본 논문은 Polynomial 변환을 이용하여 2차원 Discrete Cosine Transform (2D-DCT)의 계산을 1차원 DCT로 변환하여 계산하는 알고리즘을 개발한다. 기존의 일반적인 알고리즘인 row-column이 N×M의 2D-DCT에서 3/2NMlog₂(NM)-2NM+N+M의 합과 1/2NMlog₂(NM)의 곱셈이 필요한데 비하여 본 논문에서 제시한 알고리즘은 3/2NMlog₂M +NMlog₂N-M-N/2+2의 합과 1/2NMlog₂M의 곱셈 수를 필요로 한다. 기존의 polynomial 변환에 의한 2D DCT는 Euler 공식을 적용하였기 때문에 복소 연산이 필요하지만 본 논문에서 제시한 polynomial 변환은 DCT의 modular 규칙을 이용하여 2D DCT를 ID DCT의 합으로 직접 변환하므로 복소 연산이 필요하지 않다. 또한 본 논문에서 제시한 알고리즘은 각 차원에서 데이터 크기가 다른 임의 크기의 2차원 데이터 변환에도 적용할 수 있다.
본 논문에서는 DCT 영역에서의 효과적인 분리 대칭 선형 필터링 방법을 제안한다. 먼저 2차원 분리 선형 필터링을 DCT 영역에서의 1차원 필터링이 연결된 형태로 분해한다. 필터 계수가 대칭적일 때, DCT 영역의 필터링행렬의 특별한 성질을 분석하였다. 이러한 성질을 이용하여 효과적인 DCT 영역에서의 2차원 필터링을 수행한다. 제안된 방법은 이전의 DCT 영역에서의 선형 필터링 방법에 비해서 일반적인 DCT 계수들이 가지고 있는 희소성을 고려할 때, 기존의 방법에 비하여 더 적은 수의 연산을 요구한다. 그리고 제안된 방식은 간단하고 규칙적인 연산 구조로 구성되어 있기 때문에, 효과적인 VLSI 구현에 적합하다.
본 논문은 2차원 Discrete Cosine Transform (2D-DCT)의 계산을 새로운 Polynomial 변환을 통하여 1차원 DCT의 합으로 변환하여 계산하는 알고리즘을 개발한다. 기존의 2차원 계산방법인 row-column 으로는 N×M 크기의 2D-DCT에서 3/2NMlog₂(NM)-2NM+N+M의 합과 1/2NMlog₂(NM)의 곱셈이 필요한데 비하여 본 논문에서 제시한 알고리즘은 3/2NMlog₂M+NMlog₂N-M-N/2+2의 합과 1/2NMlog₂M의 곱셈 수를 필요로 한다. 또한 기존의 polynomial 변환에 의한 2D DCT는 Euler 공식을 적용하였기 때문에 복소 연산이 필요하지만 본 논문에서 제시한 polynomial 변환은 DCT의 modular 규칙을 이용하여 2D DCT를 ID DCT의 합으로 직접 변환하므로 복소 연산이 필요하지 않다.
본 논문에서는 예측오차의 분포와 비트할당표를 이용하여 계산량을 줄이는 방법으로 직접 2차원 WHT를 계산한 다음 상수행렬을 곱함으로써 2차원 DCT 를 계산하는 방법을 제안하였다. 이 2차원 고속 DCT 알고리즘은 곱셈이 마지막 단계에 집중되어 있으며, 따라서 변환계수 중에서 양자화 과정에서 제외되는 변환계수의 수에 비례하여 계산량을 줄일 수 있는 특징이 있다. 계산량 비교를 위하여, 예측오차에 대한 비교할당표에 할당된 DCT계수만을 구하고자 할 때의 계산량을 산출한 결과, 제안한 방식은 변환부호화에 할당된 화소당 평균 비트율이 0.6비트 이하일 때, 기존의 알고리즘 중에서 가장 계산량이 적은 고속 DCT 알고리즘 보다 계산량이 적게 되어, 변환부호화의 계산량 감축에 기여할 수 있음을 확인하였다.
벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 VQ의 문제점인 에지의 열화 문제와 방대한 계산량을 해결하기 위한 새로운 DCT-VQ 방법을 제안한다. 에지 열화를 방지하기 위해 공간 영역에서 VQ를 하지 않고 DCT 변환 영역에서 VQ를 수행한다. DCT는 상관도가 높은 영상 데이타를 비상관화시키고, 적은 수의 계수에 에너지를 집중시키는 특정이 있다. DCT 변환 영역에서,DC 계수는 8비트 균일 스칼라 양자화하고,AC 계수는 에지 성분을 고려하 기 위해 3개 영역으로 구분하여 각 영역을 벡터 양자화한다. VQ의 계산량과 메모리의 절감을 위해 3개 영역의 벡터는 작은 차원($1{\times}7$)으로 구성되며 같은 부호책을 사용한다. 따라서 제안한 방법은 DCT 변환 계수의 고주파 성분올 고려함으로써 에지 성분을 최대한 살렬 수 있고, VQ의 벡터 차원을 줄임에 의해 계산량과 메모리를 크게 감소시킬 수 있다.
물체 단위의 동영상 컨텐츠(contents) 저작 부호화를 가능하게 하는 SA-DCT (Shape-Adaptive Discrete Cosine Transform)는 기존의 블록 DCT와는 달리 수평과 수직 방향의 1차원 변환을 수행하는 순서에 따라 서로 다른 변환 결과를 보인다. 변환 대상 블록의 수평과 수직 방향 중 상관 관계가 크거나 변환시 화소의 이동이 작은 방향으로 먼저 1차원 변환을 수행함으로써 최종 2차원 변환된 계수들의 에너지 분포가 DC 계수를 중심으로 보다 집중화 됨을 알 수 있었다. 본 논문에서는 공간 상관도가 높은 방향으로 먼저 1차원 변환을 적용하므로써 보다 높은 에너지 집중화가 이루어짐을 실험적으로 확인한다. 그리고 1차원 변환 방향 순서를 매 블록별로 적응적으로 결정하기 위하여 두가지 방법을 제안한다. 하나의 방법은 주변 블록과 현재 블록의 DC 값들의 경사도를 이용하는 간접적 방법이며, 또다른 방법은 블록의 2차원 변환 데이터를 부호화하여 발생되는 비트수를 비교하는 직접적 방법이다. 제안 방법들을 MPEG-4 동영상 부호화기에 적용하여 모의 실험한 결과, 제안된 적응적 SA-DCT 방법이 기존의 SA-DCT에 비하여 경계 블록에서 최대 10.87%의 부호화 비트 감소 효과가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 영상의 압축 전송을 위하여 3차원 영상에 대해 3차원 DCT를 수행하고 원 영상과의 비교에 따라 영상의 3차원 블록들을 계층적으로 분할하여 각 블록에 대해 유한상태 벡터 양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 3차원 DCT의 계수 특징을 이용하여 영상을 크기가 큰 배경 블록과 크기가 작은 윤곽선 블록으로 계층적으로 분할하고, 블록 계층분할 정보를 전송한다. 각 계층에 속한 블록들에 대해 따로 부호책을 설계하고 부호 비트 수를 줄이기 위해 유한상태 벡터양자화를 이용하여 부호단어의 인덱스를 계층 분할 정보와 함께 전송한다. Small Lobster와 Head 영상에 대하여 본 알고리듬으로 부호화했을 때 기존의 HFSVQ를 이용한 알고리듬보다는 각각 1.91 dB과 1.47 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
워터마킹 기술 중에 공간 영역을 주파수 영역으로 변환하여 워터마크 신호를 삽입하는 이유는 워터마크를 삭제하려는 악의적인 공격에 대해 살아 남을 수 있고 인간이 삽입되는 워터마크 신호를 쉽게 인지할 수 없는 주파수 대역을 고려할 수 있기 때문이다. 그러나 3차원 데이터의 비정규성(irregularity)으로 인하여 공간영역의 3차원 데이터를 주파수 영역으로 자연스럽게 변환한다는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 3차원 메쉬(mesh) 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 수행하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 3차원 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립을 생성하고, 각 스트립에 속한 꼭지점 좌표들을 각 좌표축에 따라 독립적으로 1차원 DCT 변환한다. 그리고 쉽게 인지되지 않으면서도 불법적인 공격으로부터 워터마크 신호가 살아남기 위해 AC 계수의 중간 주파수 대역에 워터마크 신호를 삽입한다. 마지막으로, 컴퓨터 실험을 통해 제안한 3차원 데이터 워터마킹 방법은 무작위 잡음 첨가 공격이나 Affine 변환, 그리고 MPEG-4 SNHC의 표준 기하 압축에 강인하다는 것을 보였다.
본 논문에서는 vector-radix 2차원 고속 DCT(VR-FCT)를 VLSI 병렬계산하기 위한 효율적인 어레이 알고리듬을 제안하고, 이를 집적회로로 구현하기 위한 회로를 설계하였다. VR-FCT 알고리듬의 버터플라이 연산부분을 2차원 어레이에 매핑하여 이를 병렬 및 파이프라인 처리함을써 VR-FCT 알고리듬의 고속성과 2차원 어레이의 병렬성 및 국부통신 특성을 동시에 이용할 수 있다는 특징을 갖는다. 제안된 구현방식은 RCA 방식과는 달리 transposition 메모리가 필요치 않으며, 2차원 어레이의 구조적인 규칙성, 모듈성 및 국부연결성 등에 의해 회로설계 시간의 단축, 설계검증 및 설계변경등이 용이하여 VLSI 구현에 매우 적합하다. 연산회로는 곱셈기를 사용하기않고 가산기만으로 설계하였으며, 2의 보수연산 대신에 Canonic-Signed Didit(CSD) 코드를 사용함으로써 약 30%의 가산횟수를 줄일 수 있었다. 제안된 방법의 DCT 연산과정을 C언어로 모델링하여 회로의 유한 레지스터 길이에 대한 연산정밀도를 분석하였다. 제안된 어레이 알고리듬의 시간성능은 (N*N) 2차원 DCT에 대해 O(N+Nnzd-log2N)의 시간 복잡도를 갖는다. 시뮬레이션 결과고부터 Nnzp=4이고 50MHz 클럭이 사용되는 경우, (8*8) DCT계산에 약 0.88 sec가 소요괴며, 약 72*10 pixels/sec의 연산성능이 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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