디지털 신호의 양을 줄이기 위한 손실 소스 부호화에서 양자화는 필수적이다. 이때 보다 효율적인 양자화를 위해서는 벡터양자기(vector quantizer: VQ)를 사용하는데, 벡터의 차수 또는 전송률이 올라감에 따라 VQ의 부호화 복잡도는 기하급수적으로 증가한다. 이를 보완하기 위하여 여러 변형된 VQ가 제안되어 있다. 이러한 변형된 VQ의 일종으로 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 있는데, 벡터의 차수를 줄여서 부호화 복잡도를 줄일 수 있는 프로덕트 VQ(product VQ: PQ)와 유사한 구조를 가지지만, 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 일반 VQ보다는 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 이러한 SAPQ 중에서 부호책의 구조가 양자화 공간의 대각선에 대칭 형태를 가지는 단순한 형태의 1-SAPQ가 있는데, 이러한 1-SAPQ의 성능은 동일한 분포를 가지며 서로 독립인 입력에 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 1-SAPQ를 1차 마르코프 과정에 대하여 설계하고 그 성능을 평가하였다. 효율적인 1-SAPQ의 설계를 위하여 초기 부호책 설계 알고리듬을 제안하였으며, 수치해석을 통하여 1-SAPQ는 비슷한 부호화 복잡도를 가지는 VQ보다 좋은 성능을 보임을 보였다. 또한 DPCM(differential pulse coded modulation) 기법에 Lloyd-Max 양자화를 사용한 경우의 성능에 근접함을 보였다.
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 ISF 계수의 순서화 성질을 이용하여 분할구조 벡터양자화기의 단점을 보완하여 ISF 계수 양자화의 성능을 높이는 알고리듬을 제안하고, 이를 이용한 광대역 음성 부호화기용 ISF 계수 양자화기를 설계한다. 16차 이상의 광대역 코덱의 ISF 계수는 계산량과 메모리 사용을 줄이기 위해서 분할구조의 벡터 양자화기를 사용한다. 분할구조 양자화기는 ISF 계수간의 상관도를 충분히 활용하지 못하는 단점이 발생한다. 제안하는 알고리듬은 이러한 단점을 극복하기 위하여 ISF 계수의 순서화 성질을 이용한다. ISF 계수의 순서화 성질을 이용하여 각 서브벡터의 불필요한 코드북 (Codebook Redundancy)을 검색할 수 있다. 이러한 불필요한 코드북은 ISF 계수의 순서화 성질, ISF 계수 예측과정과 기존 코드북의 보간법 (Interpolation)을 통해 적응적인 확장된 코드북으로 교체되어 양자화기의 성능을 향상시킨다. 제안된 알고리듬은 기존의 분할구조 양자화기에서 사용되지 못했던 17 %가량의 불필요한 코드북 인덱스를 적응적인 확장된 코드북에 할당하여, 표준화된 코덱인 AMR-WB의 ISF 계수 양자화기에 비해서 주파수 왜곡 관점에서 약 2 bit 가량의 이득을 보는 결과를 얻었다.
고 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태를 가지는데. 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 본 논문에서는 이러한 격자 벡터 양자화를 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현하였다. 중요한 여러 격자들이 SAPQ의 단일화된 형태로 부호화된다는 사실을 보였으며, 스칼라 값의 정수 변환 함수를 사용하여 격자 벡터 양자화가 SAPQ를 통하여 간단히 구현될 수 있음을 보였다. 실험을 통하여 부호화 복잡도가 비슷한 ECSQ(entropy-constrained scalar quantizer), ECSAPQ(entropy-constrained SAPQ) 등과 성능을 비교하였는데, ECSAPQ는 저 전송률에서 좋은 성능을 보이는 반면 격자 SAPQ는 넓은 범위의 전송률에서 ECSAPQ보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
기존의 QPSK와 TC-8PSK 신호를 복호할 수 있는 pragmatic TCM은 3bit 연판정을 적용한 Viterbi 복호기를 이용하기 위해서 sector phase quantizer가 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 sector phase quantizer가 필요치 않고서 간단히 심볼 변환을 이용하여 연판정 출력이 가능한 새로운 알고리즘을 제안해서 이에 구조 및 성능을 분석하였으며 아울러 터보 부호에도 적용하였다. 성능 분석 결과, 기존의 pragmatic TCM에 비해 Euclidean 거리의 증가로 약 1[㏈]의 성능 향상을 가져옴을 알 수 있다.
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.
Quantizer with bit rate control performs lossy compressionin moving image coding. Efficient quantizer can improve subjective quality of reconstructed image at the same bit rate because most of errors are occured at this stage. Although quantization matix of current compression stantards reflects human visual system, the performance of their quantization matrixes is not always optimal because they are not considering each image characteristics. We proposed a new adaptive optimal quantization matrix obtained by considering complexity of each image subblocks. It resulted in improvments of image quality about 0.05-0.82 dB and good subject quality at edge regions when we simulated the quantization method in various coding statndards.
H.263은 영상전화, 영상회의 등의 서비스를 64Kbps 이하 전송로에서 가능하게 하는 ITU-T의 국제 표준이다. 이 권고안에서는 움직임 추정/보상, 변환 부호화, 양자화방법을 기본으로 사용하고 있다. H.263의 성능평가에 사용된 TMN5는 변환부호화 방법으로 DCT를 사용하고, DCT 변환계수를 양자화하기 위한 양자화기가 제시되고 있다. 본 논문에서는 TMN5의 구조를 그대로 유지하면서 인간 시각 특성을 고려하여 DCT 계수를 효과적으로 양자화할 수 있는 적응 양자화기를 제안한다. 제안된 DCT 기반 H.263의 양자화기는 같은 전송 속도에서 TMN5보다 더 많은 프레임을 전송 처리함으로 화면 드롭현상을 줄일 수 있었다. 또한 객관적 화질 평가를 위한 평균 PSNR에서 TMN5보다 휘도 신호는 -0.3 ~ +0.7dB의 차이를 보이고 색차 신호에서는 1.5dB 정도의 개선을 나타냈다. 결과적으로 주관적 화질평가에서는 TMN5에 비하여 더욱 선명한 화질의 영상을 얻을 수 있었다.
Video compression algorithms are based on removing spatial and/or temproal redundancy inherent in image sequences by predictive(DPCM) encoding, transform encoding, or a combination of predictive and transform encoding. In this paper, each 8$\times$8 DCT coefficient of DFD(displaced frame difference) is adaptively quantized by one of the four quantizers depending on total distortion level, which is determined by characteristics of HVS(human visual system) and buffer status. Therefore, the number of possible quantizer selection vectors(patterns) is 4$^{64}$. If this vectors are coded, toomany bits are required. Thus, the quantizer selection vectors are limited to 2048 for Y and 512 for each U, V by the proposed method using SWAD(sum of weighted absolute difference) for discriminating vectors. The computer simulation results, using the codebook vectors which are made by the proposed method, show that the subjective and objective image quality (PSNR) are goor with the limited bit allocation. (17Mbps)
In this paper, efficient quantization methods of line spectrum pairs (LSP) which has good performances and low complexity and memory are proosed for vocoder of mobile communication system. The adaptive quantization method utilizing the ordering property of LSP parameters is used in a scalar quantizer and a vector-scalar hybrid quantizer. The proposed scalar quantization algorithm needs 31 bits/frame to maintain the transparent quality of speech. The improved vector-scalar quantizer achieves an average spectral distortion of 1dB using 26 bits/frame. The proposed methods are evaluated in the channel errors and changed the predictor structure to maintain the robustness to channel errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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