지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음이 영상 내에 포함된다면 잡음으로부터 영상정보를 추정할 수 있는 정확한 파리미터가 없기 때문에 정확한 영역분할을 할 수 없다. 그래서 영역분할 수에 따라 압축률이 결정되는 프랙탈 영상 부호화는 기존의 쿼드트리 영역분할 방법을 이용할 경우 잡음정도에 따라 압축률의 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 잡음 특성에 효과적인 영상정보 파리미터를 추정할 수 있는 box-counting 차원을 이용한 새로운 쿼드트리 영상 영역분할 기법을 제안하고, 그 응용으로 잡음에 강한 프랙탈 영상 부호화에 적용한다. 시험결과를 통해 본 논문에서 제안된 새로운 쿼드트리 방법이 원 영상에 10% 가우샨 백색 잡음이 포함된 상태에서, 영상정보 파라미터 추출 오류 면에서 기존 쿼드트리 방법보다 31.10% 영역분할이 개선되고, 프랙탈 영상 부호화 측면에서 기존 방법보다 38.93% 압축률을 향상됨을 검증하였다.
일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 최근에 휘도 영상 부호화를 위해서 제안된 에지 선 기반의 쿼드트리 영상 압축 기법을 기초로 해서 이를 컬러 영상을 압축하도록 확장하고, 확장된 알고리즘을 C-언어를 사용해서 실제로 구현한 쿼드트리 영상 코덱을 소개한다. 개발된 코덱의 부호율-왜곡 성능과 복원영상의 주관적 화질을 JPEG과 비교할 때, 컬러 영상을 고화질로 부호화하는 경우에 개발된 쿼드트리 코덱의 성능이 특히 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 원격 사용자에게 이미지 전송 시 임의 접근성(Interactive Selection)을 제공하여 사용자가 선호하는 영역을 우선적으로 전송할 수 있도록 하는 점진적 이미지 전송(Progressive Image Transmission) 기법 제안한다. 쿼드트리를 이용하여 간략화 된 이미지를 먼저 인덱스(Index image)로 제공하고 사용자가 선택한 영역만을 전송함으로써 사용자와 실시간 상호작용이 가능하고, 동시에 네트워크 대역폭과 메모리 요구량을 최소화하는 이점을 가진다. 본 연구는 영상처리 분야에서 사용되는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 왜곡정도를 기준으로 쿼드트리를 분할하는 체계적인 방법과 새로운 쿼드트리 압축 기법을 제안하였다. 그 결과, 공간분할을 사용한 기존 알고리즘보다 왜곡대비 압축률을 향상시켰다. 또한, 쿼드트리의 각 노드 접근에 적응 순회(Adaptive Traversal) 방식을 도입하여 기존 고정 순회 방식보다 전송 이미지의 품질 향상에 기여하였으며, 너비 우선 탐색(Breadth First Traversal)과 깊이 우선 탐색(Depth First Traversal)을 결합한 알고리즘으로 이미지의 임의부분 선택권을 제공한 수 있는 기반을 마련하였다. 본 알고리즘은 간단한 연산으로 구성하여 계산 복잡도틀 낮추어 자원 사용을 최소화하고 높은 전송 효율을 지녔기 때문에 모바일 기기에서 실시간으로 활용이 가능하다.
영상의 주파수 정보와 공간 정보를 동시에 제공하는 웨이브렛 변환(Wavelet transform)은 영상압축에 매우 효과적임이 밝혀졌고, 최근 들어 웨이브렛 변환 방법으로 다해상도 분해된 영상에 여러 가지 부호화 알고리즘을 적용하는 것에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는, 웨이브렛 변환으로 다해상도 분해된 적외선 영상에 픽셀간의 상관도와 '0' 정보를 모아 효과적으로 압축할 수 있는 양자화 기법인 쿼드트리 기반 블록 양자화(Quadtree based block quantization)를 적용하여 영상을 압축하는 방법을 제안한파. 웨이브렛 변환된 계수는 스케일간 상잔도가 놀고, 집중도가 높기 때문에 쿼드트리를 적용할 경우 효과적으로 데이터량을 줄일 수 있다. 실험영상으로 256${\times}$256 크기의 8〔bit〕 적외선영상을 이용하고, DCT 압축기법과 제안한 기법을 비교 평가한다.
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.
본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.
본 논문은 영상을 효율적으로 부호화하면서도 자연스러운 압축 영상을 만들어내는 쿼드트리 영상 압축 기법을 제안한다. 제안하는 압축 기법은 유의미한 에지 선을 보존하기 위해서 에지-기반 쿼드트리 분할을 적용하고, 잎 노드 블록 사이의 높은 상관성을 활용하기 위해서 예측부호화 기법을 이용한다. 제안하는 압축 기법이 JPEG에 비해서 부호 효율이 27% 이상 개선됨을 $256\times256$ 휘도영상에 대한 전산실험을 통하여 검증하였다. 제안하는 압축 기법은 JPEG과 같은 고정 블록 부호화 기법에서 나타나곤 하는 압축 영상에서의 파문 현상을 발생시키지 않아서, 보다 자연스러운 압축 영상을 제공할 수 있다.
만화 영상은 대체적으로 단순하면서도 일정한 기울기(Gradation)를 가지는 영역이 많이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 만화 영상의 특징을 고려해서 상보 쿼드트리를 이용한 효율적인 압축방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에서 상위마디의 색상은 하위 마디 중에서 가장 많은 부분을 차지하는 색상이 되며 각각의 마디는 형태 부호와 색상 부호 또는 형태 부호와 기울기 값으로 나타내어진다. 기울기를 가지는 영역이 많이 존재하는 만화 영상에서 제안한 방법은 기존의 다른 압축 방법보다 비트수를 줄일 수 있고, 무손실 점진적 전송도 가능하다.
다양한 정보 중에서 인간에게 가장 큰 영향을 미치는 영상 정보를 디지털 형태로 전송하기 위해서는 압축이 필수적이다. 최근 들어 영상 압축을 위해, 웨이브렛 변환된 영상에 여러 가지 부호화 알고리즘을 적용하는 것에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환된 디지털 영상에 픽셀간의 상관도와 '0' 정보를 모아 효과적으로 압축할 수 있는 양자화 기법인 쿼드트리 기반 블록 양자화를 적용하여 영상을 압축하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 대하여, 실험영상으로 $256{\times}256$ 크기의 8[bit] 흑백 영상을 이용하고, DCT 압축기법과 비교하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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