본 논문에서는 VQ의 문제점인 에지의 열화 문제와 방대한 계산량을 해결하기 위한 새로운 DCT-VQ 방법을 제안한다. 에지 열화를 방지하기 위해 공간 영역에서 VQ를 하지 않고 DCT 변환 영역에서 VQ를 수행한다. DCT는 상관도가 높은 영상 데이타를 비상관화시키고, 적은 수의 계수에 에너지를 집중시키는 특정이 있다. DCT 변환 영역에서,DC 계수는 8비트 균일 스칼라 양자화하고,AC 계수는 에지 성분을 고려하 기 위해 3개 영역으로 구분하여 각 영역을 벡터 양자화한다. VQ의 계산량과 메모리의 절감을 위해 3개 영역의 벡터는 작은 차원($1{\times}7$)으로 구성되며 같은 부호책을 사용한다. 따라서 제안한 방법은 DCT 변환 계수의 고주파 성분올 고려함으로써 에지 성분을 최대한 살렬 수 있고, VQ의 벡터 차원을 줄임에 의해 계산량과 메모리를 크게 감소시킬 수 있다.
When codebooks designed by a clustering algorithm using training sets, a time-averaged distortion, which is called the inside-training-set- distortion (ITSD), is usually calculated in each iteration of the algorithm, since the input probability function is unknown in general. The algorithm stops if the ITSD no more significantly decreases. Then, in order to test the trained codebook, the outside-training-set-distortion (OTSD) is to be calculated by a time-averaged approximation using the test set. Hence codebooks that yield small values of the OTSD are regarded as good codebooks. In other words, the calculation of the OTSD is a criterion to testing a trained codebook. But, such an argument is not always true if some conditions are not satisfied. Moreover, in order to obtain an approximation of the OTSD using the test set, it is known that a large test set is requared in general. But, large test set causes heavy calculation com0plexity. In this paper, from the analyses in [16], it has been revealed that the enough size of the test set is only the same as that of the codebook when codebook size is large. Then a simple method to testing trained codebooks is addressed. Experimental results on synthetic data and real images supporting the analysis are also provided and discussed.
본 논문에서는 고 전송률에서도 구현이 가능한 엔트로피 제한(entropy constrained) 벡터양자기를 제안하였다. 양자화는 프로덕트 부호책에 기초한 프로덕트 표본 적응 양자기(sample-adaptive product quantizer)를 사용하여 엔트로피 제한 SAPQ(ECSAPQ) 설계 알고리듬을 제안하고 실험을 통하여 성능을 비교해 보았다. 제안한 ECSAPQ는 비슷한 복잡도의 엔트로피 제한 VQ보다 약 0.5dB 정도 성능이 좋음을 알 수 있었다. 또한 스칼라 양자기에 기초한 ECSAPQ는 Shannon의 최저 왜곡 곡선과 1.53dB의 차이를 가지는 ECSQ의 고 전송률에서의 이론 곡선보다 더 낮은 왜곡 곡선을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인접블록들간의 높은 상관성을 이용한 동적 주소 사상에 의한 벡터 양자화 방법을 제안했다. 제안한 방법에서는 부호화할 입력블록에 대한 벡터 양자화의 주소를 사이드 메치 오차를 이용하여 재정렬된 부호책에서의 새로운 주소로 사상하는 주소 변환 함수를 저의하여 비트율을 효율적으로 감소하였다. 이러한 방법은 주소 변환 함수에 의한 새로운 주소가 주소 문턱값 이하인 낮은 주소로 사상된 경우에는 새롭게 사상된 주소를 부호화하고, 그렇지 않은 경우에는 재정립 되지않은 부호벡터 주소를 부호화하는 방법이다. 실험을 통하여, 제안한 방법에서의 복원영상의 화질은 일반적인 벡터 양자화 방법에서의 복원영상의 화질과 동일하고 비트율은 약 45∼50% 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 혼합형 구조를 이용한 새로운 MVQ(Multistage Vector Quantizer)를 제안한다. 기존의 MVQ는 입력 신호에 대하여 모든 단의 양자화기가 부호화를 수행한 반면에 본 논문에서는 선택적으로 동작하도록 설계한다. 제안한 양자화기으 첫 번째 단은 FSVQ로 구성하고 두 번째 단은 일반 VQ(Vector Quantizer)로 구성한 혼합형 구조이다. 입력 블럭은 우선 첫 번째 단의 FSVQ를 이용하여 부호화 한다. 이때 원 신호와 상태 부호책에서 선택된 부호 벡터 사이의 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 작으면 두 번째 단의 양자화기를 이용하지 않고, 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 클 경우는 두 번째 단의 일반 VQ도 이용하여 영상을 부호화 한다. 기존의 MVQ는 일반 VQ와 비교하였을 때 부호화 복잡도가 낮다는 장점이 있는 반면 화질이 저하되고 비트율 감소 효과는 없는 반면에 제안한 방법은 비트율을 감소를 가져올 뿐 만 아니라 화질상의 개선도 얻을 수 있다.
생산자 폐기 책임 규제 강화로 인하여, 제조업 영역이 제품 제조(BOL) 뿐만 아니라 사용, 보수(MOL)와 폐기(EOL)까지 확장 수명주기로 확대 되고 있다. 또한 EOL상에서 개별 제품에 대한 제품 복원 관리 시스템 (PRMS: Product Recovery Management System)에 관한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그러나 BOL, MOL과 EOL간의 정보 단절 문제, MOL상의 정보를 저장하고 사용할 수 없었던 문제는 EOL관리의 자동화를 저해한 큰 요인이다. 최근 유비쿼터스 기술의 발달로 개별 제품 추적이 가능해 졌지만, EOC 등의 식별부호(ID)만으로는 PRMS에 필요한 제품 정보를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 제품 ID로부터 MOL상의 정보를 연결하고, 국제표준 기반 정보모델을 이용하는 PRMS를 개발한다. 이를 위해: (1) PRMS에 필요한 정보를 국제표준(ISO10303-239 등)을 기반으로 모델링하고, (2) 제품 ID를 통해 MOL상의 정보를 수집하여 제품 복원에 대한 의사결정을 수행할 수 있는 PRMS를 설계하고, (3) 시제품 구현을 통해 제안된 데이터 모델 및 시스템의 유효성을 검증한다.
높은 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태의 부호책을 가지는데, 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 이러한 격자 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)는 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현이 가능하며, 그 출력도 단순하게 엔트로피 부호화가 가능하다. 본 논문에서는 SAPQ에 기초한 엔트로피 부호화 방법을 제안하고, 무기억성(memoryless) 가우시언 분포에 대하여 여러 제안한 격자 VQ를 구현하고 양자화 에러 곡선을 엔트로피에 대하여 구하여 그 성능을 비교하였다. 실험을 통하여 전송률이 증가하면서 균등 분포에 이론적으로 얻는 이득과 비슷한 이득을 무기억성 가우시언 분포에서도 SAPQ의 출력을 엔트로피 부호화함으로 얻을 수 있음을 확인하였다.
벡터 양자화를 이용하여 영상신호를 압축하는 경우, 원 영상을 복원하기 위하여 복호기쪽에 어야 하는 인덱스들 사이에는 높은 상관성이 존재하며, 이러한 높은 상관성을 인덱스의 부호화에 이용하면 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 본 논문에서는, 각 인덱스들을 이전 인덱스의 값에 따라 적응적으로 부호화하는 조건부 엔트로피 부호화를 도입하고, 이 경우 벡터 양자기를 최적화하는 방법을 제안한다. 즉, 조건부 엔트로피 부호화를 도입하는 경우 각 입력벡터당 평균 비트수는 조건부 엔트로피에 근접한다는 사실을 유용하여, 조건부 엔트로피를 제한한 상태에서 평균 왜곡을 최소화 하도록 VQ 부호책을 구성함으로써 최적화 과정이 이루어진다. 또한, 이와 같이 각 입력벡터의 양자화 결과가 다음 입력벡터의 인덱스를 부호화하는데 영향을 미치는 경우, 장시간(long term)의 관점에서 최적인 인덱스열을 찾기 위해 우리는 비터비 탐색 방법을 도입한다. 영상 모의 실험을 통해, 제안하는 방법이, 구획간의 상관성을 이용하지 않는 기존의 엔트로피 제한 벡터 양자기에 비해 같은 비트율에서 약 1.0~3.0 dB 높은 PSNR을 나타냄을 알 수 있었다.
벡터 양자화(vector quantizer:VQ)는 낮은 전송률을 가지는 데이터 압축에 효과적인 방법이나, 가장 큰 단점은 부호화 복잡도로 벡터의 차수와 전송률이 증가함에 따라 기하 급수적으로 증가하게 된다. VQ의 부호화 복잡도 문제를 해결하기 위하여 여러 변형된 VQ 기법이 제안되었어도 전송률이 높은 경우에는 높은 부호화 복잡도와 방대한 양의 부호책 및 훈련 열로 인하여 구현이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 특별히 높은 전송률에서, 스칼라 양자기의 구조를 가지며 VQ의 성능을 얻을 수 있는 양자화 기법을 제안하였다. 이 기법은 feed-forward 적응 양자기의 형태를 가지고 있는데, 비교적 짧은 적응 주기를 가지고 있다. 따라서 제안한 양자화 기법을 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)로 부르기로 한다. 그러나 제안된 SAPQ는 m차원의 공간에서 구조적 제한을 가지는 m차원 VQ의 일종으로, 비록 입력 신호가 독립이라고 할지라도 입력 분포에 따라 큰 이득을 얻을 수 있다. 제한한 SAPQ의 성능은 입력 분포에 따라서 Lloyd-Max 양자기에 비하여 약 2∼3dB의 이득을 얻었다.
본 논문에서는 이동보상과 분류 벡터양자화기를 이용한 화면각 부호화방법을 제안하였다. 이동보상벡터양자화방식에서는 중요화소를 포함하는 블록을 효과적으로 부호화하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 이동보상후에 나타나는 화면간 예측오차에 적합한 분류법을 갖는 새로운 CVQ 알고리듬을 제안하였다. 본 연구에서는 저 전송율에서 영상을 효과적으로 부호화하기 위하여 이동보상에서 처리단위인 블록을 4개의 크기가 같은 벡터로 나누고, 각 벡터들을 벡터내의 중요화소의 위치에 따라 15부류로 분류하여 각기 독립적으로 제작된 부호책에 따라 벡터양자화기로 부호화하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에서 영상회의와 영상전화와 같은 상대적으로 움직임이 적은 영상에 대하여, 평균 비트율이 0.2~0.25 bit/pel에서 35~37dB의 신호대 잡음비를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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