엔트로피 부호화기는 무손실 압축 방법으로써 영상 압축 및 기타 압축 분야에서 최종단 압축 방법으로써 널리 사용되고 있고 엔트로피 부호화기의 성능 향상과 복잡도를 낮추려는 많은 노력이 있었다. 본 논문에서는 이진 순방향 분류(Binary Forward Classification)에 의한 엔트로피 부호화기를 제안한다. BFC는 매 심벌마다 분류를 위한 추가 정보를 부가하게 되지만 분류 전 정보량과 분류 후의 전체 정보량은 변화가 없다는 특성을 갖는다. 본 논문에서는 이 특성을 증명하고 BFC를 응용한 압축 방법인 BFC와 Golomb-Rice 부호기를 결합형태 (BFG+GR)와 산술 부호기와 결합형태(BFG+A) 등을 제시한다. 설계된 엔트로피 부호기는 BFG를 응용하여 복호기의 복잡도에는 영향을 주지 않는다. 또한 성능 분석결과 유사한 복잡도를 갖는 엔트로피 부호기와 비교하여 향상된 성능을 보여준다.
H.264/AVC 부호화 표준은 영상의 특성을 반영하기 위해 $16{\times}16$부터 $4{\times}4$ 크기의 가변적인 블록을 이용하여 부호화 효율을 높인다. 하지만 이로 인해 부호기의 복잡도가 증가된다. 부호기 복잡도를 증가시키는 여러 요인 중, H.264/AVC의 모드 결정은 부호기의 복잡도를 증가시키는 주요인이다. 본 논문에서는 IPPP구조에서 비트율 왜곡값을 이용하여 고속으로 매크로블록의 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 인트라 화면에서의 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$의 비트율 왜곡 평균값으로 영상에 적응적인 최대 임계값과 최소 임계값을 결정한다. 다음, $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$ 인터 모드의 비트율 왜곡값이 최대 임계값과 최소 임계값으로 분할한 범위 중 어느 곳에 해당하는지를 살펴보고, 이에 따라 인트라 모드 결정 단계를 선택적으로 결정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 27.42%의 부호화 시간을 감소시켰다.
기존의 지역기반 스테레오 정합 방법은 정합에 사용하는 정합창 크기에 따라 다양한 결과를 갖게 된다. 특히 사용하는 정합창의 크기가 커질수록 영상의 잡음에 강인하지만 객체의 경계부분이 모호해지는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 고정된 크기의 정합창을 사용하는 지역기반 스테레오 정합 방법과 다른 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 경계를 검출하는 알고리즘을 이용하여 경계부분에는 작은 크기의 정합창을 사용한 변이값을 적용하고 경계가 없는 부분은 큰 크기의 정합창을 사용하여 얻은 변이값을 적용하도록 하였다. 경계를 검출하는 과정에서 본 논문은 AND 연산을 사용하여 최대한 객체의 테두리만을 나타내는 경계값을 구하도록 하였다. 또한 두 가지 크기의 정합창을 이용함으로써 발생하는 복잡도 증가를 감소시키기 위해 기존의 SAD 연산 알고리즘을 수정하여 복잡도를 감소시켰다. 본 논문에서 사용한 정합창의 크기는 $5{\times}5$와 $15{\times}15$이며 실험결과 제안한 방법은 $15{\times}15$ 정합창을 사용한 결과와 비교하여 변이지도에서 객체의 경계부분은 더 잘 살리면서 수행시간을 줄여 효율적인 정합결과를 얻어냈다.
공간계층형 영상부호화에서 상위계층의 시공간방향 예측을 위한 움직임벡터 추정시에 계산량의 복잡도를 줄이기 위한 움직임벡터 추정 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터가 상위계층의 움직임벡터 추정을 위한 초기값으로 이용되어 작은 탐색영역내에서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 두 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터와 공간 가중치가 연계된 시공간 가중 탐색에 의해서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법들이 기존의 방법에 비해서 부호화율 효율을 저하시키지 않으면서 계산량의 복잡도를 더욱더 감소시킴을 보인다.
다시점 비디오는 여러 개의 시점(view-point)을 이용하여 현장감과 몰입감을 제공하는 새로운 형태의 멀티미디어 서비스이다. 시점의 개수가 증가함에 따라 방대한 양의 영상 데이터로 인한 영상 획득, 저장 전송 및 재현 시 문제가 발생한다. 또한 현재의 다시점 비디오에 관한 연구는 고정된 카메라로 환경이 제한되어 있다. 본 논문에서는 유동적인 카메라 환경에서 최적의 상관관계를 가지는 영상을 획득하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 일부분만을 선택하여 중복성을 먼저 측정하고, 중복성의 척도에 따라 사용자와의 상호작용을 통하여 높은 상관관계를 가지는 다시점 영상을 획득할 수 있다. 또한 영상 획득 시 카메라간의 조명 차이에 의해 발생되는 부정확성을 감소시키기 위해 영상 마스킹을 적용한다. 마스킹된 영상에 에지 검출 방법을 적용하여 변위 추정을 함으로써 계산 복잡도를 줄였다.
문서영상 구조분석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하는 과정과 분할된 영역을 문자, 그림, 표 등으로 분류하는 과정을 포함한다. 이 중 영역분류 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도는 영역을 분류하는 기준이 된다. 그러나 그림의 경우 이러한 기준들의 범위가 넓어 경계를 정하기 어려우므로 다른 형태에 비해 상대적으로 오분류의 비율이 높다. 본 논문에서는 그림과 문자를 분류하는 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도에 의한 영향을 줄이기 위하여 메디안 필터를 이용하고, 영역확장 필터(region expanding filter)와 제한 조건들을 이용하여 영역분류에서의 오분류를 수정함으로써 상용제품을 포함한 기존 방법에 비해 그림과 문자의 분류가 우수한 문서영상 구조 분석 방법을 제안한다.
본 논문은 움직임이 큰 저해상도 영상을 초고해상도 영상으로 복원하는 움직임 추정기반의 초고해상도 알고리즘을 제안한다. 일반적인 실험영상에 비해 실제 사용되는 움직임이 큰 영상은 부화소 움직임을 찾기가 어렵다. 또한 일반 움직임 추정기법을 이용한 참조이미지와 후보이미지를 찾기 위해서는 매우 높은 계산 복잡도를 가지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 2차원적 움직임 추정기법을 이용하여 제안한 임계값을 기준으로 등록 조건을 만족하는 참조이미지를 결정하고, 후보 이미지들 사이의 최소 가중치를 가진 최적의 후보 이미지들을 찾아 초고해상도 복원과정을 진행하는 새로운 영상 등록 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 평균 PSNR이 31.89dB로 전통적인 초고해상도 기법보다 높은 PSNR을 보이며 계산 복잡도도 향상되는 결과가 나타났다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.
활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.
최근 초고화질 해상도(UHD) 영상 서비스에 따른 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배 이상의 압축 성능을 가지는 HEVC(High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 예로써 HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 방향를 최대 35개까지 확장함으로써 기존 H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖지만 화면내 부호화의 복잡도는 크게 증가되어 복잡도 감소 기법이 필요하다. 본 논문은 화면내 예측 부호화에 사용되는 예측 방향 35가지를 비디오 해상도와 양자화 파라미터 크기를 고려하여 4가지 모드로 나누고 비디오 해상도의 따른 PU(Prediction Unit)의 크기의 점유율에 따라 예측 방향 개수를 변경함으로써 계산 복잡도를 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법을 적용함으로써 대략 2%의 BD-rate 증가로 부호화 시간을 4% 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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