오늘날 하드웨어의 발전으로 인해 영상 해상도는 FHD를 넘어 4K UHD 이상의 영상 해상도가 사용화되고 있다. 하지만 Edge Map을 만들기 위해 일반적으로 사용하는 함수들은 Convolution 함수 일종으로서 영상의 해상도가 높을수록 더 많은 Complexity를 요구한다. 또한 현재 주요 영상 압축 기술인 JPEG, H.264/AVC High efficiency video coding(HEVC)같은 기법들은 자연 영상을 중점으로 개발되어 있어 Edge map 압축에 있어 자연 영상만큼의 효율을 보여주지 못하고 있다. 본 논문은 원 영상을 Down Scaling한 뒤 이미지를 다시 원래 사이즈로 Up Scaling하여 두 영상의 차를 이용한 Edge Map을 생성하는 새로운 방법을 소개한다. 생성된 Edge Map의 특성인 Histogram 값의 분포가 0을 중심으로 Gaussian 분포를 가지는 것을 이용한 Zero Based 코덱을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 고 해상도 영상에서도 빠르게 Edge Map을 생성하고 제안한 코덱을 통해 해당 Edge map을 압축한 결과 다른 압축 기술보다 더 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.
영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화 된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화 된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화 된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화 된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
본 논문은 고품질 텍스트 압축 기능을 지원하는 우수한 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 영상에서 텍스트 부분을 분리하여 압축을 수행함으로서 고품질의 텍스트 압축 기능을 지원한다. 시스템은 코드블록 단위로 적응 이진 산술부호화를 수행하여 48:1 이상의 높은 정지영상 압축률을 보여주고 있다. 코드블록은 비트평면을 구성하는 비트들을 서브블록 단위로 파악하여 산술부호에 적합한 코드블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 코드블록을 문맥을 기반으로 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 텍스트 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 텍스트 압축 기능과 높은 압축률은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이 코딩을 수행하여 압축률을 향상시킨다.
의학 분야에서 의료 영상 데이터에 해당하는 컴퓨터 단층 찰영(CT. Computer Tomography), 자기 공명 영상법 (MRI : Magnetic Resonance Imaging)둥의 데이터 등이 정확하고 신속한 진단ㆍ관리를 위하여 의료 영상 데이터 중에서 관심의 대상이 되는 영역은 무손실 압축 기법을 수행하고, 그외의 지역은 움직임 보상 방식을 사용하여 압축하는 방식을 제안하고 실험하였다. 그 결과 기존의 손실 압축 기법에 비하여 더 낮은 비트율로 효율적인 압축을 수행하였다.
움직임 보상을 적용한 시간 영역 필터링(MCTF)을 이용한 화질 보장형의 새로운 동영상 압축 방식을 제안한다. SPECK은 그 자체의 단순한 알고리즘으로 인하여 빠른 동작 속도를 가지면서도 동시에 고주파 성분이 많은 영상의 압축에 탁월한 성능을 보여주는 우수한 웨이블릿 변환 기반의 영상 압축기법이다. 또한 제안한 계층적 구조의 다중 크기 블록 움직임 예측은 비교적 낮은 연산량에도 불구하고 기존의 고정 블록 크기의 움직임 예측기보다 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 이러한 낮은 복잡도의 기술을 MCTF 기반 동영상 압축에 적용하여, 다중 재생률까지 지원이 가능한 동영상 압축 방식을 구현하였으며 H.263 압축방식에 비해 우수한 압축 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 파노라믹 영상 모델링에 근거한 비디오 압축 전송 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전 카메라에 입력되는 영상에서 배경 영상과 움직이는 물체로 분리하고 차영상을 추출하여 압축/전송하는 방법을 사용한다. 제안한 비디오 압축 시스템은 초기화 과정에서 전송된 파노라믹 영상으로부터 배경영상을 합성할 수 있도록 파라메터 만을 전송하게 된다. 본 논문 에서는 정확한 배경 합성을 위한 정확한 카메라 모델링 기반 파노라믹 영상 합성법을 제시하며, 이를 바탕으로 비디오 압축에 응용하는 방법을 제안하였다. 제안한 비디오 압축방법에 의하여 기존의 JPEG-2000이나 MPEG-4 비디오 압축 방법에 비하여 PSNR 관점에서 $2{\sim}4dB$ 효율적임을 보였다.
포인트 클라우드는 객체 또는 장면을 재구성하기 위한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나로써 가상 및 증강 현실을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 포인트 클라우드 데이터는 품질에 따라 수많은 포인트로 이루어질 수 있으며, 이와 관련된 데이터의 양은 2차원 영상의 데이터보다 상당히 많다. 따라서 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 포인트 클라우드의 특징을 고려한 효율적인 압축 기술이 요구되며, 이에 따라 국제 표준화 단체의 Moving Picture Experts Group은 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위한 V-PCC 표준을 제정하였다. V-PCC는 포인트 클라우드 데이터를 다수의 2차원 공간으로 투영하여 점유 맵, 기하 영상, 그리고 속성 영상을 생성하고 각 2차원 영상을 기존의 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방식이다. 기존의 코덱을 사용하여 압축함에 따라 활용성이 높지만, 3차원 데이터를 다수의 2차원 영상을 통하여 압축하기 때문에 압축의 효율성을 높이기 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 V-PCC의 부호화 효율을 높이기 위해 점유 맵의 투영 정보를 활용한 속성 영상의 효율적인 압축 방법을 소개하고 이를 위한 적응적 SAO 방법을 제안한다. 실험에서 제안 방법은 V-PCC의 속성 영상에 대해 약 3.2%의 부호화 효율을 보인다.
영상의 이중 압축 검출은 영상의 위조여부를 판단하는 한가지 효과적인 방식이다. 이러한 이중 압축 검출 기술을 바탕으로 HEVC로 압축된 영상의 진위 여부를 판단하는 다양한 종류의 기존 기술들이 소개되었지만, 동일한 압축 환경에서 이중 압축된 영상의 진위 여부를 검출하는 것은 상당히 어려운 일로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 동일 압축 환경에서 HEVC의 이중압축 여부를 판단하는 기술로서, Intra모드로 압축된 영상의 분할 정보를 이용하여 판단하는 방식을 제안한다. Coding Unit (CU)와 Transform Unit (TU)의 분할 정보로부터 통계적 특징과 딥러닝 네트워크 기반의 특징을 우선 추출하고, softmax단에서 추출된 특징들을 통합하여 이중 압축 여부를 판단하는 기술을 제안한다. 실험결과를 통해서 제안하고 있는 기술이 WVGA 영상과 HD 영상에서 각각 87.5%와 84.1%의 정확도를 가지며 효과적으로 검출한다는 것을 보여준다,
지문 인식 시스템이 보편화되면서 출입국 관리 등 국가 단위의 대규모 시스템 구축이 활발히 논의되고 있다. 이러한 대규모 지문 인식 시스템의 효율적인 자원 활용을 위해 영상 압축 성능을 향상시키는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상 압축 표준인 FBI WSQ(Wavelet Scalar Quantization)의 압축 성능을 극대화하기 위한 최대 압축비 결정 방법을 제안한다. 지문 영상 압축을 고려하지 않는 기존 지문 영상 품질 평가 방법의 단점을 해결하기 위해, 지문 영상 품질 점수와 FBI WSQ 압축 인자가 인식률에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 회귀분석 방법으로 영상 압축의 영향까지 고려한 인식률 예측 모델을 추정하고, 입력으로 주어진 최저 지문 인식률 조건을 만족하는 최대 압축비를 도출한다. 제안 방법의 정당성을 확인하기 위해 FVC2004의 DB1 지문 영상 데이터베이스로 실험하였으며, 인식률의 큰 저하 없이 기존의 FBI WSQ 권장 압축비 대비 약 3배의 압축 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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