일반적으로 잉크젯 프린터는 농도에 대해 선형적인 계조재현 특성을 나타낸다. 그러나 인간 시각의 경우 농도에 선형적인 프린터 출력에 대하여 비선형적인 지각반응을 나타낸다. 즉 농도가 큰 패치(patch)에 대해서는 명도나 색차에 대한 변별력이 작으며 농도가 작은 패치에 대해서는 좀 더 예민한 변별력을 갖는다. 따라서 농도에 선형적인 프린터 출력은 시각적인 활성영역을 줄이므로 프린터에서 구별되는 계조의 범위가 좁아진다. 그러므로 본 논문에서는 인간의 시지각 특성과 매우 상관도가 높은 CIELAB 색공간을 이용하여 균등한 명도 변화 및 색차를 나타내도록 하는 프린터 계조재현 알고리즘을 제안한다. 이때 시각적으로 균등한 변화를 나타내는 프린터의 입력값을 찾기 위해 다층 퍼셉트론 신경망(multi-layer perceptron neural network, MLP)을 이용하였다. 신경망의 학습을 위해 계조에 따른 패치를 만들고, 프린터 구동입력신호 및 패치의 측정된 값으로 신경망을 학습하였다. 학습된 신경망으로 선형적인 출력을 내는 프린터 구동신호를 찾고 LUT(look-up table)를 이용하여 프린터 입력 신호를 역으로 보정하였다. 결과, 보정된 프린터의 출력이 선형적인 계조 변화를 보였고 변화가 인지되는 계조의 범위가 늘어났으며 실형상에 대한 실험에 있어서도 우수한 화질을 보였다.
VVC (Versatile Video Coding)는 기존 HEVC에 비해 약 2 배 높은 부호화 효율을 목표로 HD / UHD / 8K 및 HDR (High Dynamic Range) 비디오를 지원하기 위하여 개발되어 현재 표준화의 막바지에 이른 새로운 최신 비디오압축 국제표준기술이다. 또한 스크린 컨텐트 부호화, 적응적인 해상도 변경 및 독립적인 서브 픽처와 같은 다양한 기능의 지원도 목표로 한다. 본 논문에서는 VVC의 색차 인트라 예측모드를 위한 효과적인 부호화 방법을 개발하기 위해 색차신호의 인트라부호화 모드를 위한 신호방법을 조사하고, 이중 DM모드 (Derived Mode) 가 사용되는 경우 휘도블록의 각도 (angular) 모드 참조 시 단순화된 방향을 적용하여 색차블록에 적용되는 화면 내 예측모드를 간략화 시킬 수 있는 방식을 제안한다. 이 기술은 시스템의 복잡도는 낮추면서 DM모드의 선택확률을 높여 부호화 효율을 높일 수 있으며, 이때, 블록의 크기까지 고려할 경우, 부호화 효율을 더욱 높일 수 있는 장점이 있다.
야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되고 흐린 저대비 (low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차신호를 분리하여 압축한다. 본 논문에서는 밝기신호만을 추출하여, K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하고 양분된 영상의 각각에 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.
MPEG과 VCEG은 차세대 비디오 부호화 표준 기술 개발를 위한 JVET(Joint Video Exploration Team)을 구성하여 현재 비디오 표준화인 HEVC 대비 높은 부호화 효율을 목표로 연구를 진행하며 CfP(Call for Proposal) 단계를 진행 중이다. JVET의 공통 플랫폼인 JEM(Joint Exploration Test Model)은 HEVC의 quad-tree 기반 블록 분할 구조를 대신하여 더 많은 유연성을 제공하는 QTBT(Quad-tree plus binary-tree)가 적용되었다. QTBT는 화면 내 부호화 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로 휘도와 색차 신호에 대해 분할된 블록 구조를 지원한다. 이러한 방법은 채널 간 블록 분할 모양이 동일하거나 비슷한 경우에 중복되는 블록 분할 신호가 발생할 수 있는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 화면 내 부호화에서 채널 간 유사도 비교를 이용하여 적응형 색차 블록 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험 결과로 JEM 6.0과 비교하여 CfE(Call for Evidence) 영상에서 평균 0.28%의 Y BD-rate 감소와 함께 평균 124.5%의 부호화 복잡도 증가를 확인하였다.
DV(Digital Video) 영상 압축 방식에서 MPEG-2로 변환할 때 처리단계를 줄이기 위하여 DCT 영역에서 변환하였다. DV 방식의 색차신호 포맷인 4:1:1에서 4:2:2로 변환하고, 2-4-8 DCT 모드를 변환할 때 행렬을 이용하여 변환함으로써 중간과정을 줄였으며, DCT 영역에서 MPEG-2의 율 제어를 구현하였다. DV에서 만든 DCT 계수를 이용하여, 단계적으로 움직임 추정을 함으로써 전역탐색 블록 매칭 방식보다 처리 속도를 개선하였다.
최근 차세대 비디오 코딩 표준화를 위해 JCT-VC에서 HEVC라 불리는 새로운 비디오 압축 표준 기술을 개발하고 있다. HEVC는 H.264/AVC보다 높은 성능을 갖는 많은 부호화 기술을 채택하였다. 그중 색차 신호를 보간할 때 H.264/AVC에서 사용된 선형필터보다 좋은 성능을 가지는 DCT 기반으로 한 보간 필터를 사용하고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 사용된 FIR필터와 선형필터를 통합한 필터를 제안하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법과 DCT 기반으로 한 보간 필터와 비교하였을 때 실험결과로 제안한 방법은 random access구조의 high efficiency 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 0.9%, 1.1%의 BD-rate가 감소하였고,random access의 low complexity 구조인 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 1.1%, 1.1%의 BD-rate가 감소하였고, low delay의 high efficiency 구조인 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 0.9%, 1.4%의 BD-rate가 감소하였고, low delay 구조의 low complexity인 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 1.8%, 1.8%의 BD-rate가 감소하였다.
영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 또한, 최근 사람의 눈의 특성을 고려한 인지적(Perceptual)화질평가 방법이 많이 논의되어, 사람이 실제 보고 느끼는 바를 객관화 시키는 방법이 개발되어 왔다. 이들 화질평가 방법들에 대해 많은 연구가 수행되고 있으며, 국제기구들을 통하여 이들 지표들에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 휘도, 색차의 분포도를 분석하여 원본의 화질을 예측하는 방법을 통해서, 기존 무기준법의 정확도를 높이고자 한다. 영상신호의 양자화나 부호화로 인해 임계값을 벗어나는 값들이 생기게 되며, 이 값을 휘도, 색차의 분포도 분석으로 예측하여 화질평가를 수행하게 된다. 실험 결과 제안된 방법의 상관도는 다른 방법보다 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 VVC 화면간 예측 모드 Combined Inter-intra Prediction(CIIP)의 화면내 예측 과정에서의 향상된 PLANAR 예측 방법을 제안한다. Combined Inter-intra Prediction(CIIP) 모드는 화면간 예측 신호와 PLANAR 모드로 생성되는 화면내 예측 신호를 가중합 하여 최종 예측 신호를 생성하는 모드이다. 제안하는 방법은 화면간 예측 신호로 생성된 예측 샘플을 PLANAR 모드 예측 과정에서 우측 및 하단의 참조 샘플로 사용한다. 이후 PLANAR 예측 및 가중합 하여 예측 신호를 만들어내는 것은 기존 CIIP와 동일하다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 VVC의 참조 소프트웨어인 VTM 9.0에 구현하였으며, 기존 VTM 9.0과 부호화 성능을 비교한 결과로 휘도 성분에서 0.01 % 부호화 성능 감소를 보이고 색차 성분에 대하여 각각 0.17%, 0.13% 부호화 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 다시점 비디오 부호화에서 색차 보상을 적용하여 비용면에서 효과적으로 기준 영상의 품질을 향상시키는 방법을 소개한다. 제안하는 방법은 기준 P-영상에만 적용이 되며, 그 중에서도 INTER $16{\times}16$ 모드와 SKIP 모드에만 적용된다. JVT의 공통 실험 조건을 사용하여 실험을 수행하였을 경우, 휘도 성분 신호인 Y 신호에서 거의 동일한 성능을 유지하면서, 색차 성분인 U, V 신호에 대해 평균 BD-PSNR이 각각 0.136 dB, 0127 dB 향상되었고, 저비트율 실험에서는 Y, U, V 신호에 대해 평균 BD-PSNR이 각각 0.141 dB, 0.494 dB, 0.525 dB 향상되었다. 제안하는 방법을 적용하는 기준 P-영상의 비중은 전체 영상 시퀀스에서 4.18%로 상당히 비중이 작기 때문에 필요한 계산 복잡도는 상당히 낮다고 할 수 있으며, 이에 비해 색상 정보의 부호화 효율은 매우 향상되었음을 확인할 수 있다.
최근 들어 다양한 초 고화질 스트리밍 서비스의 보급과 통신기술의 급격한 발전에 따라 고화질 비디오 신호를 포함하는 멀티미디어 데이터의 이용과 전송의 중요성이 급속도로 증가하고 있다. 또한, 동시에 동영상에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있어, 더욱 효과적인 동영상의 압축기법이 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준화를 위하여 채택한 기술인 변환 생략 기술의 적용범위를 확장하여 기존의 방법처럼 휘도 채널에 적용하는 것뿐만 아니라 특정한 조건 하에서는 동일한 방법을 색차 채널에도 적용하도록 하여 압축 효율을 향상하는 방법을 연구하였다. 실험결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 (두번째는 SCC 영상의 실험결과) All Intra 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.03%), U(-0.01%, -0.01%) 그리고 V(0.02%, -0.04%), Random access 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.01%), U(-0.01%, -0.11%)그리고 V(0.03%, -0.15%)의 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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