일반적으로 영상신호는 푸리에 분석법에 기초를 두고 있는 DST를 이용하여 압축된다. 그러나 DCT는 블록변환의 범주에 속하기 때문에 영상신호를 높은 압축률로 압축하거나 압축한 영상신호를 잡음이 존재하는 통신채널을 통하여 전송하면 복원한 영상신호의 품질을 떨어뜨리는 블록현상이 수신측에서 나타난다. 본 논문에서는 웨이블릿을 이용하여 잡음에 강한 특성을 가지는 영상신호의 압축방법을 연구하였다. 서로 다른 서브밴드에 속하는 웨이블릿 계수들은 직교 웨이블릿에 의하여 생성되었지만, 변환 방향과 원천이 같은 계수들의 경우 서로 종속적인 관계를 가지므로 이러한 특징을 이용하여 영상신호를 압축하였다. 웨이블릿을 이용하여 압축된 영상신호는 최근 고속의 데이터 전송을 가능하게 하여서 많은 고속 통신 서비스의 기초 기술로 각광을 받고 있는 OFDM 시스템을 이용하여 전송하였다.
다시점 비디오는 카메라 수만큼의 컬러영상들과 깊이 영상들이 존재하므로 막대한 양의 데이터를 갖게 되어서, 그 양을 줄이는 새로운 압축 기술 개발이 필수적이다. 최근 계층적 깊이 영상(Layered Depth Image : LDI)의 개념을 이용하여 깊이 정보를 포함하는 다시점 비디오를 효과적으로 압축 부호화하는 기술이 주목 받고 있다. 이 방법은 여러 시점의 깊이 정보와 워핑(warping) 함수를 사용하여 다시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조를 만드는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 깊이 영상에서 실제 거리를 이용하고 오버랩(overlap) 문제를 해결하고 그리고 컬러 변환을 기반으로 복원을 위해서 추가되는 데이터의 양을 감소시켜 압축 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
동영상, 음악, 카메라영상, 음성 등 다양한 객체를 결합하는 강의 제작기는 강의 콘텐츠 제작에 유용하다. 본 프로그램은 다양한 객체를 결합하여 무 손실 압축 처리한 강의 콘텐츠를 제작한다. 결과물로서 음성/영상/인덱스의 3가지 종류의 파일이 생성된다. 인덱스파일은 영상 정보, 영상 파일 구성정보, 음성정보, 음성파일 구성정보를 가지며 음성파일은 각 객체의 음성만을 interpolation 처리 후 하나의 데이터로서 혼합한 결과물이다. 영상 파일은 영상 정보만을 결합한 뒤 wavelet, motion estimation, 사전코드 방식과 huffmancode 방식을 혼합한 방식을 응용한 무 손실 압축 영상데이터 이다.
본 논문에서는 영상 시퀀스의 이전 프레임과 현재 프레임 사이의 차분 데이터로 이루어진 차분 프레임에 대하여 제안한 FDVQ(프레임 차분 체적양자화기)를 적용했을 때, 복원된 영상의 원 영상에 대한 해상도(PSNR)를 분석하였다. 시험 동영상(moving image)으로 실험한 결과, 저주파 성분을 많이 포함하는 차분 영상 데이터에 대하여 높은 압축률에서 제안된 FDVQ 방법으로 얻은 복원 해상도는 2D-DCT와 VQ를 이용한 방법보다 개선된 결과를 나타내었다. PSNR 결과에 대한 영상 특성의 분석 결과에서 FDVQ를 이용한 방법은 VQ 방법보다 압축률은 비슷하였으나 해상도는 평균 0.39㏈ 정도 향상되었다. 또한, 평균압축률 약 0.05bpp에서 2D-DCT 방법에 비해 고주파 성분을 많이 포함하는 경우는 0.8㏈ 이상 향상되었으며, 저주파 성분을 많이 포함하는 경우는 평균 0.4㏈ 정도 향상된 복원영상(reconstructed image)을 얻을 수 있었다.
입체 영상은 입체 영화, 영상 회의, 비디오 게임, 멀티미디어를 이용한 프레젠테이션, 수술, 가상현실, 가상여행, 가상쇼핑 등에 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 분야에 이용되기 이전에 기술적으로 해결되어야 할 부분들이 있다. 즉, 디스플레이 장치의 개발이 필요하고, 대용량의 데이터를 쉽게 조작하고 저장하며, 전송하기 위하여 효율적으로 입체영상신호를 디지털 압축할 수 있어야 한다. 본 고에서는 입체 영상의 원리 및 촬영과 디스플레이 방식에 대하여 비교하였으며, MPEG-2 표준화 기관에서 진행중인 입체영상 신호압축 기술에 대하여 서술하였다.
깊이 영상을 고려한 다시점 비디오는 매우 많은 양의 데이터 때문에 저장과 전송을 위해서 새로운 부호화 압축 기술 개발이 요구된다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오의 효과적인 표현방법이 된다. 이 방법은 다시점 칼라와 깊이 영상을 합성하는 데이터 구조를 만들어 준다. 이 새로운 콘텐츠를 효과적으로 압축하는 방법으로 3차원 워핑을 이용한 계층적 깊이 영상 표현과 비디오 압축 부호화를 적용하는 방법을 제안하였다. 이 논문은 계층적 영상 표현을 사용한 H.264/AVC 비디오 부호화 기술의 개선된 압축 방법을 제시하여 준다. 컴퓨터 모의시험으로 좋은 압축율과 좋은 성능의 회복 영상을 얻을 수 있음을 제시하였다.
많은 분야에서 아날로그 영상 데이터가 디지털 데이터로 대체되어 사용되고 있다. 이런 디지털 영상 데이터를 그 데이터의 양 그대로 저장하거나 전송하는 것은 많은 시간과 비용을 소비한다. 그래서 원래 영상 데이터의 정보를 유지하면서 그 양을 효과적으로 줄이는 압축 방법이 꾸준히 연구되어 왔다. (중략)
정보를 전달하는 데에는 여러 수단이 있다. 그 중 가장 많은 양의 정보를 가장 직관적으로 전달하는 수단은 영상이다. 그렇기 때문에 사람들은 예로부터 공연과 연극을 통해 시각적인 형태로 내용과 분위기 등 다양한 정보들을 전달해왔고, 오늘날에는 영화 필름의 형태로 전달하기도 한다. 현대에는 기술이 점점 발전하고 한 매체가 담을 수 있는 용량이 커지면서 통용되는 데이터량이 늘어나고 있고, 또한 개개인의 삶이 하나의 컨텐츠가 되면서 사회 전체적으로 유통되는 데이터량이 급증하고 있는 추세이다. 이러한 사회적 추이를 따라 영상을 효과적으로 운용하는 중요성이 대두되고 있고, 이를 위해 그 데이터량을 효과적으로 관리하는 다양한 압축 기술에 대한 연구가 이루어지고 있다. 최근 국내에서 5G 통신 기술이 상용화되는 것을 보면서도 알 수 있듯이 기술이 발전함에 따라 처리해야하는 데이터량이 많이졌고 많은 데이터량을 처리하는 속도도 발전하였지만 많은 데이터량을 효율적으로 줄이는 방법도 매우 중요해졌다. 이점에 착안하여 본 논문은 JPEG 인코더를 구현해봄으로써 영상의 효율적인 압축에 대한 이해도를 높이고 압축 자체에 대한 개념을 깊이 있게 함양하기 위해 본 연구 주제를 선정하였다.
본 논문에서는 시각화와 공간적, 속성 혼합 쿼리를 수행할 수 있는 관계형 데이터베이스를 설계하고 구현하였다. 쿼리에 사용되는 데이터형은 슬라이스, MPR, 볼륨 렌더링으로 시각화할 수 있으며, 쿼리는 아탈라스를 이용하는 경우와 그렇지 않는 경우를모두 고려하였다. 영상 데이터는 공간충전 곡선으로 공간적으로 클러스트링한 후 무손실 압축하여 데이터베이스에 저장된다. 본 논문은 저장 데이터의 양을 줄이기 위하여 관심영역의 크기에 따라 창의 크기가 변하는 적응적 Hibert 곡선을 제안하였으며, 실험에서 Hibert 곡선의 적용한 데이터보다 약 1.15배 높은 압축율을 보였다. 또한 아틀라스에 대한 뇌종양의 공간적 쿼리 결과를 통하여 본 의료 영상 데이터베이스의 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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