H.264/AVC 부호화 표준은 영상의 특성을 반영하기 위해 $16{\times}16$부터 $4{\times}4$ 크기의 가변적인 블록을 이용하여 부호화 효율을 높인다. 하지만 이로 인해 부호기의 복잡도가 증가된다. 부호기 복잡도를 증가시키는 여러 요인 중, H.264/AVC의 모드 결정은 부호기의 복잡도를 증가시키는 주요인이다. 본 논문에서는 IPPP구조에서 비트율 왜곡값을 이용하여 고속으로 매크로블록의 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 인트라 화면에서의 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$의 비트율 왜곡 평균값으로 영상에 적응적인 최대 임계값과 최소 임계값을 결정한다. 다음, $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$ 인터 모드의 비트율 왜곡값이 최대 임계값과 최소 임계값으로 분할한 범위 중 어느 곳에 해당하는지를 살펴보고, 이에 따라 인트라 모드 결정 단계를 선택적으로 결정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 27.42%의 부호화 시간을 감소시켰다.
시간영역 확산을 하는 순방향 링크 OFCDM 시스템에서 고출력 증폭기의 비선형 왜곡을 경감시키고자 IFFT단 부반송파의 다중레벨 입력신호를 clipping을 한 후 MPSK(Multilevel-PSK) 신호로 전송하는 기술을 적용한다. AWGN 채널에서 고출력 증폭기의 비선형 왜곡이 고려된 경우 extended m 부호열을 사용한 clipping OFCDM 시스템이 extended m 부호열을 사용한 OFCDM 시스템에 비해 N이 8, 16명인 경우 2.2㏈ 이상 성능이 우수하였다. Quasi-static 채널에서 고출력 증폭기의 비선형 왜곡이 고려된 경우 extended m 부호열을 사용한 clipping OFCDM 시스템이 extended m 부호열을 사용한 OFCDM 시스템에 비해 N이 8, 16명인 경우는 2㏈ 이상 우수하였다.
H.264/AVC는 율-왜곡 계산에 기반한 화면 내 예측과 화면 간 예측을 통하여 높은 압축효율을 나타낸다. 그러나 모든 예측 모드의 율-왜곡 값을 계산하여 하나의 최적의 모드를 구하는 기존의 방법은 높은 계산량을 가지며 부호화에 걸리는 시간을 현저히 증가시킨다. 이러한 높은 계산량을 갖는 모든 예측모드의 율-왜곡 계산을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 매크로블록의 움직임 특성 을 고려한 고속 부호화 모드 결정 방법을 제안한다. 각각의 매크로블록을 부호화하기 위해 미리 계산되는 SKIP모드에 대한 율-왜곡 값을 바탕으로 두 가지 문턱 값을 사용하여 움직임의 특성을 판단한다. 움직임의 특성에 따라 매크로블록은 3가지 분류로 나뉘게 되며, 각 분류에 따라 경쟁 모드를 적응적으로 선별하여 최적의 모드를 선택한다. 이러한 움직임 특성을 고려한 선택적 부호화 모드 결정을 통하여 부호화 효율의 큰 손실 없이 계산량을 감소시킴으로서 H.264/AVC의 고속 부호화가 가능한 x.264 대비 MMX를 사용하였을 때 16%, MMX를 사용하지 않았을 때 22%의 속도향상을 가져왔다.
H.264/AVC는 부호화 효율을 크게 향상시킨 비디오 부호화에 대한 표준이다. ITU-T와 MPEG는 가변블록의 움직임, 다중참조화면, l/4 화소 움직임 추정/보상기법과 비트율-왜곡 최적화 기법 등 다양하고 복잡한 부호화 기법들을 적용했다. H.264 참조 모델은 비트율-왜곡 최적화 기법에 기반을 둔 복잡한 부호화 모드 결정 기법을 채택했는데, 이는 부호화기의 높은 복잡성을 요구한다. 본 논문에서는 매크로 블록 부호화 모드의 순서에 대한 비트율-왜곡의 비용 값의 분포에 기초한 효율적인 부호화 모드 결정 기법을 제안하였다. 실험결과는 제안한 방법이 부호화 시간에 있어 34%를 감소시켰으며, 비트율-왜곡의 계산 량을 82% 줄였음을 보여준다.
디지털 자기 기록 채널의 기록 밀도가 증가하면 기록 채널의 비선형 왜곡이 발생하고, 이로 인해 PRML이나 DFE와 같은 디지털 검출 방식의 성능이 급격히 저하된다. 고밀도 기록을 저해하는 요소는 비선형 천이 이동과 부분 삭제로 분류되는데, 이 중 비선형 천이 이동은 사전 보상 기법에 의해 보상 가능하고, 부분 삭제 현상의 보상을 위해서는 정교한 비선형 동화 기법이 필요하다. 고밀도 기록을 달성하기 위해서는 이러한 비선형 왜곡과 관련된 파라메타의 정확한 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 시간 영역에서 제안된 적응 알고리듬을 사용하여 위의 두 비선형 왜곡 영향을 분리할 수 있는 새로운 추정 기법을 논하고, 제안된 적응 방식으로 비선형 파라메타를 바이어스 없이 추정할 수 있음을 컴퓨터의 실험을 통해 확인하였다.
시변 페이딩 이동무선채널은 전송 선호의 전폭, 주파수 그리고 위상까지 랜덤하게 왜곡시키며 시간적으로 변하는 스펙트럼 null 을 가진다. 이러한 채널에 대해 위상왜곡에 민감한 성질과 느린 수렴속도를 가지는 기존의 등화기는 열악한 에러 성능을 나타낸다. 이 논문에서는, 단순하면서도 빠른 수렴속도의 Data - Recycling 알고리듬 을 위상왜곡에 강한 Fractionally Spaced 동화기(FSE) 구조에 적용하였으며 시변 이동통신 페이딩 채널에 대 해 다른 기존의 둥화기들과 비교하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과 Data-Recycling FSE는 시변 이동통신채널의 특성을 빠르게 추적하는 능력과 위상왜곡에 대한 효과적인 보상능력으로 상당한 BER 성능개선을 나타내었다.
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.
프랙탈 영상압축은 원 영상블록과 가장 유사한 영역을 원영상 내에서 찾는 자기유사성에 기반한 축소변환을 이용하여 영상데이터를 압축시키는 방법이다. 프랙탈은 영상데이터를 압축하는 효율적인 방법으로 인정을 받고 있으나 상대적으로 높은 영상 왜곡률과 부호화 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 프랙탈의 영상 왜곡률 특성을 개선하기 위하여 프랙탈과 벡터양자화기를 혼합하였으며, 벡터양자화기의 클러스터링 알고리듬으로는 개선한 Self Organizing Feature Map(SOFM)을 사용하였다. 제안된 시스템의 성능평가를 위하여 일반적인 SOFM을 사용한 시스템 그리고 프랙탈을 단독으로 사용한 시스템과 비교하여 전체적인 성능 향상 정도를 확인하였다. 그 결과 개선한 경쟁학습 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템이 일반적인 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템보다 영상 왜곡특성이 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 통신 시스템에서 비선형 왜곡(2차 고조파, 2차 상호변조 ,3차 고조파, 3차 상호변조)을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 구하고자 하는 주파수 대역에 대해 정현파 발생기와 여파기의 주파수들을 변화시키며 같은 실험을 반복하며 비선형 왜곡을 측정하는 정현파 방식에 비하여 제안된 방식은 송신된 디지털 신호를 입력으로 시간영역에서 비선형 채널의 파라메터들을 적응적으로 추정한다. 추정된 파라메터들을 주파수 영역으로 변환함으로써 채널의 비선형 왜곡이 온라인으로 추정된다. 모의 실험을 통해 기존의 정현파 입력 방식과 제안된 방식에 대해 비교한다.
본 논문은 어안 렌즈 카메라의 영상 왜곡 보정 처리 시스템 구현에 관한 것이다. 영상 보정 처리 알고리즘은 역맵핑기법을 적용하고 실시간 처리를 위해 DSP 프로세서를 사용하여 시스템을 구현하였다. 알고리즘 적용시 카메라의 왜곡 계수는 실시간 처리를 위해 룩업 테이블화하여 처리한다. 실험 결과, 원영상과 각도변화에 대한 PSNR 변화는 8.3%정도로 안정적 자연스러우며, 화질보다는 실시간 처리에 중점을 두어 한 프레임 $720{\times}480$ 왜곡영상 처리 시간이 약 31.3ms 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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