SoC 환경에서 효과적인 동영상 압축을 지원하기 위한 고집적 움직임 추정기를 제안한다. MPEG-4나 H.263과 같은 이동통신 향동영상압축 표준을 사용할 때, 움직임 보상, 모드 결정, 움직임 벡터 예측 및 차분 벡터 계산 등과 같은 기능은 MCU의 잦은 처리를 필요로 한다. 그러나. 제안한 움직임 추정기는 이러한 기능을 집적함으로써, 동영상 압축을 위한 MCU의 간섭을 최소로 하는 SoC 개발을 가능하게 한다. 또한 제안한 움직임 추정기는 움직임이 없는 배경에 대해서는 움직임 추정을 생략하거나 모드 결정을 통해서 INTRA 모드일 경우 반화소 단위 움직임 추정을 회피하는 기능을 구현함으로써 저전력 소모를 실현한다.
환자의 신변보호를 위하여 의료 영상에 비인가 된 사용자의 접근을 제한하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 의료 영상의 접근 제어를 위한 관심 영역(ROI, Region of Interest) 기반의 선택적 암호 기법들을 제안한다. 첫 번째 제안 기법은 웨이블릿 서브밴드들 중 관심영역에 속한 계수의 비트를 랜덤하게 변경하여 암호화를 수행하며, 이미지의 압축과 암호화가 동시에 수행되고 암호화로 인한 압축률에 대한 손실이 적은 특징을 가진다. 두 번째 제안 기법은 안전성의 향상을 위하여 압축된 코드스트림의 관심 영역에 대칭키 기반 암호 알고리즘을 적용하며, 암호화 과정에서 압축률에 영향을 미치지 않는 특징이 있다. 또한 제안 기법들은 JPEG2000의 코드스트림 표준 디코더와 호환성을 제공한다.
멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.
최근 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선 기술이 H.265/HEVC와 같은 블록 기반 영상 압축 표준을 사용하여 압축된 영상의 화질을 향상시키는 데 적극적으로 사용되어 왔다. 이 논문은 이러한 영상 압축 기술을 위한 화질 개선 연구의 추세를 요약하고 분석하는 것을 목표로 한다. 먼저, 화질 개선을 위한 CNN의 구성 요소를 살펴보고 이미지 도메인에서의 사전 연구를 요약한다. 다음으로 네트워크 구조, 데이터셋 및 학습 방법의 세 가지 측면에서 관련 연구들을 정리하고 성능 비교를 위한 구현 및 실험결과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 저전송률 환경에서 영상의 품질을 향상 시키고 전체 영상의 품질 변화를 감소시키는 프레임 레벨 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 한 GOP에 할당된 비 트량을 버퍼 상태와 전송률뿐만 아니라 각 프레임의 특성에 맞게 적절하게 분배함으로써 전체 영상의 품질을 향상시킨다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 영상 압축 제어를 어렵게 한다. 본 논문에서는 먼저 압축된 영상의 특성을 분석하여 저전송률에 맞는 예측 모델을 제시하고, 이를 이용하여 목표 왜곡 값을 설정하고 목표 왜곡 값에 맞는 비트량을 할당한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
최근 HD 방송의 실현과 함께 HDTV가 빠르게 상용화되면서 고화질 비디오를 더 효율적으로 압축하기 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 최신 표준 비디오 압축 방식인 H.264/AVC에서는 고정 6탭 필터를 사용하여 참조 영상을 보간하고 움직임 예측을 수행하는데, 이의 압축 효율을 향상시키기 위하여 고정 필터를 개선한 비분리 적응형 보간 필터가 개발되었다. 하지만 비분리 적응형 보간 필터는 압축률뿐만 아니라 계산량도 증가하는 단점이 있기 때문에 2차원 필터를 1차원 필터의 연결로 모델링 한 분리 적응형 보간 필터가 개발되었고, 그 결과 압축률은 비슷하게 유지하면서 계산량을 훨씬 줄일 수 있게 되었다. 분리 적응형 보간 필터는 1차원 필터 모델링을 할 때, 수평방향의 필터링 수행 후 수직방향 필터링을 하기 때문에 이를 통해 만들어진 보간 영상은 원 영상의 수평방향에 대한 특성을 더 많이 반영하게 된다. 따라서 수직방향으로 더 높은 주파수 특성을 갖는 영상의 경우에는 효율이 떨어지게 된다. 이를 고려하여 본 논문에서는 영상의 수직방향 주파수 특성을 더 많이 반영할 수 있는 보간 필터를 추가함으로써 영상의 주파수 특성에 따라 보간 필터를 적응적으로 선택하는 향상된 분리 적응형 보간 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘을 이용할 경우 기존의 분리 적응형 보간 필터에 비해 움직임 예측 및 보상이 더 정확하게 이뤄질 수 있으며, 부호화 효율이 향상됨을 확인할 수 있다.
영상의 해상도가 빠른 속도로 증가하기 때문에 계속된 전송 대역폭의 증가에도 불구하고 여전히 효과적인 영상 압축 방법에 대한 연구의 요구가 계속 되고 있다. 이와 같은 요구를 충족하기 위해서 영상의 해상도를 줄인 뒤 압축하여 전송한 뒤에 복원 시에 초해상화 기법을 사용하여 원 해상도로 복원하는 방법에 대한 연구가 제안되었다. 이 방법은 입력 영상의 해상도를 낮추기 때문에 동일한 크기로 압축한다고 할 때, 픽셀 당 비트의 수가 증가되어 영상 압축에서 발생되는 손실을 줄여 복원 영상을 화질을 높일 수 있다. 하지만, 이러한 초해상화를 이용한 비디오 압축 방법의 경우 모든 목표 전송 대역에서 효과적인 것이 아니다. 영상 해상도를 줄이면서 발생되는 손실의 크기와 압축에서 발생되는 손실의 크기를 비교해서 영상 압축에서 발생되는 왜곡이 더 큰 경우에만 기존 압축 성능보다 향상된 결과를 얻을 수 있다. 특히, HEVC의 경우 이전의 표준 압축에 비해 상당히 높은 압축 성능을 가지고 있기 때문에 압축 왜곡이 더 커지는 경우가 상당히 저 대역폭 전송 에서만 생기는 것을 실험적으로 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 다양한 영상에서 HEVC 기반 초해상화를 이용한 비디오 코딩을 적용해보고 효과적으로 적용될 수 있는 목표 대역폭을 측정해보았다.
본 논문은 웨이블릿 변환영역 하에서 칼라 히스토그램과 에너지 벡터를 이용한 컷검출 방법을 제안한다. 기존의 컷 검출 방법들은 대부분 공간영역과 변환영역 각각에 대한 특징을 이용해 컷을 검출하였다. 그러나 본 논문에서는 웨이블릿 변환영역 하에서도 공간영역 특성을 유지하는 LL밴드 상의 칼라 히스토그램과 LH와 HL밴드의 에너지 값을 변환영역 특성으로 함께 고려하였다. 최근 영상 압축 표준에 웨이블릿을 이용한 압축기법이 사용되고 있으므로, 제안한 방법은 웨이블릿 압축 영상에서 압축을 해제할 필요 없이 검출하는데 사용되어질 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 스포츠, 영화 등 5개 분야의 다양한 TV 프로그램에서 약 10,000개의 프레임으로 실험한 결과, Recall에서는 약 90%, Precision에서는 약 94%의 컷 검출 성능을 나타내었다.
네트워크 기술과 멀티미디어 압축 기술이 발달함에 따라 사용자들은 고화질의 멀티미디어 콘텐츠를 무선 환경에서도 끊김 없이 제공 받기를 원하고 있다. 또한, 스마트폰과 스마트패드와 같은 다양한 멀티미디어 장치가 일상생활에서 보편적으로 사용되면서 디바이스 간에 끊김 없는 미디어의 연동을 가능케 하는 N-스크린 서비스가 점차 확산되고 있다. 이러한 시장의 흐름에 발맞춰 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding)는 차세대 동영상 압축 표준 기술인 HEVC (High Efficiency Video Coding)를 바탕으로 공간적 (Spatial), 화질적 (Temporal) 스케일러빌리티 (Scalability)를 제공하는 확장 표준인 SHVC (Scalable HEVC)를 표준화 중에 있다. JCT-VC는 SHVC 부호화 기술들을 평가하기 위하여 SCE (Scalable Core Experiment)를 진행하고 있으며, SHVC 표준은 2014년 6월에 표준화가 완료 될 것으로 예상된다. 본 고에서는 비디오 스케일 러빌리티의 기본 개념 및 SHVC 표준화 과정에서 제안된 주요부호화 기술들과 이슈들을 소개한다.
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 JPEG 알고리즘을 연구하여 허프만코팅 기반의 엔트로피 디코더의 불규칙적인 데이터 입출력타이밍의 효과적인 제어를 통해 Motion JPEG에서 동작 가능한 디코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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