최근 HDTV나 화상회의 시스템, VOD(video on demand) 서비스 등에서 쓰이는 영상 신호의 부호화가 주요한 관심사가 되고 있다. 동영상 압축 알고리즘에서 움직임 추정기법은 매우 중요한 역할을 담당하는 반면, 수행시간이나 하드웨어 구현에 어려움이 많아 이를 개선하기 위한 많은 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 적절한 화소 분류를 통해 우수한 화질과 적은 계산량, 간단히 하드웨어 구조를 가지는 효율적인 움직임 추정기법을 제안한다. 기존의 1-비트 화소 분류 방법에서 변형된 새로운 비용 함수를 이용한 2-비트, 3-비트 호소 분류 방법과 2차 비용함수를 이용한 화소 분류 방법을 제안하였다. 또한 여러 고속 움직임 추정 알고리즘과도 쉽게 연결하여 사용할 수 있으며 우수한 성능을 나타내는 것을 모의 실험을 통해 보였다.
본 연구에서는 이동 객체 추적 시스템의 전처리 과정으로 움직임 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연속되는 영상으로부터 시간적으로 차이가 있는 두 개의 프레임을 얻은 후 이들의 이진 차영상을 구함으로서 움직임 영역을 검출한다. 차영상을 이용하는 경우 이전 프레임에서의 객체 영역과 현재 프레임에서의 객체 영역이 모두 검출된다. 추적 시스템에서는 카메라의 이동에 따라 배경이 변화되기 때문에 어느 영역이 객체의 현재 위치인지를 결정하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 프레임의 이진 에지영상을 구하고 이것을 차영상과 논리적인 AND 연산을 수행한다. 실험 결과 이동 객체의 움직임 영역을 정확히 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
움직임 보상-이산 코사인 변환 (motion compensation-discrete cosine transform : MC-DCT) 기반의 동영상 부호화 기법이 부호화 효율성 및 구현의 단순성으로 인해 널리 사용되고 있으나, 에러 환경에서 구조적으로 취약한 면이 있다. 본 논문에서는 다중 메모리 움직임 보상 예측 (long-term memory motion compensated prediction : LTMP) 기반의 다중 레프런스 프레임을 사용하여 에러에 강인한 동영상 부호화 기법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리듬에 기반한 에러 은닉 기법 (error concealment : EC)을 구현한다. 즉, R-D (rate-distortion) 최적화에 프레임간 움직임 벡터 (temporal motion vectors)의 확산 인자를 추가하여 에러에 대한 강인성 및 에러 은닉 기법의 효율성을 증가시켰다. 또한, 제안하는 알고리듬은 시간축상의 에러 전파를 피드백 정보 (negative acknowledgement : NAK)를 사용하여 억제한다. 즉, NAK는 채널 에러에 의해 손실된 영역과 에러가 전파된 영역을 추정하여 움직임 보상 영역에서 제외되도록 하는데 이용된다. 따라서, 제안하는 알고리듬은 PSNR 측면에서 FIU (forced intra update)에 근사하는 성능을 보이나, FIU와는 달리 비트율의 증가를 피할 수 있어 제한된 대역폭의 네트웍을 효율적으로 사용할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 H.263 및 LTMP 기반의 부호기에 비해 에러 환경에서 주관적 및 객관적 화질 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 적응적 탐색영역을 이용한 다중해상도 움직임 추정 방법을 제안하였다. 연속 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 잠재적 움직임 영역을 나타내는 이진 평균을 구성하고, 이를 기반으로 움직임을 추정하였다. 대역들간의 에너지 분포와 계산량을 고려하여, 계층이 높아질수록 잠재적 움직임 영역을 작게 하였다. 모의 실험 결과 EMRME 방법[7]과 비교했을 때, 움직임이 큰 영상에 대해서는 비슷한 화질에서 계산량이 약 33∼46%, 비트수는 약 10∼18% 감소하였으며, 움직임이 작은 영상에 대해서도 비슷한 화질과 비트수에서 계산량이 약 37∼65% 감소하였다.
본 논문은 H.264와 MPEG-4 간의 원활한 통신을 하기위한 두 가지 트랜스코딩 방법을 제안한다. 같은 공간적 시간적 해상도(spatio-temporal resolution)를 유지하는 트랜스코팅 방법과 공간적 해상도(temporal resolution)를 줄이는 트랜스코팅 방법을 제안한다. H.264 비트스트림(bitstream)이 MPEG-4 비트스트림으로 변환 시 H.264 블록형태를 MPEG-4에서 사용 할 수 있는 블록형태로 변환 시켜야 하며, 4×4 블록단위의 움직임 벡터도 8×8 블록단위의 움직임 벡터로 조정하여야 한다. 두 가지 제안된 트랜스코딩 방법은 직렬 화소영역 트랜스코팅 방법(cascade pixel-domain transcoding) 보다 MPEG-4 부호화기 측에서 4.1~5.1배 부호화 속도가 빠를 뿐만 아니라 영상의 화질 저하는 최고 0.3dB정도 밖에 떨어 지지 않는다.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 BME(Bilateral Motion Estimation)보다 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 판단하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되고 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.
MPEG-2 비디오 압축열은 복잡한 부호화 알고리즘을 이용하여 압축하기 때문에 전송 오류에 매우 민감하다. 만약 패킷을 잃어버리거나 수신된 패킷에 오류가 있으면 현재 화면에 화질저하가 발생할 뿐만 아니라 화면수가 제한적이긴 하지만 뒤이어서 재생되는 화면에도 오류가 전파된다. 따라서 이런 전송오류의 영향을 막거나 최소화 하기위해서 다양한 오류 강인 부호화/복호화를 적용한다. 대표적인 오류 강인 방법이 오류 은폐 기법이다. 오류 은폐 기법은 손상된 비디오 데이터를 은폐하기 위해서 정상적으로 수신된 데이터의 공간적, 시간적 중복성을 이용한다. 손상된 데이터를 복원하기 위해 움직임 벡터를 추정하고 움직임 보상하는 것은 좋은 방법이다. 이 논문에서는 다양한 움직임 벡터 복원 방법에 기반한 오류 은폐 기법을 제안하고 일반적인 방법들과 성능을 비교한다.
움직임 보상 부호화 가법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 증복성을 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에 매우 중요한 역합을 한다. 그러나 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용이나 고해상도 응용에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 탑색 가법과 하드웨어 설계 기법이 활발히 연구되어 왔다. 특히 계산량을 크게 줄이고 안정된 성능을 갖는 삼단계 탐색 기법이 널리 이용되고 있으며 이를 기반으로 한 새로운 탐색 기법들이 제안되었다 본 논문에서는 인접한 블럭들의 움직임 벡터가 미치는 영향을 고려하여 수정된 삼단계 탐색 기법을 제안하고 이의 성능을 평가한다. 실험에 의하여 제안된 기법이 삼단계 탐색 기법에 비교하여 적은 계산량을 가지며, MAE 측면에서 이득이 있음을 보였다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.
비디오 감시를 위한 움직이는 객체의 검출은 매우 중요하다. 많은 환경에서 움직임은 관심 있는 움직임과 관심없는 움직임으로 나눌 수 있다. 관심 있는 움직임을 갖는 연구는 이미 많은 논의가 있어 왔다. 이 논문에서, 우리는 최신의 MPEG-4 EPZS 알고리즘을 이용한 움직임 벡터로부터 많은 움직임을 갖는 블록 영상을 구한 뒤, 시간에 대한 가중치를 부여한 차 영상과의 결합에 의한 복합적인 환경에서의 현저한 움직임 검출 방법을 제안한다. 우리의 방법은 기존의 배경 차 방법과 비교하여 눈에 띄게 좋은 결과영상을 얻을 수 있었다. 제안된 검출 방법은 다른 움직임의 간섭이 있는 복잡한 환경에서의 객체검출에 매우 효과적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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