최근 3차원 영상의 압축 방법에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 이루어지고 있으며, 특히 MPEG에서는 이와 관련하여 Exploration Experiment를 통하여 효율적인 기법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 EE3를 위하여 스테레오 비디오 압축을 위한 효율적인 블록기반 시차예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스테레오 영상의 특성 중 주변 블록의 시차 벡터가 유사하다는 점을 이용하여 주변의 시차벡터를 예측 파라미터로 사용함으로써 계산량을 감소시킬 수 있었다. 또한, 예측 오차가 큰 객체의 경계면에서 블록의 크기를 4분할로 분할하여 시차 벡터를 재검색 하는 기법으로 경계 블록에 대한 예측 오차를 감소시킬 수 있었다. 모의 실험 결과 기존의 블록정합기법(BMA)에 비해 최대 75%의 계산량이 감소하였으며, PSNR 측면에서도 0.3dB이상 개선되었다.
본 논문에서는 텍스쳐가 포함된 칼라 영상으로부터 텍스쳐에 무관하게 영역을 분할할 수 있는 방법을 개발하였다. 빠른 처리를 위해 영상을 블록 단위로 쪼개고 블록의 경계 성분값(H)을 계산하여 영역 분할에 이용할 수 있도록 하였다. M값은 객체의 경계에서는 높은 경계 강도를 갖지만 영역 내부나 텍스쳐 경계에서는 상대적으로 낮은 경계 강도를 갖도록 정의되었다 영상 분할을 위해 M값으로 표현된 M영상으로부터 Watershed를 이용해 경계 위치를 결정하고 닫혀진 형태로 경계가 표현될 수 있도록 하였다. 그런데 Watershed 방법은 과잉 분할 결과를 초래하므로 인접 영역 사이의 공유 경계에 대한 강도와 영역 내부의 칼라 분포 특성을 이용하여 영역을 병합함으로써 객체 경계처럼 중요한 변화가 발생되는 영역 단위의 최종 영상 분할된 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 MPEG4나 내용기반검색을 위한 영역분할에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
다중스레드 병렬기계(multithreaded parallel machine)를 위하여 함수 프로그램을 번역할 때 스레드 분할이란 수행 순서를 번역시간에 알 수 있어 정적 스케줄링이 가능한 프로그램의 부분을 식별하여 스레드로 모으는 작업을 말한다. 조건식에서 연산의 수행 순서는 판단식 -> 참실행식 또는 판단식 -> 거짓실행식이므로 번역시간에는 수행순서를 결정할 수 없다. 따라서 기존의 분할 알고리즘은 조건식의 판단식, 참실행식, 거짓실행식을 기본 블록으로 나누고 각각에 대하여 지역 분할을 적용한다. 이러한 제약은 스레드의 정의를 약간 수정하여 스레드 내에서의 분기를 허용한다면 좀더 좋은 분할을 얻을 수 있다. 스레드내에서의 분기는 병렬성을 감소시키거나 동기화의 횟수를 증가시키거나 또는 교착상태를 발생시키는 등의 스레드 분할의 기본 원칙을 어기지 않으며 오히려 스레드 길이를 증가시키거나 동기화 횟수를 줄이는 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 세 가지 기본 블록을 하나 또는 두 개의 기본 블록으로 병합함으로서 스레드 분할을 향상시키는 방법을 제안한다.
JPEG 위원회는 JPEG XL 이라 불리우는 차세대 이미지 코딩의 표준화를 진행하였다. JPEG XL 은 기존 JPEG 에서 사용하는 8×8 크기의 블록뿐만 아니라, 최소 2×2 부터 최대 32×32 크기의 블록을 유동적으로 사용함으로써 부호화 성능의 개선을 가능하게 한다. 부호화기 구조 내의 DCT 블록 분할은 부호화 성능을 결정하는 주요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 SML(Sum Modified Laplacian)을 기반으로 하는 DCT 블록 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지에서 상대적으로 변동이 적거나 균일한 영역을 선택하기 위해 SML 을 활용하였으며, 이 영역에서는 큰 DCT 블록으로 부호화하여 기존 부호화기의 성능을 개선하였다.
본 논문은 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행함으로써 우수한 분할 성능을 얻을 수 있는 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들의 절대값을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로, 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정규화된 색차합 영상의 상위 6비트를 비트연산하여 Y/C 비트 평면합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 Y/C 비트 평면합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 정교한 분할 결과를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있다. 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성을 갖는 영상들에 전역적인 파라미터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, Y/C 비트 평면합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 잡음이나 질감특성에 의한 과분할과 긴 처리시간 등의 기존 영역분할 방법이 갖는 문제점을 해결하기 위해 Cylindrical metric을 사용한 블록단위의 컬러영상분할방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 일정 크기로 분할된 블록들로 이루어진 초기 영역들을 병합하기 위해 HSI 컬러값에 따라 분류된 채색(chromatic) 영역과 비채색(achromatic) 영역의 컬러특성과 질감특성을 고려하여 영역간의 유사도 함수와 병합조건을 새로이 정의하며, 영역 병합 후의 명확한 윤곽검출을 위해 영역간의 경계부분에 위치하는 외곽블록들을 추출하여 기존 영역에 병합하는 과정을 화소레벨까지 반복한다. 모의실험을 실시한 결과, 질감영역과 윤곽영역의 분할에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 처리시간은 제안한 방법에서 2배 정도 단축됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.
이미지 압축에서 레인지 블록들을 분할하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 프랙탈 이미지 압축기법에서 사용하는 분할-합병 기법을 동영상의 압축에 적용하였다. Quad-tree 방식은 top-down 방식으로 유사한 도메인 블록을 찾지 못하였을 경우 그 레인지를 4 등분하여 각각의 도메인 블록을 찾는 방식이다. 분할-합병 기법은 bottom-up 방식으로 Quad-tree 방식과 달리 주어진 크기의 원자 블록(atomic block)들을 도메인과의 유사성에 따라 연결함으로써 레인지를 불규칙적인 형태로 합병할 수 있다. 이 방식을 이용하여 동영상에서의 화질과 압축률의 개선을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 영상의 화소값으로부터 추출된 유사 특징점(quasi-feature point)을 이용한 이미지 모자이킹 알고리즘을 제안한다. 유사 특징점의 선택은 전역 정합(global matching)의 결과로부터 중첩된 영역을 4개의 부영역(sub-area)으로 분할하고, 각각의 분할된 부 영역에서 국부 분산(local variance)의 크기가 큰 블록을 선정, 이 블록의 중심 화소를 유사 특징점으로 선택한다. 유사 특징점에 대한 정합은 카메라 이동에 따른 왜곡(distortion)과 조명의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘(block matching algorithm)을 이용한다.
본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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