본 논문에서는 객체기반의 스테레오 동영상 부호화기를 제안한다. 제안된 부호화기는 움직임, 변이, 그리교 밝기 정보를 이용하여 객체를 추출하고 객체의 움직임과 변이 정보를 예측하여 부호화함으로써 기존의 블록기반 방법에 비해 정보량을 줄일 수 있었다. 또한 새롭게 발생되는 영역과 기존 영역의 소멸 및 변형은 부호화 효율을 떨어뜨리게 되는데, 이를 해결하기 위해 새로운 객체갱신 방법이 제안되었다. 실험을 통하여 제안된 객체기반 부호화기는 기존의 블록기반 부호화기에서 나타나는 블록화 및 모스키토 현상을 제거할 수 있었고 복원화질과 부호호율을 개선시킬 수 있었다.
본 논문에서는 텍스쳐 최적화 기법을 사용하는 동영상 프레임 비율 상향 변환 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상의 텍스쳐 특성을 분석하여 블록 매칭에 의해 예측된 움직임 벡터의 정확도를 향상시킨다. 또한 패치 단위의 영상 합성을 통해 블록 경계에서 발생하는 화질 열화 현상을 최소화한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법은 자연스러운 중간 시점 영상을 생성함을 확인한다.
영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측은 H.264, MPEG-4 등의 압축 표준에서 시간적 중복성을 줄이기 위해 이용되고 있다. 따라서 영상의 압축 효율을 높이는 다양한 움직임 예측 알고리듬이 제안되었다. 이에 본 논문은 계산량을 줄이기 위해서 EPDS(Edge-Based Partial Distortion Search)를 기반으로 한 개선된 이단 탐색 움직임 예측 알고리듬을 제안한다. 이를 위하여 이단 탐색에서의 적응적 탐색 구간 적용 기술을 사용하였다. 제안한 알고리듬은 FS보다 98.11배 빠르다. 뿐만 아니라, PSNR을 통해 화질이 비슷하게 유지됨을 알 수 있다. 따라서 제안한 알고리듬은 고화질 디지털 영상 실시간 구현에 적합하다.
H.264/AVC를 비롯한 대부분의 동영상 압축 표준에 의해 부호화 및 복호화된 영상은 블록화 현상(blocking artifacts)이 생긴다. 이러한 화질 열화 현상은 블록 기반의 정수형 이산코사인 변환(Integer DCT)을 수행한 후 계수를 양자화 하기 때문에 발생한다. 이러한 블록화 현상을 줄이기 위해 H.264/AVC에서는 디블록킹 필터를 이용한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 디블록킹 필터의 복잡도를 감소시키면서 화질을 유지하는 알고리듬을 제안하고 실험을 통한 평가를 제시한다. 복잡도를 줄이기 위해 제안하는 알고리듬에서는 블록 경계강도(Bs) 결정 과정에서 한 화소 줄의 경계강도를 이용하여 네 화소 줄 모두에 적용한다. 실험결과 경계강도 결정의 계산량을 줄이면서 주관적, 객관적 화질 또한 향상되는 결과를 보였다.
본 논문은 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 추정의 탐색 영역을 적응적으로 결정하는 방식에 대해 제안한다. 일반적인 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 예측 방식의 성능은 압축 효율을 결정하는 움직임 벡터 예측을 위한 전처리 과정의 역할을 하는 제안된 동적 탐색 영역 방식은 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성에 따라 효율적으로 탐색 영역을 결정하여 영상 화질의 저하 없이 평균 60(%) 이상의 계산량을 절감하게 된다. 제안된 방식의 성능은 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 모바일 단말기나 현재 네크웍 상황에 적합한 동영상 스트림을 생성하는 새로운 동적 동영상 적응변환 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 MPEG-1/-2/-4와 같은 비디오 코덱의 특성을 부호화 된 동영상 스트림 크기와 품질에 초점을 맞추어 미리 분석하고, 이를 코덱 의존적인 특성 테이블로 프록시에 저장한다. 이런 특성 테이블 내용과 단말기가 요청한 동영상에 대한 최고 품질 스트림의 크기 및 품질 정보를 이용하여 요청한 모바일 단말기에 적합한 동영상 스트림의 크기 및 품질을 동적으로 예측할 수 있다. 제안한 방법에서는 이런 예측을 바탕으로 동영상의 최대 품질을 유지하며 모바일 단말기의 공간 제약을 만족하는 적응화 된 동영상 스트림 버전을 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 생성한다. 실험 결과 제안한 방법은 5% 미만의 오차율로 매우 빠르게 동적 동영상 적응변환을 수행함을 알 수 있었다. 제안한 방법은 다양한 비디오 코덱으로 부호화 된 인터넷상의 동영상을 빠르게 변환하는 모바일 단말기를 위한 프록시 서버에 사용될 수 있을 것이다.
한국의 DMB 서비스는 이미 대중화되어 많은 이용자들이 이용하고 있다. 그러나 최신 디스플레이 장치들은DMB 컨텐츠의 해상도에 비해 더 높은 해상도를 지원하고 있으며, 다양한 방법의 동영상 재표본화 기술을 채용하고 있다. 일반적으로 주관적인 영상 품질은 영상 내 객체에 대한 인식률에 따라 결정되며, 에지 공간에서 객체 간구분이 명확할수록 증가한다. 에지는 객체와 배경간의 경계이며 겹쳐진 사물간의 경계를 나타내는데, H.264/AVC(이하 AVC)에서 사용되는 화면 내 예측 부호화에서 선택되는 예측 모드와 필터를 통해 추출된 에지 정보는 80% 이상의 유사도를 보인다. 본 연구에서는 H.264 동영상 부호화에서 사용되는 화면 내 예측 부호화 정보와 DCT 계수 정보의 관계를 이용하여 에지 정보를 추출하여, 이를 이용한 효과적인 상향 표본화 방법을 제안한다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.
영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 정확한 움직임 벡터를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 이용해 움직임 벡터를 찾음으로써 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 화질을 향상시킨다.
움직임 추정(ME)은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수의 메모리 접근과 연산량이 발생한다. 기존의 움직임 추정 방법은 현재 프레임의 블록을 참조 프레임의 검색범위 내의 블록과 매칭하여 움직임 차이를 계산하여 움직인 위치를 추정하게 된다. H.264와 같은 최근의 압축 표준에서는 1/4화소 단위까지 움직임 예측을함으로써 영상 데이터 압축의 효율을 높일 수 있으나, 많은 양의 메모리 접근과 연산의 복잡도가 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 메모리 접근 횟수를 감소시키기 위하여 SAR(Search Area Reuse)알고리즘을 사용하여, 참조 프레임의 블록을 현재 프레임의 블록과 매칭하여 움직임 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 아키텍쳐는 현재프레임의 검색범위 내에 있는 데이타를 재사용함으로서 메모리 액세스를 줄일 수 있으며, 참조프레임의 한 블록당 1/4화소 단위까지의 연산을 한 번만 하게 되므로 메모리 접근 횟수 감소와 함께 연산의 복잡도도 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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