영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PMVFAST는 움직임 벡터간의 연관성을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어낼 수 있었다. 이 논문에서는 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터에 기초하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터를 예측하는 새로운 예측방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색기법보다도 높은 평균 PSNR을 보여주었다.
본 논문에서는 가변 탕색 영역을 가진 부분 정합 방법을 적용한 새로운 움식임 추정 방법을 제안한다. 거친 움직임을 추정할 때에 탐색 영역을 고정하지 않고 인접 영상간의 차이(FD; frame difference)에 대한 선호 대 잡음 비(PSNR; peak signal-to-noise ratio)를 사용하여 탕색 영역의 크기를 조정한다. 육각형 정합 벙법은 영상 비틀림에서 미세 보정을 위한 방법 중의 하나인데, 이것은 최적의 영상 화질 개선을 가져오지만 계산량이 많은 것이 단점 이다. 제안된 부분 정합 방법은 육각형 정합 방법에 대하여 영상 화질면에서는 구분할 수 없을 정도이면서도 계산량은 약 50% 이하로 줄었다. 움직임 추정 및 보상 방법의 성능은 어파인 변환과 쌍선형 변환, 그리고 제안한 움직임 추정 알고리듬을 함께 사용하여 계산량, 전송해야 될 비트량, 복원 영상의 화질의 3가지 점을 동시에 고려하여 이전의 방법과 비교하였다. 제안된 방법을 사용하여 복원된 영상의 화질은 기존의 블럭 정합 방법과 비교할 때 월등히 우수하고, 육각형 정합 방법과 비교될 만하였다. 또한 계산량과 부호화에 사용된 비트의 양은 블럭 정합 방법과 이미 개발된 육각형 정합 방법같은 영상 비틀림 방법들보다 싱대적으로 많이 감소하였다.
영상 압축 분야에서는 데이터 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 데이터 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용이나 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 고속정합 알고리즘들과 하드웨어 기법들이 개발되었다. 특히 다이아몬드 탐색 기법은 계산량도 줄이고 안정된 복원 영상 화질을 유지하고 있다. 본 논문에서는 기존의 다이아몬드 탐색 기법의 문제점을 개선한 수정된 다이아몬드 탐색 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험에 의하여 제안된 기법은 기존의 다이아몬드 탐색 기법과 비교하여 화질 면에서나 속도 면에서 모두 좋은 결과를 가져왔다.
고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.
디지털 워터마크는 멀티미디어 콘텐츠에 대한 저작권 보호와 인증의 목적으로 최근에 제안되었다. 워터마킹 기술은 공간영역이나 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 알고리즘으로 구성된다. 본 논문에서는 기존의 공간영역의 워터마킹 방법을 보안, 개선하였고, 주변화소의 밝기를 고려하여 워터마크의 정보를 삽입하는 방법을 이용하였다. 실험은 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR을 계산하고, 제안하는 알고리즘으로 삽입된 영상의 화질이 개선됨을 보이고 외부의 공격에도 워터마크가 추출됨을 보인다.
본 논문에서는 네트워크 전송 중에 패킷손실에 의해 열화되는 IPTV 셋탑박스(STB: Set-Top Box) 재생영상의 화질을 모니터링하는 방법인 VR-VQMS(Visual Rhythm based Video Quality Monitoring Scheme)를 제안한다. 제안된 방법은 인코딩된 영상의 비쥬얼리듬(VR) 정보와 STB 재생영상의 비쥬얼리듬 정보를 특징정보로 사용하는 감소기준법 기반의 영상품질 측정 방법이며, 특히 영상품질관리 측면에서 패킷손실에 의한 화질열화를 정량화한 것이다. 화면열화 정도를 측정하기 위해 기존의 PSNR(peak-to-peak signal-to-noise ratio)을 수정한 NPSNR(Networked PSNR)이라는 새로운 품질척도를 정의하고 이를 기반으로 객관적 및 주관적 열화 척도를 정의하였으며, 온라인 VR-VQMS와 오프라인 VR-VQMS 두 가지의 화질열화 모니터링 방식을 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 화질열화가 발생된 시간과 지속시간, 발생횟수, 평균열화량 등에 대한 통계정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 시청자의 주관적 체감화질까지 측정할 수 있으며, VR 정보를 사용하기 때문에 눈으로도 직접 이들을 확인할 수 있다는 장점이 있다. 모의실험 결과를 통하여 VR 정보로 추정한 NPSNR 을 이용하여 계산한 화질열화 척도값이 2D 재생영상에 대해 계산한 화질열화 척도값을 매우 근사적으로 추정하고, 시청자의 주관적 화질까지도 상당히 정확하게 추정함을 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 IPTV 사업에서 개별 고객들의 시청품질을 평가하는 품질관리 솔루션의 일부로 적용가능하며, 복잡한 연산은 품질관리서버가 수행하고, STB는 작고 가벼운 에이전트 프로그램만 탑재하면 되기 때문에 실용성이 뛰어난 장점이 있다.
LR 영상을 이용하는 HR 영상 재구성에서 추정된 움직임 벡터의 오류는 재구성된 영상의 화질을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 움직임 추정과 HR 영상의 추정을 동시에 하는 방법들이 제안되었으나, 블록 정합법과 같은 간단한 방법을 사용하는 경우 추정된 움직임 벡터에는 여전히 오류가 발생한다. 본 논문에서는 정규화된 움직임 추정과 POCS를 이용한 HR 영상 재구성을 동시에 하는 IBR 재구성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 어느 한 화소의 움직임 벡터가 이웃의 움직임 벡터들과 연관성이 있음을 이용하여 블록 정합법에 정규화를 적용하여 움직임 추정이 이루어진다. 제안된 방법을 사용한 실험 결과 종래의 방법에 비하여 움직임 추정이 개선되었으며 이에 따라서 재구성된 고해상도 영상의 화질과 PSNR이 현저히 개선되었다.
본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.
최근 모바일 기기를 위한 카메라 관련 기술이 발전하면서 취득할 수 있는 영상의 화질 또한 크게 향상되고 있다. 그러나, 일상 생활에서 빈번히 발생하는 다양한 실내외 불규칙한 조명 조건 및 저조도 환경은 여전히 영상 화질 저하를 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 심층신경망 기반 영상 화질 개선 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 다양한 최적화 기법을 바탕으로 영상 내 조명 성분을 추정하고, 이를 개선하는 방법들에 대해 간략히 설명한다. 또한, 영상 인식, 객체 검출 등에서 뛰어난 성능을 입증한 합성곱 신경망 구조를 기반으로 영상의 잠재적 특징을 효과적으로 검출한 후 이를 바탕으로 개선된 영상을 생성하는 방법에 대해 설명한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 인공지능 기반 영상 화질 개선의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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