현재 모바일 환경에서 PDA, 휴대폰 등으로 많은 캐릭터 영상들이 서비스되고 있다. 본 논문에서는 이러한 캐릭터 영상들의 무손실 동영상 압축 방법을 제안한다. 캐릭터 영상은 256컬러 인덱스 영상이며. 영상간에 유사한 컬러로 제작된다. 제안한 압축방법은 기존 MPEG, H.264에서 사용하는 동영상 부호화 기법이외에도 캐릭터 영상의 특성을 반영한다. 각 블록 타입을 DC mode, INTER mode, 및 INTRA mode로 분류하는데 다른 mode와 유사하게 DC mode는 캐릭터 영상의 특성을 활용한다. INTER mode는 예측 에러의 분포를 분석하여 세 가지 예측 방법들 중에서 압축 효율이 우수한 방법으로 처리한다. 또한 INTRA mode는 4개의 서브모드로 나누어 압축 효율성을 제고한다. 12개의 캐릭터 실험 영상들은 각각 12장의 영상으로 구성되는데, 제안 압축 방법을 적용하면 평균 1.44:1의 압축율을 얻는다. 또한 실험결과에서는 각 블록 타입의 비율 및 INTRA와 INTER블록의 비율을 조절하여 얻어 지 는 압축율의 변화를 조사하였다.
본 논문에서는 MPEG-D 오디오 서브그룹에서 진행 중인 Unified Speech and Audio Coding (USAC) 표준의 Linear Prediction Domain (LPD) 복호화기 모듈을 고정소수점 알고리즘으로 제안한다. USAC 부호화기는 두 개의 최신 음성-오디오 부호화기가 융합된 형태로, 음성 및 오디오 신호에 대하여 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. USAC의 표준 완료와 본격적인 서비스화에 앞서서 USAC LPD 복호화기의 구조적인 특성을 분석하고, Digital Signal Processor (DSP)구현을 위한 LPD 복호화기의 고정소수점 알고리즘을 구축하는 동시에 모듈의 복잡도를 측정하고자 한다. 또한 고정소수점 알고리즘으로 구현된 LPD 복호화기와 기존의 부동소수점 복호화기의 성능을 비교하고, LPD 복호화기의 두 가지 부호화 모드에 따른 복잡도 이슈를 다루도록 한다.
We proposed new field/frame mode selection quantization and buffer control strategy for interlaced digital HDTV image coding system. The field/frame mode selection is performed based on the mean square error and number of generated bits for each superblock. The quantization factor for each superblock is determined by the characteristics of human visual system and buffer status. The statistical characteristics of the number of generated bits for basis block and the prediction of buffer status are used for buffer control. Simulation results show that the proposed field/frame mode selection and rate buffer control. Simulation results show that the proposed field/frame mode selection and rate buffer control strategy have good subjective image quality and have stable buffer status.
본 논문은 샘플된 신호에 대한 코릴레이션을 통해서 PJM 변조 신호를 복조하는 기법 및 이를 구현하는 복조기의 하드웨어 구조를 제시한다. 제안된 복조기법은 샘플링된 이산 신호에 대해 정합필터를 통과시켜 복조하는 것으로서 MFM 부호화에 의해 발생하는 4가지 샘플파형을 복조할 수 있는 데이터 판정 방법을 제시한다. 제시된 데이터 판정방법에 따른 BER 성능을 수학적으로 유도하며 시뮬레이션에 의해 유도 결과의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 HEVC 동영상 표준 부호화 방식의 Intra 압축 모드를 이용해 영상을 압축할 때 잡음이 압축 알고리즘에 미치는 영향에 대해 논하고, 이를 분리하여 영상 압축의 성능을 높이는 방안을 제안한다. 먼저, 인공적으로 발생시킨 잡음을 영상에 추가한 후 이를 제거했을 때 압축 성능의 변화를 살펴본다. 그리고, 실제로 카메라를 사용해 취득한 영상에서 같은 결과가 나타나는지 확인하고, 이 결과를 바탕으로 가능한 한 화질을 유지하면서 압축 성능을 제고하는 방안을 제시하고자 한다.
H.264/AVC의 프레임내 예측기법은 현 매크로블록의 이웃픽셀들로부터 예측값을 추출함으로써 인트라 픽처의 압축률을 높이는데 크게 기여했다. 그러나 모든 매크로블록에 대해 총 17가지의 후보 모드를 검사해야 하기 때문에, 전체 부호화기의 복잡도를 상당히 상승시키는 요인이기도 하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 기존의 움직임 추정 전용 하드웨어로 주로 사용되는 1차원 시스톨릭 어레이 구조에 부가적인 하드웨어를 장착하여, 움직임 추정뿐만 아니라 프레임 내 예측까지 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 병렬적으로 끊김이 없는 수행을 위해 프레임내 예측 알고리즘을 약간 수정했으나, 이것은 화질이나 비트스트림 크기에 영향을 거의 미치지 않는다. 제안된 구조는 연산에 대한 명령어 개수로 비교할 때, ARM 기반 시스템에서 얻을 수 있는 성능의 10배에서 40배에 달하는 높은 성능을 보여준다.
최근 JVET(Joint Video Experts Team)은 새로운 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)의 표준화를 시작하였다. 기존의 HEVC 및 VVC의 참조 SW 코덱인 HM 및 VTM(Versatile Test Model)에서는 효율적인 화면간 예측 부호화를 위한 움직임 정보 병합(Merge) 모드를 사용하고 있다. 본 논문에서는 VTM 의 Merge 후보 리스트 구성에서 공간적 주변블록의 움직임 정보가 존재하지 않을 경우, 이를 대체할 수 있는 Merge 후보 리스트 생성 기법을 제시한다. JVET CTC(Common Test Condition)를 이용하여 제안한 기법의 실험을 진행하였고, 실험결과 Y, U, V 성분 각각 0.2%, 0.17%, 0.12%의 BD-rate 감소를 확인하였다.
최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 NNVC(Neural Network-based Video Coding) AhG(Ad-hoc Group)을 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 VVC 복원 영상의 DCT 계수를 기반으로 복원 영상을 분류하고, 분류된 각 클래스에 따라 적응적으로 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선을 수행하는 VVC 후처리 기법을 제안한다. 실험결과, 제안기법은 AI(All Intra) 부호화 모드에서 1.23% BD-rate 이득을 보였다.
최근 이동 무선망을 통한 발전된 비디오 응용 서비스에서 비디오 스트림의 크기를 효과적으로 줄이는 트랜스코더가 필요로 하게 되었다. 이러한 트랜스코더는 화소공간뿐만 아니라 DCT 공간상에서도 가능하다. 본 논문에서는 화소공간과 DCT 공간을 활용하여 시각적 화질을 유지하면서 영상 크기를 효과적으로 줄이는 새로운 고속 복합 트랜스코더를 제안하였다. 또한 부호화 모드 결정과 움직임 벡터 재산출 방법을 제안하였다. 대표적인 실험용 비디오 시퀀스에 적용하였을 때 기존의 공간영역 트랜스코딩 방법과 유사한 시각적 화질을 유지하면서도 계산량을 감소시킬 수 있었다.
H.264 부호화 기법은 단방향 및 양방향 예측 모드를 채택하고 있으며, 가변 길이 부호화를 사용하기 때문에 비디오 부호기에서 발생되는 데 이터량은 시간에 따라 변한다. 전송채널 용량이 제한된 고정 비트율 부호기에서는 출력 비트량을 제어하기 위해 버퍼가 사용되는데, 버퍼가 넘치거나(overflow) 고갈되는 것(underflow)을 막기 위해 발생 비트량을 적절한 영역 내에서 제한해야 한다. 기존의 비트량 제어방법 에서는 영상데이터의 왜곡 값과 양자화 계수간의 $\lambda_{MODE}$가 정규 값을 벗어나기 때문에 화질이 열화 된다. 본 논문에서는 H.264 동영상의 왜곡 값에 대한 새로운 양자화 계수론 도출하여 피드백 함으로써 버퍼의 넘침이나 고갈을 방지할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법을 6개의 실험데이터에 적용한 견과 PSNR 값은 기존 방법에서와 비슷하면서도 비트율은 최대 8%까지 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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