H.264 표준은 공간영역에서의 인트라 예측, 루프필터 등과 같은 새로운 부호화 도구를 사용한다. 이러한 부호화 도구들의 사용으로 인해 H.264 비트스트림은 이전의 부호화 표준들과 비교하여 보다 많은 정보를 가지게 된다. 본 논문은 H.264의 인트라 프레임에서의 공간적 에러은닉 기법에 관한 것으로 H.264 비트스트림 내에 포함되어 있는 인트라블록의 예측모드 정보를 이용하여 손실된 블록을 공간적으로 복원한다. 인트라 블록의 예측모드 정보는 해당 블록내의 에지방향과 상당한 관련이 있기 때문에 인트라 프레임에서의 손실된 매크로블록을 복원하는 데 효과적으로 사용될 수 있다. 제안하는 알고리듬은 먼저 주변의 예측모드정보를 사용하여 손실된 매크로블록의 에지방향을 예측하고, 손실된 블록을 에지영역과 평탄영역으로 구분한다. 이후 에지영역은 에지기반의 방향성 복원기법을 사용하여 복원하며, 평탄영역은 가중평균을 이용한 보간 기법을 사용하여 복원한다. 실험 결과 제안하는 알고리듬은 이전의 방법과 비교하여 적게는 0.35 dB 부터 많게는 5.48 dB까지의 화질 향상을 가져온다.
본 논문에서는 KTA 소프트웨어의 부호화 효율을 향상시키기 위하여 인트라 예측과 인터 예측을 적응적으로 혼합하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 확장된 매크로 블록 내에서 인터 예측 블록들을 먼저 부호화 및 복호화한 후 그 복원값들을 인트라 예측 부호화 과정에서 이용한다. 기존의 인트라 예측 방법에서는 현재 블록의 우측과 하단에 위치한 화소들을 이용하지 못하였으나, 제안 알고리즘에서는 현재 부호화하려는 블록의 상단과 좌측뿐만 아니라 우측 또는 하단의 복호화가 완료된 화소를 이용하여 양방향 인트라 예측을 수행한다. 이를 위해서 양방향 예측 필터를 디자인하였고, 확장 매크로블록 내의 매크로블록들의 적응적인 코딩 순서 정보를 전달하기 위해서 신택스 구조를 수정하였다. 컴퓨터 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존 기술에 비해 압축효율을 향상시키는 것을 알 수 있었다.
조건부대체 알고리즘은 ATSC의 융합형 3DTV 표준인 SC-MMH 시스템의 화질을 개선하는 방법으로서 ATSC에 의해서 표준화되었다. SC-MMH 시스템에서는 양안식 스테레오 영상을 구성하는 기준영상과 부가영상의 해상도 및 부호화 방식이 서로 다르게 정해진다. 3D 영상을 합성하기 위해 해상도가 낮은 부가영상을 확장함에 있어서 조건부대체 알고리즘을 적용하면 약간의 부가 정보를 추가함으로써 3D 영상의 화질이 대폭 개선된다. 이 과정에서 부가 정보는 쿼드트리 구조의 가변 크기 블록 단위로 처리되기 때문에 확장된 부가영상에는 시각적으로 거슬리는 블록화 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SC-MMH 시스템의 수신기 측면에서 조건부대체 알고리즘에 의한 블록화 현상이 발생하는 경우를 분석하고 가변크기의 블록에 사용가능한 디블록킹 필터를 적용함으로써 블록화 현상을 효과적으로 억제할 수 있음을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 고속 특징추출 알고리즘의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블록 유형 분류 알고리즘을 기반으로, 블록 유형 분류 알고리즘 적용 시, 영상 특징 정보가 발생하지 않는 스무스 블록에서 연산을 생략하여 영상 특징 검출에 필요한 연산시간을 감소시킬 수 있다. 200장의 표준 테스트 이미지를 활용해 매크로 블록의 크기를 $64{\times}64$로 나누어 스무스 블록의 발생 빈도를 측정한 결과 전체의 29.5%만큼 발생하는 것을 정량적으로 확인했다. 이 의미는 다양한 영상 정보를 포함하고 있는 표준 테스트 이미지 내에서는 29.5%에 해당하는 만큼 연산의 복잡도를 감소시킬 수 있다는 의미를 나타낸다. 제안된 방법을 케니 윤곽선 검출 알고리즘에 적용하면 이차원 미분 필터, 그라디언트 크기 및 방향 연산, 비최대 억제, 적응형 임계값 연산, 히스테리시스 임계 처리와 같은 총 다섯 단계의 영상처리에 필요한 지연시간을 완전히 제거할 수 있다. 이와 같은 방법으로 다양한 특징 검출 알고리즘에 블록 유형 구분 알고리즘을 적용해, 연산에 필요한 시간을 감소할 수 있을 것을 기대한다.
H.264/AVC의 시간적 오류 은닉을 위한 새로운 경계 정합 방법과 은닉된 영상의 화질 향상을 위한 후처리 방법을 제안한다. 시간적 오류 은닉은 참조 프레임에서 가장 유사한 블록으로 오류가 발생한 블록을 대체시키는 방법이다. 가장 유사한 블록을 찾기 위해 H.264/AVC에서는 오류가 발생한 블록의 바깥 경계의 화소값과 참조블록의 안쪽 경계의 화소값을 단순 비교한다. 그러나 기존의 방법은 좁은 범위의 화소값 만을 비교하므로 부정확한 블록으로 오류 블록을 대체할 확률이 높다. 본 논문에서는 더욱 정확한 블록으로 오류 블록을 대체하기 위하여 참조 블록의 안쪽 경계의 화소값과 바깥 경계의 화소값을 오류 블록의 바깥 경계의 화소값과 비교하고 후보 움직임 벡터의 최솟값과 최댓값을 기준으로 일정 검색 범위내의 추가적인 후보 움직임 벡터를 설정하는 보다 향상된 경계 정합 방법, 그리고 변형된 디블록킹 필터를 통해 오류 없이 복호된 블록과 오류가 은닉된 블록과의 경계를 부드럽게 하는 후처리 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 블록 정합방법보다 최대 약 0.9 dB의 화질 향상을 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 압축 동 영상의 블록화 및 링 현상을 동시에 제거 할 수 있는 저 계산량의 효율적인 필터방식을 제안한다. 인접 화소와의 상관 관계를 고려한 새로운 1차원 정규화 함수를 정의하여 기존의 정규화 복원 방식이 갖고 있던 계산량의 부하 문제를 해결하였다. 제안된 1차원 정규화 함수는 처리하고자 하는 화 소의 두 인접 화소를 이용한 2개의 부가 함수로 구성되어 있으며, 각각의 정규화 매개 변수는 복호화부에서 이용 가능한 매크로 블록의 타입 및 양자화 스텝 크기 등의 부가 정보를 이용하여 예측한다. 더불어, 본 논문에서는 정규화 매개 변수를 룩업 테이블 (look-up table)로 구성할 수 있도록 정규화 매개 변수의 영역을 제한하여 계산량을 더욱 줄일 수 있도록 구성하였다. 제안된 방식의 효율성을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
움직임 보상은 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 움직임 보상을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 여러 동영상 부호화 방식에서 영상프레임은 픽셀의 블록으로 분할된다. 일반적으로 움직임 보상은 이전 프레임으로부터 움직임을 추정하여 현재의 블록을 예측하게 된다. 움직임 보상에 사용되는 화소 정밀도가 높을수록 보다. 좋은 성능을 갖지만 연산량은 증가하게 된다. 본 논문에서는 1/4 화소 정밀도를 지원하는 H.264/AVC 부호화기에 적합한 움직임 보상기의 아키텍처를 연구하였다. 설계된 움직임 보상기는 전치 배열과 휘도 6-tap 필터 3개를 사용하여 높은 하드웨어 이용률을 갖게 하였으며 내부 메모리의 크기를 감소시켰다. VHDL을 사용하여 기술하였으며, Xilinx ISE툴을 사용하여 합성하고, Modelsim_6.1i를 사용하여 검증하였다. 설계된 움직임 보상기는 단지 3개의 6-tap 필터만을 사용하면서 매크로블록 당 640 클럭 사이클에 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 움직임 보상기는 실시간 비디오 처리를 요구하는 분야에 응용 가능할 것으로 사료된다.
현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 위한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 강하게 나타나는 AWGN을 제거하기 위해 블록매칭에 따라 입력화소의 주변에서 비슷한 패턴을 가진 영역을 선별하여 유사성이 높은 화소를 분류한다. 선별된 화소는 로컬 스티어링 커널로 구한 가중치를 적용하여 추정값을 정하며, 센터마스크의 표준편차에 따라 입력화소값을 가감하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR을 사용하여 비교 분석하였다.
고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.
본 논문에서는 3차원 합성영상의 화질 개선을 위하여 깊이영상의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 깊이영상을 부호화할 때 객체의 경계부근에서 왜곡이 발생하게 되는데, 이러한 왜곡은 합성영상의 화질을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 경계 주변만을 필터링하기 위해 에지 맵을 추출하고, 이를 이용하여 객체의 경계를 포함하는 매크로블록에만 제안하는 방법을 적용한다. 여기서 경계주변의 참조 화소의 빈도, 유사성, 거리 등 세 가지 요소를 고려하는 윈도우-기반의 경계 선명화 필터를 적용하여 중앙의 대상 화소를 최적의 화소값으로 대체한다. 제안한 방법은 다시점 비디오 부호화의 참조 소프트웨어인 JMVC 8.3에 디블록킹 필터의 후처리로 구현했다. 기존 방법들과 비교하여 평균 0.49 dB의 화질 개선과 16.58%의 비트율 감소가 있었고, 주관적으로도 개선된 부분을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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