스케일된 웨이브 디지털 필터는 동적범위의 관점에서 최적화되어야 한다. 변압기 스케일링법은 웨이브 디지털 필터의 각 절점에서 이득을 같게 함으로 동적범위를 최대화하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 회로망의 구성법과 샘플링 주파수의 영향을 연구하기 위하여 쌍대인 회로망과 상이한 주파수를 사용하였다. 스케일링 안한 WDF와 비교하면 변압기 스케일링법으로 스케일된 웨이브 디지털 필터에서 SNR이 7~35[dB]정도 개선되었다. 또한 샘플링 주파수가 증가함에 다라서 SNR은 연속적인 강하를 나타냈으나, 스케일링 영향으로 SNR이 강하하는 비율은 감소하였다.
기존의 대표적인 디지털 통신방식으로 주파수 편이 변조(FSK: frequency shift keying), 위상 편이 변조(PSK: phase shift keying), 진폭 편이 변조(ASK: amplitude shift keying) 방식들이 있다. 본 논문에서는 2진 정합필터를 이용하여 웨이브릿 편이변조 신호를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 편이 변조 시스템은 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet)을 이용한다. 스케일링 함수를 1로, 웨이브릿 함수를 0으로 할당하여 2진 데이터를 변조한다. 기존의 웨이브릿 편이 변조 시스템에서는 복원을 위해 후처리가 필요하였다. 된 논문에서는 2진정합필터를 이용하여 복원하므로, 별도의 후처리 과정 없이 복원을 가능하게 하였다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘이 타당함을 확인하였다.
본 논문은 GPGPU가속을 이용한 스케일링 필터(scaling filter) 및 트랜스코딩(Transcoding)의 성능 향상 방법을 제안한다. 트랜스코딩 기술은 다양한 요구조건을 지닌 멀티미디어 기기에 적합하게 동영상을 가공하는 기술로, 오늘날 여러 분야에서 활용되는 중요한 기술이다. 그러나 트랜스코딩에는 대량의 연산이 필요하기 때문에 기존 트랜스코더(Transcoder) 사용자들은 오랜 처리시간을 감내 해야만 했는데, 이는 CPU만을 이용한 트랜스코딩이 충분히 효율적이지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 고성능의 연산이 가능한 GPGPU기술을 활용하여, 트랜스코더의 스케일링 필터를 GPU 상에서 높은 병렬성을 가지고 동작하도록 개선함으로써 트랜스코더의 전체적인 성능을 향상시켰다. 개선된 트랜스코더는 다양한 크기의 동영상과 여러 종류의 스케일링 필터 옵션들에 대해 잘 동작함이 검증되었으며, 기본 옵션에서 36%, 최대 101%의 성능향상을 보였다.
유한어장으로 인하여 디지털 필터에는 반올림한 오차의 잡음과 가산기의 오버플로 문제가 있다. 오버플로가 발생하지 않으면서 내부신호의 레벨을 가능한 최대가 되도록 바꾸기 위하여 행하는 것이 스케일링의 목적이다. 스케일링의 필요조건은 변압기를 사용하여 실현한다. 본 논문에서 오버플로를 피하면서 출력의 SNR을 극대화하는 절차를 제안하였다. 그 결과 스케일링한 경우에 오버플로가 발생하지 않으면서 SNR이 개선되었다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리구조의 영상압축 기법을 제안한다. 멀티웨이브릿은 두 채널의 필터 뱅크를 갖는 새로운 방법의 DGHM스케일링 함수와 웨이브릿 함수를 사용한다. 임베디드 제로 트리 코딩은 영상압축을 위하여 사용한다. 각 스케일링 및 웨이브릿 함수는 두 개의 필터뱅크를 사용한다. DGHM 멀티웨이브릿의 중요한 특성은 직교성과 근사화 차수이다. 본 논문에서 사용한 DGHM 멀티웨이브릿은 근사화 차수가 2인 높은 에너지 압축성과 완전복원을 가진다. DGHM 멀티웨이브릿을 사용한 영상압축은 단일 Daubechies 웨이브릿(D4), 쌍직교 웨이브릿, 및 GHM 멀티웨이브릿 보다 압축율에 대한 우수한 PSNR을 가진다.
최근 들어 다양한 스테레오 3D 디스플레이 장치의 출시가 활발히 이루어지면서 임의의 스테레오 3D 영상에 대한 효과적인 크기 변환 방법, 즉 스케일링(scaling) 방법에 대한 요구가 증가되고 있다. 그런데 CG 등을 통하여 생성된 경우와 같이 장면의 기하학적 정보를 완벽히 파악할 수 있는 경우를 제외하고는, 정확한 스테레오 3D 영상의 스케일링은 현실적으로 불가능하다. 이러한 제한으로 가장 널리 이용되는 방법은 좌우 영상에 대하여 적절한 2D 스케일링을 수행하고, 그 결과로 적절한 스테레오 3D 영상스케일링이 발생하기를 기대하는 것이다. 본 논문에서는 2D 영상 스케일링을 통한 스테레오 3D 영상 스케일링에 있어서, 양안시(binocular vision) 모델에 근거한 기하학적 분석과 주파수 변화 분석을 제시한다. 기하학적 분석을 통해서는 스테레오 3D 영상에서 발생 가능한 왜곡들에 대해서 설명하고, 주파수 변화 분석을 통해서는 디지털 신호의 스케일링에 필수적으로 요구되는 aliasing 왜곡 방지 방법에 대해서도 제안한다. 제안된 방법은 주관적 화질 평가 결과 샘플링 이론 (sampling theory)에만 근거한 필터링 방식에 비해 화질 왜곡을 더욱 효과적으로 억제할 수 있다는 것을 파악할 수 있었다. 따라서, 제안된 방법은 다양한 해상도를 지니는 3D 디스플레이 장치에서의 스테레오 3D 영상 재생에 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.
스마트 기기와 소형 디스플레이에 사용되는 디지털 영상은 다운스케일링 (Downscaling)된 영상이 사용된다. 본 논문에서는 영상 픽셀값의 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 다운스케일링 포저리 (Forgery) 영상 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 (AR: Autoregressive) 계수를 계산한다. 이는 다운스케일링 포저리 영상 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 다운스케일링 검출 알고리즘은 동일 10-Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 다운스케일링 90% 영상 포저리에서 성능이 우수하며, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상과 미디언필터링 ($3{\times}3$) 영상에서 높은 검출율을 보여 주었다. 특히, 평균필터링과 미디언필터링 영상에서는 성능평가 전체 항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
기존의 대표적인 디지털 통신방식으로 주파수 편이 변조(FSK: frequency shift keying), 위상 편이 변조(PSK: phase shift keying), 진폭 편이 변조(ASK: amplitude shift keying) 방식들이 있다. 본 논문에서는 디지털 통신에서 비트 전송률을 높이기 위하여 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet)을 이용한 2비트 스케일을 갖는 웨이브릿 편이 변조(WSK: wavelet shift keying)신호의 복원 알고리즘을 제안한다. 변조시 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet) 그리고 이 두 신호를 반전하여 2비트 스케일 즉, 00, 01, 10, 그리고 11로 변조하였다. 복조시에는 변조된 신호를 2개의 2진 정합필터에 통과시켰다. 그리고 정합필터를 거친 파형을 조합하여 4가지 신호를 복원하였다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘이 기존의 웨이브릿 편이 변조 시스템에 비해 전송효율이 향상되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컬러이미지의 스케일링(scaling)을 위해 경사투영방법을 사용하여 기본적인 보간방법, 최소자승근사(least square approximation)의 결과들과 비교하여 보았다. 경사투영방법은 최소의 근사오차(approximation error)를 제공하는 수직투영(orthogonal projection)방법과 유사한 결과를 제공하며 전처리 필터 디자인에 자유성을 부여하고, 좀 더 일반화된 형태의 보간 방법이다. 사용된 방법을 기본적인 보간법들과 비교하여 보았을 때 더 좋은 PSNR의 결과를 얻을 수 있었으며 최소자승근사 방법과 유사한 결과들을 얻을 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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