만화 영상은 비교적 간단하고, 사용 색상의 수가 적으며 동일 색상이나 기울기를 가지는 동질 영역(homogeneous region)이 많이 존재한다. 본 논문에서는 이런 특징을 이용하여 만화 이미지에 효과적인 상보 쿼드트리 압축 방법을 제안하였다. 그리고 영상의 점진전송이 가능하게 하여, 데이터의 전송이 진행되는 동안 수신측에서는 낮은 해상도의 영상에서부터 점진적으로 더 높은 해상도의 영상으로 해상도를 향상시켜 나가게 한다. 이것은 데이터 전송의 초기에 영상의 가치를 판단하여 나머지 부분의 전송을 진행하거나 취소할 수 있어 제한된 전송 대역을 효과적으로 이용할 수 있다. 제안된 방법이 비손실의 점진전송이 가능한 방법이므로 이와 같은 기능을 가진 progressive PNG, progressive GIF와 압축 성능을 비교 하였다.
차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 진행하고 있는 JVET(Joint Video Exploration Team)의 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)은 재귀적 QTBT(Quadtree plus Binary Tree) 분할 구조의 부호화단위(CU)를 제공한다. QTBT를 통하여 새로운 블록 형태를 추가하여 부호화 효율 이득을 얻을 수 있는 반면, 부호화 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 JEM 부호화기의 복잡도 감소를 위해 상위 분할 깊이(depth)와 현재 분할 깊이의 율-왜곡(Rate-Distortion: RD) 비용을 사용하는 고속 블록 분할 깊이 결정 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.7%의 BD-rate 증가에 21.6%의 부호화 시간 감소를 보였고, RA(Random Access)에서는 1.2%의 BD-rate 증가에 11.0%의 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
토지이용적합도를 평가하는 것은 토지이용계획에 있어서 매우 중요한 분야이다. 본 연구에서는 자료저장, 분석, 평가, 출력을 할 수 있는 적지분석용 전문가시스템을 Borland C++언어를 이용하여 개발하였으며 공단부지선정을 위한 적지분석을 통해 다음과 같은 결과를 제시할 수 있었다. 1. 현재 이용되는 지형공간자료의 다양성과 크기의 증가 때문에 이들 자료의 저장을 위한 보다 효과적인 방법을 찾아야 할 필요성이 대두되었다. 본 연구는 사지수형자료구조가 종래의 레스터 자료처리방법보다 자료저장측면에서 매우 효과적인 방법임을 보여주고 있다. 2. 적지분석의 기준을 얻기 위해 전문가, 행정각 시민의 의견을 설문지조사에 의해 수집하였고 지형공간자료의 경중률을 계산하기 위해 사용되었다. 또한 중침 및 공간분석 뿐만 아니라 다양한 의견을 반영할 수 있도록 계획된 전문가시스템은 다른 토지이용계획에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
홍수 예방을 위해 사용되는 구조적 또는 비구조적 대책의 성공여부는 홍수 예측의 정확도에 달려있다. 본 연구에서는 홍수 범람 발생유무, 범람 면적 또는 최대수위를 예측 및 모의가 가능한 수치모형을 개발하였다. 비선형 Saint-Venant 방정식을지 배방정식으로 사용하였으며, 적합화된 계층적 사면구조 격자를 적용하여, leap-frog 기법과 upwind 기법으로 양해적으로 유한차분하였다. 개발된 수치 모형은 Thacker 문제의 결과와 비교하여 검증하였고, 경상남도 의령 지역에 사면구조 격자를 사용한 본 모형을 적용하였다. 검증 결과 본 모형의 격자는 균일 격자보다 거의 4배 정도 효율적이었으며, 정확도 측면에서도 이전 모델의 결과와 거의 일치함을 알 수 있었다. 다음은 수문 빈도를 변화시키면서 홍수 범람 양상을 수치 모의하였다. 빈도가 증가하면, 첨두 수위를 비롯한 수위 수문곡선의 크기도 증가함을 알 수 있었고, 500년 빈도에서는 제방을 월류하여, 제내지에 범람함을 예측할 수 있었다.
Wu, Jinfu;Guo, Baolong;Yan, Yunyi;Hou, Jie;Zhao, Dan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2271-2288
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2015
The emerging high efficiency video coding (HEVC) standard adopts the quadtree-structured transform unit (TU) in the residual quadtree (RQT) coding. Each TU allows to be split into four equal sub-TUs recursively. The RQT coding is performed for all the possible transform depth levels to achieve the highest coding efficiency, but it requires a very high computational complexity for HEVC encoders. In order to reduce the computational complexity requested by the RQT coding, in this paper, we propose a fast TU size decision method incorporating an adaptive maximum transform depth determination (AMTD) algorithm and a full check skipping - early termination (FCS-ET) algorithm. Because the optimal transform depth level is highly content-dependent, it is not necessary to perform the RQT coding at all transform depth levels. By the AMTD algorithm, the maximum transform depth level is determined for current treeblock to skip those transform depth levels rarely used by its spatially adjacent treeblocks. Additionally, the FCS-ET algorithm is introduced to exploit the correlations of transform depth level between four sub-CUs generated by one coding unit (CU) quadtree partitioning. Experimental results demonstrate that the proposed overall algorithm significantly reduces on average 21% computational complexity while maintaining almost the same rate distortion (RD) performance as the HEVC test model reference software, HM 13.0.
사진트리 기반의 지형 시각화 기법은 많은 응용 프로그램에서 활용되어 왔다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 GPU를 사용하는 다른 방법들에 비해 렌더링 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 사진트리 기반의 지형 시각화 기법을 GPU에서 수행할 수 있도록 오차텍스처와 LOD텍스처를 제안하고, 상세단계가 적용된 사진트리 블록을 동일한 해상도의 메쉬로 채워서 렌더링 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 보편 공간에서 사진트리의 연속된 두 단계사이에서 지형의 높이 값 차이를 계산하여 오차텍스처에 저장한다. 렌더링 단계에서는 저장된 오차 값을 이용하여 투영된 오차 값을 계산하고, 그 결과를 LOD텍스처에 저장한다. LOD텍스처에 저장된 값을 이용해서 블록단위로 시각 절두체 선별을 하고 상세단계를 선택한다. 이 방법은 부하가 큰 상세 단계 선택 작업을 GPU에서 수행하고 블록단위 연산을 함으로써 작업량을 줄일 수 있다. 상세 단계가 서로 다른 블록이 인접해 있을 경우 T-정점 때문에 크랙이 발생하는데 원본 고도 데이터의 밉맵을 활용해서 이것을 제거할 수 있다.
고해상도 비디오에 대한 압축 성능 향상을 위해 ITU-T VCEG에서는 H.264/AVC 표준을 근간으로 다양한 압축 성능 개선 기법들을 추가해 왔는데, 그중 ALF 기법은 양자화에 의해 발생한 오류를 제거할 수 있는 필터링 방법을 제공함으로써, 고해상도 영상에서 평균 9%의 매우 높은 성능 개선 능력을 보이는 핵심 기술이다. 하지만 기존의 ALF는 한 프레임 내에서 하나의 Wiener 필터만을 사용하므로, 다수의 서로 다른 통계적 특성을 가진 영역이 존재하는 경우에는 능률적인 오류 복원 성능을 제공하기 어려운 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한 복호 프레임에 존재하는 다양한 영역 별 통계적 특성을 반영하여 보다 유연한 율-왜곡 관점에서의 ALF 선택이 가능할 수 있도록, 적응적 율-왜곡 최적 다중 루프 필터 기법을 제안한다. 제안 알고리즘을 통해 다양한 영상에 대하여 기존 알고리즘의 성능을 안정적으로 개선할 수 있었으며, 영상에 뚜렷한 특성 차이를 지닌 복수의 오브젝트가 존재할 경우에는 더욱 높은 비트율 감소 이득을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브렛 변환으로 영상을 다해상도 분해하고 중간 및 고주파 대역을 가변 블록분할하여 벡터 양자화하는 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 쌍직교 웨이브렛 변환하고 중간 주파수 대역을 퀘드트리 구조로 분할하여 윤곽선을 형성하고 있는 웨이브렛 계수를 추출한다. 중간 주파수 데역의 윤관선은 고주파 대역에 그대로 적용한다. 따라서 고주파 대역의 퀘드트리 분할에 필요한 부가 정보를 줄인다. 이같이 분할된 부블럭은 각 스케일과 방향에서 설계된 코드북으로 벡터 양자화한다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법은 중간 및 고주파 대역을 일정 크기로 나누어 벡터 양자화하는 방법 보다 약 20(%)의 비트 감축이 가능하였고 복원 영상의 블록 효과 및 예지 열화의 감소를 나타내었다.
본 논문에서는 인공위성으로부터 얻어진 다중스펙트럼영상의 부호화 방법을 다룬다. 위성영상의 공간 및 스펙트럼 해상도가 급속도로 향상되면서 처리해야 할 다중스펙트럼 영상의 데이터량은 엄청나게 증가하였다. 이에 따라 위성영상을 활용하기 위해서는 효율적으로 부호화하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 벡터양자화에 근거한 예측부호화, 영상의 quadtree 분할, 그리고 예측오차의 압축을 위한 DCT를 복합적으로 적용한 부호화 기법을 제시한다. 벡터양자화를 통해 대역영상간의 공간적인 특징이 동일하다는 점을 이용한 예측을 하고, 영상분할을 통해 영상의 공간적인 정보량에 따라 적응적으로 비트를 할당하며, DCT를 통해 예측오차의 공간적응적인 부호화를 수행한다. Landsat TM 영상을 대상으로 수행한 실험을 통해 제안 알고리듬의 위성영상 압축기법으로서의 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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