전송선로와 저장공간의 제약을 극복할 수 있는 영상압축기술이 발달함에 따라 인터넷과 멀티미디어 통신이 비약적으로 발전할 수 있었으며, 앞으로도 보다 높은 효율의 압축기술이 요구되고 있다. 현재 영상압축표준은 대부분 블록 DCT(Discrete Cosine Transform)를 기반으로 하고 있지만, 압축 이전에 영상을 블록으로 나누어 처리하게 되므로 블록효과가 발생하게 된다 본 논문에서는 이러한 블록효과를 제거하기 위해 확산을 이용한 방법을 제시한다. 확산의 정도를 자유로이 조절할 수 있는 새로운 형태의 이방성 확산 방정식을 제안하여 이를 블록효과를 제거하는데 적용한다. 이는 평탄한 영역에서의 경계에 대해서는 등방성 확산으로, 그렇지 않은 영역에 대해서는 경계에 수직인 방향으로만 확산이 일어나는 이방성 확산으로 자유로이 조절하여 적용할 수 있는 장점이 있다. 이를 이용하여 원 영상정보의 손실을 최소화하기 위해 영역에 따라 확산속도와 방향을 적응적으로 조절할 수 있는 알고리즘을 제안하고 기존의 블록효과 제거 알고리즘과 비교 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
오늘날 의료정보화 수준향상과 디지털 병원화의 흐름에 따라 PACS는 의료기관의 핵심 인프라 중 하나로 자리매김하였다. 이와 함께 생산되는 디지털 의료영상의 종류 및 의료영상 데이터가 양적으로 급증하고 있으며, 이는 의료영상 데이터의 효과적인 보관을 위한 의료영상 압축을 중요한 요소로 부각시킨다. 현재 의료영상에 관한 사실상의 표준인 DICOM 규격에서는 의료영상 압축을 위하여 무손실 압축기법인 RLE를 명시하고 있으나, 무손실 범용 압축기법인 RLE는 인체의 대칭성을 가지는 많은 의료영상에 적용하면 높은 압축율 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 다양한 의료영상 중 대칭 특성을 크게 내포하는 뇌 CT 영상을 대상으로 하여 영상 내 관심영역을 검출하고 대칭특성에 따라 영상의 픽셀 값을 재코딩하는 전처리 하고 영상을 압축하는 기법을 제안한다. 실험에 의하면, 제안한 기법은 RLE 압축과 영상 내 관심영역을 검출하지 않고 압축할 때와 비교하여 높은 압축률을 보인다.
DMB(Digital Multimedia Broadcasting)는 유럽의 디지털 오디오 방송규격인 Eureka-147 DAB(Digital Audio Broadcasting) 전송시스템을 기반으로 하여 동영상 및 음성, 문자데이터 등을 포함한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 새로운 방송표준이다 따라서 DMB 시스템은 Eureka-147 DAB 전송부 이외에 영상 및 음성을 압축하는 미디어압축 (복)부호화부, 압축된 미디어 스트림을 다중화 하는 비디오 (역)다중화부가 추가된 구조를 갖는다. 본 논문은 DMB 표준의 비디오 다중화부의 분석을 통하여 확장된 전송기능 및 높은 전송효율을 제공할 수 있는 새로운 비디오 다중화 구조를 제시한다. 또한 표준 비디오 다중화기와 제안된 비디오 다중화기의 성능평가를 위해 기능적으로 분석하고 시뮬레이션을 통해 전송효율을 측정하였다.
최근에 텍스트 압축에 뛰어난 성능을 가지는 블록 정렬 알고리즘인 BW변환 (Burrows-Wheeler Transform)이 소개되었다. 그러나 영상 압축에 BW변환을 직접 적용하면 영상과 텍스트가 갖는 상관성이 서로 다르기 때문에 만족할 만한 압축효과를 기대할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 가역의 L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용한 계층적 대역분할로 영상화소 사이의 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법과 GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 사용하여 LL 대역에 많이 분포된 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 무손실 JPEG 표준안과 LZ 기반의 압축방법(PKZIP) 등에 비해 압축성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 무손실 영상 압축(Lossless Image Compression)은 Prepress Industry, Remote Sensing, Image archival system과 같이 정확성과 정밀도를 요하는 분야에서 사용된다 무손실 영상 압축은 원 영상와 복원 영상가 완전히 일치하여 품질을 그대로 유지할 수 있으나. 압축 효율 면에서는 만족할 만한 효과를 볼 수 없다. 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법으로는 CALIC과 JPEG-LS이 있다. CALIC은 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 선처리과정을 요구하여 복잡도가 높아지는 단점이 있는 반면 JPEG-LS는 압축률에서 CALIC에 못 미치지만 복잡도가 낮아 부호화/복호화 과정이 빠르며 이 분야의 표준으로 지정되어 있다. 본 논문에서 제안한 영창 적응형 무손실 영상 압축기술은 다수의 예측기를 통해 현재 화소에 가장 적절한 오차값을 예측하였다. 또한, 산술 부호화(arithmetic coding)시 다수의 심볼 확률 모델을 사용함으로써, 단일 모델을 이용하는 방식에 비해 압축 효율을 향상시켰다. 다중 모델을 이용하는 방식은 본 논문에서 제안한 방식뿐만 아니라, 다른 무손실 영상 압축방법에도 그대로 적용이 가능하다. 실험 결과, JPEG-LS보다 약 5%의 압축 효율 향상이 있었다. 또한 CALIC과는 압축효율이 같거나 근소한 우위를 나타냈다.
인공 지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일을 중심으로 시작된 4차 산업혁명은 최근 메타버스(Metaverse)시대로 자연스럽게 확장되어 가고 있다. 메타버스 시대의 핵심 기술인 VR(Virtual Reality)/AR(Augmented Reality)/MR(Mixed Reality)과 이를 디스플레이 하기 위한 HMD(Head Mounted Display)나 글래스(glass) 장치들은 사용자에게 고품질 영상뿐만 아니라 3차원 공간에 대한 6DoF(Degrees of Freedom)급의 자유도를 제공해야 한다. 이에 발맞춰 MPEG에서는 최근 실사 및 CG(Computer Graphics)로 제작된 다시점 텍스쳐 및 깊이 영상에 대한 효과적인 압축 방법을 찾기 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행중이다. 본 논문은 최신 2차원 압축 표준인 VVC(Verstitle Video Coding)를 기반으로 MPEG MIV 1.0 표준 프레임워크를 검증해본다. 특히 높은 압축율에 비해 복잡도가 높은 VVC 표준의 특성을 고려하여 HHI에서 개발한 최적화 코덱인 VVenC를 이용하여 압축 효율과 복잡도 관점에서 MIV 표준 활용을 위한 최적의 솔루션을 찾고자 한다.
디지털 기술과 통신 기술의 발전으로 멀티미디어 컨텐츠가 급격히 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 컨텐츠는 다양한 유무선 서비스 환경에서 실시간 서비스가 가능해야 한다. 그러기 위해서는 멀티미디어 컨텐츠 중 가장 큰 비중을 차지하는 영상 및 오디오 컨텐츠에 대한 압축 및 전송 기술이 요구된다. 현재 여러 분야에서 영상 및 오디오에 대한 압축 표준으로는 MPEG 이 자리잡았다. 그리고 MPEG에 대한 많은 개선 노력이 있었으며 특히 테스트 모델인 TM5를 비롯한 많은 연구에서 벡터 추출이나 양자화를 이용한 방법을 중심으로 비트율을 제어하기 위한 부호화기 모델이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 연구 접근 방식과는 다르게 프레임 유형간의 거리를 이용하여 영상의 특성에 따라 보다 적합한 프레임 구조를 찾아 제안하였다. 즉 영상의 복잡도와 변화도에 따라 영상의 종류를 구분하고 각 종류별 영상에 대한 표준 MPEG 인코딩 화질을 기준으로 삼은 후, GOP구조 내에서 프레임 유형간의 거리를 조정하여 화질을 손상하지 않고 가장 적은 비트율을 보상하는 프레임구조를 실험 및 분석을 통해 찾아 제안하였다.
본 논문에서는 MPEG 에서 현재 Type-1 동영상 표준을 위해 연구를 진행하고 있는 인터넷 비디오 코딩(Internet Video Coding, IVC)의 압축 성능에 대한 평가 방법 및 결과를 다룬다. 다년간의 연구로 IVC 의 성능은 매우 개선되어 왔으나, 산업이 원하는 수준에 도달했는지를 검증하기 위해서는 타 동영상 코덱과의 비교 평가 역시 필요하다. 이를 위하여, AVC/H.264 를 기반으로 Type-1 표준화를 진행해온 Web Video Coding(WebVC)의 인코더와 IVC Test Model 10.0 을 압축 성능 관점에서 객관적으로 비교 평가함으로써, IVC 의 부호화 성능의 뛰어남을 보이고자 한다. 또한, 상용화된 AVC/H.264 High Profile 과도 비교함으로써, IVC 의 객관적인 성능을 확인하고자 한다. 특별히, MPEG 내에서 결정한 시각적 비교 조건(Visual comparison condition)에 입각한 목표 비트율 및 양자화 변수 조건에 맞추어 평가한다.
동영상 압축 표준인 H.264/AVC는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 기법들을 사용함으로 압축률은 높였지만 보다 많은 계산량을 요구한다. 제한된 자원을 가진 임베디드 환경에서는 많은 계산량은 큰 문제점이 된다. DMB를 포함한 대부분의 경우는 이를 하드웨어적으로 구현을 하고 있지만 구현비용과 업데이트의 용의를 위해서 앞으로는 소프트웨어적으로도 구현이 가능해야 할 것이다. 본 논문에서는 H.264/AVC가 임베디드 환경에서 소프트웨어로 구현을 할 경우 그에 대한 성능 명가를 수행하기 위해 실제 임베디드 장비에서 H.264/AVC 복호기와 임베디드 그래픽 라이브러리를 사용해서 재생기를 구현하였고 다양한 종류의 영상을 재생시키는 실험을 하였다. 이러한 실험을 통해 임베디드 상에서 H.264/AVC 재생기는 QCIF 화면을 초당 3프레임 정도를 재생시키는 능력을 보였다. 이는 사용자측면에서는 동영상이라고 느낄 수 없을 정도의 성능이었다. 그러므로 임베디드 환경에서 H.264로 압축된 영상을 사용할 경우에는 H.264의 프로파일이나 레벨 조정 및 프레임 넘김 기법이 필요 할 것으로 추정한다.
블록절단 코딩 또는 BTC(Block Truncation Coding)는 회색 영상을 위한 손실 영상 압축 기술의 일종이다. 이 방법은 원본 영상을 여러 개의 블록으로 나누고 각 블록에 대해서 평균과 표준편차를 계산하여 각 블록에서의 회색 레벨의 수를 줄인다. BTC는 비디오 압축에 적합하도록 만들어졌다. BTC의 변형된 것으로 AMBTC (Absolute Moment Block Truncation Coding)가 있다. AMBTC는 BTC보다 계산이 간편하다. 본 논문에서는 압축 성능과 이미지 해상도를 높이기 위해서 패턴을 활용한 BTC 기반의 이미지 압축방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 여러 이미지의 BTC에 빈도수가 높은 패턴 36개와 64개를 추출하여 코드 북을 만든다. 이미지를 압축할 때 해당 블록과 패턴을 비교해서 일치하는 패턴의 인덱스를 압축에 이용하는 방법이다. 제안한 방법을 실험하였고 36개의 패턴을 활용할 경우 1.37bpp의 압축 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 BTC 압축보다 높은 성능을 보였다. 제안한 방법의 성능은 표준 이미지를 이용하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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