웨이블렛 변환을 이용한 영상 압축의 방법에 있어서 최근 우수한 압축 성능을 보이는 비트 평면 부호화 방법이 많이 발전되어 왔다. 본 논문에서는 블록 기반 제로트리와 사진나무구조를 이용하여 비트 평면을 효율적으로 부호화함으로써 우수한 압축 성능을 보이는 부호기를 제안한다. 블록 기반 제로트리는 주파수 대역에 걸쳐 상관성을 보이며 존재하는 중요하지 않은 계수를 효과적으로 부호화하며, 사진나무구조는 블록 안에 있는 중요한 계수를 찾아내어 부호화한다. 제안하는 부호기의 성능은 기존의 우수한 비트 평면 부호기에 필적하는 성능을 보이며, 특히 낮은 피라미드 레벨과 저비트율에서의 성능이 더 우수함을 보인다.
새로운 변환 방식으로 최근 많이 사용하고 있는 웨이블릿 변환은 영상을 시간(위치정보)와 주파수 공간(주파수 정보)에서 동시에 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리 분호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 영상 계수를 선별하여 약속된 우선 순위대로 부호화함으로서 매입 파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 압축율이 큰 경우 제로 트리 부호화 과정 중 불확실 구간에서 발생하는 오차를 측정하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 참조함으로서 결과의 향상을 보이고자 하였다. 오차 교정은 제로트리 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한 성분을 살리는데 효과적이었다. JPEG과 DCT기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성분을 보일 뿐 아니라 고압축 복원시 발생하는 DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
제로트리 부호화 알고리즘 중 효율적이며 잘 알려진 SPIHT는 높은 메모리 요구로 인해 하드웨어 구현에 큰 어려움을 가지고 있다. 이 논문에서는 저 메모리 사용과 빠른 제로트리 부호화 알고리즘을 제안한다. 메모리를 줄이고 빠른 코딩을 위한 방법으로 다음 3가지를 사용한다. 첫 번째, 리프팅을 이용한 웨이블릿 변환은 기존의 필터뱅크 방식의 변환보다 저 메모리와 계산량의 감소를 가진다. 두 번째, 웨이블릿 변환된 계수들은 블럭으로 나누어져 각각 코딩된다. 여기서 블록은 제로트리 구조가 유지되는 STB(spatial tree-based block)이다. 세 번째, Wheeler 와 Pearlman이 제안한 NLS (no list SPIHT)를 이용한 부호화이다. NLS는 효율성에서 SPIHT와 거의 같으며 작고 고정된 메모리와 빠른 부호화 속도를 보여준다.
동영상 부호화를 위한 새로운 방법으로 DCT 기반의 임베디드 제로트리 부호화와 연속되는 프레임에서의 최적 비트 배분을 위한 기법을 제안한다. 국제 표준화된 기존 부호화 알고리즘의 구조를 충분히 이용하면서 부호화 효율을 개선시키기 위해, 움직임 검출 및 보상과 DCT 복합 영상 부호화 구조 기반의 임베디드 제로트리 부호화 기법을 적용한다. 이를 위해 먼저, DCT 변환 계수를 복호 영상에 미치는 중요도에 따라 트리 구조로 재배치한 후, 임베디드 제로트리 부호화 알고리즘을 수정해서 적용한다. 이때, 주어진 전체 비트율에 대해, 연속되는 각 프레임에 최적의 비트가 배분되도록 해서 최상의 복호 영상을 얻기 위한 최적 비트율 제어기법을 제안한다. 또한, 각 프레임의 비트율 및 부호화 오차를 균일하게 제어해서 각 프레임마다 균일한 품질의 영상이 얻어지도록 한다. 제안 알고리즘의 객관적인 성능을 평가하기 위해 다양한 테스트 영상에 대해, 모의실험 결과를 제시하고, 그 성능의 우수성을 입증한다.
SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)는 제로트리 알고리즘 중 효율적이며 잘 알려져 있다. 그러나 높은 메모리 요구로 인해 하드웨어 구현에 큰 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 저 메모리 사용과 빠른 제로트리 부호화 알고리즘을 제안한다. 메모리를 줄이고 빠른 코딩을 위한 방법으로 다음 3가지를 제안한다. 첫 번째, 리프팅(lifting)을 이용한 웨이블릿(wavelet) 변환은 기존의 필터뱅크 방식의 변환보다 저 메모리와 계산량의 감소를 가진다. 두 번째 방법은 웨이블릿 계수들을 블록으로 나누어 각각 부호화 한다. 여기서 블록은 제로트리 구조가 유지되는 STB(spatial tree-based block)이다. 마지막으로 Wheeler와 Pearlmandl 제안한 NLS(no list SPIHT)를 이용한 부호화이다. NLS의 효율성은 SPIHT와 거의 같으며 작고 고정된 메모리와 빠른 부호화 속도를 보여준다.
본 논문에서는 정확한 비트 제어가 가능한 I-frame의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 기존 H.263+의 DCT 계수들을 트리 구조로 재구성하여 각 계수에 대해 임베이드 제로트리 부호화 알고리즘을 적용시켜 부호화함으로써 코딩 효율을 향상시킴과 동시에 비트 율의 제어가 용이하도록 한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 표준 동영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 제안 방법은 기존의 부호화 방법에 비해 비트 제어가 용이하고 부호화 성능이 개선됨을 확인했다.
본 논문에서는 Haar Wavelet Transform(HWT)에 기반한 EZW 알고리즘을 적용하여 효율성 있는 영상 압축방법을 제시하였다. 제안된 Haar-EZW 알고리즘은 입력 영상을 자기유사성이 있는 상관관계를 사용한 HWT 계수를 이용하여 제로트리 부호화하는 코딩방법이다. HWT 계수가 임계값보다 크면 POS로 부호화되고, 임계값보다 작다면 NEG로 부호화된다. HWT 계수가 제로트리의 제곱근보다 크다면 ZTR로 부호화되고, HWT 계수가 임계값보다 적고 제로트리의 제곱근이 아니라면 IZ로 부호화된다. 모든 HWT 계수가 완전하게 부호화돨 때까지 이 프로세스는 반복된다. 본 논문에서는 제안된 Haar-EZW 알고리즘을 Daubechies, Antonini와 비교하였다. 그 결과로 Haar-EZW 알고리즘의 PSNR이 Daubechies, Antonini보다 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 오류에 강인한 영상 압축 기법을 제안하였다. 공간·주파수 영역에서 웨이블릿 계수들의 통계적 특성, 에너지 특성, 방향 특성을 이용한 제로트리 기법은 높은 압축 성능을 나타낸다. 하지만, 제로트리 부호와 기법은 부호에 따른 부호화 되는 계수의 수가 다르기 때문에 오류에 민감하게 반응하여 한 개의 오류가 전체 영상에 확산되어 영향을 미치게 된다. 제안 알고리듬에서는 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees) 알고리듬을 이용한 제로트리 기법으로 영상을 부호화한다. 그리고 부호화 계수들을 부밴드간 상관도를 이용하여 비트열을 다수의 블록으로 분리하고 비트 재구성 알고리듬을 이용하여 같은 크기의 블록으로 만든다. 이 과정으로 효율적인 비트 할당과 오류의 전파를 해당 블록으로 제한하여 오류가 없거나 적은 환경에서는 제로트리 압축 기법과 유사한 성능을 보이며 오류가 많은 환경에서는 제로트리 압축 기법 및 기존의 오류에 강인한 압축보다 더 효율적으로 부호화 할 수 있다.
웨이블릿 변환은 영상을 위치 정보와 주파수 정보를 가지고 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 웨이블릿 변환된 2-D 영상은 인간의 시각 체계(Human Visual System)에 적정한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 성분은 정확하게 부호화하고 다른 성분은 적절한 정보의 손실을 적용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리(zerotree) 부호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 계수를 선별하여 약속된 우선 순서대로 부호화함으로써 매입파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 Shspiro 가 제안한 EZW(embedded Zerotree wavelets) 알고리즘을 개선하여 화소 단위가 아닌 블록 단위로 부호화 함으로서 좀더 나은 성능을 가진 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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