최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.
최근 멀티미디어 서비스에 대한 사용자들의 고화질, 고해상도 요구에 따라 비디오 코덱의 연산량이 크게 증가되었기 때문에, 모바일 장치 멀티미디어 장치에서 실시간 영상 서비스를 위해서는 많은 속도 개선이 필요하다. 이에 새롭게 등장한 멀티 코어 플랫폼을 이용한 코덱 병렬화에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비디오 코덱을 슬라이스 기반으로 병렬화 하는 방법을 제안한다. 병렬화를 위한 새로운 병렬 슬라이스(parallel slice)를 정의하고, 부호화 효율을 고려하여 병렬 슬라이스에 적합한 부호화 순서를 제안한다. 또한, 제안하는 슬라이스간의 동기화 시간을 최소화하기 위하여 복호화 가능 여부를 각각의 슬라이스에서 판단하는 동기화 방법을 제안한다. 제안하는 병렬화 슬라이스를 H.264/AVC에 적용하여 CIF 영상에 대해서 3.4%의 비트율 증가에 27.5%의 병렬화 속도 개선을 얻었으며, 720p 영상에 대해서는 2.7%의 비트율 증가에 40.7%의 병렬화 속도 개선을 얻었다.
본 논문에서는 초해상도, 압축 열화 제거 등 영상 화질 복원 연구에서 영상의 다운샘플링에 딥러닝을 적용한 연구들에 대해 소개한다. 첫 번째 연구는 두 개의 컨볼루셔널 신경망과 영상 압축 코덱을 이용하여 압축 영상의 화질을 향상시켰다. 두 번째 연구는 초해상도 문제를 해결함에 있어 다운샘플링 역시 딥러닝을 통해 학습하여 복원 영상의 화질을 향상시켰다. 두 연구를 통해 영상 화질 개선 문제 해결에 있어 적절한 딥러닝 학습 방법을 영상 다운샘플링에 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
본문에서는 TMIV 에서 비디오 코덱으로 사용되고 있는 HEVC 를 MV(Multiview)-HEVC 로 대체한 실험결과를 소개하고 부호화 효율을 향상시키기 위한 아틀라스 생성 구조에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 푸루닝(pruning)된 패치를 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV 앵커(anchor)에 MV-HEVC 를 적용하는 구조, 소스 시점영상으로부터 선택된 기본 시점영상으로만 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV view 앵커에 적용하는 구조를 실험한다. 이와 더불어 부호화 효율을 향상시키기 위해 선택된 기본시점 영상을 패킹함에 있어서 2 개의 아틀라스영상에 걸쳐 가장 인접한 시점을 배치하는 아틀라스 영상 구조를 제안한다. 실험결과, 기존의 MIV 앵커에 MV-HEVC 를 적용하면 성능 개선이 거의 없으며, MIV view 앵커와 제안한 MIV view 앵커의 아틀라스영상 구조에 MV-HEVC 를 적용하면 객관적인 성능이 최대로 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT (set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에 복소 홀로그램의 공간적인 특성을 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 제안한다. 분할한 부대역을 각각 압축하는 것으로 부대역 전역의 정보가 균일하게 유지하도록 한다. 제안하는 방법은 기존 방법에 비하여, PSNR 대비 더 좋은 복원 결과를 보여주었다.
H.264 기술은 차세대 동영상 코덱 표준의 핵심으로 간주되고 있다. 유럽을 포함하여 많은 나라에서는 HD 방송을 위한 동영상 코덱 표준으로 H.264 기술을 사실상 지정해 놓고 있는 실정이다. 하지만 복잡한 알고리즘 사용으로 인해 HD급 영상의 경우에는 아직도 데스크탑 컴퓨터에서조차 실시간 복호화가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실시간으로 동작이 보장되는 H.264 소프트웨어 동영상 복호기를 구현하기 위해서 복호화 과정의 일부를 제한하고, 이에 따른 화질열화가 최소가 되는 알고리즘들을 적응적으로 선택하는 H.264 복호기를 제안한다. 제안하는 H.264 복호기는 PC 환경에서 모의실험을 통해 성능을 비교 및 검증하였다. 그 결과 실시간 복호화가 어려운 환경에서 제안하는 복호기를 사용하였을 경우 대부분 최소한의 화질 열화와 함께 실시간 복호화를 만족하는 결과를 보였다.
웹의 일반화, 블로그, 미니홈피와 같은 1인 미디어의 발달, 그리고 동영상 디지털기기의 융합에 의해, 웹을 활용한 멀티미디어 비디오의 서비스가 보편화 되었다. 그러나 기존에 활용되는 비트맵 기반의 멀티미디어 비디오인 플래시 동영상은 물결현상, 지체(lag)현상, 오디오와 비디오의 비동기화 현상 등의 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 파일포맷 변환 소프트웨어와 동영상 편집 프로그램을 활용하여 비트맵 기반으로 제작된 플래시 비디오의 문제점을 해결함으로써 웹상에서 효과적인 웹비디오로 서비스하기 위한 변환기법을 제시한다. 또한 13가지 코덱을 대상으로 5가지 영상에 대한 실험을 수행하여 변환결과를 비교 분석한다. 각 영상의 특성을 고려한 가장 적합한 방안은 SWF2Video pro를 활용하여 MainConcept H.264 Video 코덱을 활용함으로써 달성할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 웹상에 효과적인 웹비디오 제작 방안으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 3차원 디지털 시네마 영상의 압축을 위하여 다해상도 기반 렌더링(MultiResolution-based Rendering, MRBR) 기법을 이용한 JPEG2000 압축코덱 구조에 대하여 제안하였다. 스테레오 영상에 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform, DWT)과 다해상도의 웨이블릿 영역에서 스테레오 정합(stereo matching)기법을 적용하여 변이정보를 추출하고 기준영상과 같이 전송한다. 또한 추출된 다른 시점의 영상은 비폐색영역으로 인한 화질열화가 발생하므로 이를 보상하기 위하여 비폐색영역이 포함된 원 주파수정보와 대상 시점에서 주파수정보의 차이를 같이 전송한다. 변이정보는 변이공간에서의 동적계획법(dynamic programming)을 이용하여 추출하였다. DWT의 특성상 상위 부대역은 하위 부대역과 높은 상관성을 갖는다. 따라서 coarse-to-fine 방법을 이용하여 상위 부대역에서 얻어진 변이정보를 하위 부대역에 적용하여 탐색영역을 제한함으로써 일반적인 동적계획법에 비하여 연산량을 단축시켰으며 정확도를 향상시켰다.
최근 UHD급 디스플레이 장치가 등장하면서 이에 대한 코덱 및 영상 처리 기술들이 개발되고 있다. 그 중 UHD급 콘텐츠 부재에 따른 비디오 스케일러의 역할은 더욱 중요해졌다. 기존에 연구되어 시중에서 사용되고 있는 1차, 3차 보간법들과 함께 좀 더 향상된 효과를 보이는 스케일러 방법, 하드웨어 스케일러 구현을 고려하여 제안된 스케일러 방법들을 다양한 기준으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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