이전의 벡터양자화 기반의 워터마킹은 기본 부호책과 확장 부호책으로 구성된 사용자 부호책에 의해서 수행된다. 확장 부호책의 설계 방법은 매우 중요하지만 구체적인 방법이 제시되지 못하였다. 본 논문에서는 거리의 가중치(${\delta}$)를 사용하여 기본 부호책과 확장 부호책을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 워터마크 삽입에 관계없이 항상 일정한 성능을 가지는 부호책을 얻을 수 있다.
부호책 설계에 사용되는 초기 부호책을 얻기 위해 수정된 미소분리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다른 클래스에 비해 소속되는 학습벡터가 다수 소속되거나 자승오차가 작은 클래스에 대표벡터를 더 많이 할당한다는 원리를 적용한다. 기존 K-means 알고리즘과 참고문헌 (5)에서 제안한 방법을 적용하여 설계된 부호책의 성능을 평가할 때, 두 경우 모두 제안된 방법에 의해 얻어진 초기 부호책을 사용하는 것이 기존 미소분리 방법에 의한 초기 부호책을 사용하는 것보다 우수한 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 초기 부호책을 구하는 방법으로 가장 널리 쓰이는 이분 미소분리 방법의 탐색시간을 줄이기 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 학습벡터가 소속되는 부호벡터를 찾기 위하여 기존의 방법과 같이 모든 부호벡터와의 거리오차를 계산하지 않고, 이전에 소속된 클래스에서 미소분리된 부호벡터와의 거리오차 만을 비교하여 학습벡터의 소속 여부를 결정함으로써 계산량을 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법으로 생성된 초기 부호책과 기존의 이분 미소분리 방법으로 생성된 초기 부호책을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 초기 부호책의 성능 차이는 거의 없었지만, 계산량은 현저하게 감소되었다.
벡터양자화에서 사용되는 부호책 생성 알고리즘들 중에서 가장 널리 사용되는 방법은 K-means 알고리즘이다. 본 논문에서는 부호책의 성능 개선을 위해 새로운 갱신조건을 적용한 부호책 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 K-means 알고리즘은 모든 학습반복 과정 동안 부호벡터 갱신 시 거리의 가중치를 고정하지만, 제안된 방법은 학습반복 과정에서 새로운 부호벡터의 갱신 조건에 따라서 다른 가중치를 적용하여 부호책을 구한다. 따라서, 갱신 조건에 의해 부호벡터에 다른 가중치를 적용할 수 있고, 학습반복 과정마다 가변되는 가중치를 적용하는 효과를 얻을 수 있다. 실험 결과 K-means 알고리즘보다 부호책의 성능이 향상됨을 확인하였다.
벡터 부호책 설계에 사용되는 기존 K-means 알고리즘은 모든 학습반복에서 고정된 가중치를 적용하는데 반해 제안된 방법은 학습반복마다 가변되는 가중치를 적용한다. 초기 학습반복에서는 새로운 부호벡터를 얻기 위해 수렴영역을 벗어나는 2 이상의 가중치를 사용하고, 이 값이 클수록 가변 가중치를 적용하는 학습반복을 줄임으로써 우수한 부호책을 설계할 수 있다. 초기 부호책 설계에 사용되는 미세분할 방법을 개선하기 위하여 소속 학습벡터와 대표벡터간의 오차를 줄이는 방법을 사용한다. 즉 자승오차가 최대인 대표벡터를 제외시키고 최소인 대표벡터를 미세분할함으로써 초기 부호벡터로 대체될 보다 적절한 대표벡터를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
이 논문은 양자화 오류와 채널왜곡을 고려한 양극왜곡을 최소화시키기 위해 변조신호의 좌표와 소스 인코더를 동시에 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 최적화 과정은 먼저 주어진 변조 신호에 대해서, VQ 부호책을 최적화한다. 그리고 나서 앞 단계에서 얻어진 VQ 부호책에 대해, 변조 신호를 최적화한다. 이 두 과정들은 국소 최적점에 도달할 때까지 반복 시행된다. 또한 본 논문에서는 코드 벡터와 변조 신호들간의 대응 관계를 효율적으로 설정함으로써 전체 시스템의 성능이 개선됨을 보인다. 컴퓨터 실험을 통하여 제안된 시스템이 잡음 없는 채널에서 설계된 VQ 부호책과 기존의 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 기반으로 하는 종래의 시스템보다 우수한 성능을 갖음을 보여준다.
본 논문에서는 초기 부호책 설계 방법으로 가장 널리 사용되는 이분 미소분리 방법의 성능 개선과 설계시간을 단축하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 성능 개선을 위해 학습벡터의 소속수가 최소인 부호백터를 제거하고, 최대인 부호벡터를 미소분리하여 대체하는 방법을 적용하고, 모든 부호벡터와의 거리오차론 구하여 학습벡터의 소속 여부를 결정하는 기존 방법과는 달리, 전단계와 현재 단계의 소속 부호벡터와의 거리오차를 가지고 소속 여부를 결정함으로써 설계시간을 크게 단축할 수 있다.
본 논문에서는 영상의 윤곽선을 검출하여 배경 블록과 윤곽선 블록으로 분류하고 윤곽선 맵을 작성하여, 윤곽선 블록에 대해서는 다시 DCT의 AC 계수를 사용하여 16개로 세분화한 후, 다중 면 사이드 매치 유한상태 벡터양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 윤곽선 맵의 정보에 따라 각각 주 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하며, 현재 블록의 B면 또는 3면에 대해 사이드 매치 계산을 수행한다. 전송 비트 수를 줄이기 위해 먼저 부호화되는 블록들 중 배경 블록에 한하여 주 부호책으로 부호화 할 것인지를 결정한다. 또한 복호화기로 전송하는 부호단어 인덱스의 할당 비트를 줄이기 위해서 가변 길이 부호화를 수행한다. Zelda, Lenna, Bridge, Peppers 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 SMVQ와 TSMVQ 알고리듬보다 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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