The block matching algorithm for the motion estimation is relatively simple to implement, and thus widely applied in image sequence coding such as H.261, MPEG- I and MPEG-2. Most techniques of the block matching method use fixed-size blocks for the motion estimation. And their success relies on the assumption that the motion within each block is uniform. But if the block size is increased to reduce the number of motion vectors for high data compression, the estimated image brings about many errors. In this paper, the variable-sized blocks are used to solve this problem. And the top down method is used to select the block size.
가변블록 변환부호화는 변환부호화에 적용되는 블럭의 크기를 다르게 하여 코딩의 효율을 좋게 한다. 변환블록의 크기는 블럭의 활성도에 따라 적응된다. 즉, 블럭의 활성도가 크면 블럭의 크기는 작아지고, 반대로 활성도가 작으면 블럭의 크기가 커진다. 본 논문에서는 블럭의 활성도로서 분산값 대신에 변환계수의 고주파 에너지를 이용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 분산값을 이용한 방법보다는 약 1~5dB, MAD를 이용한 방법보다는 약 0.5~3dB정도의 성능개선을 보여주었다.
본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
A vector quantization technique using a variable block size was applied to image compression of digitized X -ray films. Whether the size of VQ block should be subdivided or not is determined experimentally by the threshold value. The simulation result shows that the performance of the proposed vector quantizer is suitable for the medical image coding, which is applicable to PACS( Picture Archiving and Communication System).
본 논문은 JPEG/MPEG과 같은 영상 압축에 사용되는 DCT(Discrete cosine transform)의 DC 성분으로 영상을 검색하는 방법을 개선한 기법을 제시한다. 기존의 방법은 DCT의 블록 크기를 고정한 후 DC비교로 검색한다. 이 방법은 블록 크기를 늘리면 검색 속도는 빠르지만 정보의 정확성이 떨어진다. 반대로 블록 크기를 줄이면 정보의 정확성은 높아지나 검색속도가 느려지는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 가변블록 DCT를 제안한다. 이 기법은 우선 각 블록의 객체 영역 존재를 판단하여, 영상영역 패턴 테이블을 작성한다. 그 후 이 테이블을 이용하여 객체가 있는 영역에서 블록 크기를 줄이고, 그 밖의 영역에서는 블록 크기를 늘려 블록 크기를 가변한다. 제안한 가변 블록 DCT 영상 기법을 사용시 정확성이 15% 정도 향상되었다. 한편 동일 패턴의 영상이 거의 없는 경우에는 영상영역 패턴 비교만으로 빠르게 검색할 수 있다.
본 논문은 가변 스텝사이즈 LMS (Least Mean Square) 알고리듬의 스텝사이즈 결정시 추가되는 계산량을 줄이기 위해 가변 블록을 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 블록 길이를 스텝사이즈의 변화에 반비례하도록 하여 기존의 가변 스텝사이즈 알고리듬의 수렴속도와 정상상태 오차에 대해 성능의 저하 없이 계산량을 줄이고자 한다. 그리고 평균이 영인 백색 가우시안 입력신호 환경하에서 LMS 기반 적응 알고리듬의 초기 스텝사이즈를 최적으로 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위한 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 가변 스텝사이즈 알고리듬과 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 평가한다.
HEVC에서는 가변 블록 크기마다 각각 독립적으로 움직임 추정을 수행하기 때문에 단일 블록 크기일 때보다 몇 배의 탐색 영역 데이터가 필요하며 조기 중단 기법의 적용도 어렵다. 본 논문에서는 가변 블록 크기에서도 탐색 영역 데이터를 재사용하고 조기 중단 기법도 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 TZS 알고리즘에 적용한 결과, 화질 저하가 거의 없이 화소 비교 연산량과 탐색 영역 데이터 액세스를 1/3.7 ~ 1/2.9로 줄였다.
가변 블록크기를 적용하면 영상의 움직임 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그러나, 신축 움직임 추정에는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 가변 블록크기로 신축 움직임을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로부터 영상의 객체와 배경을 분리하고, 객체에 대해서만 깊이 정보를 이용하여 신축을 적용하며, 배경은 신축을 적용하지 않는다. 또한, 객체영역에는 움직임 추정의 정확도와 발생되는 움직임 벡터를 동시에 고려하여 효율적으로 가변블록 크기 모드가 선택된다. 모의실험을 바탕으로 제안된 방법의 움직임 추정의 정확도와 움직임 벡터수를 측정하였으며, 기존 신축 움직임 추정 방법에 비하여 동일한 움직임 추정의 정확도를 유지하면서 움직임 벡터의 수가 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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