웨이블릿 축소 기법으로 영상신호의 잡음을 제거할 때, 웨이블릿 계수들이 상관관계를 갖는 경우 잡음제거 효과가 저하된다. 멀티웨이블릿 변환된 계수 들은 사전 필터의 영향으로 상관관계를 갖게 된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 V Sterela에 의해 Universal 경계 값 적용을 위한 사전 필터를 새로 설계하거나 가중 값을 적용하는 기법이 제시되었다. 본 논문에서는 멀티웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 축소 기법의 잡음제거 효과를 향상시키기 위해, 대역의 계수를 추정된 잡음편차로 나누는 계수 정규화기법을 Universal, SURE 및 GCV 경계 값에 적용하여 잡음을 제거하는 시도를 하였다. 각 경계 값들에 대한 PSNR을 비교하여 이 기법의 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는, 이산 웨이블릿 변환(DWT: discrete wavelet transform)에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 알고리즘으로써, PZTACC 방법을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 작용하여 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 partitioning, Zero-Tree aggregation, 조건적 코딩의 개념들을 기초로 하는 프리코딩 기법의 새로운 구조를 소개한다. 복원된 비디오의 주관적인 성능은 일반적으로 MPEG4의 VM 구현으로부터 획득된 성능(1.5 dB PSNR 이상)보다 우수하다. 게다가, 인트라프레임모드에 제한되어 있을 때, 제안된 코딩 알고리즘은 정지영상 압축에 대하여 최고로 보고되는 결과를 산출한다.
웨이블릿 화상 코딩 기법은 자연적으로 레이어드된 비트스트림을 생성해 내기 때문에, 주파수 제한적인 채널 상황에서 에러에 강한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 Progressive Image Coder의 성능을 비교하고 평가하는 새로운 기법인 시각적 엔트로피를 이용해, 웨이블릿 영역에서 시각적인 가중치를 이용해 정량화하려고 한다. 이 시각적인 가중치는 주파수 영역과 공간 영역에서, 인간의 시각 체계(HVS, human visual system)에 기반 하여 만들어진 것으로, 웨이블릿 계수들의 코딩 순서를 결정하는 기준으로 사용되고, 이렇게 해서 시각적인 화질을 개선할 수가 있다. 정규화된 채널 용량이 0.3일 때, 전송 이득은 시각적 엔트로피로 측정해 보았을 때 23% 이상 얻을 수 있다.
움직임 보상을 고려한 3차원 웨이블릿 변환은 공간적, 시간적인 상관관계에 중복된 정보를 효과적으로 제거한다. 그러나 웨이블릿 방식으로 압축된 영상이라 하더라도 압축률이 높은 경우 고주파 서브밴드의 변환계수가 상당수 손실되어 압축복원 시에 링 현상과 같은 왜곡이 생긴다. 본 논문에서는 이러한 3차원 웨이블릿의 압축왜곡을 줄이기 위하여 적응적 반복 복원 기법을 사용하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 적응적 기법에서는 에지의 방향에 따라 서로 다른 고역통과필터를 정칙화 복원에 사용하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)을 이용한 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 DWT 수행 시 수반되는 다운 샘플링 과정을 수행하지 않음으로써 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역(sub-band)들을 생성하고, 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse Discrete Wavelet Transform : Inverse DWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이중 선형 보간법(bilinear interpolation)에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들에 비해 처리시간도 줄어드는 것을 확인하였다.
웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 저비트율 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 제안한 논문에서는 웨이블릿 계수의 차이를 기반으로 한 중요 블록(significant block : SB) 정보를 사용하여 움직임이 존재하는 블록에 대해 선택적으로 움직임 예측함으로써 움직임 벡터의 수가 증가하는 MRME(multiresolution motion estimation)의 단점을 보완할 수 있었다. 또한 웨이블릿 변환의 특성 중 하나인 해상도 분할 특성을 이용하여 quarter-band까지 움직임을 예측하게 되고, 이에 대한 보간작업으로 영상을 재구성한다. 선택적 움직임 추정과 움직임 보상된 quarter-band의 보간작업을 통해 고주파 부대역에서 존재할 수 있는 예측 오차를 줄일 수 있었으며, 동시에 계산량도 감소시킬 수 있었다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 70% 이상의 계산량을 감소시킬 수 있었으며, 영상의 화질 면에서도 0.1 ∼ 1.2dB 정도 향상되어 거의 대등한 PSNR을 유지하는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 영상에 불필요한 잡음과 블록현상을 동시에 제거할 수 있는 웨이블릿 기반 영상개선 기법을 제안하고자 한다 최적의 경계선 검출을 위하여 설계된 프레임 구조의 웨이블릿이 이용되었다 보 논문에서 제안된 기법은 립쉬츠 정규도 공간적 상관도 그리고 몇 개의 중요한 이론적 가정에 근거하고 있다 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있는 여덟가지 영상을 가지고 수행된 모의실험 결과 제안된 영상개서 기법은 공간적 평균 필터 가우시안 필터 미디안 필터 위너 필터 그리고 최근에 제시된 다른 웨이블릿 기반 필터들 보다 잡음제거 성능이 PSNR 및 사람의 시각적인 측면 모두에서 우수함을 입증할 수 있었으며 블록현상제거의 성능은 기존 방법과 대등 한 결과를 보여주었다.
일반적인 동영상 압축 부호화 방법에서 시간적 중복 정보를 줄이기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 웨이블릿 변환을 이용한 동영상 압축 부호화 기법 중에는 기존의 공간 영역에서의 움직임을 예측하는 대신에 웨이블릿 변환 영역에서 움직임을 예측하기도 한다. 이러한 방법은 움직임 예측 시간을 줄이는 장점이 있지만, 웨이블릿 변환에서 추림(Desimation)하는 과정에서 천이-변동 문제 (Shift-Variant Problem)를 일으켜 좋지 않은 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서의 다중 해상도 움직임 예측에서 천이-변동 문제를 해결하기 위한 새로운 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 제안한다. 제안된 방법은, 기존의 공간 영역에서의 블록 정합 방법과 비교하여, 더 높은 화질을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에도 개선된 결과를 보인다.
본 논문은 웨이블릿 패킷과 노이즈 분산에 의한 영상의 복원에 관한 연구이다. 영상을 노이즈제거 하기 위해 웨이블릿 패킷변환하고 임계값 설정은 노이즈의 분산에 기반한 절대평균값을 적용하였다. 실험결과 단순 웨이블릿 변환을 적용한 영상복원 결과보다 10%, 웨이블릿 패킷 기반의 노이즈 제거 기법보다 5% 이상 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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