본고에서는 실시간 비트율 변환을 위한 트랜스코딩에서 프레임 제거를 통한 비트율 제어 방법을 설계한다. 트랜스코더에서 비트율을 제어하는 방법에는 재양자화에 의한 비트율 변환과 프레임 제거에 의한 비트율 변환이 있을 수 있다. 전자에 대해서는 많은 연구가 수행되었기 때문에 본고에서는 후자에 대한 방법을 제시하여 제어량에 따라 효율적인 방법을 선택할 수 있는 새로운 형태의 트랜스코더를 설계하는 기반을 마련하였다. 즉, 기존의 공간적 측면에서의 비트율 변화뿐만 아니라 시간적 측면에서 비트율 변환을 고려할 수 있도록 함으로써 PSNR과 변환 속도간의 타협점을 찾도록 하였다. 제안한 방식은 이종 망에서 실시간 비디오 서비스를 위하여 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.
디지털 변복조 장치에는 디지털 신호의 표본화 속도를 변환시키는 표본화 속도 변환기(SRC: sample rate converter)가 필요한데, 여기에 사용되는 저역필터의 구현 문제를 연구하였다. 표본화 속도 변환율이 클 경우에는 저역필터의 신호처리 연산량이 많아져서 구현에 부담이 되므로 연산량을 감소시키는 방안이 중요하다. 본 논문에서는 이 필터를 2 단의 직렬 필터로 분할하여 구현하는 설계 방법을 제시하였고, 1 단 구조의 단일 필터로 구현하였을 경우에 비교하여 신호처리 연산량이 감소되는 것을 확인하였다. 표본화 속도 변환율이 증가할수록 2 단분할 방안에 의한 연산량 감소 효과는 증가하며, 변환율이 32 에서는 72 %까지 감소되는 것을 확인하였다. 변환율을 2 단으로 분할함에 있어서도 인수의 조합에 따라서 감소 효과가 다르게 나타났으므로, 여러 변환율에 대하여 최적 성능의 분할율을 조사하였다. 저역필터는 다상 필터 구조를 갖는 FIR 필터를 대상으로 하였으며, 필터계수의 설계는 Parks-McCllelan 알고리즘을 이용하였다.
본 논문에서는 특정 부호화율을 가지는 H.264 비트열을 다른 부호화율로 바꾸어 전송하는 비트열변환 방법에서 필요되는 부호화율-양자화변수 사이의 모델 관계식을 규명한다. 그리고 H.264 동영상 부호화된 비트열간 부호화율을 변환하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 비트열 변환기법은 근사화된 부호화율-양자화 계단 크기 사이의 관계식을 사용하여 이전 부호화화면, 이전 슬라이스에서 부호화된 결과로부터 모델변수를 갱신하고, 이로부터 목표되는 양자화 계단 크기를 찾아 재 양자화 이후의 부호화 과정만을 수행하여 목표되는 부호화율로 비트량을 발생시킨다. 따라서, 제안된 방식은 비트열변환에서 복잡한 부호화율 제어를 필요로 하지 않으며, 간단한 구현만으로 목표되는 부호화율로 변환시킨다. 모의실험으로부터 제안된 비트열변환방법이 4가지 다른 특성의 실험영상에 대하여 설정된 비트열로 정확하게 변환됨을 보인다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준 비트 스트림을 전술영상이나 멀티미디어 환경에 응용가능한 선택적 부호화를 위한 비트율 변환방안을 제시하였다. 전송채널은 응용분야에 따라 다양한 채널 용량을 갖고 있고, 따라서 컴퓨터에 저장된 비트스트림은 전송채널용량을 초과하지 않도록 적절히 비트율 변환이 이루어져야한다. 기 제공된 영상압축 비트스트림을 다른 비트율로 재변환하는 문제가 바로 비트율 변환이며, 본 논문에서는 새로운 비트율 변환방식을 제안하고자 한다. MPEG이나 H.264/AVC 압축 비트스트림을 이용하여 비트율을 변환하는 다양한 방식들이 여러 학자들에 의해 제시되었으며 실제로 많이 응용되고 있지만, 본 논문의 선택적 부호화 응용 분야에는 제대로 적용되지 않는다. 즉 프레임 내의 특정한 영역이 다른 부분보다 정보의 가치가 크고 따라서 이들 부분은 다른 부분에 비해 고화질로 재생되어야 하지만 기존의 방식으로는 이를 구현하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 관심영역과 배경 간의 정보의 중요성을 고려하여 화질을 차별화하는 새로운 비트율 변환기를 제안하고자 한다.
본 논문은 다시점 영상에서 프레임율 변환 (Frame Rate Up Conversion, FRUC) 기법을 적용하는 방식에 대하여 서술한다. 먼저, 임의의 시점의 영상을 생성하기 위해서 사용되는 중간시점 영상합성 (View Synthesis, VS)기법과 연속되는 영상 사이에 새로운 영상을 만들어내는 프레임율 변환기법에 대하여 간략히 소개한다. 그리고, 기존의 프레임율 변환 방식과 다시점 영상의 특징을 이용한 프레임율 변환 방식을 소개하고 각각의 방식으로 생성한 영상의 화질을 비교한다.
변화 부호화는 기존에 부호화 되어있는 영상의 비트율을 더 낮은 비트율의 영상으로 재 부호화하거나. 다른 부호화 표준으로 재 부호화 하는 기법이다. 변환 부호화기의 설계에서 가장 중요시되는 문제는 화질 향상과 부호화 속도의 향상이다. 변환 부호화기의 많은 응용분야에서 실시간 변환을 필요로 하기 때문에 변환 속도를 향상시키면서 화질을 높이는 방법이 연구되어 왔다. 비트율 변환비가 매우 클 때에나 표준화 방법의 목적 영상 사이즈가 다를 때엔 비트율의 변환과 함께 영상의 크기를 함께 변환(1/2)해 주어야할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에 적합한 변환 부호화기법을 제안한다. 우선 영상의 크기를 다운스케일링 해 준후, 기존 영상의 움직임 벡터들로부터 AWW기법을 이용해 1차 추정 벡터를 추출하여 속도를 향상시키고, 1차 추출 벡터 부근의 한정된 영역으로부터 움직임 벡터 추정과정을 거쳐 최종 추정 벡터를 정제하여 화질을 향상시킨다. 실험 결과 기존의 재 부호화 기법에 비해 속도가 향상됨을 확인 할 수 있었으며. AWW 기법에 비해 연산량은 조금 많아지나 정제 과정을 통하여 약 1dB 정도의 화질 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 손상되지 않은 지문과 손상된 지문에 대해 전처리 및 3 레벨 가우스 피라미드(Gaussian pyramid)변환과 왈쉬(Walsh)변환을 하고, 출력되는 결(texture) 정보를 평활화 및 이진화를하여 해밍거리(Hamming Distance)를 계산하였다. 여기서 얻은 결 정보에 대한 해밍거리 변화율은 인식을 위한 매칭 변수로 사용하였다. 이러한 비교를 위해 이미지를 전처리하여 잡음을 제거하고, 대비를 개선한 후 각 이미지를 이진화 이미지로 만든 다음 세선화 처리를 하였다. 3 레벨 가우스 피라미드 변환은 이미지의 크기를 1/8로 축소하며, 해밍거리 변화율은 타인 수락율(FAR: False Acceptance Ratio)과 본인 거부율 (FRR: False Rejection Ratio)계산에 사용하였다. 그 결과 손상된 동일 지문에 대한 본인 거부율은 -20% 내외이었으며, 타인수락율은 -50%가 되어 지문이 일부 손상되었어도 결 무늬에 대한 해밍거리는 인식의 특성 벡터로 사용할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.
최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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