본 논문에서는 3차원 웨이브릿 변환을 기반으로 하고 쿼드트리 코딩 알고리즘을 이용한 동영상 압축 시스템을 제안하였다. 3차원 웨이브릿 기반 비디오 압축 시스템은 3차원 웨이브릿 변환의 움직임 보상형 시간축 필터를 이용하여 입력영상신호의 시간적 상관관계를 제거하고, 공간상의 웨이브릿 변환에 의하여 시공간의 서브밴드로 분해한다. 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 영상에서 에너지가 집중된 저주파 영상에 상대적으로 비트율을 높게 할당하였고, H.263 알고리즘과 비교하여 복원된 영상의 PSNR 성능을 0.64dB 향상시켰다. 또한 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 변환을 이용하여 움직임 보상 에러의 전파를 제거하였고, 다분해능과 압축 비트율에 따라서 점진적 전송이 가능하다.
본 논문에서는 3차원 의료 영상에 적합한 interframe 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 움직임 추정/보상과 변환 부호화를 사용하는 동영상 압축 방법에 기초를 두고 있다. 이 알고리즘에서는 움직임 추정을 위해 와핑 방법이 채택되었다. 그리고, 부호화 효율을 향상시키기 위해 적응적 모드 선택을 사용하여 웨이블릿 변환 영역에서 움직임 조상된 오차 영상과 원 영상을 혼합한다. 이렇게 혼합된 영상은 제로트리 부호화 기법에 의해 압축된다. 본 논문은 제안된 방법이 3차원 의료 영상의 부호화에 매우 유용함을 증명하였다. 모의실험결과는 제안된 방법이 슬라이스 간의 간격과 무관하게 항상 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하고, 그럼으로써 3차원 의료 영상 압축에 매우 바람직하다는 사실을 보여준다.
동영상, 정지 영상, 그리고 음원과 같은 디지털 콘텐츠를 보호하기 위한 워터마킹 기법은 저작권 등과 관련된 정보를 콘텐츠 내부에 직간접적으로 삽입하는 방식으로 원본 콘텐츠와는 품질면에서 차이가 있다. 따라서 본 논문에서는 셀룰라 오토마타 변환을 이용하여 콘텐츠 정보를 변형하지 않는 새로운 콘텐츠 보호 방법을 제안한다. 셀룰라 오토마타 변환은 룰(Rule), 기저함수, 초기 값 등 많은 변수를 사용하여 변환을 수행하고 역변환을 위해서는 동일한 변수 값을 이용해야 하므로 뛰어난 보안성을 갖는다. 이와 같은 특징을 갖는 이차원 셀룰라 오토마타 변환으로 얻어진 원 영상 계수 정보와 저작권 정보를 조합하여 새로운 영상 의존 정보를 생성하며 데이터베이스 등에 저장한다. 원본 영상은 외부 공격 등이 가능한 인터넷 등을 이용하여 배포하고 향후 저작권 분쟁 등이 발생할 경우 데이터베이스에 저장된 정보와 외부 공격을 받은 영상을 이용하여 저작권 정보를 복원한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 미디언 필터, 잘라내기, JPEG 압축, 그리고 회전 등 공격 받은 영상을 사용하여 강인성 실험을 수행하여 제안한 알고리즘을 검증한다.
컴퓨터 응용기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로 하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석하기 위해 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭 되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(IMI)를 이용한다.
웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 H.264의 정수 변환 모듈, 양자화 모듈, 역양자화 모듈, 정수 역변환 모듈에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 새로운 동영상 압축기술인 H.264의 전체 구성 중에서 핵심 부분인 동영상 데이터의 영역 변환 및 양자화 기능들을 하드웨어로 설계할 수 있도록 알고리즘을 기술하고, 저전력 설계를 위하여 하드웨어 사이즈를 최소화하도록 구조를 정하였다. 구현된 전체 모듈들은 PCI 인터페이스를 통한 Altera APEX-II FPGA 구성과 삼성 STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하여 각각 합성하고 검증하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현하였을 경우 최대 동작 주파수가 100MHz이며, QCIF의 사이즈 기준으로 초당 최대 1295 프레임의 계산을 수행할 수 있으며, 이는 하드웨어 기반의 H.264 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
본 논문에서는 인체에 유해한 방사능 피폭량이 부챗살 형태의 Fan Beam 보다 상대적으로 적은 원추형 Cone Beam CT 시스템을 사용하여 3차원 영상을 빠르게 구성하기 위한 회전 기반법 알고리즘을 제안하였다. 그리고 계산 속도를 빠르게 하기 위하여 초월함수가 더 적은 3단계 회전 행렬을 이용하여 3차원 영상을 구현하였다. 또한 본 연구에서 구성한 영상을 일반적으로 사용되는 라돈 변환 알고리즘으로 구현된 3차원 영상과 비교하여 영상의 질은 평균적으로 단면 영상 당 10% 정도의 오차를 보이며 미약하게 저하되었으나 영상 구성 속도 면에서는 35배 개선됨을 보였다. 이는 대략 초당 $4{\sim}5$ 프레임을 얻을 수 있는 수치이며 간단한 구조를 가진 피사체라면 보다 많은 프레임을 얻을 수 있어 3차원 동영상을 실시간으로 구현할 수 있는 가능성을 보였다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램 영상 데이터를 Fresnelet 변환을 이용하여 압축하는 기법을 다룬다. 이 방법은 quad-tree 기반 Fresnelet 변환을 통해 주파수 영역의 부대역으로 나누고, 각 부대역의 에너지에 따라 일정 순서의 부대역을 제거한 후, 나머지 부대역들을 2 차원 동영상 압축기로 압축하는 방식이다. 압축기는 H.264/AVC 와 HEVC 사용되며, 실험결과는 압축기를 거치지 않고 특정 부대역의 에너지를 제거한 영상과 원본과의 화질을 비교하고, 제거되는 않은 영역들을 압축한 결과 압축률에 따른 화질을 비교, 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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