유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
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.
DV(Digital Video) 영상 압축 방식에서 MPEG-2로 변환할 때 처리단계를 줄이기 위하여 DCT 영역에서 변환하였다. DV 방식의 색차신호 포맷인 4:1:1에서 4:2:2로 변환하고, 2-4-8 DCT 모드를 변환할 때 행렬을 이용하여 변환함으로써 중간과정을 줄였으며, DCT 영역에서 MPEG-2의 율 제어를 구현하였다. DV에서 만든 DCT 계수를 이용하여, 단계적으로 움직임 추정을 함으로써 전역탐색 블록 매칭 방식보다 처리 속도를 개선하였다.
대부분의 유사 시퀀스 매칭 방법은 다차원 색인을 사용한 검색 속도의 향상을 위해, 많은 수의 고차원 시퀀스를 저차윈 변환한 후 이들 변환된 시퀀스들을 포함하는 저차원 MBR을 구성한다. 본 논문에서는 고차원 MBR자체를 직접 저차원 MBR로 변환하는 정형적인 방법을 제안하고, 이를 사용하면 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 이를 위해, 우선 변환의 MBR-safe 개념을 정형적으로 제안한다. 어떤 변환이 MBR-safe하다 함은 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함함을 의미한다. 다음으로, 기존 저차원 변환 중에서 가장 널리 사용되는 DFT와 DCT에 대해 각각 MBR-safe 변환을 제안한다. 먼저, 기존 DFT와 DCT가 MBR-safe하지 않음을 보이고, DFT와 DCT를 확장한 mbrDFT와 mbrDCT를 각각 정의한다. 그리고, 이들 mbrDFT와 mbrDCT가 MBR-safe함을 정형적으로 증명한다. 또한, mbrDFT(흑은 mbrDCT)가 고차원 MBR을 저차원 MBR로 직접 변환하는 DFT(혹은 DCT) 기반의 최적 MBR-safe 변환임을 증명한다. 분석과 실험 결과, 제안한 mbrDFT 및 mbrDCT를 사용하면 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄이고 성능을 크게 향상 시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 논문에서 제시한 MBR-safe 개념은 고차원 MBR의 저차원 변환이 필요한 많은 응용에 활용될 수 있는 유용한 연구 결과라 사료된다.
DCT (Discrete Cosine Transform)는 최적인 KLT (Karhunen Loeve Transform)에 근접한 에너지 압축 성능을 가지고 있기 때문에 정지 및 동영상 신호의 압축에 널리 사용되고 있다. 최근에 DCT에 기반한 무곱셈 변환이 제안되고 있다. 이 변환들의 계수는 0 또는 2의 지수승으로 표현되기 때문에 덧셈만으로 변환을 수행할 수 있으며 따라서 고속 구현이 가능하다. 또한 에너지 압축 성능도 DCT에 근접하므로 실시간 응용에 적합하다. 본 논문에서는 적은 횟수의 덧셈만으로 계산이 이루어지며 에너지 압축 성능도 높은 8-포인트 근사 DCT를 제안한다. 제안된 변환의 계수는 기본적으로 DCT 계수를 따르지만 0이 아닌 계수의 갯수를 억제하며 동시에 변환의 직교성을 극대화하도록 선택하였다. 기존의 근사 DCT들과 계산량을 비교하였고, 다수의 실험 영상에 대해 압축 성능을 측정한 결과로부터 제안된 변환이 적은 횟수의 덧셈만으로 가장 우수한 압축 성능을 보임을 알 수 있다.
최신의 동영상 압축 표준인 H.264[1]는 기존의 동영상 압축 표준에 비해 압축 성능이 매우 높으며 4$\times$4 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하는 특징이 있다. H.264 표준에서는 압축 효율을 높이기 위해 Intra 프레임 내의 이웃한 픽셀칸의 연관성을 이용한 프레임 내 창조(Intra Prediction)를 수행한다. 그러므로 기존의 동영상 압축 데이터를 H.264로 변환하기 위해서는 intra 프레임의 프레임 내 창조와 8$\times$8 DCT 블록의 4$\times$4 정수형 DCT 블록으로의 변환을 필수적으로 수행해야 한다. 또한, Intra 프레임은 GOP 내의 다른 프레임의 창조 대상이 되므로 변환 시 화질의 최적화가 필수적이다[2]. 본 논문에서는 Intra 프레임의 변환 시 화질의 최적화를 위해 DCT 도메인 상에서 프레임 내 창조를 수행하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 추가적인 계산없이 DCT 변환으로 인한 오류를 줄여 변환된 intra 프레임의 화질을 개선할 수 있다.
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 논문은 통합 비디오 코덱에 적용할 수 있는 DCT와 양자화 회로에 대한 고성능 구조를 제안한다. 제안된 구조는 JPEG, MPEG-1/2/4, H.264, VC-1과 같은 동영상 압축 표준들에 사용되는 모든 변환과 양자화에 적용할 수 있다. 통합 DCT 회로 구조를 위해 8x8 DCT의 변환행렬을 재배치하는 순열행렬을 정의하였고 $4{\times}4$ DCT의 변환행렬과 통합하기 위해 $8{\times}8$ 변환행렬을 4개의 $4{\times}4$ 변환행렬로 나누었다. $8{\times}8$ DCT는 재배치와 분할된 변환행렬을 기반으로 $4{\times}4$ DCT 연산을 반복하여 수행된다. 구현된 회로는 사용자가 변환 계수를 입력하기 때문에 앞으로 등장할 어떤 종류의 DCT 변환에도 매우 쉽게 확장할 수 있다. DCT 회로의 곱셈기들은 회로 크기를 최소화하기 위해 양자화 회로에서 사용되는 곱셈기들과 공유하였다. 이때, 양자화 회로는 회로 구현에 필요한 자원과 처리 시간의 증가 없이 DCT 회로와 통합된다. 제안된 DCT와 양자화 회로는 RTL로 구현하였고 FPGA가 탑재된 보드에서 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 AZB (All-Zero Block) 검출을 이용한 조기 부호화 단위(Coding Unit, CU) 결정 방법을 제안한다. HEVC 영상 코덱의 하드웨어 구현에서 이산여현변환(DCT)는 많은 부호화 자원을 필요로 하는 과정으로 DCT 수행 이전에 블록 내의 모든 양자화 계수가 0 이 되는 영블록(All-zero Block)을 미리 검출하여 DCT 및 양자화 과정을 생략하고 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료함으로써 부호화 복잡도를 크게 감소시키는 방법을 제안한다. 기존의 SAD (Sum of Absolute Difference) 또는 SATD (Sum of Absolute Transform Difference)에 기반하는 AZB 검출 방법은 HEVC 에서 새롭게 추가된 큰 크기의 $16{\times}16$와 $32{\times}32$ DCT 에서 AZB 을 효율적으로 검출할 수 없는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 DCT 변환 커널이 하다마드 변환 커널과 또 다른 정규 직교 변환 커널로 분할하여 표현할 수 있는 성질을 이용하여, 부화소 움직임벡터 추정 과정을 통해 생성된 하드마드 변환 계수에 DCT 를 생성하는 변환 커널을 곱하여 DCT 변환 커널을 생성한 후 양자화 계수를 이용하여 CU 단위의 AZB 을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 AZB 검출과 움직임 벡터의 크기를 이용하여 현재 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료하는 방법을 제안한다. 제안하는 AZB 검출과 CU 조기 종료 부호화 방법을 사용하면 평균적으로 34.7%의 부호화 시간을 감소시켜 부호화 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
행렬 분해방식에 의한 새로운 고속 DCT 연산 방법을 유도하였다. N점 DCT변환을 N/2점 DCT 변환과 2개의 N/4점 변환들로 얻을수 있었다. 이 방법은 곱셈작용이 대부분 신호 흐름도상의 출력단에 가깝게 있게 되어 유한길이 연산인 경우에 발생하는 반올림 오차량이 기존의 Lee와 Chen 방법에 비하여 배우 적다는 점이 장점이다. 그리고 곱셈작용의 위치는 다르지만 동일 연산량을 갖는 또다른 3개의 DCT 행렬분해 결과도 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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