본 논문에서는 HEVC 기반 비디오 부호화에 있어 CTU 단위의 시각 민감도에 따라 CTU 별로 QP 를 조절하여 주관적 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 시각 민감도를 측정하는 방법으로서 화소 영역에서의 최소가지차(JND, just noticeable distortion)를 계산하여 이용하였고, 이를 HM 12.0 참조 소프트웨어에서 이용되는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 모듈에 결합하여 시각 민감도에 따라 QP 를 제어할 수 있도록 하였다. 시각 민감도가 큰 영상의 영역에 대해서는 상대적으로 작은 QP 값을, 시각민감도가 작은 영역에 대해서는 큰 QP 값을 양자화 과정에 적용함으로써, 시각 민감도가 작은 영역에 대해서는 사용 비트양을 절약하고, 절약된 비트를 상대적으로 시각 민감도가 큰 영역을 위해 사용함으로써 비디오의 주관적 화질을 향상시킬 수 있었다. 뿐만 아니라 이를 하드웨어에 적용 가능하게 하기 위해 HM 12.0 기반 하드웨어 구현을 위한 소프트웨어 플랫폼에 구현하여 실험한 결과, $R-{\lambda}$ 모델 율 제어 알고리즘으로 율 제어 하여 부호화 한 경우 Y-PSPNR(peak signal to perceptual noise ratio)에 대한 BD-rate 는 평균 9.4%의 이득이 있었음을 확인하였다.
본 논문에서는 JND를 기반으로 한 3차원 지각 모델을 제시하고 비디오의 특성을 고려하여 3D-DCT 계수에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 비디오는 인접한 프레임들간에 유사성이 있는 연속되는 프레임들로 구성된다. 만약 인접한 프레임들간에 유사성이 존재하는 영역, 즉 움직임이 없는 영역에 워터마크를 삽입한다면 워터마크는 인지되기 쉽다. 그러므로 워터마크의 투명성을 위하여 움직임이 있는 영역에 워터마크를 삽입하여야 하고 강인성을 위하여 삽입되는 워터마크의 양을 조절할 필요가 있다. 본 논문에서는 워터마크의 투명성과 강인성을 위하여 비디오의 특성을 고려하여 3D-DCT 계수를 이용한다. 즉, 3D-DCT 압축을 위한 양자화 상수에서 민감도를 유도하고 전역적인 움직임에 비해 지역적인 움직임이 큰 영역의 민감도를 조절한 후 움직임의 크기에 비례해서 시각적으로 중요한 계수에 워터마크를 삽입한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 비디오의 특성을 고려하지 않고 3D-DCT 계수를 이용하는 기존의 방법과 제안한 방법을 비교하였다. 그 결과 비록 PSNR은 유사하지만 JND를 기반으로 하였기 때문에 워터마크의 투명성이 보장되고 MPEG 압축 및 시간적 공격에 대한 강인성은 약 $3{\sim}9\%$ 정도의 성능향상이 있음을 확인하였다.
In this paper, a robust watermarking technique is presented by using a block-based statistics in DCT domain. First, the proposed technique calculates JND threshold value using the global statistics in DCT domain. Then watermark insertion is carried out by inserting one watermark into coefficients which are above the threshold value J within a 2${\times}$2 block. Finally, watermark is estimated by averaging the extracted watermarks from the coefficients which are above the threshold in a window. In experiments it is shown that the proposed techniques can enhance perceptual invisibility and robustness against additive noise and JPEG compression attacks by using the characteristics of JND.
본 논문에서는 기존의 인지적 영상 압축 기법에 사용되었던 Just Noticeable Distortion(JND) 모델이 압축과정에서 생기는 왜곡인 양자화 왜곡에 적합하지 않는 다는 것을 보이고, 그 한계점을 해결하기 위하여 Just Noticeable Blur(JNB)의 개념을 적용하여 영상 압축에 적합한 모델을 제시하였다. 주파수 공간에서 영상의 복잡도 특징을 나타내는 Spectral Contras Index(SCI) 값을 사용해서 영상의 DCT 블록별 JNB 를 추정하고 이를 기반으로 영상의 DCT 계수 값을 감소시켜 최신의 DCT 기반 JND 를 적용한 인지적 압축 영상에 비해 더 낮은 PSNR 을 가지면서 왜곡도 인지되지 않는 영상을 얻을 수 있었다. 새롭게 제시한 모델을 적용하면 인지적 영상압축에서 기존의 방법보다 더 낮은 비트율로 유사한 인지적 화질 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
When two speakers read a text together, the produced speech has been shown to reduce a high degree of variability (e.g., pause duration and placement, and speech rate). This paper provides a quantitative analysis of speech rate variation exhibited in synchronous speech by examining the global and local patterns in two dialects of Mandarin Chinese (Taiwan and Shanghai). We analyzed the speech data in terms of mean speech rate and the reference of "Just Noticeable difference (JND)" within a subject and across subjects. Our findings show that speakers show lower and less variable speech rates when they read a text synchronously than when they read alone. This global pattern is observed consistently across speakers and dialects maintaining the unique local variation patterns of speech rate for each dialect. We conclude that paired speakers lower their speech rates and decrease the variability in order to ensure the synchrony of their speech.
본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.
공간 분해능을 평가하기 위해서 이제까지는 일정하게 두 물체의 간격(이중 표적)을 근접한 것부터 점점 떨어진 간격으로 만들어진 테스트 패턴이나 팬텀을 이용하였다. 이러한 방법으로 공간분해능을 평가하면 분해능은 테스트용으로 제작된 팬텀에 있는 표적 간격으로 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하고자 1개의 단일 표적으로 공간 분해능을 간편하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 검증한 것이다. 이를 위해 PSF 및 JND를 이용하여 공간 분해능을 추정하는 개념을 제시하였다. 이렇게 유도된 공간 분해능 추정 이론을 검증하기 위해, 상용 팬텀을 이용하여 실험하였다. 실험으로 얻어진 디지털 영상에서 라인 픽셀 프로파일을 구하기 위해 만든 LabVIEW 프로그램을 이용하여 분석한 결과, 본 연구에서 유도한 단일 표적을 이용한 공간 분해능 추정 이론과 실험적으로 일치하는 것을 알 수 있었다. 실험 결과로 디지털 영상에서 공간분해능의 상대적 평가는 단일 표적을 가지고도 충분하다는 것을 증명할 수 있었다. 따라서 단일 표적 공간분해능 평가법을 이용하면 이제까지 사용되어 왔던 이중 표적을 이용한 공간분해능 평가의 한계를 극복할 수 있다.
본 논문에서는 주관적 화질 기반의 비트 분배를 수행하는 율 제어 알고리즘을 수행하는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 부호화 방법을 위한 연구를 진행하였다. 본 논문은 이러한 단점을 해소하고자 율 왜곡 최적화 시의 화질 측정에서 주관적 화질을 고려할 수 있는 율 제어 알고리즘을 통한 HEVC 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상을 하나의 CTU 마다 인지 시각적 중요도를 측정하여, 이를 이용하여 픽쳐 단위, CTU 단위에의 비트 분배 시 적응적인 분배를 수행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 16.9 버전 대비 CTC (Common Test Condition) Class B 영상에서 평균적으로 BD-rate 3.12%의 성능향상과 BD-PSNR의 0.08dB 향상 및 목표 비트율에의 비트 정확도 0.07% 증가를 보였다. 또한 주관적 화질 측정 결과도 기존 HEVC의 참조 소프트웨어에 적용된 율 제어 알고리즘 대비 DSCQS 스케일에서 평균 0.16 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 사람의 인지특성을 기반으로 대조 민감도에 의해 나타나는 특성을 모델링 한 JND (Just Noticeable Difference) 모델을 비디오 코딩에 적용하여 압축률을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 양자화 단계에서 비가시 신호를 제한하여 주관적 화질을 유지하면서 비트율을 낮추는 방법으로, 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환된 잔차 신호들을 양자화 단계에서 입력으로 받아 신호제한 및 양자화를 수행한다. 양자화 단계에서 주파수 도메인의 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 기준 임계치를 구해 잔차 신호에서 비가시 신호를 제한하고 양자화를 수행한 후, 최적의 율-인지왜곡 비용을 갖는 양자화 계수를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 적용했으며, CTC (Common Test Condition)의 Random Access 모드에서 HM 16.0을 통해 압축된 영상 대비 평균 4.11%, BQTerrace 영상의 양자화 파라미터 22에서 최대 17.22%의 비트율 절감을 보였으며, Low Delay 모드에서 평균 7.16%, 최대 22.55%, All intra 모드에서 평균 13.41%, 최대 21.64%의 비트율 절감을 보였다. 5명의 평가자들의 주관적 화질 측정으로 평균 DMOS (Difference Mean Opinion Score) 값은 최대 약 0.36 최소 0 정도의 분포를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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