본 논문에서는 형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 새로운 VLSI 구조를 제안한다. $h_{max}$ 연산에 기반한 재구성 필터는 영역의 경계정보는 보존하면서 영역 내부만을 평탄화하는 단순화 필터이다. 제안한 구조에서는 분할 메모리 구조와 효과적 영상 스캔 방법을 도입하여 연산량과 시간을 줄였다. 분할 메모리 구조는 연산에 필요한 데이터의 동시 접근을 가능하게 하여 병렬 데이터 처리를 가능하게 하며, 확장된 화소 연결관계를 통해 스캔에 의한 단순화 정도를 높인다. 제안한 선택적 순방향 스캔은 간단한 연산부의 도입을 통해 hmax 연산이 영상의 밝기값에 의존적인 단점을 극복하여 잡음제거와 동시에 적은 연산량으로 단순화를 수행할 수 있게 한다. 제안한 구조는 VHDL을 이용하여 기술하였으며, CAD 툴인 Mentor를 이용한 실험 결과 기존의 방법에 비해 18%정도의 연산만으로도 효과적 영상 단순화를 수행함을 확인하였다.
기존의 영상 복원 방법에서는 영상에 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 강조하였다. 강조된 영상에서 Max-Min 연산을 위해서 칼라 채널의 최대값을 이용하여 각 픽셀 값을 정규화 하였다. 정규화 된 픽셀 값에 Min 연산을 적용하여 연결 가중치를 계산하여 훼손된 영상의 복원에 적용하였다. 그러나 일부 손실된 영상에서 손실된 부분을 탐색하기 위해 $10{\times}10$을 가진 마스크를 이용하여 훼손된 영역을 탐색한 후, 탐색된 훼손된 영역에 연결 가중치를 적용하여 임계값보다 적은 경우에는 임계값으로 설정하여 손실된 부분을 복원하였으나 원 영상과의 차이가 나는 경우가 자주 발생하여 복원의 정확성이 낮아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 복원의 정확성을 높이기 위하여 그레이 영상뿐만 아니라 칼라 영상에서도 복원의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 칼라 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 복원의 정확성이 높아진 것을 확인할 수 있었다.
변환 블록은 영상 압축에서 데이터를 공간적 영역에서 주파수 영역으로 변환해줌으로써 압축의 효율성을 높이는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 고성능 HEVC를 위한 4개의 TU 모드($4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$)를 지원하는 변환 블록 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 변환 블록의 하드웨어 구조는 공통 연산기를 사용하여 각 TU 모드에 맞는 행렬 계수들 간의 연산을 수행한다. 또한 병렬적인 구조로 설계하여 $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$ 크기 TU 모드의 행렬 연산을 처리하는 사이클수가 35cycle로 동일하게 처리된다. TSMC 180nm CMOS 공정 라이브러리를 통해 합성한 결과 $4k(3840{\times}2160)@30Hz$의 영상을 기준으로 최대 동작주파수는 400MHz이고 총 게이트 수는 159k이며, 10-Gpels/cycle의 처리량을 갖는다.
논문은 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에서 중요한 과정인 움직임 추정에서 효율적인 전 영역 추정을 위해 인접 서브매크로 블록과 독립적인 새로운 움직임 예측 방식을 제안한다. H.264/AVC는 높은 압축 효율을 위해 H.264/AVC에서는 움직임 추정 과정에서 7가지의 다양한 가변 블록을 사용 한다. 그러나 다양한 가변 블록으로 인해 반복적인 연산이 많아지고 복잡해져 움직임 추정에 많은 시간이 소요된다. 이로 인해 실시간 인코딩이 어려워지게 되었다. 이를 해결하기 위해 많은 고속 움직임 추정 방식이 제안되었으나 전 영역 움직임 추정에 비해 영상의 품질(PSNR)이 떨어지고 비트 수가 증가하게 된다. 제안된 독립적 움직임 예측 방식과 SAD 값을 공유하여 움직임 추정을 수행할 경우 기존 전 영역 탐색에 비해 반복적인 연산 양이 80%정도 감소하게 된다. 또한 연산양이 감소됨에도 불구하고 시뮬레이션 결과 Y PSNR은 최대 0.04 dB 이하의 변화만을 가져왔고 인코딩된 Bit 수는 평균적으로 약 0.6% 정도만 증가하였다.
본 논문은 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 움직임 예측 및 보상을 위한 새로운 연산 아키텍처를 제안한다. 기존 방식들의 경우 연산 시간의 단축을 위하여 2차원 DCT 계수의 희소성을 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서의 효율적인 움직임 예측을 위한 재귀 방정식을 유도하고, 이를 바탕으로 PE로 구성된 WAP를 개발한다. 또한, 재귀 방정식을 이용하여, 움직임 예측된 영상이 저주파 성분부터 고주파 성분까지 다양한 주파수 대역을 갖는 것이 가능함을 보인다. WAP는 아키텍처의 수정 없이 로그형 탐색이나 3단계 탐색과 같은 다양한 움직임 예측 알고리즘들을 수행할 수 있으며, 이러한 특성들은 비디오 부호화와 복호화에 필요한 전력 소모를 줄이기 위하여 이용될 수 있다. 본 논문에서 제안한 WAP 아키텍처는 계산의 복잡도와 연산 시간을 효과적으로 감소시키며, SAD기준을 이용한 DCT 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식은 SAD 또는 SSD 기준을 이용한 공간 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식보다 높은 PSNR과 압축률을 제공함을 보여준다.
본 논문에서는 기존 그리드 기반의 질의 색인 기법을 변형하여 보다 적은 저장 공간을 사용하면서 보다 빠른 연산을 수행하는 연속 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 주요 특징은 두 가지 이다. 첫째, 각 질의에 비트 식별자를 부여하고 그리드의 각 셀은 이러한 비트 식별자의 조합으로 이루어진 비트 열을 이용하여 질의들의 겹침 정보를 반영한다. 이러한 비트 열을 통해 셀이 어떤 질의들에 포함되어져 있는지 빠르게 판단한 수 있으며, 두 셀 사이의 각 셀을 포함하는 질의 식별자들을 비교하지 않고 비트 열만을 비교하여 질의들의 포함관계를 알아내어 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 둘째, 셀들을 그룹단위로 관리하여 불필요하게 비트 열의 길이가 증가하여 저장 공간을 낭비하고 비트 열의 비교 연산 시간이 증가하는 문제를 해결한다. 제안하는 기법이 기존 연속 영역 질의 처리 기법에 비해 우수함을 성능 평가를 통해 입증한다.
초등학교 아동은 교육과정을 이수하면서 수 영역에서 자연수, 정수, 그리고 양의 유리수까지 학습하게 되어 있다(교육부, 1992). 초등학교에서의 유리수는 분수ㆍ소수를 의미하는 소박한 의미의 유리수를 의미한다. 여기서 유리수는 자연수와 정수를 포괄하는 수 체계적 의미로서 포함관계가 강조되지는 않는다.(중략)
음향 신호의 모델링방법은 크게 분석,해석,합성의 3가지 과정으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 분석과 합성에 가산 합성방법의 한가지인 Analysis-by-synthesis/overlap-Add 방법을 사용한다. 그리고 해석에 해당하는 주파수 영역에서의 피크추출은 제안한 방법에 의한다. 제안한 피크 추출 방법은 고조파 성분이 기본 주파수의 정수배가 된다는 점을 고려하여 적은 연산량으로 음향학적으로 의미있는 순음을 검출하는 방법이다. 음질보다 연산량에 더 주를 두었지만 모의 실험 결과를 통하여 음질 면에서도 원음과 거의 차이가 없음을 알 수 있었다.
동영상 내에서 이동하는 객체를 추적하기 위해서는 우수한 객체 검출 방법이 필요하다. 이를 위하여, 본 논문에서는 연속된 영상에서의 인접한 프레임들을 이용하여 객체의 형태를 검출하고자 한다. 인접한 프레임들의 합성과 차를 이용하여 움직이는 객체의 대략적인 형태를 알아내고, 대략적인 형태를 이진화시킨 영상과 현재 프레임의 에지 영상과의 AND 연산을 통하여 객체의 형태를 알아 낼 수 있다. 그리고, 이 과정에서 생성되는 노이즈를 채움 연산과 영역화 연산을 통하여 제거할 수 있으며, 얻어진 객체의 크기 비율을 고려한 수직 투영을 통하여 다중 객체를 잘 분리해 낼 수 있었다.
컨벌루션 기법은 디지털 영상처리 분야에서 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 에지 검출(edge detection), 잡음 제거(noise reduction)등 다양한 목적을 위해 사용되고 있으며, 상황에 따라 다양한 필터 마스크 값을 가지고 적용된다. 본 논문은 영상처리에서 다양하게 응용되는 컨벌루션 영상처리 기법을 2차원 Look-Up Table(LUT)와 필터의 중첩영역 버퍼링 기법을 통하여, 이의 영상처리 속도를 고속화하는 방법을 제안한다. 첫째, 사전에 필터의 마스크 값과 영상 화소 값의 곱셈 연산 결과값을 2차원 LUT에 저장하여, 연산에 대한 결과를 참고 하였다. 둘째, 대부분의 컨벌루션 필터가 가지는 필터 대칭성 특징에 의해 연산이 중복 수행되는 부분을 효율적으로 연산하기 위해, 중첩영역 처리 결과를 버퍼 공간에 임시 저장하고, 다음 연산에서 사용할 때 버퍼의 값을 가져오는 방식으로 중첩 영역의 불필요한 반복 연산을 최소화한다. 제안하는 알고리즘은 실시간 처리를 필요로 하는 PC환경과 제한된 컴퓨팅 자원을 가지는 임베디드 시스템 환경에서 연산량을 최소화함으로써 기존 컨벌루션 알고리즘 보다 고속화된 성능 결과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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