JPEG은 정지 영상의 압축 표준으로 8$\times$8 블록을 기반으로 DCT 변환을 한 후 양자화 및 엔트로피 부호화 과정을 통해 압축이 이루어진다. DCT는 이미지를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환하는 기법으로 대체로 저주파 성분은 저주파 성분끼리, 고주파 성분은 고주파 성분끼리 모아준다. 이러한 형태는 필요 없는 성분들을 쉽게 제거할 수 있어 압축이 효율적으로 이루어지도록 한다. 블록 기반의 압축 기법을 적용할 때 흔히 나타나는 문제점은 블록 기반으로 인해 발생하는 블?킹 현상으로서 이는 양자화로 인한 정보의 손실에서 비롯되며 그 기본이 되는 8$\times$8 블록 단위로 나타난다. 본 연구세어서는 작은 블록 단위를 16$\times$16의 매크로블록으로 확대한 개념을 이용하여 매크로 블록 내의 수직 및 수평 방향으로 1:2단위로 샘플링한 4개의 8$\times$8블록 간의 블록킹 경계로 없애 주도록 하고자 한다. 또한 16$\times$16의 DCT 블록 대신 16$\times$16 블록내의 8$\times$8 블록들을 이용함으로써 표준 기법에서 이용되는 8$\times$8 단위의 양자화 테이블이나 RLE기법 등을 그대로 적용할 수 있다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
이차적인 저장공간으로 사용되는 하드디스크의 용량은 기술의 발전으로 나날이 커져가고 있다. 이렇게 디스크 용량이 증가함에 따라 파일 시스템의 단편화 현상은 더더욱 심화되며, 전체적인 시스템의 성능을 떨어뜨리는 주원인이 되고 있다. 우리는 단편화 현상 해결을 위한 첫 단계로 자동적이고 지속적인 단편화 측정을 위한 자동적인 레이아웃 스코어링(Autonomic Layout Scoring)기법을 제안한다. ALS 기법을 활용하면 파일 시스템이 생성된 후, 계속해서 단편화 현상의 정도를 측정하게 되며 이를 토대로 단편화 현상을 제거하기 위한 기법을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 ALS 기법을 설계하고 리눅스 2.6 버전의 EXT2 파일 시스템에 구현하였다. 그리고 실제 파일 시스템을 수행하면서 단편화 현상을 측정하는 과정과 아이노드, 블록 그룹, 슈퍼 블록이 각각 노화되는 정도를 측정한 결과를 보인다.
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
블록 기반의 손실 영상 압축 방식에서는 블록마다 다른 양자화 오류로 인하여 블록 경계를 따라 불연속성이 나타날 수 있다. 이러한 블록화 현상은 압축률이 높아질수록 심각하여 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 블록화 현상을 막기 위해 많은 알고리즘들이 제안되었다 그러나 블록화 현상에 대한 연구 중 모서리 잡음이라고 불리는 현상에 대한 연구가 미진하였다. 모서리 잡음은 블록 경계가 교차하는 지점에서 영상 경계가 불연속적으로 나타나게 되는 것을 말한다. 본 논문에서는 블록 기반영상 압축방식에서 발생하는 모서리 잡음의 발생과정과 특성을 분석하고 이 문제를 해결하기 위한 검출과 제거 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 주관적 화질을 향상시키는 것을 보여준다.
본 논문에서는 블록분류를 통하여 얻어진 블록별 특성에 따라 블록간 보간법과 신호적응필터를 이용한 새로운 후처리 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파와 고주파 블록으로 나눈다. 이웃한 네 개의 저주파 블록에 대해서는 보간법을 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 링잉현상이 발생할 가능성이 있는 고주파 블록에서는 에지맵에 따라 신호적응필터를 적용하여 영상의 에지들은 보호하면서 에지주위에 나타나는 링잉현상을 제거한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 기존방법에 비하여 객관적 및 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 블록 기반 DCT 부호화 방식의 단점인 블록화 현상을 제거하기 위하여 MSDS 방법을 개선한 후 처리 기법을 제안한다. MSDS방법의 문제점인 예측된 DCT 계수값의 범위를 제한하기 위하여 입력 영상의 블록 경계 화소차 분포를 규정할 수 있는 OSLD(Overlapped Sub-Laplacian Distribution)를 정의한다. 블록화 현상은 블록간의 기울기를 이용하여 불연속 정도를 측정함으로써 정량화 되고, 정량화 된 값을 최소화하도록 양자화 오류값을 예측한다. OSLD를 이용하여 각 블록들을 네 가지 형태로 분류하고 이를 에지 부류와 평탄 부류로 구분한다. 에지 부류로 판별된 블록에서는 예측된 양자화 오류의 범위가 해당되는 양자화 간격보다 크면 이 간격으로 예측된 양자화 오류를 보정한다. 본 방법을 사용하여 실험 영상에서 블록화 현상을 제거할 때 기존의 MSDS 방법에서 요구하였던 입력 영상에 따라 실험적으로 문턱값을 설정하였던 문제점을 해결하고, PSNR 값을 영상에 따라 0.1∼0.3 dB 정도 향상시키면서 시각적으로 화질을 향상시킬 수 있다.
영상처리에서 영상확대기법은 기본적인 처리기법으로 일반적으로 사용되는 기법은 보간법(최근접이웃, 양선형, 3차회선 보간법)이다. 그러나 이러한 보간법은 영상확대시 블록화 현상이나 몽롱화현상과 같은 영상의 손실이 발생하거나 계산량이 많아 처리시간이 길게 나타났다. 따라서 본 논문에서는 입력영상의 부대역정보인 에지정보를 이용하여 기존의 확대기법을 개선하고자 한다. 에지정보를 추출하기 위하여 이웃한 화소들을 이용하지 않고 전체영상을 이용하여 블록화현상이 발생되지 않았다. 그리고 에지가 결여되어 나타나는 몽롱화현상을 제거하기 위하여 검출된 에지정보를 강조시켰다. 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 확대기법보다 처리시간을 줄일 수 있었으며, PSNR과 상관계수에서도 성능이 뛰어나 블록화나 몽롱화현상과 같은 문제점을 해결하였다.
영상 정보의 정확성을 필요로 하는 다양한 서비스 및 여러 학문 분야의 적용성으로 인해 물리적인 한계성을 극복할 수 있는 고해상도 영상처리 기법의 요구가 대두되고 있다 뿐만 아니라, 인터넷 상의 디지털 콘텐츠 중의 하나인 동영상 UCC의 제작환경이 보편화됨으로써 비전문적인 제작으로 인한 다양한 형태의 해상도 저하 및 영상의 왜곡 현상이 발생하여 고품질의 영상을 추구하는 사용자들의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 압축 동영상의 개선 된 영상 정보를 획득하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 다음과 같은 문제점이 있다. 기존의 방법은 일반적으로 저역 통과 필터 기법과 정규화 영상 복원 방식으로 구분되어 연구되고 있으며, 저역 통과 기법은 계산량 측면에서 장점이 있으나, 영상과 양자화 정도에 따라 적응적이지 못한 단점이 있다. 또한 정규화 복원 방식은 압축 영상의 시각적으로 불편한 현상의 완화 정도를 결정하는 정규화 매개변수를 일괄적으로 모든 화소에 적용해, 화소의 위치에 대한 적응도가 낮고 정규화 매개 변수 선택 시 원 영상에 대한 정보를 알고 있다는 가정을 사용했으므로 실제 사용이 불가능하며, 영상들 사이의 불균일로 인해 적응적으로 처리하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있도록 압축 정보 활용을 통한 POCS 방식을 사용한 coding artifact 제거 방식에 대해 기술한다.
3차원 모델링 데이터를 VRML로 가시화하기 위해서는 용량 최적화와 실시간 렌더링이 중요하다. 실시간 렌더링은 객체에 따른 폴리건 수에 영향을 받게 되는데, 폴리건 수가 작으면 렌더링의 질이 저하되고 폴리건 수가 많아 데이터 용량이 크면 오브젝트 표현력은 좋으나 높은 대역폭을 필요로 하여, 디더링 철상이 발생과 실시간 렌더링이 어렵게 된다. 그러므로 네트워크 가상공간 내의 오브젝트는 최소의 폴리건을 사용해 메쉬를 단순화 시켜주는 방법으로 데이터 용량을 줄여주는데, 용량은 저하되지만 블록화 현상이 발생하여 저급한 렌더링이 된다. 본 논문에서는 모델링 데이터의 폴리건 수를 줄여 데이터 용량을 최적화 하고, 폴리건의 단순화에서 생기는 블록화 현상을 제거할 수 있는 방법으로 B-스플라인 곡선과 명암처리 기법인 고라우드 명암법을 이용하여 경계면을 부드럽게 처리할 수 있는 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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