다시점 비디오는 하나의 장면을 여러 대의 카메라를 이용하여 여러 시점에서 촬영한 것이다. 따라서 사용자의 요구에 의해서 원하는 시점의 비디오를 제공할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 보다 향상된 기법을 활용하여 계층적 깊이 영상 구조 표현의 압축 성능을 향상시켰다. 계층적 깊이 영상을 H.264 기술로 부호화시켜 압축된 데이터 크기를 확인하고, 복원된 각 영상의 품질 성능을 알아보았다. H.264/AVC 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 H.264 기술로 확장될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 적용하는 방법을 제안하였다. 다시점 비디오 영상의 막대한 데이터 양이 감소되며, 고품질의 영상을 제공되고, 에러 복원 기능이 강화하는 장점이 있는 것을 보여주었다.
최근, 초고속 인터넷망의 발전으로 실시간으로 화상회의 시스템 구축이 가능하게 되었다. 아직도 SD 급의 소프트웨어 코덱을 사용한 화상시스템이 존재하며 모바일 시스템을 이용한 양 방향 시스템이 있지만 대부분 화상시스템으로 영상만 주고받는 실정이다. 본 연구에서는 HD 웹-캠을 사용하여 양 방향 실시간 방송교육 시스템을 구축하고 모바일 시스템에서도 동시에 청취 가능한 시스템을 개발했다. 이를 위해 H.264 표준 영상 압축 기술을 이용한 고대역 압축 기술을 적용하였고, 스마트폰 방송을 위한 스트리밍 서버를 개발하여 적용했다. 영상공유, 문서, 웹-공유가 실시간으로 가능하게 되었다. 또한, WiFi 존에서 사용되는 사설 IP를 언제 어디서나 사용 가능하게 공인 IP로 변환 가능한 기술인 IP 터널링 기술을 적용했다.
네트워크 카메라 영상을 저장하는 DVR(Digital Video Recorder) 디자인 개발 연구 사례이다. 지금까지의 영상저장장치(DVR)는 아날로그 영상을 디지털 방식으로 변환 압축하여 저장하는 방식이었지만 앞으로는 네트워크 카메라를 통해 디지털 영상을 그대로 저장하는 방식으로 발전해 가고 있다. 또한 영상압축방식도 기존방식에서 고화질영상압축효율, 데이터크기 최소화, 네트워크와의 호환성, 제품의 처리속도 등을 고려한 제품들이 개발추세에 있다. 이에 따라 2012년에는 전 세계 네트워크 카메라와 영상처리장치의 판매 비율이 기존의 아날로그 방식의 제품군들을 크게 추월할 것으로 예상되며 이러한 기술 환경과 시장의 요구 변화에 있어서 기능구현, 신뢰성확보 등과 같이 품질 중심의 제품개발과 DVR의 개발 컨셉은 대형화되고 선명한 화질과 압축 기술의 향상으로 인하여 현재와는 다른 새로운 디자인을 요구하고 있으며, 제조사들은 사용자 중심의 제품디자인에 새로운 컨셉 방향으로 연구 개발하는 추세에 있다.
블록기반의 하이브리드 부호화기는 비디오 신호의 압축방식으로 가장 널리 쓰이는 구조이지만 무선환경과 같은 저 비트율의 응용에 대해서는 양자화에 의한 고주파 성분의 손실로 인해 블록킹 현상이 두드러져 화질열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상은 블록 경계에서 원영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 경계주위에 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나, 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 현상에 대해 경계주변의 픽셀영역의 특성을 고려하여 모드를 정하고 각 모드에 따라 다른 필터를 적용하는 적응적 디블록킹 필터링 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 MPEG-4에서 제시한 방법에 비해 객관적, 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
고용량 고화질 동영상의 빠르고 효율적인 전송을 위해 압축은 반드시 필요한 기술이다. 이를 위해 사용되는 움직임 추정 기술은 동영상을 고효율로 압축할 수 있는 가장 중요한 기술의 하나이다. 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법을 기반으로 하여 개선하였으며 탐색 패턴에 있어서 분할하거나 혹은 회전하는 다이아몬드의 형태를 갖고 있다. 제안한 방법은 특히 카메라의 이동을 따라 방향성을 갖는 움직임이 큰 영상의 경우에 있어 보다 좋은 화질 향상의 결과를 가지며 움직임이 적은 영상의 경우께 있어서는 보다 적은 탐색 점수로 움직임 추정을 가능하게 함으로서 계산량을 상당수 감소시킬 수 있다. 또한 초기 탐색 점수를 달리하여 화질과 속도 면에 있어서의 비교 우위에 따른 임의의 선택을 가능하게 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법(DS), 육각 탐색기법(HEXBS)과 비교하여 더 좋은 화질을 유지하면서 보다 적은 탐색 점수를 갖고 움직임 추정을 할 수 있으며 기존의 알고리즘과 비교하여 영상의 움직임의 적고 많음에 따라 적응적으로 탐색 점수를 줄이거나 늘리면서 보다 우수한 성능으로 탐색을 가능하게 한다.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
실시간 부호 매김과 비디오데이터 부호화 변환을 위한 비디오 부호화 방법은 비디오 압축 과정을 가진 통합 부호화 기법을 사용한다. 본 연구에서는 접근이 허용되지 않은 비디오 데이터를 가진 사람이 접근을 하지 못하도록 비디오 데이터 부호화 기법에 대해서 연구 하였다. H.264 엔트로피 코딩에 대한 연구와 H.264 CAVLC 부호화 방법을 이용하여 진보된 비디오 부호화 알고리즘에 대한 연구이다. 특히 보다 더 강한 보안 부호화 프레임을 만들기 위하여 혼합 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 비디오 데이터 암호화 기능과 압축률이 호전됨을 실험을 통하여 알 수 있었다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제12권3호
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pp.171-190
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2008
With growing applications of wireless video streaming, an efficient video traffic model featuring modern high-compression techniques is more desirable than ever, because the wireless channel bandwidths are ever limited and time-varying. We propose a modeling and analysis method for video traffic by a class of stochastic processes, which we call '$GEO^Y/G/{\infty}$ input processes'. We model video traffic by $GEO^Y/G/{\infty}$ input process with gamma-distributed batch sizes Y and Weibull-like autocorrelation function. Using four real-encoded, full-length video traces including action movies, a drama, and an animation, we evaluate our modeling performance against existing model, transformed-M/G/${\infty}$ input process, which is one of most recently proposed video modeling methods in the literature. Our proposed $GEO^Y/G/{\infty}$ model is observed to consistently provide conservative performance predictions, in terms of packet loss ratio, within acceptable error at various traffic loads of interest in practical multimedia streaming systems, while the existing transformed-M/G/${\infty}$ fails. For real-time implementation of our model, we analyze G/D/1/K queueing systems with $GEO^Y/G/{\infty}$ input process to upper estimate the packet loss probabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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