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.
비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 이러한 움직임으로부터 어떤 개념 혹은 의미(Semantic) 정보를 추출해 낼 수 있다. 본 논문에서는 Egenhofer에 의해 정의된 공간 관계 표현을 이용하여 공간 관계 그래프를 정의하고 이 그래프를 통하여 움직임 객체의 의미를 표현하고자 한다. 이를 이용하면 사용자는 비디오 데이터에서 객체의 움직임을 이용한 내용 기반 검색뿐만 아니라 움직임의 의미를 이용하여 개념 기반 검색을 수행 할 수 있다.
본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.
분산비디오압축(DVC, Distributed Video Coding) 기술은 부호화기의 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 경량화 비디오 부호화를 위한 새로운 방법으로 주목 받고 있다. 하지만 복호화기에서 채널 복호 과정과 움직임 추정/보상 과정이 수행됨으로써 복호화기의 복잡도가 상당히 증가하게 되며, 이에 복호화기 채널 복호 과정을 고속화하기 위한 방법이 지속적으로 제안되고 있다. 그러나 채널 복호 과정이 고속화될수록 움직임 추정/보상에 소요되는 계산량이 상대적으로 증가하게 되어, 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 증가하는 움직임 추정/보상 과정에 적응적 탐색 영역 방법을 적용하여 DVC 복호화기를 고속화하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 고정된 탐색 영역을 사용한 보조 정보 생성 방법과 비교하여 평균 76%의 시간절감이 가능하며, 성능저하는 BDBR이 약 0.31% 증가하는 정도로 크지 않다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.
동영상으로부터 움직임 분석 및 색상정보를 이용한 실시간 얼굴 추적 방법을 제안한다. 시간미분연산에 의하여 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 움직임 영역을 검출한 후, 컬러공간 융합 필터링에 의하여 얼굴 영역 후보 화소를 검출하고 눈, 입등 얼굴 구성 요소 검출에 의하여 얼굴 영역의 실시간 추적을 행하였다. 얼굴 구성요소의 참조 템플릿을 구축한 후 신규 입력되는 연속영상의 얼굴 영역으로부터 템플릿 매칭을 행함으로써 추출된 얼굴 영역의 신뢰도를 판정하는 방법으로 얼굴 영역 추적의 안정도를 향상시켰다.
멀티미디어 압축 및 이동 통신 기술의 발전으로 다양한 형태의 멀티미디어 서비스가 이슈화되고 있다. 비디오를 전송하기 위해서는 많은 대역폭을 필요로 하지만, 모든 네트워크가 높은 수준의 대역 및 처리 능력을 가지는 것은 아니다. 이질적인 네트워크간의 멀티미디어를 서비스하기 위해서는 네트워크 상황 또는 수신자의 처리 능력에 맞도록 재 부호화해야 하지만 그 처리비용이 높다. 트랜스코딩 기법 중에서 시간당 요구된 프레임의 개수를 조절하면 제거된 프레임의 움직임 벡터를 재 사용하여 비트율을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기법보다 향상된 움직임과 중첩 영역의 정보를 적용한 WBVC(Weight-Based Vector Composition) 기법을 제안한다. 실험을 통한 기존의 기법과의 비교 분석 결과, 비슷한 계산 복잡도에서 제안한 WBVC 기법이 높은 성능을 보였다.
최근 JVET(Joint Video Experts Team)는 새로운 비디오 압축 표준을 VVC(Versatile Video Coding)으로 이름 짓고 2020 년 완료를 목표로 그 표준화를 시작하였다. HEVC 및 VVC 에서는 화면간 예측의 부호화 효율을 위하여 공간적/시간적 주변블록의 움직임 정보로부터 Merge/AMVP(Advanced Motion Vector Prediction)의 후보 리스트를 구성하고 최적의 움직임 정보를 활용한다. 본 논문에서는 Merge/AMVP 의 후보 리스트를 유도할 때, 현재블록의 모양을 고려하여 상관성이 높은 주변블록의 움직임 정보를 우선 순위로 유도하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 VTM(VVC TM) 대비 제안기법의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 기존 고속 블럭 알고리즘보다 성능이 우수하고 하드웨어 구현에 적합한 새로운 MFSS(Modified Four-Step Search) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 추정 과정은 일정한 규칙을 갖기 때문에 하드웨어 구현에 적합하고, 모의실험을 통해 거의 FS(Full Search) 성능에 근접할 정도로 기존의 고속 움직임 추정 알고리즘보다 성능의 우수함을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 MFSS(Modified Four-Step Search) 움직임 추정 및 보상기 설계에서 중요한 고려 사항은 설계 결과의 하드웨어적인 크기와 출력이 나오기 까지의 필요한 지연 시간인데, 본 논문에서는 9개의 PE(Process Element)만을 이용하여 구현함으로써 전체 로직의 양을 최적화 하였고, 움직임 추정기와 보상기를 결합함으로써 메모리를 공유하고 필요한 지연시간도 줄이는 구조를 제안한다.
전역 탐색 알고리즘은 탐색영역이 증가하는 경우 연산량이 급증하게 되어 처리 시간이 길어지고 하드웨어 복잡도가 증가한다. 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘은 연산량 및 처리시간을 대폭 줄일 수 있지만 전역 탐색 알고리즘에 비하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 구현이 용이하고 움직임 추정을 고속으로 수행 할 수 있는 새로운 BCBM(Bit Converted Boolean Matching)알고리즘을 제안한다. BCBM 알고리즘은 움직임 추정 시 필요한 연산을 이진 연산으로만 수행하면서 전역 탐색에 근접한 성능을 나타낸다. 움직임 추정 성능은 CIF 포맷의 영상 100프레임을 이용하여 분석하였다. BCBM 알고리즘의 PSNR 성능은 전역 탐색 알고리즘보다 약 0.08㏈ 떨어지지만, 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘 보다 0.96∼2.02㏈ 정도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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