인터 프레임 웨이블릿 부호화 기법의 복호화 과정에서 많은 연산량을 차지하는 모듈 중의 하나는 웨이블릿 변환이다. 복호기는 PDA, PC, 휴대폰등과 같이 다양한 단말기 상에서 동작 할 수 있어야 하기 때문에 복호기의 복잡도는 각 프로세서의 계산 능력에 맞게 설계되어야 한다. 따라서 스케일러블 부호화를 위한 코덱 역시 낮은 복잡도로 설계되어야 한다. 본 논문에서는 부호화 성능을 열화시키지 않으면서 공간 웨이블릿 변환의 복잡도를 조절하면서 줄이는 기법을 제안한다. 또한 이 기법은 천천히 변화하는 영상 시퀀스에 대해서는 웨이블릿 변환 시 발생하는 잔상 현상도 줄일 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권1호
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pp.10-14
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2015
Video Content owners seek to squeeze the maximum amount of revenue from their assets via distribution into more territories. Digital Cinema Package(DCP), trusted solution to distribute protected content to theaters, caters to relatively small user base, which limits revenue. With the growth of the Internet & other digital media, the economics of media content has changed dramatically. Security remains main concern to deliver content to millions of consumers using intelligent digital display devices like Tablets, Smartphones, Smart TVs, Desktop & Laptop. By making the video content available to this segment securely, content owners will benefit from increased revenue. Through this paper we propose Open Source HomeDCP model to distribute the content to home users for offline viewing. We propose to include other open source CODEC than JPEG2000/MPEG2, which are specifically designed for theatrical performance. Final image size will be further reduced considering the display device resolution where video will be finally played. Key Delivery Message(KDM) system to be altered to suit new devices. This will be a big boost to Content Economy as content owners would be able to distribute the content securely to the wider audience & ensure more revenue.
최근 Apple의 iPhone과 Google의 Android폰 출시로 스마트 폰에 대한 관심이 증가하고 있다. 그에 따라 스마트 폰에서 사용할 수 있는 애플리케이션의 종류도 다양해지고 그로인해 스마트 폰에서 멀티미디어 콘텐츠의 활용도 증가 하고 있다. 이미지와 동영상 콘텐츠를 위해 사용되는 대표적인 코덱으로 JPEG과 MPEG 그리고 최근에 동영상 코덱으로 각광 받고 있는 H.264가 있다. 본 논문에서는 Android에서 Jpeg Sequence를 각각의 Jpeg로 분할하고 시간차를 두고 출력함으로써 동영상처럼 보이도록 한다. 그리고 이를 실제 구현을 통해서 시뮬레이션 한 결과를 보여준다.
ICBM 산업내의 IoT기반 영역 중에서 보안(Safety)의 경우, 공공분야 뿐만 아니라 국민안전 체감도가 안전에 대한 불안감이 극에 달하면서, 재난 및 안전 관리와 관련하여 보안 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이와 같이 안전을 위한 하나의 보안 서비스로서 CCTV를 활용하여 사회질서 유지, 범죄예방 등의 목적을 위해 설치 운영되고 있으며, 특히 녹화된 영상이 범죄의 결정적 증거로 제시되면서 보급이 급증하고 있는 추세이다. 하지만 영상정보처리기의 역기능으로써 본래의 목적을 그대로 수행하면서 의도하지 않은 개인의 정보가 유출되거나 이러한 기술들을 악용할 경우 개인 프라이버시 침해 우려가 매우 높기 때문에, 영상 프라이버시 보호를 위해 다각적으로 결합된 메커니즘에 대한 연구가 필요하다.
양안식 3차원 방송의 경우 좌우 두 시점에 해당하는 영상을 동시에 전송해야 하기 때문에 전송 대역폭의 부담이 매우 크다. 이러한 부담을 줄이기 위해 좌우 시점의 두 영상을 전송하는 대신에 좌영상과 이에 해당하는 깊이맵을 부호화하여 전송하는 방법이 있다. 이러한 3차원 방송 시스템의 수신단에서는 좌영상과 깊이맵을 복호한 뒤에 우영상을 만들어 좌우 영상을 실시간으로 출력한다. 본 논문에서는 좌영상과 깊이맵을 이용하여 가상시점 영상을 생성할 때 생기는 빈 공간을 효율적으로 채우는 기법을 제안하고, 전 과정의 실시간 처리를 위해 이를 GPU상에서 병렬로 처리되도록 구현했다. 그 결과 효과적으로 홀 채움을 수행하면서 CPU 대비 15배 이상 빠르게 양안식 영상을 생성할 수 있었다.
현재 멀티미디어 장치와 사용자의 요구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 요구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 보간 기법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행 될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 보간 방법은 주파수 도메인의 보간 기법에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 오버 스무딩 현상으로 인해 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 블록 열화 현상이 나타나 주관적인 화질 측면 성능이 낮다. 주파수 도메인에서의 보간 기법은 블록 열화 현상 외에도 모든 블록에 대해 동일한 방법으로 고주파 성분을 채워 넣기 때문에 영상의 edge가 많은 부분에서 주관적인 화질 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 DCT 계수 분포를 이용해 분류된 edge 방향에 따라 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 보간 기법을 적응적으로 사용하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 도메인의 장점을 모두 가지고 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 주관적인 화질 측면의 성능 향상과 함께 객관적인 화질도 향상됨을 알 수 있다.
The motion estimation is the most important technique in the image compression of the video standards. In the case of next generation standards in the video codec as H.264, a high compression-efficiency can be also obtained by using a motion compensation. To obtain the accurate motion search, a motion estimation should be achieved up to 1/2 pixel and 1/4 pixel uiuts. To do this, the computational complexity is increased although the image compression rate is increased. Therefore, in this paper, we propose the advanced sub-pixel block matching algorithm to reduce the computational complexity by using a statistical characteristics of SAD(Sum of Absolute Difference). Generally, the probability of the minimum SAD values is high when searching point is in the distance 1 from the reference point. Thus, we reduced the searching area and then we can overcome the computational complexity problem. The main concept of proposed algorithm, which based on TSS(Three Step Search) method, first we find three minimum SAD points which is in integer distance unit, and then, in second step, the optimal point is in 1/2 pixel unit either between the most minimum SAD value point and the second minimum SAD point or between the most minimum SAD value point and the third minimum SAD point In third step, after finding the smallest SAD value between two SAD values on 1/2 pixel unit, the final optimized point is between the most minimum SAD value and the result value of the third step, in 1/2 pixel unit i.e., 1/4 pixel unit in totally. The conventional TSS method needs an eight.. search points in the sub-pixel steps in 1/2 pixel unit and also an eight search points in 1/4 pixel, to detect the optimal point. However, in proposed algorithm, only total five search points are needed. In the result. 23 % improvement of processing speed is obtained.
본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT (set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에 복소 홀로그램의 공간적인 특성을 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 제안한다. 분할한 부대역을 각각 압축하는 것으로 부대역 전역의 정보가 균일하게 유지하도록 한다. 제안하는 방법은 기존 방법에 비하여, PSNR 대비 더 좋은 복원 결과를 보여주었다.
최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 나타내는 Convolutional Neural Network(CNN)모델을 모바일 기기에서 사용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CNN 모델은 모바일 장비에서 사용하기에는 가중치의 크기가 크고 연산복잡도가 높다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치의 표현 비트를 낮추는 가중치 양자화를 포함한 여러 경량화 방법들이 등장하였다. 많은 방법들이 다양한 모델에서 적은 정확도 손실과 높은 압축률을 나타냈지만, 대부분의 압축 모델들은 정확도 손실을 복구하기 위한 재학습 과정을 포함시켰다. 재학습 과정은 압축된 모델의 정확도 손실을 최소화하지만 많은 시간과 데이터를 필요로 하는 작업이다. Weight Quantization이후 각 층의 가중치는 정수형 행렬로 나타나는데 이는 이미지의 형태와 유사하다. 본 논문에서는 Weight Quantization이후 각 층의 정수 가중치 행렬을 이미지의 형태로 비디오 코덱을 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ImageNet과 Places365 데이터 셋으로 학습된 VGG16, Resnet50, Resnet18모델에 실험을 진행하였다. 그 결과 다양한 모델에서 2%이하의 정확도 손실과 높은 압축 효율을 달성했다. 또한, 재학습 과정을 제외한 압축방법인 No Fine-tuning Pruning(NFP)와 ThiNet과의 성능비교 결과 2배 이상의 압축효율이 있음을 검증했다.
H.264/AVC 코덱에 사용되는 움직임 추정은 다중 참조 프레임과 다양한 가변 블록을 이용하기 때문에 복잡하고 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 참조 프레임 선택, 블록 매칭, 블록 모드 결정, 움직임 벡터예측을 고속으로 처리하는 방법을 바탕으로 동작 속도가 빠른 정수 화소 움직임 추정 회로 구조를 제안한다. 또한 부화소 움직임 추정을 위한 고성능 보간 회로 구조도 제안한다. 제안한 회로는 Verilog HDL을 이용하여 RTL로 기술하였고, 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 정수 화소 움직임 추정 회로는 77,600 게이트와 4개의 $32\times8\times32$-비트 듀얼-포트 SRAM으로 구현되었고 최대 동작 주파수는 161MHz이며 D1(720$\times$480)급 칼라 영상을 1초에 51장 까지 처리할 수 있다. 부화소 움직임 추정 회로는 22,478 게이트로 구현되었고 최대 동작주파수 200MHz에서 1080HD(1,920$\times$1,088)급 칼라 영상을 1초에 69장 까지 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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