본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 물리 계층에서 보안을 고려한 시스템을 제공하기 위해 Gaussian Wiretap Channel 상황에서 보안 전송을 가능하게 하는 보안 전처리 기법의 설계 방법에 대해서 살펴본다. 무선 통신 채널의 경우, 통신 채널이 누구에게나 개방되어 있기 때문에 무엇보다도 보안에 취약하다. 하지만 숨기고자 하는 보안 메시지를 채널 부호화 및 변조 과정 이전에 보안을 위한 전처리 기법을 적용함으로써 물리계층에서 데이터를 보다 안전하게 전송하는 것이 가능해진다. 이를 위해 기존의 Random하게 생성된 Scrambling matrix를 이용하여 물리계층 보안을 유지하는 전처리 기법을 바탕으로 Scrambling matrix의 hamming distance를 이용하여 높은 보안성 및 신뢰도를 가지는 Scrambling matrix 설계 방법을 제안한다. 또한 부호율 1을 가지는 soft decision decoding 기반의 새로운 보안 전처리 기법을 제안함으로써 물리계층에서의 보안성 확보 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.
본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 동영상의 객체기반 부호화 기법을 제안하였다. 스테레오 영상열의 정보량을 줄이면서 블록화 현상이나 모스키토 현상과 같은 블록정합 기반 방법의 예측오차를 줄이기 위해서는 객체기반 부호화 기법이 필요하다. 객체기반 방법에서는 부호화에 적절한 객체를 추출하기가 어렵고, 추출된 객체에 대해서 프레임이 지남에 따라 갱신해 주어야 하는 문제점이 발생한다. 이를 개선하기 위해서 제안된 방법에서는 전처리, 객체추출, 객체갱신 과정을 사용하였다. 전처리 과정에서는 움직임과 변이 예측의 신뢰성이 낮은 영역을 비객체영역으로 분할하여 부정확한 객체의 추출을 방지하였다. 객체추출 과정에서는 좌영상의 예측을 향상시키기 위해 기존의 움직임과 밝기값을 고려하는 영상분할법에 변이를 추가함으로서 객체기반 부호화에 적합한 객체를 추출하였다. 그리고 객체갱신 과정에서는 새로운 객체의 추출, 객체분할, 객체 병합을 적용하여 누적 오차를 줄였다.
본 논문에서는 세 명의 사용자가 존재하는 채널 환경에서 다중 송수신 안테나 시스템의 송신단에서 모든 사용자, 채널에 대한 정보를 완벽하게 알고 있다는 전제하에 목적지 이외의 인접한 채널이나 사용자로부터의 간섭을 먼저 제거하여 목적지로 정보를 송신하여 각 사용자들은 간섭의 영향을 받지 않도록 하는 비선형 전처리 부호화 기법을 소개하고, 이 중 가장 연구가 활발히 진행되고 있는 Tomlinson-Harashima 코딩에 기반하여 전처리 부호화기를 설계하고, 이의 성능을 더티 페이퍼 코딩 기반의 전처리 부호화기의 성능과 비교 분석하였다.
스테레오스코픽(stereoscopic) 3D 비디오 서비스는 기존 2D 와의 호환성을 유지하면서 새로운 3D 비디오 서비스를 제공할 수 있는 것으로, 전송 대역이 제한된 지상파 방송에서 높은 부호화 효율을 갖는 스테레오스코픽 비디오 코덱이 요구된다. 따라서 3D 를 위한 부가영상의 부호화를 위해 H.264/AVC 등을 고려하고 있으며, 또한 부가영상을 비실시간으로 전송하는 비실시간(Non-Real Time: NRT) 3D 서비스도 고려되고 있다. 본 논문에서는 NRT 3D 서비스를 위한 스테레오스코픽 비디오 부호화에 있어서, HEVC 에서 고려중인 적응루프필터(ALF: Adaptive Loop Filter)를 전/후처리 필터로 적용하는 기법을 제시한다. 특히, 부가영상의 후처리에 ALF 를 적용하기 위하여 부호화 과정에 결정되는 CU(Coding Unit) 구조를 이용하는 HEVC 와 달리 H.264/MVC 로 부호화한 부가영상의 매크로블록(MB) 부호화 모드를 이용한 ALF 적용 기법을 제안한다. 부가영상 부호화에 있어서 전처리 및 후처리 과정으로 ALF 를 적용함으로써 최대 약 20.5%의 부가영상의 부호화 성능 향상을 확인하였다.
최근 영상기반 렌더링 기법 중에서 계층적 깊이영상(layered depth image)에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 계층적 깊이영상은 여러 시점에서 생성된 깊이영상을 합하여 하나의 데이터 구조로 만든 것으로, 임의 시점의 영상을 간단한 변형 (warping) 함수를 사용하여 쉽게 생성할 수 있다. 반면, 한 장의 영상이 다시점 깊이 데이터를 포함하므로 용량이 매우 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적 깊이영상의 압축 부호화를 위한 새로운 전처리 방법을 제안한다. 계층적 깊이영상은 계층의 수가 늘어나 계층의 후미로 갈수록 화소의 밀도가 낮아지는 현상이 두드러진다. 기존의 방법은 이러한 특성을 이용하기 위해 변환을 수행하기 전에 데이터 모으기 기법을 사용하였지만, 깊이정보 사이의 상관관계를 전혀 고려하지 않았다. 본 논문에서는 이전의 두 값을 연결하는 직선과 현재 값사이의 최단거리를 계산한 후, 이 값으로 현재의 깊이 값을 대체하여 변환 효율을 향상시킨다.
본 논문에서는 MPEG-4 비디오 부호화와 복호화 시스템의 실용성과 고효율의 압축을 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. MPEG-4 비디오 그룹에서는 실험과 경험을 통하여 비디오 검증 모델인 VM(Verification Model)을 개발하였다 또한 MPEG-4 표준화 과정을 통하여 ISO/IEC 14496-2 표준 문서와 VM에 기반하여 다양한 참조 소프트웨어가 개발되었다. MS-FDAM은 MPEG-4 참조 소프트웨어로서 표준 부호화와 복호화로 개발되었으나 고효율의 압축과 실용성에 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MS-FDAM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출 알고리즘, 실시간 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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