본 논문에서는 벡터 양자화기와 피라미드 벡터 양자화기를 직렬로 결합하여 16차 벡터 소스에 대한 vector quantizer-pyramid vector quantizer (VQ-PVQ)를 개발하였으며, 예측 구조와 세이프티-넷 (safety-net) 개념을 결합시켜 광대역 음성 부호화기용 LPC 계수 양자화 기를 설계하였다. 본 양자화기의 성능은 AMR-WB(ITRT-T G.722.2)의 LPC양자화기 성능과 비교하였는데, 스펙트럼 왜곡 및 메모리 요구량에서 상당한 이득을 얻었다.
In this paper, an effiicent quatization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individution improve the quantizer by the scalar quantizer. The utilization of ordering property and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine. The new vector-scalar cascaded quantizer using 27 bits/frame shows a transparent quality that an average specytural distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distion is less than 2%.
In this paper a Dear lossless compression of medical images with vector quantizer is proposed. In order to apply the vector quantizer to medical images, the peak error in the reconstructed image is reduced down to 1. Simulation results show that the proposed coding scheme provides better performance with a PSNR improvement compared to the conventional JPEG standard.
In this paper, an efficient quantization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook a with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individually quantized by the scalar quantizer. The utilization of ordering property of LSP parameters and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine after quantization procedure. The new vector-scalar hybrid quantizer using 26 bits/frame shows a transparent quality of speech that an average spectral distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distortion is less than 2%. The performances of proposed quantization method is evaluated in the transmission errors.
본 논문에서는 광대역 음성 부호화기를 위한 VQ-SQ 구조의 LSP(Line Spectral Pairs) 파라미터 양자화기를 설계하였다. 16차 LPC(Linear Prediction Coefficients) 계수를 사용하며, 양자화 특성이 좋고 합성필터의 안정성의 조건을 검사하기 쉬운 LSP 파라미터로 변환/sup [2]/하여 양자화 한다. 설계된 VQ-SQ 양자화기는 첫 번째 단에서 2단 SVQ(Split VQ)로 각각 8차씩 양자화한 뒤, 두 번째 단에서 순서화 특성(OP Ordering Property)을 적용한 SQ를 사용하여 잔여신호(Residual Signal)를 양자화하는 구조로 되어있다. VQ-SQ결합 양자화기의 전체적인 성능개선을 위해 백터 양자화기에서 하나의 최적 벡터를 찾지 않고 5개의 후보백터를 가지고 스칼라 양자화를 수행한 후, 전체적으로 본래의 LSP 파라미터에 가장 가까운 벡터 양자화기 인덱스와 스칼라 양자화기의 인덱스를 결정한다. 순서화 특성을 고려하여 설계된 적응 VQ-SQ 양자화기는 LSP 파라미터에 총 35비트를 할당하여 광대역 명료도(Wideband Transparency)인 평균 1.6㏈ 이하의 스펙트럼 왜곡(SD : Spectral Distortion)과 4%미만의 3㏈가 넘는 프레임의 비율/sup [1]/을 만족하였으며, 기존의 VQ-SQ 양자화기보다 2-3비트를 절약할 수 있었다.
본 논문에서는 혼합형 구조를 이용한 새로운 MVQ(Multistage Vector Quantizer)를 제안한다. 기존의 MVQ는 입력 신호에 대하여 모든 단의 양자화기가 부호화를 수행한 반면에 본 논문에서는 선택적으로 동작하도록 설계한다. 제안한 양자화기으 첫 번째 단은 FSVQ로 구성하고 두 번째 단은 일반 VQ(Vector Quantizer)로 구성한 혼합형 구조이다. 입력 블럭은 우선 첫 번째 단의 FSVQ를 이용하여 부호화 한다. 이때 원 신호와 상태 부호책에서 선택된 부호 벡터 사이의 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 작으면 두 번째 단의 양자화기를 이용하지 않고, 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 클 경우는 두 번째 단의 일반 VQ도 이용하여 영상을 부호화 한다. 기존의 MVQ는 일반 VQ와 비교하였을 때 부호화 복잡도가 낮다는 장점이 있는 반면 화질이 저하되고 비트율 감소 효과는 없는 반면에 제안한 방법은 비트율을 감소를 가져올 뿐 만 아니라 화질상의 개선도 얻을 수 있다.
In this paper, attempts have been made to code images employing a separating mean vector quantizer(SMVQ). Then we analyzed the performance of the SMVQ experimentally as well as analytically. The results of simulation with natural images are presented. But, conclusively the performance of the SMVQ technique is not better than that of the conventional vector quantizer. In this paper, a brief analysis in which we revealed that the performance, based on the mean square error measure, of the SMVQ is not favorable is favorable is discussed.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여, 본 논문에서는 벡터 양자화기의 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 독립 난수에 영상의 상관과 에지 성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표 벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터 양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝힘과 동시에 제안 방식으로 설계된 벡터 양자화기가 부호화 성능이 뛰어남을 보인다.
이 논문은 벡터 양자기가 포함된 부대역 코덱의 분석과 설계에서 벡터 양자기를 모델링하는 새로운 방법을 제시해준다. 우리는 각 코드북의 시작점들의 수(N), 각 코드워드의 길이(k), 필터 대역 계수들에 의존하는 부대역 코덱 시스템의 입력과 출력의 평균자승 회복 오차(MSE)를 계산한다. 본 논문은 확률밀도함수로 최적화된 벡터양자기가 존재하는 최적의 M밴드 필터 뱅크 구조는 등가의 스칼라 양자기의 변수들의 적절한 선택으로 구현될 수 있음을 보였다. 특정한 구현 예를 두 개의 다른 필터뱅크 구조인 Paraunitary 필터 뱅크와 Biorthogonal 필터 뱅크를 2채널 경우에 개발하였다. 이 이론적인 결과들은 확장의 Monte Carlo 시뮬레이션으로 확인되었다.
본 논문에서는 영상의 웨이브렛 변환계수의 양자화를 위하여 입력영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기의 설계법을 제안한다. 부호화 대상영상의 상관과 에지성분의 양 등이 웨이브렛 변환영역에서의 양자화기 설계에 중용한 요소인 것을 밝힌다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환계수의 양자화에 적합한 벡터양자화기의 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열로, 독립난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝히고, 아울러 제안방식으로 설계한 벡터양자화기가 부호화 성능이 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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