3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.
본 논문에서는 영상의 시공간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 지향적 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이린 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터, 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터와 현재 프레임 블록의 이웃 블록으로 예측된 움직임 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 그리고 초기 탐색점 위치로 이동하여 움직임 크기에 따라 적응적인 탐색 패턴으로 탐색을 수행판다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.05∼0.34dB 개선되고 영상에 따라 최고 0.75dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.
ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication standardization sector)와 MPEG(Moving Picture Experts Group)에 의해서 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 추정, 복수참조영상, 1/4화소 움직임 예측/보상, 4×4 정수 DCT(Integer Discrete Cosine Transform), 율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization) 등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264 의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이기도 하다. 따라서, H.254 의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 율-왜곡 최적화를 통한 부호화 모드 결정시 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 추정 및 공간예측 부호화를 효율적으로 생략하여 부호화 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 부호화 효율의 손실이 거의 없으면서도 계산법을 약 4배 향상시킨다.
H.264/AVC기반의 다시점 영상 부호화 기술은 시점간 상관성을 이용한 새로운 예측 방법을 이용하여 여러 대의 카메라로부터 촬영된 영상을 효율적으로 부호화하는 기술이다. 그러나 다시점 부호화 기술은 시점의 증가와 시점간 예측의 사용으로 인해 부호화 시간이 크게 증가한다. 본 논문은 부호화 시간을 줄이기 위해 다시점 영상에서 시점간에 대응하는 마크로블록 (Macroblock) 기반 영역 분할 정보와 시점간의 전역 변이 벡터를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다시점 영상 부호화 표준의 참조 소프트웨어인 joint multi-view video model (JMVM) 4.0에 비해 약 0.04dB의 화질 열화를 보이지만 전체 부호화 시간을 평균적으로 40% 단축할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 지역 특성별로 보간 방법을 적응적으로 선택하여 적용하는 효과적인 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 알고리듬들의 경우 각기 다른 방법으로 방향성을 구하기 때문에 영상의 지역 특성별로 성능이 다르게 나오는 경우가 있다. 또한, FDD(Fine Directional De-interlacing) 알고리듬의 경우 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)은 다른 알고리듬들에 비해 높게 나오지만 계산량이 많다는 단점이 있다. 이를 보안하기 위해 본 논문에서는 여러 영상들에서 계산량은 적으면서 화질 성능은 뛰어난 LA(Line Average), MELA(Modified Edge-based Line Average), LCID(Low-Complexity Interpolation Method for De-interlacing) 알고리듬들 중 지역복잡도 (DoLC, Degree of Local Complexity)별로 효과적인 알고리듬을 학습하여 이를 이용하여 보간을 수행하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 좋은 성능에 비해 계산량이 적은 LCID 알고리듬과 비슷한 계산량을 보이면서 객관적 화질이 우수한 FDD, MELA 알고리듬보다 PSNR로 대표되는 객관적 화질과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 알 수 있다.
최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.
동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 ANBA는 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록의 움직임 벡터들의 평균값으로 구한 후보 벡터와 현재 블록의 이전 시점의 움직임 벡터의 2개의 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 MVFAST와 PMVFAST에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.01~0.64dB 개선되고 영상에 따라 최고 1.06dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 확대영상의 화질을 향상시키기 위하여 영상의 곡면 특성을 활용한 효과적인 영상 확대 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 제시된 방법으로 영상의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 효과적으로 추정하고, 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면으로 추정된 경우에는 확대하고자 하는 원본영상으로 역방향 사상된 좌표에서의 보간 값을 제안된 기법에서 제시된 효율적인 방법으로 계산하여 해당곡면의 특성을 잘 반영하는 보간 값을 구한 후 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 하여 확대영상이 실제영상의 곡면 특성을 충실히 반영하도록 하였다. 또한 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면이 아닐 경우에는 역방향 사상된 좌표 주위의 기준 픽셀들의 영향을 더욱 정교하게 반영하도록 보간 값을 구하고 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 한다. 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면의 특성을 더욱 충실히 반영하여 실제영상에 더욱 근접한 확대영상을 구성하도록 하기 위하여 위의 절차를 반복적으로 적용하여 확대영상을 구성하였다. 제안된 기법을 적용한 확대영상들의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값이 기존의 기법들을 적용한 확대영상들보다 큰 것을 실험을 통해 확인하였다.
동영상 압축을 위해서, 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질이라는 두 가지 성능이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 동영상의 공간적 상관성과움직임 벡터(MV)의 중심지향적인 특성을 이용하여 개선된 고속블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 현재 프레임의 인접 매크로 블록으로부터 초기 움직임 벡터를 예측하고 크로스 패턴과 납작한 육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 성능 평가를 통해, 제안된 알고리즘은 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질 측면 모두에서 비교대상인 육각 패턴 탐색 알고리즘(HEXBS)과 크로스-육각 패턴 탐색 알고리즘(CHS)에 비해 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색 속도 측면에서는 약 31%의 성능 향상을 보였고, PSNR 측면에서도 약 0.5dB 향상되어 비디오 화질의 성능 향상을 나타내었다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 고속 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘 개발을 위해 기존의 다이아몬드패턴과 육각패턴의 단점을 해결할 수 있는 납작한 육각패턴을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임이 큰 벡터에 대해서 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험 결과를 통해 제안된 납작한 육각패턴 탐색 알고리즘은 다이아몬드패턴 탐색 알고리즘이나 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 $0.4{\sim}21.3%$의 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 $0.009{\sim}0.531dB$의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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