멀티미디어 장치와 사용자의 욕구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 욕구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 업샘플링 방법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 업샘플링 방법은 주파수 도메인의 업샘플링에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질이 좋고 주관적인 화질 측면에서 상대적으로 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법을 블록의 특성에 따라 적응적으로 업샘플링 방법을 선택하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 객관적 성능 뿐 아니라 주관적 성능까지도 향상 시킬 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 PSNR 측면에서 0.87dB~1.15dB 증가하고, 주관적 화질도 향상됨을 알 수 있다.
영상의 화질을 향상시키기 위한 다양한 방법이 제안되어 왔는데 DCT 영역에서 영상의 화질을 향상시키는 방법은 각 블록별 특성을 효율적으로 이용할 수 있고 JPEG, MPEG 등 표준 압축 기법으로 압축된 영상에 적용이 용이한 장점이 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 contrast measure를 이용한 화질 향상 기법에서 발생할 수 있는 blocking effect를 크게 감소시키는 lapped transform 영역의 화질 향상 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해서 제안하는 기법이 영상의 contrast를 향상시키면서 blocking effect를 크게 감소시키는 것을 보인다.
본 논문에서는 MPEG-D 오디오 서브그룹에서 진행 중인 Unified Speech and Audio Coding (USAC) 표준의 Linear Prediction Domain (LPD) 복호화기 모듈을 고정소수점 알고리즘으로 제안한다. USAC 부호화기는 두 개의 최신 음성-오디오 부호화기가 융합된 형태로, 음성 및 오디오 신호에 대하여 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. USAC의 표준 완료와 본격적인 서비스화에 앞서서 USAC LPD 복호화기의 구조적인 특성을 분석하고, Digital Signal Processor (DSP)구현을 위한 LPD 복호화기의 고정소수점 알고리즘을 구축하는 동시에 모듈의 복잡도를 측정하고자 한다. 또한 고정소수점 알고리즘으로 구현된 LPD 복호화기와 기존의 부동소수점 복호화기의 성능을 비교하고, LPD 복호화기의 두 가지 부호화 모드에 따른 복잡도 이슈를 다루도록 한다.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.5-9
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1998
In this paper, we propose an error-resilient transmission technique for the H.263 video data stream over wireless networks. The proposed algorithm employs bit rearrangement hierarchically, providing the robust and exact synchronization against the bit errors, without requiring extra redundant information. In addition, we propose the recovery algorithm for the lost or erroneous motion vectors. We implement the encoder and decoder, based on the H.263 standard, and evaluate the proposed algorithm through intensive computer simulation. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields good image quality, in spite of the channel errors, and prevents the error propagation both in the spatial and the temporal domain efficiently.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 여러 개의 부채널을 사용함으로써 다중 경로에 강한 성능을 보인다. 하지만 인접 심볼 사이에 보호구간 사용으로 인하여 전송 효율상의 손실을 보게 된다. 본 논문에서는 BER 성능이 유지될 수 있는 상태에서 보호구간을 줄일 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 일반적으로 사용되는 주파수 영역의 등화와 병행하여 시간 영역 등화기를 사용하여 전송 효율을 향상시킨다. 시간 영역 등화기로는 신경망 결정 궤환 등화기를 적용하여 BER 성능이 유지될 수 있는 상태에서 보호구간을 최고 30%를 줄일 수 있음과 동시에 충분한 보호구간을 사용하는 경우에도 시간 영역 등화기를 사용하지 않는 경우보다 나은 BER 성능을 나타냄을 보인다.
데이터에 삽입되어 있는 워터마크를 제거하려는 공격기법이 점차 발전되면서 여러 가지 워터마킹 알고리즘이 등장하게 된다. 보통 워터마크를 제거하기 위해서는 워터마크 신호의 동기를 제거하는 동기-제거(De-Syncronization) 공격 방법을 이용한다. 이런 공격에 대처하기 위한 워터마킹 방법으로는 세 가지로 분류할 수 있는데, 공격에 영향을 받지 않는 영역(invariant domain)에 워터마크를 삽입하는 방법, 템플릿(template)을 이용한 방법, 자기 참조(self-reference)를 이용한 기법 등이 있다. 본 논문에서는 공간 영역에서의 자기 참조 워터마킹 방법을 소개하고, 이에 적합한 메시지를 삽입하고 검출하는 방법에 대해 제안한다. 삽입하려는 메시지와 Reed-solomon Code를 이용하여 만든 부가적인 정보를 QOS(Quasi-orthogonal sequences)방법과 DSSS를 이용하여 만든 다음 키 값을 이용하여 뒤섞으면 워터마킹 블록을 자기 참조 워터마킹 방법으로 영상에 삽입하게 된다. 그 결과 일반적 필터링 공격에는 95% 이상 검출됐고, JPEG 압축 파라미터 60에서도 97% 이상 검출되었다.
영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화 된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화 된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화 된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화 된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
본 논문에서는 사용자 및 디바이스 기반의 도메인을 구현하고, 그 관리 방법에 대해서 논의하였다. 도메인 구성에 사용자와 디바이스를 동시에 포함시킨 것과 각 사용자가 사용할 수 있는 디바이스들을 정의할 수 있고, 반대로 디바이스를 사용할 수 있는 사용자를 한정 정의할 수 있다는 것이 특징이다. 본 논문에서 제안하는 사용자 및 디바이스 기반의 도메인을 적용하면, 사용자와 디바이스를 기반으로 서브 도메인을 구성하여 라이센스를 발급할 수 있기 때문에 폭 넓은 라이센스 정책을 수립할 수 있다.
본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.
워터마킹 알고리즘은 강인성과 비가시성을 동시에 만족해야 하고, 이를 위해서는 가장 적합한 데이터에 워터마크를 삽입해야 한다. 본 논문에서는 디지털 홀로그램을 위한 워터마킹 알고리즘의 개발을 위해 복원영역(프레넬 변환)에 대한 특성을 분석하였다. 이를 기반으로 복원영역에서는 프레넬 변환을 수행한 후 얻어지는 실수부와 허수부 데이터를 이용해 절대값 영상을 생성하고, 여기서 워터마크 삽입을 위한 좌표를 선정한 후 실수부와 허수부에 워터마크를 삽입하였다. 실험결과 제안한 워터마킹 알고리즘은 강인성과 비가시성을 충분히 만족하여 디지털 홀로그램을 위한 적절한 워터마킹 기술임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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