현재 여러 응용 프로그램에서 이미지 전체를 전송 및 복원하기보다는 이미지의 일부 특정 영역이나 사용자 위주의 관심영역(ROI: Region-of-Interest)에 대한 우선적 처리가 요구되고 있다. 이러한 우선적 처리는 JPEG2000 표준 ROI 코딩 방법들을 비롯하여, 이를 보완한 새로운 ROI 코딩 방법들에 대한 연구가 최근까지 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 모든 응용에 적합한 ROI 코딩 방법은 존재하지 않는다. 본 연구는 JPEG2000 응용에서 적절한 ROI 코딩 방법을 적용하기 위하여 요구사항에 따른 ROI 코딩 방법의 선택 기준을 제시하고, 선택된 방법에 대하여 효율적인 매개변수 값을 결정할 수 있도록 실험 결과를 제시한다.
하나의 영상에서 원하는 일부분만 고화질로 압축을 하거나, 우선적으로 전송하기 위하여 JPEG2000 표준에서 관심영역(ROI)코딩 방법을 제공한다. ROI 코딩에서 중요한 것은 ROI와 배경간의 상대적인 중요도 처리와 ROI 마스크 처리이다. 본 연구에서는 ROI 마스크 정보를 줄이고 화질을 개선하기 위하여, 기존의 묵시적 ROI 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 적응적 ROI 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 비트 스트림으로부터 ROI를 추출하는 EBCOT 기반의 ROI 코딩 방법이며, 코드블록을 6가지 패턴으로 분류하여 ROI 마스크 정보를 구한다. 마스크 정보에는 코드블록 당 패턴 정보(3비트)와 두 영역간의 경계의 폭을 나타내는 정보(5비트)가 포함된다. 실험 결과, ROI에서 뿐만 아니라 전체 영역에서도 압축 성능이 우수함을 보였다.
JPEG2000은 웨이블릿 기반 정지 영상 압축 표준으로써 앞으로 다양한 분야에서 쓰이게 될 것이다. JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI, Region-Of-Interest) 코딩을 제공하는 것이다. 이것은 사용자가 원하는 영역을 다른 영역보다 더 큰 비트율로 압축하여 화질을 좋게 하는 것이다. JPEG2000과 ROI는 다양한 코딩 파라미터를 갖는다 타일 크기, ROI 크기, 웨이블릿 필터, ROI 모양, 위치, 코드블록 크기, ROI 개수, 이산 웨이블릿 변환 분해 레벨, ROI 중요도, 품질레이어의 수, 저해상도 서브밴드 중요성 등이 있는 데, 본 논문에서는 이들 파라미터와 ROI 코딩 방법 간의 어떤 상관관계를 갖는지 실험을 통하여 보이게 된다. 이는 어떤 응용 프로그램에서 ROI 파라미터와 ROI 코딩 방법을 응용에 맞게 선택하도록 도와준다.
정지 영상 압축 표준인 JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI) 코딩이다. JPEG2000은 다양한 ROI 기법과 ROI 파리미터를 제공하는데, 이것을 특정 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 적절한 값을 선택해야 한다. 본 논문에서는 JPEG2000 성능에 영향을 미치는 ROI 코딩 기법과 ROI 파라미터가 ROI 품질과 전체 영상 품질에 어떤 영향을 미치는지를 평가한다. 평가에 사용된 ROI 기법은 Maxshift 방법과 Implicit 방법이며 평가된 파라미터는 타일 크기와 ROI 크기, 코드블록의 크기, DWT 분해 레벨의 수, ROI 중요도가 사용된다. 타일 크기가 크면 품질은 좋아지며, ROI가 크면 품질은 떨어지며, 코드블록은 Maxshit와 Implicit 모두에서 $32{\times}32$가 최고의 품질을 보이며, ROI 중요도가 커지면 품질은 떨어지고, 분해 레벨의 수가 증가할수록 품질은 떨어진다.
오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 멀티미디어(이미지 데이터)는 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 여기에 가장 널리 사용되고 있는 JPEG2000는 관심영역(ROI) 기술을 제공한다. ROI의 추출은 사용자에게 우선적으로 보여져야 하기 때문에 빠르게 수행되어야 하고 큰 이미지에서 자동적으로 추출되어야 한다. 이를 위해, 본 연구는 JPEG2000의 코드 블록 내에 있는 에지 분포를 이용하여 ROI의 자동 추출과 우선적 처리에 관한 방법을 제안한다. 먼저 에지 추출을 위한 처리와, 다음으로 에지 정보를 이용해 ROI를 자동적으로 추출한다. 그리고, 추출된 ROI 블록을 이용하여 ROI를 그룹핑 하고, ROI 블록의 마스크를 생성한다. 이후에는 양자화를 하고 우선적 처리를 하는 ROI 코딩을 하고 EBCOT를 실행한다. 제안 방법의 유효성을 보이기 위하여 JPEG2000에서 사용되는 다른 ROI 추출 기법들과 비교하고 ROI 코딩을 하지 않는 기법과 ROI 코딩이 포함된 기법 간의 PSNR을 평가하여 품질을 비교한다.
본 논문에서는 묵시적 ROI 코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.
인터넷이 느린 환경이나 이미지가 큰 경우에 서버로부터 이미지를 전부 보는 데는 시간이 걸린다. 이를 위해, 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 방법이 필요하여, JPEG2000에서는 ROI(Region-of-Interest) 코딩으로 제공하고 있다. ROI 코딩은 이미지의 thumbnail을 사용자에게 보내어 개략적인 이미지를 보고 먼저 보고 싶어 하는 영역을 지정하면, 이 영역에 관한 정보가 서버로 전달되어, 서버는 사용자에게 이 영역을 우선적으로 전송한다. 이를 처리하기 위해, 기존의 방법은 사용자가 지정한 영역을 계산할 때, 섬세하게 계산을 함으로써 영역에 관한 마스크 정보 생성 시간을 많이 요구하였는데, 본 연구에서 제안하는 방법은 개략적으로 영역을 계산하고, ROI 마스크의 생성시간을 줄이는 방법을 제안한다. 각 블록에서 ROI와 배경이 섞여 있는 블록이면 적절한 경계선을 찾기 위하여 코드블록의 가장자리를 이진 탐색하여 두 경계지점을 얻고, 두 점 간의 중간에 위치한 코드블록 내의 경계점을 얻기 위하여, 두 점 간의 중간 지점을 이진 탐색한다. 이렇게 얻어진 세 점을 지나는 두 직선의 방정식을 이용해서 개략적인 ROI 코딩을 한다. 제안한 방법은 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 실행 속도 면에서는 현저하게 빠르다는 것을 보인다.
JPEG2000의 ROI 코딩에서, 사용자가 지정한 큰 이미지의 특정 영역은 우선적으로 처리되어야 한다. 왜냐하면, 전체 이미지를 나타내는데 많은 시간이 소모되기 때문이다. 사용자가 개략적인 이미지의 영역을 지정하면, 브라우저는 그 영역을 마스킹하고, 마스킹 정보를 서버로 전송한다. 마스크 정보를 전송받은 서버는 그에 해당하는 코드 블록들을 우선적으로 전송한다. 여기서, 마스크 정보의 빠른 생성이 중요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 48개의 미리 정의된 마스크 패턴을 사용한다. 마스크 패턴은 마스킹된 영역을 빠르게 계산하기 위하여 ROI와 배경의 분포의 모양에 따라 미리 만들어져 있다. 기존의 방법인 ROI와 배경의 모양을 정확하게 나누어 처리하는 방법에 비해 품질은 아주 조금 떨어지지만 처리시간은 월등히 줄어졌음을 본 논문에서는 보인다.
JPEG2000에서 동적 관심영역 코딩을 지원하기 위해서는 빠른 ROI 마스크 생성이 제공되어야 한다. 기존의 관심영역 부호화에서는 모든 픽셀을 순차적으로 탐색하여 관심영역을 판별한 후에 ROI 마스크를 생성하므로 많은 처리시간을 요구하였다. 제안한 방법은 하나의 코드블록내에 네 모서리 부분의 픽셀을 탐색하고, 이 정보를 기반으로 ROI와 배경의 경계를 찾아내기 위해 가장자리를 탐색한다. 탐색 후 얻어진 결과는 ROI 분포정보와 가장자리와 경계부분이 만나는 지점인 두 점의 좌표로 구성된다. 얻어진 두 정보는 인코더로 전송되어 빠른 ROI 마스크를 얻도록 지원된다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 품질은 큰 차이가 없지만, 탐색 시간과 마스크 생성시간에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는 동적 관심영역 코딩을 위한 효율적인 관심영역 코드블록 판별 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 관심영역 코드블록 판별 시간을 줄이기 위하여 관심영역 모양의 특징을 고려하여 일부 마스크 정보만으로 관심영역의 포함율을 계산하고, 포함율과 관심영역 임계값에 의해 관심영역 코드블록 유무를 판별한다. 그리고 판별 알고리듬은 관심영역 임계값을 조절함으로서 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 부분을 조절도 할 수 있었다. 제안한 방법의 유효성을 나타내기 위해 기존의 방법들과 비교 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 품질과 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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