본 논문은 웨이블릿을 적용하여 영상의 다중 압축에 대하여 논한다. 정보 전송에서 가장 중요시되는 것은 전송 속도이고, 이 전송 속도는 데이터의 용량에 반비례한다. 따라서 고용량의 데이터를 전송하는데는 많은 불이익이 따르게 되므로 데이터 압축이 필요하게 되었다. 하지만 압축률은 데이터의 손실에 비례하므로 높은 압축률을 사용할 경우 많은 데이터를 손실하게 된다. 본 논문에서는 수많은 데이터 중에서도 많이 사용되는 영상 데이터에 웨이블릿 변환을 적용하여 영상 데이터를 다중 압축함으로서 압축률을 높이고 영상 데이터의 손실을 최대한 줄이는 방법을 보였다. 결론적으로, 영상데이터에 웨이블릿을 적용하여 다중 압축을 함으로서 같은 압축률에서 영상 데이터의 손실을 일반적인 1단계 변환 압축 방법보다 줄이게 되었음을 보였다.
$\cdot$ 영상 압축은 영상의 통계학적 분포, 반복성을 이용하여 빈도가 높은 데이터는 적은 수의 bits를, 빈도가 낮은 데이터에는 보다 많은 수의 bits를 할당하여 전체 영상을 나타내는 bits 수를 줄이는 것임. $\cdot$ 영상 압축은 크게 Lossy Coding, Lossless Coding으로 나뉘며, Lossy coding은 DCT, 양자화기, VLC Codes를 쓰며 압축 율은 높으나 원래의 영상을 정확히 복원하지 못함. $\cdot$ 영상 압축에 대한 국제 규격 협회는 JPEG, MPEG I, MPEG II, MPEG IV, H.261, H.263 등이 있으나 본 seminar에서는 JPEG 규격만 논함. $\cdot$ 의학 영상은 Resolution이 크고 study 단위로 관리되기 때문에 영상 데이터량이 많으나 진단의 목적으로 쓰이기 때문에 주로 lossless 압축을 쓰게 되나 압축율이 낮음.(3:1 이하). 최근에는 Fractal, Wavelet Coding을 통한 압축율을 증가 시키는 Image Compression Algorithms이 활용됨. $\cdot$ MPEG은 동영상의 압축 표준안이며, 동영상은 한frame 당 25개 이상의 정지 화상으로 이루어지기 때문에 JPEG 규격에서 사용되었던 기법이 그대로 활용되며 영상과 영상간, 또는 frame과 frame 간의 여상의 변화, 움직임을 Vector로 coding하는 interframe Coding 기법을 활용하나 설명하기에는 광범위한 topic이므로 본 seminar에서는 생략함.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1216-1217
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2022
포인트 클라우드는 객체 또는 장면을 재구성하기 위한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나로써 가상 및 증강 현실을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 포인트 클라우드 데이터는 품질에 따라 수많은 포인트로 이루어질 수 있으며, 이와 관련된 데이터의 양은 2차원 영상의 데이터보다 상당히 많다. 따라서 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 포인트 클라우드의 특징을 고려한 효율적인 압축 기술이 요구되며, 이에 따라 국제 표준화 단체의 Moving Picture Experts Group은 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위한 V-PCC 표준을 제정하였다. V-PCC는 포인트 클라우드 데이터를 다수의 2차원 공간으로 투영하여 점유 맵, 기하 영상, 그리고 속성 영상을 생성하고 각 2차원 영상을 기존의 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방식이다. 기존의 코덱을 사용하여 압축함에 따라 활용성이 높지만, 3차원 데이터를 다수의 2차원 영상을 통하여 압축하기 때문에 압축의 효율성을 높이기 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 V-PCC의 부호화 효율을 높이기 위해 점유 맵의 투영 정보를 활용한 속성 영상의 효율적인 압축 방법을 소개하고 이를 위한 적응적 SAO 방법을 제안한다. 실험에서 제안 방법은 V-PCC의 속성 영상에 대해 약 3.2%의 부호화 효율을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.229-232
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2005
본 논문에서는 다수의 로봇이 협동 제어 및 분산 제어를 목적으로 고안된 DARS 로봇의 마이크로 컨트롤러가 적은 메모리를 내장하여 영상 처리와 같은 많은 데이터를 처리하는 부분에서는 여러 제약이 생기는 문제점을 해결하기 위하여 DARS 로봇의 영상 처리 및 전송에 있어 데이터의 전송량을 줄이는 방법으로 영상 압축 방식을 사용하여 영상 압축 데이터의 전송을 구현하였다. 또한 DARS 로봇이 이동하면서 특정 미션의 수행이 가능하도록 배터리로 정전압을 공급하고, 물체를 감지하는데 있어 사각이 없이 $360^{\circ}$전 방향을 감지하도록 적외선 센서부를 설계하였다. DARS 로봇의 이동이 용이하도록 설계된 모터 구동부는 센서에 감지되는 물체의 거리에 따라 DARS 로봇이 속도를 정밀하게 가$\cdot$감속 제어를 하고, 마이컴 제어부는 카메라로부터 입력되 영상 신호를 압축 알고리즘을 이용하여 압축하고, 압축된 데이터를 컴퓨터로 전송한다. 컴퓨터에서는 입력된 영상을 Visual c++을 사용하여 화면 표시 및 DARS 로봇을 제어 할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 연속되는 동영상 시퀸스의 9개의 프레임에서 이웃하는 프레임간의 차분 프레임으로 이루어진 8개의 차분 데이터를 3D-DCT 처리 후 특성에 맞는 프레임 차분 체적 양자화기(FDVQ)를 설계하고, 이것으로 처리된 영상데이터를 부호화하여 복원영상 데이터의 압축 효과를 분석하였다. 여러가지 동영상 시퀀스를 시험 대상으로 사용한 결과, 제안한 FDVQ를 적용한 3D-DCT 방법은 유사한 해상도에서 차분 영상 데이터에 대한 압축률은 2D-DCT 방법에 비하여 평균 20.3% 향상된 압축 효율을 얻었다. 체적 양자화(VQ:Volume Quantizer)를 이용한 3D-DCT 방법과 비교했을 때는 유사한 압축률을 보였다. 특히, 움직임 성분이 많은 영상에 대해서는 제안한 FDVQ를 이용한 방법이 압축률을 높일수록 2D-DCT방법과 VQ를 이용한 방법보다 압축률 0.05bpp이하에서 약 1.0dB 개선된 결과를 나타내었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.836-838
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2022
3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.228-231
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2004
의학 분야에서 의료 영상 데이터에 해당하는 컴퓨터 단층 찰영(CT. Computer Tomography), 자기 공명 영상법 (MRI : Magnetic Resonance Imaging)둥의 데이터 등이 정확하고 신속한 진단ㆍ관리를 위하여 의료 영상 데이터 중에서 관심의 대상이 되는 영역은 무손실 압축 기법을 수행하고, 그외의 지역은 움직임 보상 방식을 사용하여 압축하는 방식을 제안하고 실험하였다. 그 결과 기존의 손실 압축 기법에 비하여 더 낮은 비트율로 효율적인 압축을 수행하였다.
본 논문에서는 현재 MPEG, JPEG 압축 알고리즘에서 쓰이는 DCT(Discrete Cosine Transform)기반의 손실 영상 압축에 사용되는 양자화(Quantization) 처리에 필요한 나눗셈 연산기를 제안한다. 영상 데이터 처리를 위한 양자화기(Quantizer)는 DCT로부터 매 사이클마다 영상 데이터를 입력 받아 양자화 처리를 해야하며 보다 나은 영상 데이터를 위해 최종 나눗셈 결과 즉, 몫을 소수 첫째자리에서 반올림(Rounding)해야 한다. 이를 위해 반올림 동작이 추가된 Pipelined Nonrestoring Array Divider를 설계하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 DCT로부터 나온 영상 데이터를 제안된 구조의 양자화기로 양자화하여 일반 양자화기에서 나온 압축된 데이터와 비교해 보았다. 또한 합성기(Synthesis)를 통하여 실제 하드웨어 크기를 분석하였다.
3차원 영상은 2차원 영상에 비해 데이터량이 매우 방대하다. 따라서 3차원 데이터를 효율적으로 압축하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 대부분의 연구는 데이터량이 체적소(voxel)에 비해 월등히 적은 메쉬(mesh)를 기반으로 하여 이루어져 왔다. 하지만, 메쉬를 이용한 데이터 압축의 경우 체적소에 비해 데이터 자체의 규칙성이 떨어져 체적소를 이용한 압축에 비해 압축 효율이 낮다. 그리고, 체적소 데이터를 이용할 경우, 이를 스켈레톤화 하여 데이터량을 더욱 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 체 적소 데이터의 규칙성과 스켈레톤을 이용한 압축 기법을 제안할 것이다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1946-1952
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1999
A new image compression method to preserve edge characteristics in reconstructed images using an unsupervised learning neural is proposed in this paper. By the unsupervised competitive learning which generalizes previously proposed Centroid Neural Network(CNN) algorithm with the geometric characteristics of edge area and statistical characteristics of image data, more codevectors are allocated in the edge areas to provide the more accurate edges in reconstructed image. Experimental results show that the proposed method gives improved edge in reconstructed images when compared with SOM, Modified SOM and M/R-CNN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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