초록
동심원 모자이크 데이터 구조는 천천히 움직이는 카메라를 통해 얻는 비디오 시퀸스의 구조와 유사하다. 동심원 모자이크는 이러한 구조의 데이터들을 정렬하거나 합쳐서 모자이크 영상을 얻게 된다. 따라서 동심원 모자이크는 엄청나게 많은 양의 데이터를 필요로 하기 때문에 압축은 필수적이다. 따라서 압축 데이터를 그대로 유지하면서 특정 장면을 복호화 할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 동심원 모자이크의 압축을 위하여 3차원 리프팅 변환을 사용하였다. 리프팅 변환은 웨이브렛의 장점을 그대로 유지하면서 연산량과 메모리의 사용량을 줄일 수 있다. 3차원으로 변환된 압축 비트 스트림은 프레임들 사이에 복잡한 연관성을 갖게 되어 특정 장면의 검출에 대한 복잡도가 높아지게 된다. 따라서 비교적 우수한 압축 성능을 가지면서 특정 장면의 검출에 대한 복잡도를 낮추기 위해 3차원 변환된 데이터를 프레임 단위로 압축하였다 압축은 가변적인 비트율을 사용하여 압축된다. 또한 리프팅 구조의 특징을 사용하여 압축 데이터의 형태를 유지하면서 특정한 장면을 복호화 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
The data structure of the concentric mosaic can be regarded as a video sequence with a slowly panning camera. We take a concentric mosaic with match or alignment of video sequences. Also the concentric mosaic required for huge memory. Thus, compressing is essential in order to use the concentric mosaic. Therefore we need the algorithm that compressed data structure was maintained and the scene was decoded. In this paper, we used 3D lifting transform to compress concentric mosaic. Lifting transform has a merit of wavelet transform and reduces computation quantities and memory. Because each frame has high correlation, the complexity which a scene is detected form 3D transformed bitstream is increased. Thus, in order to have higher performance and decrease the complexity of detecting of a scene we executed 3D lifting and then transformed data set was sequently compressed with each frame unit. Each frame has a flexible bit rate. Also, we proposed the algorithm that compressed data structure was maintained and the scene was decoded by using property of lifting structure.