본 논문에서는 시차보상 방법에 의해 추출된 오차 영상을 대역간 및 대역내의 상관관계를 고려한 웨이브릿 변환을 이용함으로써 압축 부호화 하는 새로운 스테레오 영상압축 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 영상 압축 부호화 방식은 기존의 압축 알고리즘인 EPIC, EPWIC, JPEG등과 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 비교분석을 통해 모두 향상된 영상 압축률을 나타냈으며, PSNR경우도 EPWIC에 비해 3.5dB 향상된 30.5dB로 나타났다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 압축 전송된 영상으로부터 충분한 입체감을 갖는 스테레오 영상을 재현할 수 있었다.
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.
프랙탈 영상압축은 블록단위의 비교방식을 사용함으로써 기존의 압축 방법에 비해 획기적으로 증대된 압축율을 보인다. 소프트웨어에 의한 실시간대 재생이 가능함에도 불구하고 프랙탈 영상압축의 실용화에 관건이 되는 것은 압축에 소요되는 시간이다. 본 논문에서는, i)영상내부의 차원정보 추출 및 군집화에 의해 유사블럭 탐색 횟수를 줄임으로써 압축에 소요되는 시간을 최소화시키는 알고리즘과 ii)영상내부의 휘도 및 명암대비 정보를 사용하여 재생영상의 화질을 증가시키는 알고리즘을 제안하고 검증함으로써, 고속이면서도 상대적으로 고화질을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.
병원에서 발생하는 대용량 의료영상들을 저장 및 전송 할 경우에 저장 매체 수요의 증가와 네트워크 속도의 저하 등의 문제점들이 야기된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 의료영상의 압축이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 개개의 여러 압축방법들로 하나의 통합된 환경에서 다양한 종류의 의료영상들을 압축할 수 있는 통합압축환경시스템을 설계 및 구현하였다. 이 통합압축환경에 구현된 압축방법들 중에는 DICOM 3.0규약을 따르는 RLC, 무손실 JPEG 압축방식, JPEG방식들이 있다. 그리고 JPEG2000에 사용되어진 이산웨이블릿변환을 이용한 압축방식과 병 변에 대한 정확성을 높이고 압축률을 좋게 하기 위해서 하나의 영상에서 무손실 압축과 손실 압축을 동시에 하는 방법을 제안하였다. 그리고 영상 정보를 효율적 관리할 수 있게 데이터베이스와 연동이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 새로운 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 무손실 영상 압축(Lossless Image Compression)은 Prepress Industry, Remote Sensing, Image archival system과 같이 정확성과 정밀도를 요하는 분야에서 사용된다 무손실 영상 압축은 원 영상와 복원 영상가 완전히 일치하여 품질을 그대로 유지할 수 있으나. 압축 효율 면에서는 만족할 만한 효과를 볼 수 없다. 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법으로는 CALIC과 JPEG-LS이 있다. CALIC은 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 선처리과정을 요구하여 복잡도가 높아지는 단점이 있는 반면 JPEG-LS는 압축률에서 CALIC에 못 미치지만 복잡도가 낮아 부호화/복호화 과정이 빠르며 이 분야의 표준으로 지정되어 있다. 본 논문에서 제안한 영창 적응형 무손실 영상 압축기술은 다수의 예측기를 통해 현재 화소에 가장 적절한 오차값을 예측하였다. 또한, 산술 부호화(arithmetic coding)시 다수의 심볼 확률 모델을 사용함으로써, 단일 모델을 이용하는 방식에 비해 압축 효율을 향상시켰다. 다중 모델을 이용하는 방식은 본 논문에서 제안한 방식뿐만 아니라, 다른 무손실 영상 압축방법에도 그대로 적용이 가능하다. 실험 결과, JPEG-LS보다 약 5%의 압축 효율 향상이 있었다. 또한 CALIC과는 압축효율이 같거나 근소한 우위를 나타냈다.
무지도 경쟁학습을 이용하여 압축된 영상의 복원 후에 나타나는 테두리부분의 손상을 최소화하기 위한 영상압축 방법이 제안되었다. 제안된 영상압축방법은 영상데이터에서 테두리부분에 해당하는 데이터의 기하학적인 특징을 이용하는데, 영상데이터의 통계학적인 특성을 함께 이용하여 기존의 Centroid Neural Network을 일반화시키는 무지도 경쟁학습에 의하여 자동적으로 더욱 많은 code vector를 테두리부분에 배정함으로서 압축된 영상의 복원 후에 나타나는 테두리부분의 손상을 초소화하게 한다. 실험 결과, 기존의 SOM, M-SOM, M/R-CNN등과 비교하여 제안된 방법에 의해 압축된 영상의 복원된 테두리 부분에서 PSNR이 약 2dbv정도 향상된 결과를 보여줄 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 로봇이 협동 제어 및 분산 제어를 목적으로 고안된 DARS 로봇의 마이크로 컨트롤러가 적은 메모리를 내장하여 영상 처리와 같은 많은 데이터를 처리하는 부분에서는 여러 제약이 생기는 문제점을 해결하기 위하여 DARS 로봇의 영상 처리 및 전송에 있어 데이터의 전송량을 줄이는 방법으로 영상 압축 방식을 사용하여 영상 압축 데이터의 전송을 구현하였다. 또한 DARS 로봇이 이동하면서 특정 미션의 수행이 가능하도록 배터리로 정전압을 공급하고, 물체를 감지하는데 있어 사각이 없이 $360^{\circ}$전 방향을 감지하도록 적외선 센서부를 설계하였다. DARS 로봇의 이동이 용이하도록 설계된 모터 구동부는 센서에 감지되는 물체의 거리에 따라 DARS 로봇이 속도를 정밀하게 가$\cdot$감속 제어를 하고, 마이컴 제어부는 카메라로부터 입력되 영상 신호를 압축 알고리즘을 이용하여 압축하고, 압축된 데이터를 컴퓨터로 전송한다. 컴퓨터에서는 입력된 영상을 Visual c++을 사용하여 화면 표시 및 DARS 로봇을 제어 할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 VGA 해상도의 컴퓨터 영상을 무선으로 전송하여 빔프로젝터로 전달하는 저비용 실시간 시스템을 설계 및 구현하는 것을 목표로 한다. 본 시스템의 기능은, 컴퓨터영상 정보의 획득, 영상정보의 압축, 압축된 정보의 실시간 송수신, 압축해제 및 영상 정보복원, 영상데이터의 외부출력으로 구성된다. 영상 전송의 속도를 최대로 높이기 위하여 무선 전송은 IEEE 802.11g를 사용하고, 전송 데이터의 크기를 줄이기 위하여 표준 정지영상 압축 정보의 생성과 정보 표시 형식을 변형하여 사용한다. 변형된 정지영상 압축방식을 사용한 결과 압축을 하지 않고 전송한 경우에 비해서 약 4배가 빨라졌으며, 한 프레임의 영상을 전송하는데 평균 600ms가량 소요되었다. 이는 일반적 강의에서 사용하는 화면전환 속도로 합리적이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 인간 시지각을 고려한 새로운 영상 압축 방법을 제시한다. 영상의 화소의 값들이 x-y 평명상에서 정의된 3차원 곡면 위에 있는 점들로 가정하여, 영상을 곡면의 복잡도에 따라 나누고, 나누어진 각각의 곡면(영역)은 Radial-Basis Function (RBF)를 사용하여 근사화하는 방법으로 영상을 압축한다. 본 방법은 JPEG 압축 방법과 비슷한 압축율과 영상의 질을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 연속되는 동영상 시퀸스의 9개의 프레임에서 이웃하는 프레임간의 차분 프레임으로 이루어진 8개의 차분 데이터를 3D-DCT 처리 후 특성에 맞는 프레임 차분 체적 양자화기(FDVQ)를 설계하고, 이것으로 처리된 영상데이터를 부호화하여 복원영상 데이터의 압축 효과를 분석하였다. 여러가지 동영상 시퀀스를 시험 대상으로 사용한 결과, 제안한 FDVQ를 적용한 3D-DCT 방법은 유사한 해상도에서 차분 영상 데이터에 대한 압축률은 2D-DCT 방법에 비하여 평균 20.3% 향상된 압축 효율을 얻었다. 체적 양자화(VQ:Volume Quantizer)를 이용한 3D-DCT 방법과 비교했을 때는 유사한 압축률을 보였다. 특히, 움직임 성분이 많은 영상에 대해서는 제안한 FDVQ를 이용한 방법이 압축률을 높일수록 2D-DCT방법과 VQ를 이용한 방법보다 압축률 0.05bpp이하에서 약 1.0dB 개선된 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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