이동통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오를 전송할 때 채널에어에 손상된 비트스트림은 복호되기 어려울 뿐만 아니라, 비트스트림의 다른 부분으로까지 에러를 전파시킨다. 한 프레임에 손실블록이 있을 때 기존방법에서는 주변블록들의 움직임벡터 평균을 구하거나 비슷한 예측을 통해 손실블록의 움직임벡터를 복원한다. 그러나 손실블록이 움직이는 객체의 경계부근에서 발생할 때 기존방법은 효율적이지 못한다. 따라서 제안 알고리즘은 기존방법보다 정확한 움직임벡터를 예측하기 위해 손실블록의 주변블록들 중세서 동일한 움직임을 갖는 블록들로 구성된 영역을 찾은 후, 동일움직임영역에 포함된 블록들의 움직임벡터를 이용하여 손실된 블록을 복원한다. 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 PSNR과 시각적인 화질면에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.
MPEG-2 압축 방법을 이용한 비트열은 가변장 부호를 이용하기 때문에 에러에 매우 민감하다. 하나의 비트에러가 발생하더라도, 다음 동기화 부호를 찾을 때까지 매크로블록 또는 슬라이스 단위의 정보 손실을 초래하기 때문에 복원 영상의 화질 열화가 심각하다. 따라서 에러 영상의 복원을 위한 에러 은닉 기술은 복호기 쪽에 매우 중요하다. 기존에 발표된 방법들은 에러에 의한 손실이 매크로블록 단위로 발생했다는 가정 하에 손상된 매크로블록주위의 상, 하, 좌, 우 네 방향의 데이터를 이용하였다. 하지만 대부분의 심각한 에러는 슬라이스 단위로 발생하기 때문에 좌, 우의 데이터는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 슬라이스 단위의 에러를 은닉하기에 적합한 알고리즘을 제안한다. 상, 하, 오른쪽 상단, 왼쪽 상단, 오른쪽 하단, 왼쪽 하단의 6영역의 데이터를 이용하여 두 가지 대표적인 에러 은닉 방법인 boundary matching 방식과 주변 움직임 벡터 정보를 이용한 움직임 벡터 추정 방식에 적용하였다. 실험 곁과 기존의 방법에 비해 향상된 복원 화질을 얻을 수 있었다.
최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.
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.
영상압축 인코더에서 가장 많은 계산량을 차지하는 부분이 움직임 벡터를 추정하는 부분이다. 일반적인 3단계 탐색 (Three-Step Search: TSS) 방법은 한 개의 매크로 블록에 대해 25개의 탐색점에 대해서 탐색을 한다. 본 논문에서는 주변 움직임 벡터로부터 예측된 움직임 벡터를 또 하나의 탐색 점으로 추가하는 수정된 3 단계 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법 보다 일반적으로 속도를 향상시키면서 최대 15% 정도 비트율을 감소시킬 수 있다.
많은 목적을 가진 영상 압축 표준으로 인해 원래의 목적으로 이미 부호화된 영상을 다른 목적에 맞는 영상으로 변환해야 될 경우가 발생하는데, 목적 비트율과 목적 크기, 목적 부호화 형식으로 재부호화시키는 과정을 변환 부호화라고 한다. 본 논문에서는 이미 부호화된 영상의 움직임 벡터 정보를 이용하여 변환 부호화 과정에서 새로운 움직임 벡터의 추정시간을 단축시킬 수 있고, 화질의 열화 및 계산량을 최소화 할 수 있는 새로운 방법들을 제안하고 영상의 비트율과 크기를 변환시키는 경우와 화상의 종류를 변환시키는 경우에 대해서 각각 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교, 검증하고자 한다.
다양한 유무선 네트워크 환경상에서 실시간으로 보다 안정적이고 신뢰성 있는 주문형 비디오 및 실시간 멀티미디어 서비스론 사장자가 제공받기 위해서는 비디오 비트 스트림의 비트율을 다양한 채널의 대역폭에 맞추는 트랜스 부호화(transcoding) 과정이 필요하다. 본 논문에서는 트랜스 부호화 과정에서 움직임 벡터 추정시 매크로블록의 활동도와 방향성을 이용하여 계산랑을 줄이면서 화질을 보장하는 방법을 제안한다. 매크로블록의 활동도와 방향성의 임계치는 복호화 과정에서 추출한 중간정보 중에서 DCT 계수를 사용하여 비디오마다 적합하게 적용이 가능하다. 그리고 제안된 비디오 트랜스 부호화 알고리즘을 이용하여 H.263 환경에서 영상의 비트율 변환을 통한 실험으로 적절한 수준의 하질 유지와 계산량의 감소를 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 청각 기억 게임을 위하여 두 개의 소리 파형을 비교하여 파형의 리듬 유사도를 정량적으로 측정하는 기술을 제안한다. 제안한 방법은 두 입력 파형에 대하여 에너지 변화, 에너지 피크의 지속 시간, 음색 등을 분석하여 각 파형에 포함된 비트 위치를 검출하고, 두 파형의 템포 차이와 비트 수의 차이를 보상하는 과정을 통하여 두 파형의 리듬 벡터를 각각 정의한다. 다음, 두 리듬 벡터 사이의 차이와 비트 수의 차이를 적용하여 두 입력 파형의 리듬 유사도를 정량적으로 표현하는 식을 정의한다. 제안한 방법으로 측정한 리듬 유사도와 주관적 청취 평가로 측정한 리듬 유사도를 비교하였으며, 두 방법에 의한 리듬 유사도가 상관도 0.86을 가지는 것을 확인하였다.
최근에 연구되어 온 초경량 비디오 부호화 기법으로 분산 비디오 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 부호화 효율을 얻기 위해 분산 비디오 부호화 기법은 패리티 비트 제어용으로 피드백 채널을 필요로 하고 있다. 그러나 이 방법은 매우 높은 복호화 지연을 야기하여 실시간 구현과 상용화에 극복해야 할 문제가 되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 복호화기에서 보조정보를 생성할 때 생성되는 움직임 벡터를 부호화기측으로 전송하는 환경을 위한 고속 분산 비디오 복호화기법을 제안한다. 제안한 방법은 수신된 움직임벡터를 이용하여 비트-에러율을 계산하고, 이를 이용하여 복호화기측에서 전송함으로써 복호화 속도를 개선하는 방법을 사용한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 기존에 제안된 기법에 비해 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 기존의 DPCM에 의한 압축방법보다 더 낮은 비트율을 갖는 압축방 법을 제안한다. 각 화소의 예측오차 값은 DPCM방법에 의해 양자화되고, 양자화된 예측오차 의 열은 예측오차의 학습된 열로 구성된 코드북과 비교된다. 비교과정은 벡터양자화 방법과 동일하고, 그 결과 코드북의 주소를 생성한다. 제안된 방법은 DPCM과 동일한 복원 영상의 화질을 보이지만, 더 낮은 비트율을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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