본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 베이직 유닛 레벨 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 한 프레임에 할당된 목표 비트량과 일치하는 결과 비트율을 생성하기 위해 한 프레임에 할당된 비트량을 각 베이직 유닛에 적절하게 분배하였고 목표치와 결과치의 차이를 다음 프레임에 반영하여 트래픽이 목표치에 수렴할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트를 생성하며 동시에 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
멀티미디어 동영상의 부호화 알고리즘은 기본적으로 손실 부호화(lossy coding)이기 때문에 압축된 동영상에는 불가피하게 화질의 열화가 포함된다. 압축의 정도가 심하지 않거나 압축을 하더라도 영상이 단순하고 움직임이 적은 경우에는 이러한 열화의 영향이 인간의 눈에는 보이지 않지만, 압축률이 너무 높거나 원본 영상에 포함된 움직임이 복잡하거나 공간적으로 세밀한 영역이 많은 경우에는 손실이 심하여 시각적으로 거슬리는 다양한 잡음이 발생한다. 화면 떨림(flickering)은 시간 영역에서의 대표적인 부호화 잡음으로서 프레임율(frame rate)이 너무 낮은 경우에 움직임이 자연스럽지 않고 불연속적으로 튀거나 부호화 비트율(bit rate)을 제어하기 위해서 양자화 파라미터를 변동하는 과정에서 연속되는 프레임들의 화질에 차이를 보이면서 나타나는 현상이다. 본 논문에서는 DMB 환경에서 사용되는 주기적으로 I 프레임이 삽입되는 GOP(Group of Picture) 구조에서 화면 떨림 현상의 원인을 파악하고 멀티미디어 동영상의 시공간적 특성에 따라 특징적으로 나타나는 화면 떨림 현상을 분석한다. 실험 영상으로서 시공간적으로 다양한 특성을 보이며 H.264/AVC방식으로 부호화된 10개의 동영상을 선택하였으며, 양자화 파라미터를 낮은 화질의 영상에서부터 높은 화질의 영상까지 변화시키면서 화면 떨림 현상의 존재 여부 및 정도를 살펴보았다. 실험의 결과로 화면 떨림 현상은 영상의 화질이 너무 좋거나 너무 나쁘지 않은 중간 영역에서 중요하게 고려해야 할 부호화 잡음이며, 프레임 내의 세밀함의 정도, 움직임의 정도, 객체의 크기, 카메라의 움직임 등에 영향을 받음을 알 수 있다.
비디오 신호에서 움직임 보상 보간 기술은 다양한 응용 분야를 갖는다. 프레임율 증가 변환이나 분산 비디오 부호화 기술에서는 효과적인 움직임 보상 보간 알고리즘을 필요로 한다. 이러한 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임에 대한 효과적인 후처리 기술을 통하여 화질을 개선하거나 또는 가상 채널 잡음을 줄임으로써 채널 전송 비트율을 줄이기 위해 각 블록 단위의 신뢰도 측정이 요구된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 블록에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록 기반의 신뢰도 평가방법을 제안한다. 제안한 방법은 현재 보간 프레임의 시간적 정합척도를 조사하고, 이 결과를 시간적 통계특성 뿐만 아니라, 공간적 통계특성을 조사하는 방법으로 설계된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 단순한 시간적 정합 비용에 의한 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
일반적으로 동영상 트랜스코딩 기술에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위해, 입력 비트열로부터 매크로블록 종류와 움직임 벡터, DCT 계수 등의 중간 데이터를 추출하여 사용한다. 본 논문에서는 프레임 내에서 매크로블록의 중요도를 이용한 새로운 인트라 매크로블록 업데이트 방법을 제안한다. 매크로블록의 중요도는 입력 비트열을 복호화하는 과정에서 얻어지는 움직임벡터에 의해 계산한다. 참조 프레임 내의 매크로블록의 참조율은 현재 복호화하는 프레임의 움직임 벡터에 의해서 계산이 가능하며, 참조율이 놀은 매크로블록은 다음 프레임과 그 이후 프레임에 영향력이 놀다 제안한 기법을 통해, 전송 오류에 대해 강인하고 더 우수한 화질을 나타내는 동영상 비트열을 얻을 수 있다.
본 논문에서 제안한 방법은 DCT 임베이디드 동영상 부호화기를 사용하여 부호화기의 레이트 디스토션 성능과 기존 프레임과 예측 프레임간의 의존성을 이용한 디스토션이 일정한 효율적인 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 다양한 표준 동영상에 대해 컴퓨터 모의 실험을 수행하고 기존 방법과의 비교를 통해 제안방법의 유효성을 검증하고 제안된 알고리즘의 부호화 효율을 확인했다.
본 논문에서는 MPEG-4부호화기에서 인트라 프레임의 양자화 레벨을 구하는 방법을 제안한다. 인트라 프레임은 GOP 내에서 참조 프레임으로써 다른 프레임에 계속 전파되므로 이 프레임의 성능에 의해 전체 GOP의 성능이 크게 영향을 받을 만큼 중요한 부분이다. 본 논문에서는 인트라 프레임 의 양자화 레벨을 효과적으로 구할 수 있도록 할당된 비트 수와 입력되는 영상의 복잡도, 그리고 GOP의 구조를 이용하는 방법을 제안한다 실험 결과에서는 기존의 방법들이 고정된 값을 사용하여 효율이 저하되거나 영상의 특성에 따라 상이한 성능을 보이는데 비하여 본 논문의 방법은 다양한 영상에 대하여 안정된 결과를 보였다. 제안한 방법을 MPEG-4검증모델에서 선택한 Q2 알고리듬과 비교할 때 영상의 특성에 따라 조금씩의 차이는 있지만 높은 비트 율에서 최대 3.49dB 정도의 높은 이득을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용하는 움직임 보상 프레임 보간(motion compensated frame interpolation, MCFI)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 MCFI 방법에서는 고정된 크기의 프레임과 블록에서 움직임 벡터(motion vector, MV)를 이용하여 두 프레임 사이의 프레임 영상을 추정한다. 그러나 이와 같은 방법은, 큰다양한 방향으로 움직이는 물체들의 MV 나 큰 움직임을 추정하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 크기와 정합 영역이 가변적으로 적용될 수 있는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용한 프레임 보간 기법(pyramid structure and quadtree motion compensated frame interpolation, PQ-MCFI)를 제안한다. 제안하는 기법은 물체들이 빠르게 움직이는 장면과 다양한 방향으로 움직이는 장면에서 이전의 기법에 비해서 높은 PSNR 을 보이며, 실제 인간의 시각적인 측면에서는 더욱 정밀한 결과를 보인다.
동영상에서 음란정보와 같은 유해정보를 판별하기 위해서는 대표프레임을 효율적으로 선정할 수 있어야 한다. 이를 위해 사용될 수 있는 기존의 대표프레임 선정 기법은 대부분이 장면전환을 중심으로 이루어진다. 이러한 기법은 연속된 변화특성을 가지는 유해 동영상의 경우에는 불필요한 대표프레임으로 인해 전체적인 판별효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 판별시스템의 입력이 되는 대표프레임을 프레임간 변화특성을 이용하여 선정하는 기법을 제안한다. 이 기법의 실험을 위해서 기존의 판별시스템에 제안된 기법으로 선정된 대표프레임을 투입한 경우에 90% 이상이 유해하다고 판별하여 입력의 적합성이 입증되었으며, 선정된 대표프레임의 수도 I-프레임에 비해 68%의 감소율을 보여 시간적 효율성도 입증되었다. 그러므로 본 기법은 효율적인 유해성 판별시스템을 가능하게 하여, 건전한 동영상 정보의 유통에 효과적으로 기여할 수 있다.
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.
본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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