내용기반 영상검색시스템에서 객체 단위로 영상을 검색하기 위해서는 영상에서 의미있는 객체를 추출하는 과정이 필수적이며, 이를 위해 영역 분할을 효율적으로 수행하기 위한 양자화가 선행되어야 한다. 일반적인 칼라 양자화 기법은 칼라 수를 줄이되 양자화 된 영상이 원시 영상과 가능할 비슷해 보이도록 하는 것을 목적으로 하지만, 영역 분할을 위한 칼라 양자화에서는 칼라의 표현보나는 의미있는 객체를 용이하게 추출할 수 있도록 양자화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 기존의 Octree 양자화 방법과 K-means 알고리즘의 장점을 조합하여 영역 분할에 용이한 양자화 결과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, Octree 양자화 방법을 수행하여 얻어진 양자화 된 칼라들 중에서 시각적으로 유사한 칼라를 병합함으로써, Octree 양자화 방법의 단점인 강제 분할 문제점을 해결한다. 이어서, 병합 후의 양자화 된 칼라에 대해서만 K-means 알고리즘을 수행함으로써, 보다 빠른 시간 내에 영역 분할에 적합한 양자화 된 영상을 얻는다. 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인하였다.
본 논문에서는 LSP 벡터 양자화의 성능에 대하여 분석하고 성능이 향상된 새로운 LSP 벡터 양자화 방법을 제안한다. 먼저, 10msec프레임 구조를 가지고 Moving Average 예측 필터를 사용한 LSP Split 벡터 양자화의 성능을 여러 훈련 방법과 벡터 Split 방법 및 Bit 할당 방법에 따라 비교한다. 다음, Split 벡터 양자화의 문제점을 해결하기 위하여 새로 운 Split 벡터 양자화 검색 방법을 제안한다. 스펙트럼 왜곡지수를 이용한 양자화 성능 측정 결과 새로 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수한 양자화 성능을 보인다.
다중사용자 다중안테나 시스템은 높은 성능 이득을 가지기 때문에 현재 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 다중사용자 시스템은 필연적으로 간섭이 발생하게 된다. 송신단이 각 수신단의 채널 정보를 완전히 알면 기존의 간섭제거 기법으로 완벽히 간섭을 제거할 수 있지만 제한된 피드백 환경에서는 그럴 수 없다. 제한된 피드백 환경에서는 채널을 양자화 해야 되는데 양자화 기법으로는 벡터 양자화와 스칼라 양자화 기법이 있다. 일반적으로는 벡터 양자화가 스칼라 양자화 보다 성능이 더 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 벡터 양자화와 스칼라 양자화의 성능을 비교하고 그 차이가 어느 정도 되는 지 실험결과를 통해서 알아보겠다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘(genetic Algorithm)을 사용하여 벡터 양자화(vector quantization : VQ)를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 벡터 양자화를 수행하여 코드북(codebook)을 생성할 때 생성된 코드북과 학습벡터(training vector)사이에는 반드시 양자화 오차(quantization error)가 발생하는데 기존의 K-means 알고리듬을 사용하여 코드북을 생성했을 경우 양자화 오차를 줄이는데 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 유전자 알고리즘을 이용한 벡터 양자화는 이 양자화 오차를 감소시키기 위해서 연구되었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성데이터를 기존의 K-means 알고리즘에서 클러스터의 중심을 선택하는 방법중의 하나인 Minimax방법으로 코드북을 생성하여 제안한 방법과 양자화 오차를 비교한 결과 양자화 오차가 감소됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 7 kHz 대역의 광대역 신호 압축기를 위한 새로운 양자화 방법을 제안한다. 일반적인 광대역 신호 압축기는 입력 신호를 주파수 영역으로 변환하고 청각 모델을 적용하여 주파수 대역별로 양자화하여 Huffman 코딩하는 구조를 가진다. 그러나, 주파수 대역별로 신호의 특성이 일정하지 않으므로 모든 대역을 동일한 방법으로 양자화하면 각 주파수 대역의 특성에 적합한 양자화를 하지 못하므로 전체 압축기의 성능이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 각 주파수 대역별로 특성을 분석하여 주파수 영역 또는 시간 영역 중에서 양자화에 효율적인 영역을 선택하여 양자화 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 양자화 방법의 성능을 측정하여 ITU G.722.1 표준 압축기의 양자화 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
고압축 영상신호에서 발생된 양자화잡음 제거 효과를 비교하였다. 잡음제거는 Soft-Threshold 기법을 이용하여 각 대역에서 양자화 잡음을 제거하였다. Soft-Threshold 기법에 적용하기 위해 각 대역별 잡음분산을 Monotonic 변환 및 SURE, Visu 방법으로 추정하여 양자화 잡음제거 효과를 PSNR로 비교하였다. 양자화 잡음 제거 결과 영상에 따라 달라지지만 유니폼 양자화 영상에서 약 5~6dB 정도의 영상품질 개선 효과가 있었다.
영상을 적은 비트로 표현할 때 먼저 양자화를 이용하여 칼라맵을 생성한다. 그리고 적은 비트의 칼라맵으로도 인간의 시각에 적합하게 표현하기 위해 디더링을 결합한다. 본 논문에서는 디더링 기법중 오차확산법이 주변화소로 양자화 에러를 확산한다는 것을 고려하여 칼라맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 LBG 알고리즘의 개선하여 클러스터의 양자화 벡터를 구하는 각각의 반복단계에서 현재 양자화 벡터와 새로운 중심값(centroid)을 연결하는 직선 상에서 새로운 양자화벡터를 구하는 기존의 알고리즘에 에러를 고려하여 새로운 양자화 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 제안방법을 적용하였을 때 기존의 LBG 알고리즘에 비해 양자화 영상과 디더영상의 화질이 개선되었다. 또한 각 칼라별 MSE 와 영상전체 MSE 에 대해서도 제안방법은 기존의 LBG 알고리즘에 대해 개선되었다.
ITU-T VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) 를 구성하여 차세대 비디오 코덱 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 대한 표준화를 진행하고 있다. HEVC에서 사용되고 있는 양자화 및 역 양자화는 TU(Transform Unit)내 모든 위치의 변환계수에 동일한 크기의 양자화 및 역 양자화를 수행한다. TU내의 변환계수는 동일하게 분포되어 있지 않으므로 모든 위치의 변환계수에 동일한 크기의 양자화 및 역 양자화를 수행하는 것은 비효율적이다. 또한 주사 순서상 뒤쪽에 있는 양자화 된 계수는 엔트로피 부호화 방법상 비효율적 일 수도 있다. 이 논문에서는 엔트로피 부호화의 효율성을 고려하여 TU 내 변환계수의 위치에 따라 다른 크기의 양자화를 수행하여 성능을 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 원리는 양자화 된 계수 분포의 통계적 특징에 따른 TU의 주사 순서에 따라 다른 크기의 양자화 및 역 양자화를 수행하는 것이다. 이 알고리즘은 평균 Y BD-rate 0.34% 의 압축률 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 ROM의 크기를 줄여 전력 소모를 줄일 수 있는 DDFS를 제안하였다. 새롭게 제안된 ROM 압축방식은 두 개의 ROM을 사용하여 원하는 주파수를 합성함으로써 전체적인 ROM들의 크기를 줄여준다. 표본화된 사인파의 양자화 값은 양자화 ROM(Quantized ROM : Q-ROM)과 차동 ROM(Differential ROM : D-ROM)에 저장된다. ROM 크기를 줄이기 위해 사인파를 양자화 할 때 일련의 차동 양자화 기술을 응용, 변형하여 두 개의 ROM을 사용한 QD-ROM 압축방식을 제안한다. 1/4주기의 사인파를 $2^L$개의 블록으로 나누어 양자화하고 이를 Q-ROM에 저장한다. D-ROM에는 Q-ROM의 표본화 간격을 $2^M$으로 나누어 표본화하고 양자화된 값은 그 블록의 표본화된 Q-ROM과의 차이만을 양자화하여 저장한다. 이렇게 함으로써 D-ROM에 저장되는 양자화 값의 최대 크기는 Q-ROM에 저장되는 양자화 값보다 작은 양이기 때문에 적은 데이터 길이로도 저장이 가능하다. 이를 사용함으로써 최대 67.5%의 ROM 크기를 감소시켜 전력소모를 줄일 수 있다.
본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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