본 논문에서는 임의의 블록 변환 영역에서 영상의 특성에 적절한 필터를 사용하여 영상의 해상도를 변환하는 기법을 개발 한다. 이를 위하여 임의의 직교 transform 영역에서 해상도 변환을 수행하는 모든 과정을 matrix 곱으로 표현하여 해상도 변환을 수행하는 matrix를 유도한다. 해상도 변환을 수행하는 matrix는 영상 특성에 알맞은 필터를 선택하여 사용할 수 있도록 설계한다. 개발된 기법은 다양한 transform 영역에 적용할 수 있고, 동영상 부호화시 발생되는 inter/intra block들이 혼합되어 있는 영상의 해상도 변환에 적용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
Recently, block-based transforms, like discrete cosine transform (DCT), have been widely used in image and video coding standards, but block-based transforms have a weak point with blocking effect. However, the integer lapped orthogonal transform (ILOT) is a tool for block-based coding with bases functions that overlap near blocks, so it has a strong point against blocking effect. Although it has slightly higher arithmetic complexity than the DCT, the coding gain is significantly higher with much less blocking artifacts. This paper introduces the integer lapped orthogonal transforms and discrete cosine transform. And we compare the performance of DCT with ILOT which is proposed a new efficient method for image coding applications.
This paper develops a methodology for resizing image resolutions in an arbitrary block transform domain. To accomplish this, we represent the procedures resizing images in an arbitrary transform domain in the form of matrix multiplications from which the matrix scaling the image resolutions is produce. The experiments showed that the proposed method produces the reliable performances without increasing the computational complexity, compared to conventional methods when applied to various transforms.
영상의 저 비트 변환 기반의 비트 플레인 정합방법(Bit-Plane Matching : BPM)은 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 계산량을 줄이고 간단한 하드웨어 구조 설계를 통해 블록 정합 결과를 획득할 수 있지만, 블록 정합의 정확도가 비교적 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 BPM방법들과 비교해 블록 정합의 정확도를 증가시키면서 동시에 논리 연산으로 정합 결과를 계산할 수 있는 저 비트 변환 기반의 절대 오차합(Reduced-bit transform based Sum of Absolute Difference : R-SAD)을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 현재 영상과 참조영상을 각각 2-bit의 영상으로 변환하고, 2-bit의 4레벨에 대한 입출력 관계를 이용하여 진리표를 획득한다. 진리표는 Karnaugh map을 통해 간소화 되어 논리 연산으로 절대 오차를 계산할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 움직임 보상(Motion Compensation) 실험에서, R-SAD는 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 높은 정확도의 정합결과를 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 $256{\times}256$ 입력영상을 압축을 위하여 $8{\times}8$ 블록의 유효 블록과 에지 블록으로 나눈다. 유효 블록에 대해서는 유효계수인 DC계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하고, 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그 재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 또한 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다.
동영상 신호의 각 프레임 간의 상관성을 복호기에서 이용하여 부호기의 복잡도를 줄이는 분산 동영상 부호화(distributed video coding : DVC) 시스템이 제안되었다. DVC 시스템에서는 부호기에서 블록 단위의 움직임 추정 및 보상을 수행하지 않기 때문에 블록 단위의 변환기법인 DCT(discrete cosine transform)를 대신해서 부호화 이득이 큰 중첩된 블록 단위의 변환인 lapped transform의 적용이 가능하다. 본 논문에서는 lapped transform을 사용한 효율적인 DVC 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 성능을 높이기 위하여 복호기에서 중첩된 블록을 사용하는 OBMCI(overlapped block motion compensated interpolation)을 사용하여 부가 정보를 생성하고 적절한 상관잡음 모델링을 사용하여 전체 부호화 성능을 향상시킨다. 표준 동영상을 사용하여 모의 실험을 하고 제안하는 시스템의 성능을 기존의 DVC 부호화 시스템과 비교한 결과 우수한 PSNR 성능과 저전송률에서 블록 현상이 크게 감소하는 것을 확인하였다.
기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.
The video coding for very low bit rate has recently received considerable attention, but conventional block based transform coding schemes suffer from the blocking effect for the constraints of bit rates. In this paper, we present a video coding sysem suing multi-resolution motion estimation/compensation with variable size block(VMRME/C) and multi-resolution vector quantization(MRVQ) in wavelet transform domain for very low bit rate coding. It is shown that the presented scheme has better performance in the peak signal-to-nose ratio(RSNR) by 0.2-0.6 dB as well as subjective quality than that of conventional block based transform video coding techniques(especially, H. 263 which is DCT based video coding).
In this paper, a new variable block-size transform coding algorithm using information of segmentation is proposed. In general variable block-size transform coding algorithms, the information which is used to form variable blocks is thrown away, but in the proposed algorithm, the information of segmentation which is composed of texture and contour information is maintained for efficient coding. That is, the number of blocks can be reduced by contour information, a DC component of block can be predicted by texture information, and the region compensation, which reduces mean difference between regions, using texture and contour information can diminish the magnitude of AC components. The result is that the proposed algorithm has improved highly the coding efficiency of DC and AC components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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