깊이 화면을 부호화함에 있어서 깊이 화면의 일부를 평면으로 추정하여 부호화하는 평면 부호화 모드를 적용할 수 있다. 본 논문에서는 평면 부호화 모드를 통한 깊이 영상 부호화에서 가변 블록 부호화를 위해 가변 블록 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 깊이를 통해 블록 내 화소에 대해 제일 근접한 평면을 추정하는 방법을 통해 평면 부호화를 수행할 수 있다. 평면 부호화를 수행할 때, 가변 블록 부호화를 다음과 같이 적용할 수 있다. 먼저 최대 블록 크기에 대하여 추정 오차를 계산한 뒤 오차가 임계값 이하라면 해당 블록 크기가 선택 된다. 반면 오차가 임계값을 초과한다면 해당 블록이 분할되고 위 과정을 반복한다. 분할된 블록 크기가 최소 블록 크기 미만이 되면 해당 블록은 평면 부호화 모드로 선택되지 않는다. 제안된 방법을 실험한 결과, 부호화하여야 할 블록의 개수가 평면으로 이루어진 영상에서 고정 블록 크기를 이용한 방법에 비해 19%로 줄었다.
The block matching algorithm for the motion estimation is relatively simple to implement, and thus widely applied in image sequence coding such as H.261, MPEG- I and MPEG-2. Most techniques of the block matching method use fixed-size blocks for the motion estimation. And their success relies on the assumption that the motion within each block is uniform. But if the block size is increased to reduce the number of motion vectors for high data compression, the estimated image brings about many errors. In this paper, the variable-sized blocks are used to solve this problem. And the top down method is used to select the block size.
본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, a video coding method in wavelet transformed multi-resolution image using variable block sized motion estimation and multi-codebook is proposed. In the propoed method, the accuracy of motion estimation is increased by using variable block matching algorithm based on edge type of blocks which estimation is increased by using variable block matching algoritm based on edge type of blocks which is classified accoridng to the magnitude of wavelet coefficients in vertical subband and horizontal subband of the highest layer. Also, we increased the flexibility of bit allocation and decreased vector quantization error for motion compensated error transmission by using importance of each subband. Some experimental results confirm that he proposed mothod has fine reconstructed images without blocking effect at low bit rate, and especially reconstructs edges well to which human eyes are sensitive.
저전력을 실현하기 위하여 구조, 논리 및 트랜지스터레벨에서 16비트 덧셈기를 설계하였다. 기존의 ELM덧셈기는 입력 비트 패턴에 의해 계산되는 블록캐리발생신호 (block carry generation signal) 때문에 특정 입력 비트 패턴이 인가되었을 때에는 G셀에서 글리치(glitch)가 발생하는 단점이 있다. 따라서 구조레벨에서는 특정 입력 비트 패턴에 대해서 글리치를 피하기 위해 자동적으로 각각의 블록캐리발생신호를 마지막 레벨의 G셀에 전달하는 저전력 덧셈기 구조를 제안하였다. 또한, 논리레벨에서는 정적 CMOS(static CMOS)논리형태와 저전력 XOR게이트로 구성된 저전력 소모에 적합한 조합형 논리형태(combination of logic style)를 사용하였다. 게다가 저전력을 위하여 트랜지스터레벨에서는 각 비트 전파의 논리깊이(logic depth)에 따라서 가변 크기 셀들(variable-sized cells)을 사용하였다. 0.6㎛ 단일폴리 삼중금속 LG CMOS 표준 공정변수를 가지고 16비트 덧셈기를 HSPICE로 모의 실험한 결과, 고정 크기 셀(fixed-sized cell)과 정적 CMOS 논리형태만으로 구성된 기존의 ELM 덧셈기에 비해 본 논문에서 제안된 덧셈기가 전력소모면에서는 23.6%, power-delay-product면에서는 22.6%의 향상을 보였다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.
본 논문에서는 실감 있는 3차원 얼굴모델 생성에 필요한 얼굴 텍스쳐를 생성하기 위해 실린더형 원형모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실린더형 3차원 모델에 대한 2차원 영상을 영상의 상관관계를 이용하는 블록 정합 알고리즘을 사용해서 정렬하는 방법으로서 블록 정합을 수행 할 때 동일한 블록 크기를 사용하는 기존 방법과는 달리 모델의 곡률을 고려해 가변적인 크기의 블록을 사용한다. 그리고 영상 모자익 기법을 사용해서 정렬된 영상을 하나의 텍스쳐 영상으로 생성한다. 이 때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하면서 크로스디졸브 기법을 이용해 영상을 스티칭한다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한 새로운 가변블록 기반 영상압축방식을 제안하였다. 웨이브릿의 각 밴드별로 통계적 특성이 다르므로 각 부밴드에 적합한 양자화기에 적용하였으며, 각 부밴드의 방향특성을 이용하여 부밴드들을 서로 다른 크기의 가변블록으로 겹치지 않게 분해하였다. 또한 에너지의 특성을 고려하여 임계값 이하의 값들은 0으로 보내어 부호화하지 않음으로써 불필요한 비트의 할당을 줄인다. 시뮬레이션 결과 제안알고리즘은 기존의 블록 기반 압축알고리듬에 비해 압축률과 PSNR면에서 객관적으로 향상된 성능을 보였고, 주관적으로도 블록기반 방식임에도 불구하고 매우 낮은 BPP를 갖는 압축에서 나타나는 블록화 현상이 나타나지 않음을 확인하였다. 또한 0의 위치정보를 표현하는 방법에 있어 블록기반으로 접근하기 때문에 간단한 구조를 가지는 장점이 있다.
이동 통신에 대한 수요가 크게 늘어나면서 멀티미디어 정보를 포함한 대용량의 정보를 이동 통신 채널 상으로 전송하기 위해서는 전송 오류에 대한 대책이 필수적이다. 전송 오류에 대한 대책 중에서 오류 정정 부호화 기법이 많이 사용되는데 turbo 부호는 이론적 한계치에 근접하는 우수한 성능을 보이는 오류 정정 부호화 기법이다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보의 특성을 고려하여 입력되는 데이터의 크기가 가변인 경우 turbo 부호를 효율적으로 적용하기 위해서 3GPP 표준에서 사용되는 turbo 부호의 인터리버를 포함한 여러 가지 가변 크기 인터리버의 특성을 해석하고 AWGN 환경에서 그 성능을 분석하였다. 특히 인터리버의 불규칙도와 s-parameter가 성능에 미치는 영향을 분석하고 블록 크기와 오류 정정 부호화율이 변할 때 turbo 부호의 성능 변화를 해석함으로써 가변 크기 인터리버를 사용한 turbo 부호의 성능을 분석하고 멀티미디어 정보의 오류 정정 부호 기법으로 turbo 부호가 효율적으로 사용될 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 디코더의 움직임 보상 모듈의 구조를 제안한다. 제안된 구조를 갖는 움직임 보상 모듈은 하드웨어 처리 싸이클 수와 내부메모리 크기를 감소시키기 위해 하나의 코딩 유닛을 그보다 작은 여러 개의 블록으로 분할하여 처리할 수 있다. 제안된 움직임 보상 구조는 캐시를 통해 외부 메모리에 접근하여 참조 픽쳐를 로딩하는 단계와 보간 필터를 거쳐 예측 샘플을 생성하는 단계로 내부-파이프라인을 구성하며 코딩 유닛의 크기에 따라 내부-파이프라인에서 처리할 블록의 크기를 결정한다. 본 논문에서는 코딩 유닛 분할의 기준이 되는 블록 크기를 결정하기 위한 절충사항에 대해서도 논의한다. 제안된 구조의 효율성을 판단하기 위해 구현된 움직임 보상 모듈을 RTL 시뮬레이션 및 FPGA 보드 검증을 통해 테스트 하였으며, SoC 로 제작될 경우 초당 249 Mpixel 을 처리하여 4K-UHD 시퀀스의 실시간 디코딩이 가능한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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