본 논문에서는 가변 움직임 블록을 이용한 움직임 예측과 계층적 B-화면 구조가 결합되어 많은 연산량이 요구되고 있는 SVC 구조에서 통계적 가설 검증 방법을 적용하여 화면간 움직임 모드 결정을 효율적으로 수행함으로써 부호화 과정의 연산량을 크게 줄일 수 있는 화면간 모드 고속 결정 알고리듬을 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 하위 매크로 블록에 통계적 가설 검증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 화소값을 비교하여 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate Distortion Optimization) 기반 움직임 모드 결정을 고속으로 수행함으로써 SVC의 부호화 과정에서 소요되는 부호화 시간을 전체 연산량 대비 최대 69%까지 감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 무시할 수 있을 정도로 적음을 실험을 통해 확인하였다.
네트워크 전송 기술의 발달에 따라 IPTV 시장이 급격히 성장하고 있다. 또한 더 좋은 서비스를 사용자에게 제공하는 UHD급 방송 및 UX가 주목 받고 있다. 반면에 기존 UX와 차별화 된 사용자 경험을 극대화 할 수 있는 기술에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 한 화면에서 여러 채널 및 비디오 콘텐츠를 동시에 시청할 수 있는 멀티뷰 서비스와 이를 수행하는 저복잡도 구문 수준 영상합성 기술을 제안한다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 Full-HD 해상도를 가진 4개 영상, UHD급 영상을 1초에 80장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용이 가능함을 보여준다.
저전력 CMOS 카메라 기술의 발전으로 농업용 모니터링, 자연환경 감시 등의 다양한 비디오 센서네트워크 응용들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용들에서 핵심 기술은 영상을 어떻게 압축하고 전송할 것인가에 대한 것이다. 일반 센서 데이터에 비해 영상 데이터는 양이 크기 때문에 특히 트래픽에 대한 정확한 예측이 이루어져야만 광범위한 네트워크 자원을 효과적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 센서 네트워크 환경에서 비디오 트래픽을 정확하게 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 복잡도를 측정하고 이 값을 적응적으로 트래픽 예측에 적용함으로써 기존의 방법들 보다 정확하게 압축 영상의 트래픽 양을 예측할 수 있다. 실험결과는 적응적 복잡도 예측을 이용한 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 12% 이상 정확하게 결과 비트량을 예측하는 것을 보여준다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.
사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하기 위해 개발되고 있는 다시점 비디오는 두 대 이상의 카메라를 이용하여 촬영한 영상들을 기하학적으로 교정하고 공간적으로 처리하여 여러 방향의 다양한 시점 영상을 사용자에게 제공하는 3차원 영상처리 기술의 새로운 분야이다. 다시점 비디오는 사용자에게 시청 시점을 자유롭게 선택할 수 있는 기회를 주고 넓은 화면을 통한 3차원 입체감을 느낄 수 있는 장점을 가진다. 그러나 다시점 비디오는 시점 수가 증가하는 만큼 데이터 양도 증가하므로 효율적인 데이터 처리 방법이 요구된다. 최근 인접한 시점의 영상을 이용하여 중간시점의 영상을 합성하고 이를 부호화에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 다시점 비디오 부호화 효율을 높이기 위해 제안되었던 기존의 영상보간법은 최대변위 설정과 고정된 블록을 이용한 블록정합 방법을 이용한다. 이때, 변위 종류가 다양한 영상이거나 변위차가 큰 영역에 대해서 변위 오류가 많이 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고 개선된 화질의 중간시점의 영상을 얻기 위한 방법과 이 영상을 이용하여 부호화에 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 영상보간법은 변위의 검색 범위를 초기에 설정하지 않고 블록 단위부터 화소 단위까지 변위를 측정하여 중간영상을 합성한다. 또한 이렇게 합성한 영상을 부호화 과정에서 참조 영상으로 추가하여 부호화한다. 이 논문에서 제안한 방법을 이용한 결과, 기존의 영상 보간법보다 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻었고, 이 영상들을 이용하여 제안한 부호화 방법으로 부호화한 결과 참조 모델에 비해 최대 0.5 dB의 부호화 효율이 개선됨을 확인했다.
본 논문에서는 새로운 고속 다중 참조 프레임 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 참조 프레임간의 거리와 움직임 벡터 간의 선형 관계를 이용하여 검색영역을 줄인다. 새로운 알고리즘은 0번 참조 프레임과 1번 참조 프레임에서는 전영역 움직임 추정을 사용한 후, 2번 참조 프레임, 3번 참조 프레임, 4번 참조 프레임에서는 0번 참조 프레임과 1번 참조프레임에서의 움직임 추정의 결과를 사용하여 검색 영역을 최소화 한다. 제안된 알고리즘은 문턱값을 사용하지 않기 때문에 하드웨어 구현과 프로세싱 스케줄을 지정하는 것이 용이하고 많은 연산량을 줄일 수 었다. 이러한 몇 가지 특징으로 인하여 제안된 알고리즘은 다중 참조 프레임 움직임 추정기의 하드웨어 구현에 용이하다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘의 PSNR 감소와 bitrate의 증가가 기존의 고속 다중 창조 프레임 움직임 추정 알고리즘에 비해서 좋은 성능을 나타내고 있고, 연산량은 기존의 5장의 참조 프레임을 사용하는 전영역 검색 방법에 비해서 52.5%의 감소를 나타낸다.
일반적으로 현재 사용되는 비디오 코덱들은 모두 시간적 공간적 특성을 적절히 고려하여 차분 신호를 엔트로피 부호화한다. 스케일러블 비디오 부호화(SVC, Scalable Video Coding)는 계층 간의 중복성을 제거하고자 새로운 3가지 예측 기술을 도입하였음에도 계층간 예측된 신호에는 여전히 이전의 엔트로피 부호화 방법을 그대로 사용하고 있다. 실험결과에 따르면 계층 간 예측 방법을 이용하여 취득한 차분신호는 기존의 시간적 공간적 예측 방법을 통하여 얻은 차분 신호와는 다른 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 계층 간 예측 기술을 통해 얻은 차분신호에 대하여 엔트로피 부호화시 해당 차분 신호가 갖는 특성이 적절히 고려된 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 계층 간 텍스쳐 예측을 통해 얻은 차분 신호를 엔트로피 부호화하기 위하여 부호화된 블록 패턴(Coded Block Pattern, CBP) 표를 재설계한다. 이에 대한 실험 결과는 새롭게 재설계된 CBP 표가 기존의 JSVM 9.18 대비 4CIF 해상도의 영상에 대해 평균 2.20%, CIF 해상도의 영상에 대해 평균 1.14% 의 BD-Bitrate가 감소된다.
최근 ITU-T/VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 차세대 비디오 압축 표준 기술인 High efficient video coding (HEVC)를 제정하고 있다. HEVC는 H.264/AVC 표준 기술과 비교해 보면 매우 향상된 압축 효율을 보여 주고 있으며, 특히 Full HD 이상의 매우 큰 사이즈의 동영상 및 그에 따른 고화질 비디오 서비스를 주요 목표로 하고 있다. 그러나 품질과 압축 효율 향상을 위해 새로운 구조와 압축 도구들이 추가됨으로써 인코더의 연산 복잡도가 매우 증가되어 있으며, 이에 화질의 열화를 최소한으로 유지하면서 계산량을 감소시키는 연구가 필요해 지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 화면 간 예측 시에 부호화 단위의 분할을 효율적으로 조기 종료하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 코딩 단위 (Coding unit)의 움직임 벡터 정보, 율-왜곡 비용, 그리고 상위 코딩 단위에서의 개별 사이즈에 대한 평균 율-왜곡 비용값을 활용하여 분할을 조기에 중단한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 기존의 ECU 방법보다 약 10% 정도로 속도 향상이 있으며, HM 참조 소프트웨어와 비교 시 BD-rate 증가는 1.975% 정도로 매우 적게 나타남을 보인다.
본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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