본 논문에서는 MPEG-2 비트열로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-2로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다. 객체 추적 단계는 연속된 프레임 에서 객체를 추적하는 단계로 MPEG-2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다. 실험 결과 MPEG-2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속변환이 가능함을 알 수 있었다.
이동통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서 H.263+와 같이 압축율이 높은 부호화 방법이 사용된다. 저대역폭을 통해 고압축 비디오 비트스트림을 전송할 경우, 패킷이 손실되면 영상의 품질이 심각하게 떨어진다. 본 논문에서는 H.263+ 부호화영상이 전송될 때 손상되는 움직임 벡터의 복원기법을 제안하였다. 본 논문에서는 손실된 블록의 움직임 벡터는 인접한 블록의 움직임 벡터와 높은 상관성을 갖는 다는 사실에 착안하여, 시공간적 오류은닉(Temporal-Spatial Error Concealment) 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 모션벡터를 인접한 블록의 움직임을 클러스터링하여 복원한다. 인접한 블록의 모션벡터는 ALA(Average Linkage Algorithm) 클러스터링 알고리즘에 따라 클러스터링되며, 각 클러스터의 대표값을 계산하여 후보 움직임 벡터 집합을 얻은 다음, 이들 후보의 움직임의 왜곡정도를 계산하여 왜곡이 최소인 움직임 벡터를 선택한다. 제안한 방법으로 복원한 영상의 화질에 대한 객관적, 주관적 평가에서 개선된 결과를 확인하였다.
IS-95와 IMT-2000 시스템에서 사용되고 있는 여러 종류의 길쌈 부호기를 부호율 1/2, 구속장 3인 길쌈 부호기로 한정하여, neural network의 LVQ(Learning Vector Quantization)과 PVSL(Prototype Vector Selecting Logic)을 적용하여 비터비 복호기에서 사용되는 PM(Path Metric)과 BM(Branch Metric) 메모리 수와 산술$.$비교 연산량을 줄임으로써 시스템의 단순화와 순방향 복호를 가능하게 한다. 구속장의 확장성 여부와 관계없이 간단한 응용으로 기존의비터비 복호기에 적용할 수 있는 새로운 비터비 복호기의 구조와 적용 알고리즘을 제시하고, 제시된 비터비 복호기의 합리성을 VHDL 시뮬레이션으로 검증 후, 기존의 복호기와의 성능을 비교 분석한다.
This paper proposes a new motion estimation algorithm which takes into account the rate-distortion relation in encoding motion compensated error images. The proposed algorithm is based on a new block-matching criterion which is the function of not only the mean squared block-matching error but also the code length for the entropy coded motion vector. The proposed algorithm optimizes the trade-off between the bit rate for motion compensated error images and the bit rate for the motion vectors. Simulation results show that in the motion compensated image coding the proposed motion estimator improves the overall performance by 0.5 dB when compared to the motion estimator which uses MSE only.
This paper presents an efficient fast motion estimation algorithm and image segmentation method for low bit-rate coding. First, with region split information, the algorithm splits the image having homogeneous and semantic regions like face and semantic regions in image. Then, in these regions, We find the motion vector using adaptive search window adjustment. Additionally, with this new segment based fast motion estimation, we reduce blocking artifacts by intensively coding our interesting region(face or arm) in input image. The simulation results show the improvement in coding performance and image quality.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권6호
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pp.138-145
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1997
This paper proposes an adaptive algorithm for the quantization step size control of MPEG-2, using the information obtained from the previously encoded picture. Before quantizing the DCT coefficients, the properties of reconstruction error of each macro block (MB) is predicted from the previous frame. For the prediction of the error of current MB, a block with the size of MB in the previous frame are chosen by use of the motion vector. Since the original and reconstructed images of the previous frame are available in the encoder, we can calculate the reconstruction error of this block. This error is considered as the expected error of the current MB if it is quantized with the same step size and bit rate. Comparing the error of the MB with the average of overall MBs, if it is larger than the average, small step size is given for this MB, and vice versa. As a result, the error distribution of the MB is more concentrated to the average, giving low variance and improved image quality. Especially for the low bit application, the proposed algorithm gives much smaller error variance and higher PSNR compared to TM5 (test model 5).
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. H.264/AVC는 가변적인 블록 크기의 움직임 보상을 통해 세밀한 영역의 움직임까지 예측할 수 있어 잔여 영상을 나타내는 정보량을 효과적으로 줄일 수 있다. 복호를 위해서는 각 블록의 움직임 벡터를 전송해야 하는데, 저비트율 환경에서는 움직임 벡터 정보가 전체 비트스트림의 약 40%를 차지한다. 움직임 벡터 정보량을 줄이기 위해 비디오 부호화 전문가 그룹(VCEG)에서는 다양한 움직임 벡터 예측(Motion Vector Competition) 방법을 제안하였다. 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하여 실제 전송해야 할 움직임 벡터 차분값(Motion Vector Difference, MVD)의 크기를 줄이기 때문에 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하기 때문에 선택된 예측 움직임 벡터의 인덱스 정보를 복호기로 전송해야 한다. 이 논문에서는 인덱스 정보를 효율적으로 전송하기 위해 Phased-in 코드를 기반으로 한 새로운 코드워드 표를 제안했다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 동일한 화질에서 평균 약 7.24%의 비트율을 절감할 수 있었고, 동일한 비트율에서는 평균 약 0.36dB의 화질을 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서는 역전파(backpropagationlk)학습 알고리즘에 대체될 수 있는 전방향 학습 알고리즘에 준하는 혼합 인식모형을 구성한다. 본 알고리즘은 Nikhil R. Pal (1993)이 제안한 GLVQ(Generalized Learning Vector Quantization)를 이용하여 패턴을 클러스터링 한 다음 비유사성(dissimilarity)을 가진 패턴끼리 재구성(regrouping) 하여 단순 퍼셉트론(simple perceptron)을 이용하여 group별 학습을 한다. 일반적으로 역전파학습인 학습시간이 많이 소요된다는 단점이 있다[1]. 본 알고리즘의 특징으로 는 feed-forward학습이기 때문에 학습시간이 단축될 뿐만 아니라 전체 패턴을 그룹별 로 나누어 학습을 하기 때문에 인식률도 향상 시킬 수 있다. 본 알고리즘에 적용한 데 이타는 250개의 ASCII코드를 16$\times$8격자에 정규화시킨 비트 패턴(bit pattern)을 이용 하였다. 실험결과 250개의 패턴을 10개의 클러스터로 나누어 학습을 시켰을 때 각 클 러스터별 평균반복횟수 94.7회만에 250개의 ASCII코드를 100% 인식할 수 있었다.
반화소 단위 움직임 추정(half pixel accuracy motion estimation, HPAME)과 블록 분류(block classification)를 이용한 계층적 고속 움직임 추정 알고리듬을 제안하였다 제안한 알고리듬은 기존의 MRME(multi-resolution motion estimation)알고리듬보다 우수한 화질을 유지하면서 계산량 및 비트량을 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 알고리듬에서는 다해상도 영상에 대한 움직임 추정 시 고주파 부대역의 움직임 추정에 기준 움직임으로 사용되는 기저대역의 움직임 벡터를 정확하게 추정하기 위하여 HPAME을 행한다. 그리고 고주파 부대역에서는 기저대역에서의 HPAME로 인한 계산량 및 비트량의 증가를 보상하기 위하여 움직임 추정이 필요한 블록들에 대하여서만 선별적으로 미소 움직임을 추정한다. 이때 고주파 부대역에서의 미소 움직임 추정의 수행 여부는 대응되는 기저대역 블록의 움직임 벡터 특성과 블록 분류에 따른 클래스 정보를 이용하여 결정한다 제안한 알고리듬의 성능은 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 확인하였다.
In this paper, we propose an algorithm which segments hierarchically blocks of image using discrete cosine transform(DCT) and execute finite-state vector quantization (FSVQ) for each block. Using DCT coefficient feature, image is segmented hierarchically to large smooth block and small edge block, then the block hierarchy informations are transmitted. The codebooks are respectively constructed for each hierarchical blocks, the encoder transmits codeword index using FSVQ for reducing encoded bit with hierarchical segmentation. Compared with side match VQ(SMVQ) and hierarchical FSVQ(HFSVQ) algorithm, about Zelda and Boat image, the new algorithm shows better picture quality with 1.97dB and 2.85 dB difference as to SMVQ, 1.78dB and 1.85dB diffences as to HFSVQ respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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