• 방송과미디어
• /
• 제28권1호
• /
• pp.13-28
• /
• 2023

이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.

• 방송과미디어
• /
• 제15권4호
• /
• pp.95-107
• /
• 2010

최근 MPEG에서는 ITU-T와 함께 JCT-VC(Joint Collaboration Team on Video Coding)를 구성하여 H.264/AVC 보다 두 배 이상 높은 고효율의 비디오 압축 표준을 진행하고 있으며, 이 새로운 표준을 가칭으로 HEVC(High Efficiency Video Coding)라 부른다. HEVC는 기존의 비디오 압축 표준들과 같이 하이브리드 부호화 구조를 사용하고 있으며, 고해상도 및 고효율의 압축을 실현하기 위해서 많은 새로운 기술들이 소개되었다. UHD급 이상의 고해상도 영상을 위해 큰 블록 단위의 부호화 처리와 변환 부호화 기술이 제안되었다. 그리고 H.264/AVC의 화면 내 예측과 화면 간 예측에 대한 성능 향상을 위해 많은 기술들이 소개되었다. 본 기고에서는 다양한 HEVC 기술 중에 엔트로피 부호화 방법에 대해서 소개한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제3권8호
• /
• pp.1085-1092
• /
• 2002

일상생활에서 대부분의 정보는 시각에 의해 얻어지고 있으므로 영상 정보 처리에 관한 연구는 오래 전부터 행하여져 왔다. 영상을 디지털 정보로 표현하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하거나 전송하기 위해 데이터 압축이 필수적이다. 최근에 이르기까지 영상 압축 표준안에 채택된 대부분의 영상 압축기법들은 영상을 이루는 각 픽셀간의 상관관계를 주파수 영역으로 변환하여 압축하는 변환 부호화 방법들이 주종을 이루어 왔다. 이 방법은 약 20:1 이상의 압축비에서는 복원 영상의 왜곡 정도가 심하게 나타나며, DCT을 근간으로 하는 경우에 화질을 열화 시키는 블록킹 현상이 두드러지게 나타나는 것으로 알려져 있다. 이에 전처리과정으로 원영상을 축소 변환 후, 쿼드트리 분할 기법을 적용함으로써 압축율을 높이고, 가변적으로 크기변환과 오프셋 비트의 크기를 적용하여 효율적인 압축율을 얻기 위한 조건에 대해 연구한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.97-100
• /
• 2008

정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG압축 알고리즘을 연구하여 CMOS 이미지 센서에서 영상을 전송받으면 8*8 블록 단위로 변환 후 DCT 및 양자화 과정을 거쳐 지그재그 스캔을 한 후 허프만 코드를 사용하여 압축 부호화 시키는 JPEG 베이스라인 인코더를 VHDL언어로 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.97-100
• /
• 2007

기존의 JPEG은 낮은 bit-rate에서의 화질열화현상과 고압축에서의 블록화 영상 등의 단점에 의해 새로운 정지영상 압축 방법이 요구되었다. 이에 차세대 정지영상 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy Encoding 기술을 기반으로 하고 있다. EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 bit-level 처리를 하기 때문에 대부분의 연산 시간을 차지하고 있다. 이 때문에 EBCOT의 연산속도를 높이기 위한 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이에 본 논문은 JPEG2000 표준의 특징을 이용하여 연산 구조를 개선시킨 Context 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 고해상도 Multi-Component 정지영상의 압축을 위한 JPEF2000 Encoder Hardware에 적용될 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.67-70
• /
• 2009

H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.525-534
• /
• 2007

DMB에서 사용되는 H.264/AVC (이하 H.264)는 새로운 기술들의 적용으로 높은 압축율과 화질을 제공하는 가장 앞선 동영상 압축 표준이다. 그러나 그 기술들로 인해 기존의 압축 표준에서 적용되던 알고리듬들이 H.264에 그대로 적용되지 않은 문제를 가지고 있다. 그 중 한가지로 압축 비트열에서 영상의 축소와 확대에 대한 새로운 연구가 필요하며, 본 연구에서는 그 문제의 해결방법으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 기존의 H.264 복호과정을 최대한 이용하면서도 연산량을 50%와 70%를 줄이면서 1/16 크기의 요약영상을 추출함을 보인다.

• 방송과미디어
• /
• 제24권2호
• /
• pp.73-82
• /
• 2019

국제 표준화 기구 ISO/IEC JCT1/SC29/WG1 JPEG(Joint Photographic Experts Group)에서는 지난 30여년간 JPEG, JPEG 2000, JPEG XR, JPEG XT, JPEG XS 등 다양한 2D 이미지 압축 관련 표준을 제정해왔다. 지난 2014년 10월에는 JPEG Pleno라는 이름으로 2D 이미지가 아닌 3차원 영상 정보 압축을 위한 새로운 표준화 과제를 시작했다. JPEG Pleno에서 다루는 3차원 영상 정보는 라이트 필드, 포인트 클라우드, 홀로그램이다. 본 원고에서는 현재 JPEG Pleno 홀로그래피에서 다뤄지는 디지털 홀로그램 영상 압축에 대한 국제 표준화 현황을 소개하고, 향후 나아갈 방향을 전망해 본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.1216-1217
• /
• 2022

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.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1343-1352
• /
• 2018

본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.