The purpose of image sequence coding is to reduce the spatio-temporal redundancies. The transform coding such as DCT is used for the spatial redundancies. In this paper, the optical flow method is applied to solve the problem of temporal redundancies. So far, pixel intensity conservation has been used to solve the optical flow. We used the neighborhood information as well as pixel intensity conservation. And we compared the merits and demerits of the conventional method and the proposed method in this paper.
The purpose of image sequence coding is to reduce the spatio-temporal redundancies. For the spatial redundancies, we can use the transform coding such as DCT. In this paper, the optical flow method is applied to solve the problem of temporal redundancies. There are several estimation methods like block matching method and pel-recursive method. Block matching method is easy for a hardware implementation because of the computational simplicity. So, it is now used as the estimation method in MPEG-l, MPEG-2, and H.261. We compared the merits and demerits of the optical flow method and the block matching method in this paper.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.360-373
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2017
This paper presents a novel digital video steganalysis scheme against the spatial domain video steganography technology based on a spatial temporal detector (ST_D) that considers both spatial and temporal redundancies of the video sequences simultaneously. Three descriptors are constructed on XY, XT and YT planes respectively to depict the spatial and temporal relationship between the current pixel and its adjacent pixels. Considering the impact of local motion intensity and texture complexity on the histogram distribution of three descriptors, each frame is segmented into non-overlapped blocks that are $8{\times}8$ in size for motion and texture analysis. Subsequently, texture and motion factors are introduced to provide reasonable weights for histograms of the three descriptors of each block. After further weighted modulation, the statistics of the histograms of the three descriptors are concatenated into a single value to build the global description of ST_D. The experimental results demonstrate the great advantage of our features relative to those of the rich model (RM), the subtractive pixel adjacency model (SPAM) and subtractive prediction error adjacency matrix (SPEAM), especially for compressed videos, which constitute most Internet videos.
본 논문에서는 스테레오 정합에 사용되는 다이내믹 프로그래밍을 기반으로 영상의 시 공간적 중복성을 고려한 고속 변이 추정 기법을 제안한다. 영상 내 인접한 화소 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하여 격행으로 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정을 수행하고 변이가 할당되지 않은 라인은 동일영역 내에서의 변이가 유사하다는 성질을 이용하여 주변의 변이벡터로 할당하였다. 또한 동영상의 변이 추정 시에는 프레임 간의 시간적 중복성을 고려한 알고리즘으로 수행시간을 크게 단축시킬 수 있었다. 모의 실험을 통하여 변이 정보를 이용한 중간시점 영상 생성 결과 블록매칭 알고리즘에 비하여 $0.8{\sim}2.4dB$의 PSNR(peak signal to noise ratio)이 증가하는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식과의 비교에서도 0.1dB가량의 PSNR이 증가하였으며 약 $48{\sim}68%$의 계산량이 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
디지털 TV의 영상 신호를 전송하기 위해 많이 사용되는 MPEG-2 비디오 압축 비트열은 전송 채널의 오류에 매우 민감하다. 즉, MPEG-2 비디오 압축 알고리즘의 부호화 비트열에서 단 하나의 비트 오류만 발생하더라도 현재 복호할 화면에 화질 저하를 초래할 뿐만 아니라, 이후에 복원되는 화면에도 많은 영향을 미친다. 오류은폐 기법은 정상적으로 복원된 화면의 공간적 또는 시간적 상관정보를 이용하여 현재 화면의 손상된 부분의 복원을 시도한다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 압축 비트열에서 전송오류의 영향을 분석하고, 화면들 사이에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 손상된 매크로블록의 움직임 벡터를 추정한다. 즉. 손상된 매크로블록의 위와 아래에 인접한 화소 값을 이용하여 움직임 벡터를 추정하고, 이를 사용하여 손상된 부분을 움직임 보상시켜서 오류를 은폐시킨다. 본 논문에서 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 합산 방법과 초기 움직임벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 시각적으로나 PSNR 비교에서 우수한 결과를 보였다.
MPEG-2 비디오 압축열은 복잡한 부호화 알고리즘을 이용하여 압축하기 때문에 전송 오류에 매우 민감하다. 만약 패킷을 잃어버리거나 수신된 패킷에 오류가 있으면 현재 화면에 화질저하가 발생할 뿐만 아니라 화면수가 제한적이긴 하지만 뒤이어서 재생되는 화면에도 오류가 전파된다. 따라서 이런 전송오류의 영향을 막거나 최소화 하기위해서 다양한 오류 강인 부호화/복호화를 적용한다. 대표적인 오류 강인 방법이 오류 은폐 기법이다. 오류 은폐 기법은 손상된 비디오 데이터를 은폐하기 위해서 정상적으로 수신된 데이터의 공간적, 시간적 중복성을 이용한다. 손상된 데이터를 복원하기 위해 움직임 벡터를 추정하고 움직임 보상하는 것은 좋은 방법이다. 이 논문에서는 다양한 움직임 벡터 복원 방법에 기반한 오류 은폐 기법을 제안하고 일반적인 방법들과 성능을 비교한다.
영상을 통신망에서 실시간 전송하려면 압축된 비디오 비트열이 필요하다. 비디오 압축 알고리즘은 시간적, 공간적, 확률적 중복성을 제거하기 때문에 부호화된 비트열은 전송과정 중에 발생하는 전송에러에 매우 민감한 특성을 보인다. 본 논문에서는 저 전송률 비디오 코딩에서 에러의 확산을 막기 위한 에러 복원코딩 방식을 제안한다. 이런 에러 복원 코딩 기술의 성능은 전송에러를 얼마나 정확하게 탐지해 내느냐에 달려 있는데, 전송 에러를 검출하기위해 데이터 숨김이라는 방식을 제안한다. 그리고 에러가 발생한 매크로블록을 복원하기 위해 인트라 매크로블록 갱신 기술과, 움직임 벡터 예측을 이용한 움직임 보상 기술을 적용하여 성능을 비교 및 평가한다. 이 방식은 WCDMA와 같이 에러가 발생할 확률이 있는 비디오 전송망에서 사용할 경우 매우 효과적이다.
DSC-HDTV 시스템은 영상에 존재하는 공간, 시간, 진폭의 중복성을 제거하기위하여 변환 부호화, 움직임 보상 예측 부호화, 적응 양자화를 이용한다. 본 논문에서는 장면 변화와 전송 잡음으로부터 신속히 화질을 복원하는데 이용하는 누설요소의 적용 방법과 인간 시각 시스템을 이용한 인식하중치를 구하여 적응 양자화하는 방법을 제안한다. 인식하중치는 대비 민감도, 시공간 매스킹과 주파수 민감도에 따라 구한다. 적응 양자화는 인식하중치와 버퍼이력상태로부터 얻은 전체 왜곡 레벨을 이용하고 그에 따른 잉여 비트량은 다음 프레임의 화질 개선에 이용된다. 장면이 변할 경우 복원된 영상은 큰 양자화 오차를 포함하기 때문에 움직 보상 예측 부호화에서 구한 변위프레임 차신호가 큰 값이 되어 비트량이 증가하고 버퍼의 상태가 불안정하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 누설요소를 장면이 변할 경우 0으로 하고 그이후의 프레임에서의 15/16으로 고정하여 전체왜곡레벨을 표준편차를 이용하여 조절한다. 실험결과 제안된 방법의 영상의 화질은 수 프레임내에 복원되고 버퍼상태도 신속히 안정화된다.
일반적으로 현재 사용되는 비디오 코덱들은 모두 시간적 공간적 특성을 적절히 고려하여 차분 신호를 엔트로피 부호화한다. 스케일러블 비디오 부호화(SVC, Scalable Video Coding)는 계층 간의 중복성을 제거하고자 새로운 3가지 예측 기술을 도입하였음에도 계층간 예측된 신호에는 여전히 이전의 엔트로피 부호화 방법을 그대로 사용하고 있다. 실험결과에 따르면 계층 간 예측 방법을 이용하여 취득한 차분신호는 기존의 시간적 공간적 예측 방법을 통하여 얻은 차분 신호와는 다른 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 계층 간 예측 기술을 통해 얻은 차분신호에 대하여 엔트로피 부호화시 해당 차분 신호가 갖는 특성이 적절히 고려된 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 계층 간 텍스쳐 예측을 통해 얻은 차분 신호를 엔트로피 부호화하기 위하여 부호화된 블록 패턴(Coded Block Pattern, CBP) 표를 재설계한다. 이에 대한 실험 결과는 새롭게 재설계된 CBP 표가 기존의 JSVM 9.18 대비 4CIF 해상도의 영상에 대해 평균 2.20%, CIF 해상도의 영상에 대해 평균 1.14% 의 BD-Bitrate가 감소된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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