본 논문에서는 임의의 직교 블록 변환 영역에서 직접 영상 크기를 변경하는 기법을 개발한다. 이를 위해, 임의 직교 변환영역에서 영상 크기 변환을 수행하는 모든 과정을 행렬 곱으로 표현하여, 해상도 변환을 수행하는 행렬을 유도한다. 해상도 변환 행렬은 영상 특성에 따라 직교 블록 변환에 알맞은 일반식으로 설계한다. 개발된 기법은 기존의 실수 DCT 영역 뿐만 아니라 H.264/AVC에 적용 가능한 $4{\times}4$ Modified DCT 및 Hadamard 변환과 같은 다양한 직교 변환 영역에 적용할 수 있고, 동영상 부호화 시 사용되는 대표적인 시퀀스 영상들의 해상도 변환에 적용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
오늘날 우리 생활에 영상이나 이미지는 우리 실생활에 아주 밀접하게 연관되어 있다. 카메라, 휴대폰, TV, 영상 및 이미지 관련 기기들이 증가하고 이로 인해 영상이나 이미지 관련 서비스의 기술적인 요소들이 중요시되고 있다. 이러한 영상에서 기본적으로 사용하는 압축방식인 DCT는 직교 변환 방식의 국제 표준으로써, 정지 이미지나 동영상의 압축 파일등에서 사용된다. DCT(Discrete Cosine Transform) 알고리즘은 음성 및 영상 압축 등 많은 디지털 신호처리 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 WMV의 $4{\times}4$, $4{\times}8$,$8{\times}4$, $8{\times}8$ 4가지 모드에 대해 DCT를 지원할 수 있도록 C언어를 통해 상위 수준의 검증을 수행하고, 이를 HDL을 사용하여 코딩하고, Modelsim SE6.1을 사용해 회로 검증하였다.
종합 영상정보 매체인 멀티미디어의 효율적인 활용을 위해 다양한 정보들을 영상과 음향 등을 결합하여 전송하거나 저장하고 있다 본 논문에서는 양자화 파라미터를 사용하여 DCT 계수 값을 변화시켜 움직임 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안하였다. DCT 중 DC 계수를 제외한 고주파 성분의 계수에서 원영상의 8*8 블록 내 각 화소들의 평균값을 구하고 그 블록의 평균값과 그 블록 내의 각 화소간의 차를 구하여 이를 절대값으로 변환하고 그 합을 구하였다. DABP 값과 DCT 계수와의 상관관계를 구명하여 블록계수로 하였으며 이 블록계수를 사용하여 DCT 고주파 성분을 조정하므로 영상의 화질을 향상시켰다.
본 논문에서는 압축된 비디오 신호의 움직임 벡터 및 DCT 계수로부터 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 움직임 객체 추출에 관한 기술은 내용 기반 검색, 타겟트래킹 등 다양한 분야에서 필요로 한다. 움직임 객체 블록의 추출을 위해서 움직임 벡터와 DCT계수 가 선택적으로 이용되는 2-모드 방식의 기법이 제시된다. 또한, 제시된 기법은 DCT 변환 영역상의 계수들만을 이용하기 때문에 완전히 복호화된 정보를 필요로 하지 않는 장점을 갖는다. 제시된 기법을 바탕으로 몇 가지 테스터 영상에 대해 모의 실험을 실시한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 주파수영역에서 웨이브렛 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 저주파의 부대역 웨이브렛 계수는 워터마크를 삽입하기 위해서 사용된다. 원 영상이 이산 웨이브렛 변환을 사용하여 변환된후 이 계수들은 주파수 영역에서 효과적으로 변환된다. 이 과정에서 DCT와 FFT변환이 사용된다. 일반적인 영상 포맷의 워터마크 영상은 이산 코사인 변환된다. 웨이브렛 계수에 삽입되어 은닉된 워터 마크는 주파수 영역에서 균일하게 분포된다. 그 다음 웨이브렛 계수들은 역 변환 과정이 수행된다. 워터마크의 검출과정은 삽입과정의 반대로 수행하게 된다. 본 논문에서는 워터 마크 기술의 핵심 요소인 저작권 데이터의 은닉기술과 압축, 필터링, 리샘플링, 크로핑 등에 견딜 수 있는 기술을 개발하였다. 실험결과는 제안된 두 개의 워터마크의 기술이 비가시적이고 강인함을 보여준다.
본 논문에서는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용한 저 전력 고 이득 주파수 상향변환기를 이용하여 IEEE 802.15.4 규격을 만족하는 직접 변환 송신기를 제안 및 설계한다. 설계된 RF 직접 변환 송신기는 차동입력 디지털-아날로그 변환기, 수동 저역통과 필터, 가변이득 증폭기, Quadrature 주파수 상향 변환기 그리고 차동 출력 구동증폭기로 구성되어 있다. 제안하는 직접변환 송신기에서 핵심적인 부분은 2.4 GHz Zigbee 규격을 저 전력으로 구동하는데 있다. 특히 Quadrature 주파수 상향변환기는 이득 Boosting을 통하여 적은 전류 소모로도 충분한 이득과 선형성을 보이고 있다. 측정결과, 공급전압 1.2 V에서 송신기의 총 소모 전류는 7.8 mA이고, 최대 출력 전력은 0 dBm 이상 그리고 -30 dBc의 ACPR(Adjacent Channel Power Ratio)을 나타내고 있다.
DCT(Discrete Cosine Transform)/ IDCT(Inverse DCT)는 여러 DSP 분야와 영 강압축 시스템에서 널리 사용되는 부호화 방식으로서 압축 및 복원 시스템에서 가장 많은 처리시간을 요하는 부분이다. 그러므로 이 부분의 성능을 향상시킴으로써 전체 영상 압축시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 이러한 DCT/IDCT연산을 효율적으로 수행하기 위하여 모듈생성기법을 이용하여 하드웨어로 구성하였다. 설계한 DCT/IDCT코어 프로세서는 부분합과 분산연산을 이용하여 비교적 적은 면적을 차지하며, 약간의 면적을 증가시킴으로써 DCT와 IDCT연산을 모두 수행한다. 또한 파이프라인 구조를 사용하여 고속으로 DCT/IDCT연산을 수행할 수 있으며, 적은 수의 반올림(rounding)단계를 거치므로 높은 정밀도로 연산을 수행한다. 그리고 모듈생성기법을 사용하여, 설계공정에 독립적이고 입력비트나 정밀도 둥을 간단한 매개변수의 조정으로 변환시킬 수 있도록 설계하였다. 또한 구현한 코어프로세서는 CCITT 권장안 H.261에 부합하는 정밀도로 연산을 수행한다.
포인트 클라우드는 3D 오브젝트를 표현하기 위한 점들의 집합으로 3D 좌표 정보인 기하 정보와 색상, 반사율 등을 나타내는 속성 정보로 이루어져 있으며, 이러한 표현 방식으로 인해 2D 영상에 비해 방대한 양의 데이터를 가진다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터를 전송하거나 다양한 분야에서 활용하기 위해서 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 과정이 필수적으로 요구된다. 포인트 클라우드는 2D 영상과 같이 해당 영상을 구성하는 2D 기하 정보에 대응하는 색상 정보가 모두 존재하는 것과 달리, 3D 공간 중 일부만이 색상과 같은 속성 정보를 포함하여 포인트 클라우드를 표현하고 있기에, 기하 정보에 대한 별도의 처리도 요구된다. 이와 같은 포인트 클라우드의 특징을 기반으로 고밀도 포인트 클라우드 데이터의 압축 방안으로 국제 표준화 기구 ISO/IEC 산하 MPEG에서는 포인트 클라우드 영상을 사영한 뒤 2D DCT 기반의 2D 영상 압축 코덱으로 압축하는 V-PCC 를 표준화 중에 있다. 해당 표준은 3D 포인트 클라우드를 2D로 변환하여 압축을 진행하기에 3D 공간 정보를 정확하게 표현하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 포인트 클라우드 정지영상을 3D 상에서 3D DCT로 변환하여 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 방안인 3D Discrete Cosine Transform based Point Cloud Compression을 제시하고, 2D DCT 기반의 V-PCC와 비교하여 3D DCT의 효율성을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 정확한 비트 제어가 가능한 동영상 통신을 위한 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 기존의 표준 부호화기와 호환성을 최대한 유지하기 위해 MC/DCT 하이브리드 부호화 구조에 의거한 순차 전송의 임베이드 트리 구조의 부호화 방법을 기술한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 표준 동영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 제안방법은 기존의 부호화 방법에 비해 비트 제어가 용이하고 부호화 성능이 개선됨을 확인했다.
In this paper, we introduce a new DCT based hierarchical finite state vector quantization. Our proposed scheme uses difference of DCT coefficients to find a representative vector, and classifies image blocks into different hierarchical levels depending on their structural characteristics, and uses different coding rates and different number os state codebooks at each hierarchical levels. As a result, we obtained reconstructed images having satisfiable quality objectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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