용 압축기법인 RLE는 인체의 대칭성을 가지는 많은 의료영상에 적용하면 높은 압축율 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 다양한 의료영상 중 대칭 특성을 크게 내포하는 뇌 CT 영상을 대상으로 하여 영상 내 관심영역을 검출하고 대칭특성에 따라 영상의 픽셀 값을 재코딩하는 전처리 하고 영상을 압축하는 기법을 제안한다. 실험에 의하면, 제안한 기법은 RLE 압축과 영상 내 관심영역을 검출하지 않고 압축할 때와 비교하여 높은 압축률을 보인다.
컴퓨터의 발달과 네트워크 환경의 개선으로 많은 병원에서는 의료영상을 처리하여 저장하고 전송하는 시스템인 의료영상 저장전송시스템(PACS)을 도입·확대 보급하고 있다. PACS의 도입으로 대용량의 의료 영상을 저장하고 전송하는 문제가 대두되어, 그 해결 방안으로 디지털 영상처리에 사용되고 있는 다양한 영상처리 기법과 압축방법들이 의료영상에 적용되고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 다양한 압축방법들을 적용하여 무손실 압축방법으로는 RLC, 손실 압축으로는 DCT를 이용한 JPEG를 DICOM 표준에서 지원하는 방식으로 구현하였다. 또한 현재 영상압축 및 영상처리에 이용되고 있는 Wavelet 변환 방식을 도입하여 의료 영상을 압축하였으며, 의료영상에 적용된 압축방법들의 압축율을 비교·분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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