포인트 클라우드 콘텐츠는 3 차원 공간에 수십만 개가 넘는 점들의 집합으로 이루어진 3D 데이터로 각 점들은 3 차원 공간의 좌표 데이터를 필요로 하고 추가적으로 색 (color), 반사율 (reflectance), 법선 벡터 (normal vector) 등과 같은 속성으로 구성되어 있다. 기존 2D 영상보다 한단계 높은 차원을 가진 3D 포인트 클라우드를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서 고효율의 압축 기술 연구가 진행되고 있는데, 다양한 장치에서 발생하는 성능 차이에 구애 받지 않고 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 확장성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 구조에 SHVC 코덱을 적용하여, 밀도 확장성을 갖는 포인트 클라우드 압축 비트스트림을 생성하는 방안을 제안하였다.
다시점 비디오는 데이터 양이 매우 많아서 이를 효과적으로 저장하고 전송하기 위해서는 새로운 압축 부호화의 기술 개발이 필수적이다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오를 효과적으로 부호화할 수 있는 방법으로 여러 시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조로 만든 것이다. 본 논문에서는 실제 거리비교, 오버랩 문제해결, 보간법을 이용한 효율적인 계층적 깊이 영상 표현을 통해서 다시점 영상에 대한 압축 효율을 향상시키는 방법을 제안 하였다. 실험 결과를 통해서 압축 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 명암 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대해 효율적인 동영상 압축기법을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 화면간의 명암 변화 변수들을 추정하고 지역적인 움직임 보상을 수행한다. 밝기 보상이 필요한 화면을 검출하기 위하여 연속되는 두 프레임간의 히스토그램의 크로스 엔트로피를 계산하여 프레임 분류를 하고 명암 변화가 심한 화면에 대해서만 밝기 보상을 수행하여 명암 변화가 심하지 않은 경우에 발생할 수 있는 불필요한 계산량을 줄였다. 명암 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대한 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 적은 계산량으로 높은 PSNR (peak signal to noise ratio) 성능을 나타내었다.
H.264/AVC is an international video coding standard that is established in cooperation with ITU-T VCEG and ISO/IEC MPEG, which shows improved code and efficiency than the previous video standards. Motion estimation using various macroblock from 44 to 1616 among the compression techniques of H.264/AVC contributes much to high compression efficiency. Generally, in the case of small motion vector or low complexity about P slice is decided $P16{\times}16$ mode encoding method. But according to circumstances, macroblock is decided $P16{\times}16$ mode despite large motion vector. If the motion vector variance is more than threshold and final select mode is $P16{\times}16$ mode, it is switched to $P8{\times}8$ mode, so this paper shows that the storage capacity is reduced. The results of experiment show that the proposed algorithm increases the compression efficiency of the H.264/AVC algorithm to 0.4%, even reducing the time and without increasing complexity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4448-4466
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2018
In recent years, due to its high efficiency and better performance, the high efficiency video coding (HEVC) has become the most common compression standard in the field of video coding. In this paper, the framework of HEVC is deeply analyzed, and an improved HEVC video coding algorithm based on all phase biorthogonal transform (APBT) is proposed, where APBT is utilized to replace the discrete cosine transform (DCT) and discrete sine transform (DST) in original HEVC standard. Based on the relationship between APBT and DCT, the integer APBT is deduced. To further improve the coding performance, an optimal HEVC video coding algorithm based on hybrid APBT is proposed. The coding performance of the proposed HEVC coding algorithm is improved without increasing the complexity. Experimental results show that compared with HEVC standard algorithm, the improved HEVC video coding algorithm based on hybrid APBT can improve the coding performance of chrominance components by about 0.3%.
영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 정확한 움직임 벡터를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 이용해 움직임 벡터를 찾음으로써 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 화질을 향상시킨다.
본 논문에서는 HSDPA 상용 무선 네트워크 환경을 이용하여 실시간으로 영상 데이터를 전송하고 위치를 인식하는 시스템을 제안한다. 이번 연구에서는 MPEG4를 기반으로 하는 새로운 영상 압축 알고리듬을 개발하여 130 kbps 대역폭과 30 fps의 QVGA 영상 전송률을 실현하였다. 이동 차량에 탑재할 목적으로 본 시스템을 소형화하고 전력 효율을 좋게 하였으며 외란에도 견실하게 설계하였다. 시스템을 실제 구동시켜 얻은 동영상 캡쳐 화면과 위치 인식 데이터를 제시하여 개발한 시스템의 성능을 검증한다. 본 시스템은 순찰차 및 대중교통 시스템에 적용하는 것을 목표로 하고 있으며 유선 전송이 어려운 오지 환경에서 실시간으로 영상정보를 획득하고자 할 때도 적용 가능하다.
디지털 컨텐츠, 특히 정보 집약성이 큰 특성으로 인해 가장 선호되는 영상/비디오 컨텐츠에 대한 저작권보호 기술의 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가장 비전 있는 기술로 인식되는 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 MPEG 압축 시스템을 대상으로 하였고 워터마킹 과정은 압축 과정 중에 수행되며 워터마크는 I 프레임의 명암성분에 삽입된다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 여러 공격에 대해서 비가시성과 강인성을 모두 만족하는 것을 보였고 워터마킹 과정을 수행한 압축된 이미지들과 수행하지 않은 압축된 이미지들(색차 포맷 Y:Cb:Cr=4:2:0을 사용하는 TM-5 기반 압축에 대해서 평균 압축률이 약 27:1 이었다)사이의 평균 PSNR의 차가 단지 1.8dB($4.2\%$)의 낮은 값이 측정되었다. 공격 후에 영상을 재사용할 수 있는 경우에 대해서는 추출된 워터마크와 원 워터마크의 정규화 상관도가 0.8 이상의 높은 값이 측정되었다.
최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 나타내는 Convolutional Neural Network(CNN)모델을 모바일 기기에서 사용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CNN 모델은 모바일 장비에서 사용하기에는 가중치의 크기가 크고 연산복잡도가 높다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치의 표현 비트를 낮추는 가중치 양자화를 포함한 여러 경량화 방법들이 등장하였다. 많은 방법들이 다양한 모델에서 적은 정확도 손실과 높은 압축률을 나타냈지만, 대부분의 압축 모델들은 정확도 손실을 복구하기 위한 재학습 과정을 포함시켰다. 재학습 과정은 압축된 모델의 정확도 손실을 최소화하지만 많은 시간과 데이터를 필요로 하는 작업이다. Weight Quantization이후 각 층의 가중치는 정수형 행렬로 나타나는데 이는 이미지의 형태와 유사하다. 본 논문에서는 Weight Quantization이후 각 층의 정수 가중치 행렬을 이미지의 형태로 비디오 코덱을 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ImageNet과 Places365 데이터 셋으로 학습된 VGG16, Resnet50, Resnet18모델에 실험을 진행하였다. 그 결과 다양한 모델에서 2%이하의 정확도 손실과 높은 압축 효율을 달성했다. 또한, 재학습 과정을 제외한 압축방법인 No Fine-tuning Pruning(NFP)와 ThiNet과의 성능비교 결과 2배 이상의 압축효율이 있음을 검증했다.
최근 MPEG-2와 갇은 비디오 압축기술과 디지털 전송기술의 발전으로 기존의 일정 비트율 (constant bit rate: CBR) 채널을 통하여 디지털 압축된 다수의 비디오 프로그램들이 전송 가능하다. 본 논문은 이러한 환경에서 전송되는 모든 비디오 프로그램들의 전송률의 합은 일정하지만 각 비디오 프로그램에 대해서는 가변 비트율 (variable bit rate: VBR)을 허용함으로써 VBR 압축의 장점을 얻을 수 있는 결합 비디오 부호화 방식을 제시한다. 본 논문은 다음 두 가지 관점에서 기여한다. 첫째, MPEG-2 비디오에 대한 비트율-왜곡 추정 방식을 제안하는데, 이로 인하여 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따른 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 둘째, 제안된 비트율-왜곡 추정 결과를 이용한 효율적이고도 정확한 결합 부호화 방식을 제시하고, 실험을 통하여 성능을 검증한다. 실험 결과 제안된 부호화 방식은 소수의 비디오 프로그램이 결합 부호화되어도 한 프로그램뿐만 아니라 프로그램들간에도 일관된 화질이 유지되고, 동일한 채널대역에 추가적인 프로그램의 전송과 같은 두드러진 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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