비디오 서버에서 압축된 형태로 저장된 비디오 데이터를 화질의 저하 없이 클라이언트로 전송하기 위해서는 프레임당 대역폭을 일정하게 조절하는 방법이 필요하다. 이에 스무딩 기법은 프레임당 비트수가 다른 가변 비트율(VBR : Variable Bit Rate)을 가진 비디오 스트림을 일련의 고정된 전송률로 전송하는 방법이다. 본 논문에서는 비디오 서버에 저장된 비디오 스트림을 클라이언트측으로 전송할 경우 최소의 대역폭과 전송률 변화 횟수를 가지며 비디오 서버의 CPU 오버헤드를 최소화하는 스무딩 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘의 효용성을 증명하기 위해 기존의 다른 스무딩 알고리즘들과 다양한 환경에서 비친 분석하였다.
디지털 TV 서비스의 시작으로 시청자의 효율적인 방송 컨텐츠 이용의 필요성이 제시되었고, 이를 위한 사용자 맞춤형 서비스와 방송 컨텐츠의 특징 추출 및 표현 방법 등, 지능형 TV에 대한 연구가 수행되고 있다. 지능형 TV의 방송 컨텐츠의 비디오 요약과 비디오 하이라이트 등의 제작을 위해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 비주얼 특성을 추출할 수 있다. 특히 비디오의 컬러 특징을 추출하는 MPEG-7 컬러 기술자를 이용한 특징 추출 위해서는 압축된 비디오를 복호하고 비디오의 프레임을 획득하여 특징을 추출하게 되지만, 이 과정은 비주얼 특징 추출 시간을 증가시켜 압축된 방송용 컨텐츠에 MPEG-7 컬러 기술자의 적용을 어렵게 한다. 본 논문은 압축된 비디오의 컬러 특성 추출 속도의 향상을 위해 비디오 압축 영역에서 MPEG-7 컬러 기술자를 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 압축된 비디오에서 DC 프레임을 추출하여 컬러 특징 추출 시간이 감소하였고 검색 율의 변화는 크지 않았다. 본 논문에서 제안한 방식은 방송용으로 압축된 비디오의 비주얼 특징을 고속으로 추출할 수 있는 방법으로의 활용이 가능할 것이다.
In this paper, we propose an adaptive blocking artifact reduction algorithm using characteristics of the block boundaries. Blocking artifacts contain the high frequency components near the block boundaries, so the lowpass filtering can remove them. But a simple lowpass filtering results into blurring by remove important features such as edges. To overcome this problem, we determine the modes depending on the characteristics around boundaries then proper filter is applied to each area. Simulation results show that the proposed method improves deblocking performance compared to that of MPEG-4.
광대역 종합정보 통신망에서 주문형 비디오 서비스 등의 멀티미디어 서비스가 본격적으로 도입됨에 따라 압축된 비디오의 전송이 전체 통신망 트래픽의 상당 부분을 차지할 것으로 기대된다. 가변 비트율로 부호화된 비디오가 통계적 이득과 일정한 비디오 품질을 제공할 수 있는 장점 때문에 많이 사용이 될 것이다. 비디오 트래픽을 전송하기 위해서는 음성 및 데이터 보다 많은 대역폭을 요구하기 때문에 ATM 통신망에서의 적절한 자원 할당 기법의 설계를 위하여 비디오 소스의 특성화와 트래픽 모델링은 아주 중요하다. 그리고 셀 손실, 지연 및 지터 등과 같은 성능 척도를 분석하기 위하여도 적절한 통계적 소스 모델이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 소스에 대한 특성화와 트래픽 모델링에 대하여 분석 기술하였다. 모델들을 크게 두 가지 즉, 통계적 모델과 결정적 모델로 분류하였다. 통계적 모델에서는 AR(autoregnessive), Markov, Markov와 AR의 복합, TES, 그리고 자기유사 모델로 분류하였다. 결정적 모델에서는 $({\sigma},\;{\rho}$, 매개변수화된 모델, D-BND, Empirical Envelopes 모델로 분류하였다. 각 모델들에 대한 특성, 장점 및 단점을 분석하고, 각 모델의 복잡도에 대하여 비교 분석하였다.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.
본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성 단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위하여 압축된 비디오 신호에 디지털 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. MPEG-2 등과 같이 DCT와 움직임 보상 부호화 방식으로 압축된 비트스트림에서, 움직임 벡터를 이용하여 오브젝트를 추출하고 각 오브젝트에 대역확산 기법을 사용하여 독립적인 워터마크 정보를 삽입하는 방식을 사용하였다. 제안된 방식은 프레임마다 워터마크 정보가 다르게 삽입될 뿐 아니라 평균 조작 또는 통계적인 분석과 같은 공격 방식에도 강인성을 보인다.
In this paper, we propose a method that converts motion vectors on MPEG coded domain as a uniform set, independent of the frame type and the direction of prediction, and directly utilizes these normalized motion vectors for understanding video contents. This frame-type-independent motion vectors are utilized as feature information for image retrieval or moving object tracking on compressed domain. By simulation, we evaluate the effectiveness of the proposed method and compare its performance to the conventional method.
비디오 시퀀스는 일반적으로 다양한 움직임을 가지는 객체들로 구성되어 있기 때문에, 움직임 특징은 비디오 검색 등에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영상에서의 움직임 벡터를 비디오 영상의 움직임 표현 서술자로 활용하는 새로운 방법이 제안된다. 즉, 압축 영상에서의 다양한 움직임 벡터를 프레임이나 매크로블록 예측 구조에 관계없이 단일 움직임 방향만을 갖도록 하여, 이것을 해당 영상의 서술자로 활용한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 양방향 예측 구조를 이용한 벡터 재해석 기법을 제안한다. 보통, 압축 영역에서의 각 프레임 움직임 해석 시, 움직임 벡터가 없는 I 프레임과 그 외 프레임들의 직접 비교는 불가능하지만, 제안 기법은 1, B, p 프레임 등의 모든 프레임에서 동등하게 벡터 해석을 할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 압축 영상의 전체 복원과정 없이 매크로 블록 영역 상에서 처리함으로써 시간 손실을 줄이고 있으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.
The compression of video for both full HD and UHD requires the inclusion of extra vertical lines to every video frame, named as the DTV essential hidden area (DEHA), for the effective functioning of the MPEG-2/4/H encoder, stream, and decoder. However, while the encoding/decoding process is dependent on the DEHA, the DEHA is conventionally viewed as a redundancy in terms of channel utilization or storage efficiency. This paper proposes a block mode DEHA method to more effectively utilize the DEHA. Partitioning video block images and then evenly filling the representative DEHA macroblocks with the average DC coefficient of the active video macroblock can minimize the amount of DEHA data entering the compressed video stream. Theoretically, this process results in smaller DEHA data entering the video stream. Experimental testing of the proposed block mode DEHA method revealed a slight improvement in the quality of the active video. Outside of this technological improvement to video quality, the attractiveness of the proposed DEHA method is also heightened by the ease that it can be implemented with existing video encoders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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