본 논문에서는 JPEG2000의 EBCOT에서 과다한 연산량을 요구하는 컨텍스트 추출과정의 연산량을 감소시키는 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 변환의 특성인 계수들의 트리구조와 그 계수들의 상관도를 이용하여 특정 임계값을 설정하고 그 임계값보다 작은 계수와 그 자손계수들은 컨텍스트 추출과정을 거치지 않게 하는 것이다. 이 임계값이 증가함에 따라 컨텍스트 추출을 위한 연산량과 출력 데이터양이 줄어드나 화질의 열화가 심해지는 연산량과 화질 또는 데이터량간의 상보적 관계가 성립된다. 따라서 이 임계값을 네트워크의 환경 또는 조건에 따라 설정하면 네트워크에 적응적으로 수행할 수 있는 컨텍스트 추출방법이 가능하다. 이 방법을 실험한 결과 수용할 만한 화질의 범위(30dB 이상)의 임계값은 0에서 4사이이었으며, 이 범위에서 연산량은 평균 $3\%$에서 $64\%$를 감소할 수 있고, 출력데이터는 평균 $32\%$에서 $73\%$의 감소율을 보여 수용할 만한 화질의 열화를 대가로 상당한 연산량 감소와 데이터량 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 제안한 방법은 무선 환경에서 영상/비디오 데이터의 실시간 통신 등에 매우 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
본 논문은 휘도 성분 영상으로부터 컬러 성분 영상들을 추정 부호화함으로써 높은 압축률을 달성할 수 있는 영역 기반 스펙트럴 상관 추정 부호화 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 3단계로 구성되어 있다. 우선, 정규 색차합 영상과 휘도 영상을 이용해 산출한 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 영상 분할을 수행하여 영역들의 형상 정보를 추출한다. 이후, 각 영역 단위로 휘도 영상과 R, B 영상 간의 근사화 자승 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 산출한다. 최종적으로, 각 영역의 비례 인자와 가감 인자를 비트스트림으로 부호화한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동일한 PSNR에서 두 칼라 성분 영상을 부호화하기 위해 소요되는 bpp를 비교할 때, JPEG/베이스라인 혹은 JEPG2000/EBCOT 알고리즘에 비해 2배 혹은 3배 이상의 압축률을 제공한다.
본 논문에서는 동적 관심영역 코딩을 위한 효율적인 관심영역 코드블록 판별 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 관심영역 코드블록 판별 시간을 줄이기 위하여 관심영역 모양의 특징을 고려하여 일부 마스크 정보만으로 관심영역의 포함율을 계산하고, 포함율과 관심영역 임계값에 의해 관심영역 코드블록 유무를 판별한다. 그리고 판별 알고리듬은 관심영역 임계값을 조절함으로서 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 부분을 조절도 할 수 있었다. 제안한 방법의 유효성을 나타내기 위해 기존의 방법들과 비교 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 품질과 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
JPEG2000에서는 영상에서 원하는 영역을 타 영역(배경)보다 고화질로 압축하는 기법인, 관심영역 부호화 방법을 제공하고 있는데, 본 연구에서는 얼굴이 포함된 영상을 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공한다. 제안 기법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 얼굴 추출 단계이고, 두 번째는 관심영역 부호화 단계이다. 얼굴 추출은 영상의 모든 화소에 대해 $20{\times}20$ 윈도우 화소 크기로 자르거나 축소하여 전처리 과정을 거친 후 신경망을 이용하여 인식한다. 추출된 각 영역은 관심영역 마스크로 표시되고, Maxshift 방식을 이용하여 부호화된다. 이후에 EBCOT 과정을 거처 압축 및 저장된다. 기존의 방법은 고주파 성분의 분포에 의해 관심영역을 찾은 후 부호화하는 방법이 많이 연구되었다. 반면에 본 연구는 인간의 인지 능력을 이용하여, 여러 개의 얼굴이 포함된 영상에서 충분히 유용한 기법임을 보인다.
본 논문에서는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 JPEG2000 정지영상 압축 알고리즘의 DWT (Discrete Wavelet Transform) 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 구조와 방법을 제안한다. DWT 연산은 JPEG2000에서 EBCOT (embedded block coding with optimized truncation)과 더불어 많은 계산 량을 소모하는 부분이기 때문에, 본 논문에서는 DWT 알고리즘을 GPU의 화소 쉐이더에서 고속으로 수행하기 위하여 Render-To-Texture (RTT)를 활용한 구조를 설계하였다. 실제 구현을 통해 비슷한 등급의 CPU에서의 처리에 비해 DWT 자체는 10배 이상의 수행 속도의 향상을, 기존의 JPEG2000 참조 소프트웨어인 JasPer의 DWT를 대치하였을 때 2$\sim$16배의 수행 속도의 향상을 보였으며 해상도가 증가할수록 향상 폭이 크다. 본 논문에서 제시된 프레임 버퍼 객체(Frame Buffer Object)를 이용한 render-to-texture 수행 구조는 GPU 기반 영상처리의 기본 틀을 제공하며, 이를 응용하여 일반적인 영상처리와 컴퓨터 비전 처리를 GPU 상에서 고속 수행할 수 있다.
본 논문에서는 웨이브렛 계수의 비트율-왜곡 최적화 기반 블록 부호화를 사용하는 새로운 임베디드 영상 압축방법을 제안한다. 웨이브렛 계수의 크기에 따라 셋분할 부호화나 블록분할 부호화를 수행하는 기존의 임베디드 부호화 방법들과는 달리, 제안한 방법에서는 웨이브렛 계수나 블록들을 비트율-왜곡비 기댓값에 따라 정렬함으로서 비트율-왜곡 최적화를 수행하는 동시에 비트율-왜곡비 기댓값을 이용하여 최적화된 블록분할 부호화를 수행한다. 또한 제안한 방법에서는 엔트로피 부호화를 위해 웨이브렛 계수들간에 존재하는 다양한 상관관계를 이용한다. 실험 결과는 제안한 영상 압축 방법이 기존의 임베디드 부호화 방법인 SPIHT 및 EBCOT와 비교하여 각각 0.11~1.16dB 및 -0.18~0.52dB의 PSNR 성능향상을 제공함으로써 평균적으로 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
Currently, the preferred processing of a user-centered ROI(Region-of-Interest) or a specific region of image to transmission and decompression of a full image is needed in different applications, specifically mobile applications. Here, we have to study how different factors affect ROI coding methods. Therefore, an application can select an ROI coding method and several parameters suitable for the environments. The ROI coding methods used in the study are Maxshift and Implicit and the parameters are tile size, image size, code block size, ROI importance and the number of lowest resolution levels. This study shows the experimental results between the different parameters and the two ROI coding methods.
본 논문에서는 채널용량이 제한되고 에러에 민감한 무선환경을 고려하여 압축율이 기존의 방식보다 크고, 에러에 강인한 JPEG-2000 압축 표준을 기반으로 하여 새로운 EREC 기법을 적용한 에러강인 부호화를 제안하였다. JPEG-2000의 웨이브렛 변환 기반 내장형부호화기법(EBCOT)이 가지고 있는 슬롯 당 고정 비트율은, 율왜곡(R-D) 최적화에 의하여 가변 비트율로 변환하였고 여기에 EREC 기법을 적용하였다. 모의실험은 제안된 방법이 기존의 채널 코딩과 블록 경계 표시 헤드를 이용한 기존방법보다 특히 낮은 비트율에서 더욱 좋은 에러보정 능력을 보이는 것을 검증하였다.
이미지를 사용하는 영상처리 시스템이나, 단순하게 특정 이미지를 보기를 원하는 일반 사용자에게 한 이미지 내에 특정 부분을 타 영역보다 높은 품질을 갖도록 한다면, 더 좋은 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 특히 모바일 환경에서는 화면의 크기가 작으므로 우선적으로 보여야 될 부분이 필요하게 되었다. JPEG2000에서는 이러한 기능을 지원하고 있다. 하지만 구체적인 영역 추출 과정이나 서비스 기능은 없지만, 추가로 기능을 넣을 수 있도록 제공하고 있는데, 이것을 ROI(Region-of-Interest) 기법이라 한다. 본 논문에서는 인물이 포함된 이미지를 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공하는 것이다. 하나의 이미지가 사용자에게 서비스되기 전에 압축되고 저장되어야 하는데, 얼굴 영역은 배경 영역 보다 더 좋은 품질로 압축되고 배경은 품질을 상대적으로 떨어뜨리는 것이다. 전송될 때도 얼굴 영역은 우선적으로 전송하여 사용자에게는 훨씬 좋은 서비스를 제공할 수 있다. 또한 압축은 일반적인 방법으로 하고, 전송될 때 얼굴영역을 찾아 우선적으로 전송해도 된다. 얼굴영역 추출은 신경망 기반의 얼굴 검출 기법을 사용하고, 우선 처리는 JPEG2000의 EBCOT 기법을 사용한다. 실험은 여러 개의 얼굴이 포함된 이미지를 사용하며, 객관적인 평가와 주관적인 평가를 실시하며, 충분히 좋은 기법으로 증명되었다.
본 논문은 차세대 정지영상 압축방식인 JPEG2000 코덱의 엔트로피 코딩 알고리즘의 하드웨어적 구조를 제안하고, 설계하였다. 구현된 엔트로피 코더는 컨텍스트 기반의 산술부호화기로서 컨텍스트 추출부(CE)와 산술부호화기(AC)로 구성된다. CE는 각 코팅패스에서 코딩에 참여하지 않는 샘플은 skipping 함으로써 동작속도를 향상시켰으며, AC는 MQ coder에 기반을 둔 산술부호화기로서, 곱셈과 나눗셈 연산대신 단순 가감산과 shift 연산망을 이용하여 구조를 단순화하고 연산량을 줄임으로써 동작속도를 향상시켰다. 설계된 엔트로피 코더는 VHDL 모델링후 Xilinx FPGA technology를 이용하여 합성한 후 동작을 검증하였으며, 30MHz의 동작속도를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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