본 논문에서는 고품질 음성 서비스를 가능하게 하는 광대역 음성 부호화기의 선 스펙트럼 주파수 (line spectral frequency: ISF) 계수 양자화기를 설계하였다. 광대역 음성 부호화기를 위한 효율적인 LSF 계수 양자화기를 설계하기 위하여, 인접 프레임간의 상관도를 이용하였으며, 각 해당 프레임의 ISF 계수에 대한 양자화를 인접 프레임간 상관도가 높은 프레임과 상관도가 낮은 프레임으로 나누어 독립적으로 수행하였다. 인접 프레임간 상관도가 높은 프레임의 LSF계수 양자화를 위하여 예측 피라미드형 벡터 양자화기 (predictive pyramid vector quantizer: PPVQ)를 사용하여 양자화하였고, 상관도가 낮은 프레임의 LSF 계수는 피라미드형 벡터 양자화기 (PVQ)를 사용하여 양자화 하였다. PPVQ에서 예측기로 1차 AR 예측기를 사용하였다. 광대역 음성 부호화기를 위해 본 논문에서 설계된 UF 계수양자화기를 평균스펙트럼 왜곡(spectral distortion: SD) 성능 관점에서 실험한 결과, LSF계수 양자화에 할당된 비트가 프레임당 40비트일 때, 평균 SD값이 1 dB 내외이고, 2 dB 이상 및 4 dB 이상 outlier가 각각 3.87%및 0.01%인 transparent한 성능을 얻을 수 있었다.
대역분할 부호화방식의 표준인 비가역 9/7 JPEG2000의 경우 0.15bpp 이하에서 양자화 손실로 배경과 에지 부분에서 급격한 화질 왜곡이 발생하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 고주파대역들의 L-pdf(Laplace probability density function) 통계특성을 이용한 VQ(Visual Quantizer)를 제안하였다. 제안된 VQ는 재생영상의 화질왜곡을 최소화하기 위한 비주얼파라메타와 효율적인 비트율 감축을 위한 가중치 파라메타를 각각 사용하여 설계되었다. 실험결과 제안된 VQ는 0.15bpp이하에서도 재생영상의 시각적 손실을 최소화하면서 재생영상의 화질왜곡 기준척도인 MSE(Mean-Squared Error)도 최소화 할 수 있었다.
이 논문은 벡터 양자기가 포함된 부대역 코덱의 분석과 설계에서 벡터 양자기를 모델링하는 새로운 방법을 제시해준다. 우리는 각 코드북의 시작점들의 수(N), 각 코드워드의 길이(k), 필터 대역 계수들에 의존하는 부대역 코덱 시스템의 입력과 출력의 평균자승 회복 오차(MSE)를 계산한다. 본 논문은 확률밀도함수로 최적화된 벡터양자기가 존재하는 최적의 M밴드 필터 뱅크 구조는 등가의 스칼라 양자기의 변수들의 적절한 선택으로 구현될 수 있음을 보였다. 특정한 구현 예를 두 개의 다른 필터뱅크 구조인 Paraunitary 필터 뱅크와 Biorthogonal 필터 뱅크를 2채널 경우에 개발하였다. 이 이론적인 결과들은 확장의 Monte Carlo 시뮬레이션으로 확인되었다.
본 논문에서는 현재 MPEG, JPEG 압축 알고리즘에서 쓰이는 DCT(Discrete Cosine Transform)기반의 손실 영상 압축에 사용되는 양자화(Quantization) 처리에 필요한 나눗셈 연산기를 제안한다. 영상 데이터 처리를 위한 양자화기(Quantizer)는 DCT로부터 매 사이클마다 영상 데이터를 입력 받아 양자화 처리를 해야하며 보다 나은 영상 데이터를 위해 최종 나눗셈 결과 즉, 몫을 소수 첫째자리에서 반올림(Rounding)해야 한다. 이를 위해 반올림 동작이 추가된 Pipelined Nonrestoring Array Divider를 설계하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 DCT로부터 나온 영상 데이터를 제안된 구조의 양자화기로 양자화하여 일반 양자화기에서 나온 압축된 데이터와 비교해 보았다. 또한 합성기(Synthesis)를 통하여 실제 하드웨어 크기를 분석하였다.
In this paper, attempts have been made to code images employing a separating mean vector quantizer(SMVQ). Then we analyzed the performance of the SMVQ experimentally as well as analytically. The results of simulation with natural images are presented. But, conclusively the performance of the SMVQ technique is not better than that of the conventional vector quantizer. In this paper, a brief analysis in which we revealed that the performance, based on the mean square error measure, of the SMVQ is not favorable is favorable is discussed.
In this paper, we propose an adaptive BTC algorithm using the characteristics of the error signals. The BTC algorithm has a avantage that it is low computational complexity, but a disadvantage that it produces the ragged edges in the reconstructed images for th esloping regions beause of coding the input with 2-level signals. Firstly, proposed methods classify the input into low, medium, and high activity blocks based on the variance of th einput. Using 1-level quantizer for low activity block, 2-level for medium, and 4-level for high, it is adaptive methods that reduce bit rates and the inherent quantization noises in the 2-level quantizer. Also, in case of processing high activity block, we propose a new quantization level allocation algorithm using the characteristics of the error signals between the original signals and the reconstructed signals used by 2-level quantizer, in oder that reduce bit rates superior to the conventional 4-level quantizer. Especially, considering the characteristics of input block, we reduce the bit rates without incurrng the visual noises.
잡음(雜音)에 견주어 세기가 작은 신호(信號)를 검파(檢波)할 때에는 국소(局所) 최적(最適) 검파기(檢波器)가 쓸모있는데, 이 검파기(檢波器)를 이루는 국소(局所) 최적(最適) 비선형성(非線型性) 함수(函數)는 때때로 구현(具現)하기 어렵다. 이 논문(論文)에서는 국소(局所) 최적(最適) 비선형성(非線型性) 함수(函數)를 균(均) 최자화기(最子化器)와 부호화기(符號化器)로 바꾸는 準最適 양자화(量子化) 검파(檢波) 방식(方式)을 제안(提案)하였다. 이 방식(方式)은 양자화기(量子化器) 매개(媒介) 변수(變數)를 쉽게 얻을 수 있고 구현(具現)하기 쉽다는 좋은 점을 가지고 있다.
In designing the quantizer of a coding scheme using a training sequence (TS), the training algorithm tries to find a quantizer that minimizes the distortion measured in the TS. In order to evaluate the trained quantizer or compare the coding scheme, we can observe the minimized distortion. However, the minimized distortion is a biased estimate of the minimal distortion for the input distribution. Hence, we could often overestimate a quantizer or make a wrong comparison even if we use a validating sequence. In this paper, by compensating the minimized distortion for the TS, a new estimate is proposed. Compensating term is a function of the training ratio, the TS size to the codebook size. Several numerical results are also introduced for the proposed estimate.
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 프레넬릿 변환을 이용하여 디지털 홀로그램을 압축할 경우에 사용될 수 있는 쿼드트리 형태의 부대역 양자화기를 제안한다. 획득된 디지털 홀로그램에 대해서 프레넬릿 변환을 수행한 후에 각 부대역별로 화소당 평균 에너지와 부대역의 시각적인 중요도를 분석하여 부대역이 복원 영상에 비치는 영상을 분석하였다. 각 부대역별로 계수들의 분포를 분석하여 다이나믹 영역을 정하고, 부대역 양자화기를 설계하였다. 설계한 양자화기의 효율을 높이기 위해서 다이나믹 영역 외의 영역에 존재하는 계수를 활용하는 방법을 적용하였고, 이를 예외 계수라 하였다. 그 결과 σ′ = 5.0인 범위에서 높은 성능을 가질 수 있는 양자화기를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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