최근 멀티미디어 기술의 발달과 더불어 3차원 영상에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 중 다시점 영상은 사실감 넘치는 화면을 사용자에게 제공하지만, 대역폭의 급격한 증가는 풀어야 할 주요 문제이다. 본 논문은 부호화 과정의 복잡도와 시간 소요를 줄일 수 있는 빠른 예측모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이것은 빠르게 움직이는 전경 객체를 효과적으로 구분할 수 있는 객체 분할을 기반으로 한다. 빠른 움직임을 가진 전경 객체가 시점 방향 예측 모드로 부호화 될 가능성이 더 높기 때문에 움직임 보상 과정을 사전에 제한할 수 있다. 제안한 기법을 적용한 결과, 기존의 부호화 과정과 비교하여 화질의 큰 저하 없이 평균 45% 연산량이 감소하였다.
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.
ITU와 ISO/IEC가 공동으로 UHD급 영상 부호화를 위해 표준화를 진행하고 있는 HEVC 코덱은 H.264/AVC 대비 2배 이상의 압축 효율을 갖는 것을 목표로 정하고 있다. HEVC 코덱은 다수의 개선된 기술을 사용하고 있기 때문에 부호화효율을 크게 향상시킬 수 있었지만, 다른 한편으로 동작 복잡도가 매우 높기 때문에 여러 가지 다양한 응용 제품에서 활용되기 위해서는 복잡도 문제가 개선되어야 한다. 본 논문에서는 HEVC의 움직임 벡터 예측 시 현재 블록의 주변 블록들이 가지고 있는 참조 영상 정보를 이용하여 움직임 벡터 추정 모듈의 복잡도를 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 사용하면, 압축 영상의 화질 저하는 최소화하면서 부호화기의 동작속도를 크게 감소시킬 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
H.264/Ave에서 p-프레임 부호화에 추가된 인트라 예측은 화질과 비트율 모두를 다소 개선시키고 있으나, 계산량을 크게 증가시키고 있다. 계산량의 증가를 줄이기 위해 본 논문은 최적 인트라 블록 모드가 매크로 블록의 영상 내용에 의존하는 특성을 이용한 영상 내용 기반 인트라 예측 부호화를 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도와 최적 인터 블록 모투로 매크로블록외 영상 내용을 평가하고, 영상 내용을 근거로 인트라 블록 모드를 선택하거나 배제한다. 모의실험 결과는 기존 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘이 화질에서 평균 0.01 dB가 감소하교 비트휩l서 평균 0.38%가 증가하나, 부호화 계산 시간에서 평균 37.02% 의 큰 감소를 보여주고 있다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 방법은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동하면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 탐색 영역을 작은 영역으로 세분화한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행함으로써 움직임이 많은 영상을 효과적으로 탐색할 수 있다. 또한 움직임 벡터 판정시 영상의 복잡도에 따라 최적의 순서로 비용을 계산하여 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전역 탐색 방법에 비해 예측화질의 열화 없이 최대 99%까지 계산량을 감소시키는 것을 확인할 수 있다.
영상 압축은 멀티미디어 산업의 가장 중요한 기술이며, 이 중에서도 특히, 움직임 예측은 동영상 부호화 과정에서 가장 복잡한 부분 중 하나이다. 자연 영상과 같은 우리 주위에 존재하는 대부분의 영상은 시간적, 공간적 상관도가 높고, 대부분의 압축 기술은 이 높은 상관도를 이용하는데, 그 중 움직임 예측은 시간적으로 높은 상관도를 가지는 영상의 특징을 사용하여 중복을 줄인다. 따라서 많은 연구자들이 영상 화질 손실이 적은 고속 움직임 예측을 위하여 기술을 제안하였고 성능 개선에 성공하였다. 본 논문에서는 기존의 고속 움직임 예측 알고리즘을 개선하여 영상의 품질과 압축 속도의 향상시켰다.
동영상 압축 표준은 고해상도의 영상을 위한 처리 기술이 요구되면서 영상의 해상도 증가에 맞춰 부호화 크기를 증가시켰다. 정확한 움직임 예측과 증가된 부호화 크기는 높은 정확도와 압축률을 제공하지만 계산량 증가 문제가 발생한다. 본 논문에서는 복잡도를 줄이기 위해 주파수 영역에서 이동 행렬을 이용한 DCT 기반 움직임 예측을 사용한다. 하지만 일반적인 동영상 부호화기에 사용되는 DCT와 양자화 과정을 주파수 영역의 부호화기에 그대로 적용했을 때 스케일링 과정으로 인한 문제점이 발생함을 발견하였다. 따라서 본 논문에서는 DCT 단계에서 적용할 수 있는 스케일링 행렬을 추출하여 이를 해결하고, 증가된 부호화 크기를 이용해 움직임 예측의 성능을 높였다.
3차원 영상 처리 기술과 3차원 디스플레이의 발전은 3차원 영상 시장의 빠른 발전을 가져왔고 차세대 방송 기술로 큰 관심을 받고 있다. 하지만 3차원 영상은 시청할 때 눈의 피로, 어지럼증과 같은 현상이 일어날 수 있으며, 왜곡된 3차원 영상이 인체에 해로운 영향을 미칠 수도 있다. 이는 3차원 영상 산업의 활성화를 위해서 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 현재 3차원 디스플레이는 스테레오 방식과 함께 1view 1depth 다시점 방식이 개발되었다. 특히 1view 1depth 다시점 디스플레이에서 깊이 영상의 공간적/시간적으로 복잡한 정도는 피로감을 일으키는 주요 요소이며 이는 1view 1depth 영상을 통해 직접 연구할 수 있다. 본 논문에서는 1view 1depth 디스플레이에서 주관적인 피로도와 큰 상관도를 가지는 깊이 영상의 특성 측정 방법을 제안한다. 1view 1depth 디스플레이에서 view 영상은 양호한 화질을 가정하였으며 피로감에 큰 영향을 미치는 깊이 영상 정보만 사용하여 공간적, 시간적인 특성을 분석한다. 공간적 복잡도는 각 프레임에 대하여 깊이 영상 내 화소 값의 분산 값을 취하여 공간적으로 깊이 값의 분포와 구조의 복잡한 정도를 측정하고, 시간적 복잡도는 연속적인 프레임에 대하여 동일한 화소위치에서 화소 값 차이의 분산 값을 사용한다. 또한 공간적/시간적 평균값의 측정하여 피로감에 영향을 주는 요인으로 사용하였다. 결과적으로 측정한 값들을 바탕으로 주관적인 피로도 평가와 유사성을 가지도록 모델링하여 3차원 영상의 피로도를 예측한다.
얼굴인식기술이 인증 일 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 복잡한 배경과 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위한 방법과 좀 더 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 움직임에 기반 한 에지 차영상을 이용하여 얼굴 윤곽을 검출한 후 이를 X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경이나 조명등으로 인해 얼굴의 형태가 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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