최근에 원거리 비디오 센싱과 같은 응용은 많은 무선 네트워크에 중요한 응용으로 크게 관심을 받고 있다. 분산 압축 비디오 센싱기술은 높은 부호화 복잡도를 간단히 하고, 동시에 비디오 데이터를 캡처함과 동시에 압축함으로써 이 분야에 적용 가능한 기술로 고려되고 있다. 특히, 움직임 보상 블록 압축센싱 기술인 MC-BCS-SPL은 분산 압축 비디오 센싱 방법 중에 효과적인 기술로서 고려되고 있으나, 복원된 위너-지브 프레임에서 우수하지 못한 성능을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 MC-BCS-SPL 알고리즘을 살펴보고, 이웃하는 키프레임 사이에 신뢰성에 기초하여 효과적으로 움직임 보상 프레임을 얻는 방법을 도입함으로써 우수한 화질을 제공하는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
최근에 낮은 복잡도의 부호화기를 구현하기 위해 분산 비디오 부호화 와 압축센싱을 결합한 구조로서 분산 압축 비디오 센싱기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존에 움직임 보상 블록 압축센싱 기술(MC-BCS-SPL)은 가장 간단한 표본화를 추구하면서 모든 압축센싱 프레임을 갖는 DCVS방식중의 효과적인 방안으로 다루어져 왔다. 이 방식은 키 프레임과 WZ 프레임으로 분리하여 압축센싱한다. 그러나 MC-BCS-SPL 방식은 복호화기에서 WZ 프레임을 복원할 때, 움직임이 큰 영상 시퀀스의 경우에 화질 저하가 발생시키는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 극복하기 위한 개선된 MC-BCS-SPL 방식을 제안한다. 제안한 방식은 연속적인 키 프레임 간 에 존재하는 높은 상관관계를 이용하여 키 프레임을 참조함으로써 초기 영상을 보정한다. GOP 예측 구조 방식에 따른 율-왜곡 성능을 비교한다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 더 좋은 화질을 제공함을 보여준다.
가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
분산 압축 비디오 센싱 (DCVS) 기술은 압축센싱 및 분산 비디오 부호화 기술의 결합을 통해 저 비용의 샘플링을 실현하는 새로운 패러다임이다. 본 논문에서는 프레임 간 높은 시간 상관성을 활용한 DCVS에서의 스킵모드 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 일정조건을 만족하는 비 키-프레임에 대한 측정값을 복호화기에 전송하지 않아도 시간적 보간법을 통해 해당 비 키-프레임의 복원이 가능하도록 하여 율-왜곡 측면에서 좋은 압축 성능을 보장한다. 이와 더불어, 더 나은 시간적 보간을 위하여 계층적 구조를 사용하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 스킵모드 부호화 방법은 약간의 PSNR 감소에 비해 매우 높은 측정율 절약이 되는 것을 확인하였다. 또한, 제안하는 방법을 높은 시간 연관성을 갖는 비디오 영상에 적용할 경우, 복호화기의 연산 복잡도가 평균 43.75% 감소하는 것을 확인하였다.
Distributed compressed video sensing (DCVS) is a framework that integrates both compressed sensing and distributed video coding characteristics to achieve a low complexity video sampling. In DCVS schemes, motion estimation & motion compensation is employed at the decoder side, similarly to distributed video coding (DVC), for a low-complex encoder. However, since a simple BCS-SPL algorithm is applied to a residual arising from motion estimation and compensation in conventional MC-BCS-SPL (motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber) scheme, the reconstructed visual qualities are severly degraded in Wyner-Ziv (WZ) frames. Furthermore, the scheme takes lots of iteration to reconstruct WZ frames. In this paper, the conventional MC-BCS-SPL algorithm is improved to be operated in more effective way in WZ frames. That is, first, the proposed algorithm calculates a correlation coefficient between two reference key frames and, then, by selecting adaptively the reference frame, the residual reconstruction in pixel domain is performed to the conventional BCS-SPL scheme. Experimental results show that the proposed algorithm achieves significantly better visual qualities than conventional MC-BCS-SPL algorithm, while resulting in the significant reduction of the decoding time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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