일반 적인 고속 블록 정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 구하여 그 값을 탐색 점으로 사용하므로 탐색 점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록 정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 탐색 점 예측에 의한 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 "이웃 한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 성질을 이용하여, 이웃 한 탐색 점 두개의 MAD 평균값을 계산하여 그 값을 새로운 탐색 점으로 사용하여 탐객 하기 때문에 탐색 점 수는 DS(Diamond Search)알고리즘과 비교하여 비슷하지만, 최소 오차가 center일 때의 탐색 점을 예측에 의해 산출 하므로 총 연산량은 2Ep$N_2$만큼 크게 줄어든다. Ep는 예측 탐색 점 수를 나타내며, N은 블록의 크기를 나타낸다.
본 논문은 U5P 프로세서 기반의 스마트 카메라에 사용되는 효율적이고 소형화된 영상 저리 플랫폼의 설계에 대해 설명한다 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 불록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러만 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.
본 논문에서는 HEVC 부호화시 코딩 트리 블록의 분할 구조를 고속 결정하는 방법을 제안한다. 코딩 트리블록은 다양한 크기의 코딩 블록으로 구성되어 부호화 효율을 향상시키지만, 구성되는 코딩 블록을 결정하기 위한 과정에서 많은 계산량을 필요로 하게 되어 부호화 시간을 증가시킨다. 제안하는 방법에서는 부호화 과정에서 복원된 잔차신호와 코딩 트리 블록의 분할 구조의 상관성을 이용하여 코딩 트리 블록의 분할 구조를 고속으로 결정하는 방법을 제시한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 HM16.0 에 비해 random-access configuration 에서 50.98%, low-delay configuration 에서 43.77%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 확인하였다. 이때, $BD-rate_{YUV}$ 증가는 각각 2.42%와 2.35%로 부호화 효율에는 미치는 영향은 낮았다.
신뢰도 높은 소프트웨어 개발의 필요성은 전혀 새로운 것이 아니다. 요즘 들어, 소프트웨어의 크기와 복잡도가 증가함으로 인해 소프트웨어의 결함 때문에 발생하는 시스템 고장이 전체 시스템 고장에서 많은 비중을 차지하고 있다. 고 신뢰도를 요구하는 시스템의 소프트웨어는 복구블록, 분산 복구블록, N-버전 프로그래밍, N 자기검사 프로그래밍과 같은 소프트웨어 결함허용 기법들을 사용하고 있다. 이러한 소프트웨어 결함허용 기법들에 대한 연구와 함께 소프트웨어 결함허용 기법들의 의존도 측정에 관한 연구 또한 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 마르코프 모델을 사용해서 소프트웨어 결함허용 기법들의 보다 자세한 신뢰도 모델링과 가용도, 안전도 등에 관한 모델링을 제시한다. 제안된 모델 분석 결과 같은 수의 대체블록이 있을 때는 분산 복구블록, 복구 블록, N 자기검사 프로그래밍, N-버전 프로그래밍 순으로 의존도가 높음을 알 수 있다. 또한 소프트웨어 결함허용 기법들의 신뢰도민감성 분석에서는 복구블록과 분산 복구블록인 경우는 적응검사의 결함발생율에, N-버전 프로그래밍인 경우는 프로그램 버전의 결함발생율에 더 민감한 영향을 받는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 이전의 여러 동영상 부호화 표준에는 없던 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통하여 보다 높은 압축 효율을 보인다. 추가된 부호화 도구들로 인하여 H.264내의 매크로블록은 이전의 부호화 표준에서 보다 많은 정보를 포함한다. 하나의 매크로블록에 대해서 최대 16개까지의 서로 다른 움직임벡터를 가질 수 있으며 최대 4개의 서로 다른 참조프레임을 가질 수 있다. 또한 다양한 블록크기로의 움직임 추정하며 이는 매크로블록의 모드로서 정의된다. 따라서 H.264내의 매크로블록은 기존보다 많은 움직임벡터를 가질 뿐만 아니라 기존에는 없던 참조 프레임과 매크로블록모드의 정보를 새로이 포함하고 있다. 반면 현재의 H.264내의 시방향 에러은닉기법은 이전 부호화 표준에서 사용하던 방법과 유사한 방법으로 에러가 발생한 블록의 주변 매크로블록의 움직임 벡터만을 고려하여 에러를 은닉한다. 본 논문은 H.264 부호화 표준의 특성을 고려하여 매크로블록이 포함하고 있는 다양한 의기의 움직임벡터 및 참조 프레임 뿐 아니라 주변 매크로블록들의 모드를 이용하여 서로 다른 블록 크기로 에러를 은닉함으로써 매크로블록이 포함하고 있는 정보를 최대한 활용하고 이를 통한 효율적인 에러은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 H.264에서의 시방향 에러은닉 기법과 비교하여 적은 연산량만을 가지면서도 최대 2.17dB까지의 향상된 화질을 나타낸다.
가변 블록크기를 적용하면 영상의 움직임 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그러나, 신축 움직임 추정에는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 가변 블록크기로 신축 움직임을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로부터 영상의 객체와 배경을 분리하고, 객체에 대해서만 깊이 정보를 이용하여 신축을 적용하며, 배경은 신축을 적용하지 않는다. 또한, 객체영역에는 움직임 추정의 정확도와 발생되는 움직임 벡터를 동시에 고려하여 효율적으로 가변블록 크기 모드가 선택된다. 모의실험을 바탕으로 제안된 방법의 움직임 추정의 정확도와 움직임 벡터수를 측정하였으며, 기존 신축 움직임 추정 방법에 비하여 동일한 움직임 추정의 정확도를 유지하면서 움직임 벡터의 수가 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 복잡도 감소를 위한 고속 변환 크기 결정방법을 제안한다. HEVC는 변환 과정을 결정하는 TU(transform unit)를 정의하며, TU는 재귀적인 트리구조를 사용하여 여러 개의 하위블록으로 분할할 수 있다. 이와같은 트리구조의 사용으로 TU는 $4{\times}4{\sim}32{\times}32$의 다양한 블록크기를 지원할 수 있고, 이것은 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 핵심기술이다. 하지만 필연적으로 부호화 복잡도가 증가하게 되고 이러한 부호화 복잡도의 증가는 HEVC의 단점 중 하나이다. 제안 방법은 마지막 0이 아닌 변환 계수의 위치를 기준으로 변환블록의 에너지 집중도를 판단하고, 에너지 집중도가 충분한 블록이면 하위 블록으로 분할하지 않을 확률이 높다는 실험결과에 근거하여 TU의 분할 여부를 빠르게 결정한다. 실험결과에서 제안방법은 Random_access_Main 모드에 대해 0.7%의 BD-rate 증가로 18%의 부호화 시간을 감소시킬 수 있음을 보인다.
여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.
H.264 비디오 부호화 표준 방식은 널리 사용되고 있지만, 고화질 비디오의 해상도에 비해 상대적으로 작은 크기의 매크로블록을 사용하기 때문에 고화질 비디오를 부호화하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 고화질 비디오 부호화를 위해 기존의 매크로블록의 크기를 확장하고, 확장된 매크로블록을 기반으로 새로운 화면내 부호화 방법을 제안한다. 휘도 신호의 경우, 기존의 인트라 $4{\times}4$ 예측과 인트라 $16{\times}16$ 예측을 각각 인트라 $8{\times}8$ 예측과 인트라 $32{\times32}$ 예측으로 확장한다. 색차 신호의 경우에는, 인트라 ${8\times}8$ 예측을 인트라 $16{\times}16$ 예측으로 확장한다. 또한 매크로블록의 확장으로 기본 부호화 블록의 크기가 $8{\times}8$로 커짐에 따라, $8{\times}8$ 정수 이산 코사인 변환을 사용한다. 이 논문에서 제안한 방법을 사용하여 고화질 비디오를 부호화 할 경우, 기존의 방법에 비해 약 5.32% 정도 비트수가 감소했으며 약 0.23dB 정도 화질이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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