H.264/AVC는 동영상 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 압축 기술로써 7가지 가변 블록에 대한 움직임 예측(Motion Estimation) 및 움직임 보상(Motion Compensation), DCT(Discrete Cosine Transform), 엔트로피 부호화(Entropy Coding), 디블록킹 필터 등 여러 가지 방법이 있다. 이러한 방법들로 인해 압축 효율은 높아졌으나 많은 계산량으로 인해 부호화 시간이 증가하게 되었다. 따라서 화질 손실을 최소한으로 줄이면서 소모되는 시간을 단축시키는 H.264 부호화 방법들이 개발되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 H.264 부호화 과정 중 시간이 많이 소모되는 움직임 예측에서 움직임 벡터를 찾기 위한 방법을 제안한다.
최근 wireless network이나 internet과 같이 오류가 많이 발생하는 channel을 통한 video의 전송이 급격히 증가하면서 channel상에서 발생하는 전송에러로 인한 데이터의 손실이 심각한 문제로 대두되고 있다. 따라서 영상통신에서의 error control과 concealment가 주된 관심사로 부각되었다. 본 논문은 MPEG-4나 H.263등의 방식으로 압축된 비디오를 전송하는 동안 채널 상에서 발생하는 전송에러로 인하여 블록 손실이 일어난 영상에 대해 디코더에서의 후처리 (postprocessing)에 의한 시간적 에러 은닉 (error concealment) 기술을 이용하여 손실된 블록을 정정하는 기법에 대하여 연구하였다. 손실된 블록 주위의 정상 블록의 움직임 벡터들을 이용하여 중간 (median) 값을 취한 후, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, overlapped block motion compensation (OBMC)을 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게된다. 그 결과 계산량이 적고, PSNR 성능평가 면에서는 제안한 방법의 결과가 기존의 방법들 중 우수한 에러 은닉 결과를 내는 MVRI (Motion Vector Rational Interpolation) EC 2-D Case of All Directions보다 약 1.4∼3.5㏈정도 향상된 견과를 얻을 수 있었다.
압축된 비디오 데이터에서 내용기반 컷 검출을 위해 다양한 특징 벡터 추출 방법이 연구되고 있다. 특징 벡터로써 화소값의 히스토그램을 이용한 방법의 경우 화소의 공간적 특성을 고려하지 않아 정확히 컷 검출을 기대하기 어렵다. 그래서 CCV(Color Coherent Vector)나 Color Correlogram등의 계산량이 복잡한 알고리즘이 많이 사용된다. 그러나 이러한 기법들은 정확한 컷 검출을 가능하게 하나 계산량이 너무 복잡하기 때문에 검출 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 시퀀스에서 휘도성분의 DC값들의 공간적 상관도를 이용한 컷 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 비교적 간단하기 때문에 처리 시간이 빠르며 또한 개선된 특징차 비교방법을 이용하여 검출율을 더 높일 수 있다.
지형정보에 대한 3차원 재현 및 지리정보의 제공에 관한 연구는 최근 다양한 분야에 걸쳐 진행되고 있다. 지형정보의 효율적인 재현 및 제공을 위해서는 현재까지 구축된 자료들을 체계적으로 관리함과 동시에 최신의 지형정보를 신속하고 경제적으로 취득할 필요성이 있다. 특히 최근에 그 활용성이 증대되고 있는 LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 빠르고 조밀하게 취득할 수 있는 특징이 있다. 그러나 이러한 LiDAR 자료는 3차원의 공간을 표현하기 위한 자료로는 매우 적합하지만, 이러한 벡터 구조자료를 재구성 없이 3차원으로 표현할 경우 3차원 자료의 특성상 화면을 통한 2차원의 형태로 표현하기 위해서는 많은 연산 작업을 수반하기 때문에 고사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 기본적으로 2차원 형태로 구성된 격자구조 자료는 간단한 구조로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 표현이 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료를 3차원으로 나타낼 때 저장공간의 효율적인 사용을 위한 자료 압축 및 구현속도의 향상을 위하여 자료를 압축된 트리구조 자료로 재구성하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
영상을 통신망에서 실시간 전송하려면 압축된 비디오 비트열이 필요하다. 비디오 압축 알고리즘은 시간적, 공간적, 확률적 중복성을 제거하기 때문에 부호화된 비트열은 전송과정 중에 발생하는 전송에러에 매우 민감한 특성을 보인다. 본 논문에서는 저 전송률 비디오 코딩에서 에러의 확산을 막기 위한 에러 복원코딩 방식을 제안한다. 이런 에러 복원 코딩 기술의 성능은 전송에러를 얼마나 정확하게 탐지해 내느냐에 달려 있는데, 전송 에러를 검출하기위해 데이터 숨김이라는 방식을 제안한다. 그리고 에러가 발생한 매크로블록을 복원하기 위해 인트라 매크로블록 갱신 기술과, 움직임 벡터 예측을 이용한 움직임 보상 기술을 적용하여 성능을 비교 및 평가한다. 이 방식은 WCDMA와 같이 에러가 발생할 확률이 있는 비디오 전송망에서 사용할 경우 매우 효과적이다.
본 논문에서, 가시광 발광 다이오드를 데이터 전송용 광원으로 사용하는 광무선 전송 시스템의 채널 용량을 증가시키는 새로운 기법을 제안하였다. 압축센싱을 기반으로 하는 적응형 샘플링 기법과 L1최소화 기법을 이용하여 직교 주파수 분할 다중방식기반 직교 위상천이 변조 (OFDM-QPSK: orthogonal frequency division multiplexed-qudarature phase shift keying) 데이터를 압축무선 전송한후, 수신단에서 복원하였다. 제안된 기법을 실험적으로 검증하기 위해서 소규모 링크를 이용하여 전송실험한 결과, OFDM-QPSK 데이터 전송률이 30.72Mb/s에서 51.2Mb/s로 증가함을 확인하였다. 이때의 오류벡터크기(EVM: error vector magnitude)값은 31%이었고, 에러정정 코드를 적용할 경우, 완벽하게 복원 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.
본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 스크린 콘텐츠 영상의 부호화 기술을 위한 HEVC Screen Content Coding(HEVC SCC)표준을 제정하였다. 현재까지 개발된 HEVC SCC 기술들 중 가장 높은 부호화 성능을 보이는 화면 내 블록 카피(IBC, Intra Block Copy)기술은 현재 프레임 내에서 복원된 블록들 중 현재 블록과 가장 유사한 블록을 예측하는 과정이다. IBC에서는 전송되는 블록 벡터의 데이터양을 줄이기 위해 예측 블록 벡터 값과 그 차이 값을 부호화 한다. 본 논문에서는 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM-2.0과 SCM-4.0을 이용하여 IBC의 블록 벡터 예측 과정에 대해 분석하였다. 또한 분석한 내용을 바탕으로 HEVC SCC IBC의 IBC의 예측 성능 향상을 위해 예측 블록 벡터(BVP, Block Vector Predictor) 후보 선정 과정에서 기존의 공간적 BVP 후보 외에 인접한 BV에 대한 탐색 과정을 추가하여 개선된 BVP 후보 선정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 부호화 속도 저하 없이 최소 0.2%부터 최대 1%의 BD-rate 감소를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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