본 논문에서는 블록 기반 DCT (Discrete Cosine Transform)에 의한 압축 영상의 화질을 개선하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 1차원의 비교적 간단한 디블록킹 필터(deblocking filter)와 2차원의 방향성 기반 화질 개선 필터를 연속적으로 적용하는 형태로 이루어져 있다. 먼저, 영상의 국부 통계적 특성에 따라 적응적인 임계값을 설정하여 1차원 디블록킹 필터를 적응적으로 적용한다. 1차원 필터링을 수행한 후 블록간의 연속성을 향상시켜 인지되는 화질을 향상시키기 위하여 업데이트 과정을 수행하게 된다. 이후, 실제 에지(edge) 및 텍스쳐(texture) 정보를 보존하면서 에지 주위의 링잉 현상(ringing effects) 및 블록의 교차점에 존재하는 불연속 현상을 제거하기 위하여 2차원 방향성 기반 화질 개선 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 다양한 화질 개선을 위한 후처리 기법에 비해 높은 PSNR을 나타내면서 우수한 주관적 화질 결과를 보인다.
본 논문에서는 네트워크 전송 중에 패킷손실에 의해 열화되는 IPTV 셋탑박스(STB: Set-Top Box) 재생영상의 화질을 모니터링하는 방법인 VR-VQMS(Visual Rhythm based Video Quality Monitoring Scheme)를 제안한다. 제안된 방법은 인코딩된 영상의 비쥬얼리듬(VR) 정보와 STB 재생영상의 비쥬얼리듬 정보를 특징정보로 사용하는 감소기준법 기반의 영상품질 측정 방법이며, 특히 영상품질관리 측면에서 패킷손실에 의한 화질열화를 정량화한 것이다. 화면열화 정도를 측정하기 위해 기존의 PSNR(peak-to-peak signal-to-noise ratio)을 수정한 NPSNR(Networked PSNR)이라는 새로운 품질척도를 정의하고 이를 기반으로 객관적 및 주관적 열화 척도를 정의하였으며, 온라인 VR-VQMS와 오프라인 VR-VQMS 두 가지의 화질열화 모니터링 방식을 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 화질열화가 발생된 시간과 지속시간, 발생횟수, 평균열화량 등에 대한 통계정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 시청자의 주관적 체감화질까지 측정할 수 있으며, VR 정보를 사용하기 때문에 눈으로도 직접 이들을 확인할 수 있다는 장점이 있다. 모의실험 결과를 통하여 VR 정보로 추정한 NPSNR 을 이용하여 계산한 화질열화 척도값이 2D 재생영상에 대해 계산한 화질열화 척도값을 매우 근사적으로 추정하고, 시청자의 주관적 화질까지도 상당히 정확하게 추정함을 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 IPTV 사업에서 개별 고객들의 시청품질을 평가하는 품질관리 솔루션의 일부로 적용가능하며, 복잡한 연산은 품질관리서버가 수행하고, STB는 작고 가벼운 에이전트 프로그램만 탑재하면 되기 때문에 실용성이 뛰어난 장점이 있다.
영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 있어서, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error: MSE)는 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 가짐으로 인해 많은 영상 화질 최적화 문제의 객관적 척도로 사용되어 왔다. 그러나 MSE가 영상의 왜곡 신호에 대한 시각적 인지 화질과 상관도가 높지 않다는 것이 알려지면서, 이를 해결하기 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성과 높은 영상 화질 예측 성능을 동시에 가지는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)척도가 활발히 연구되어 왔다. 비록 최근 제안된 좋은 수학적 성질을 만족시키는 IQA 척도들은 MSE와 비교하여 매우 향상된 주관적 화질 예측 성능을 보이지만, 상대적으로 높은 계산 복잡도를 가진다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 단순 라플라스 연산자를 이용한 좋은 수학적 특성을 가지는 새로운 IQA 척도를 제안한다. 제안 IQA 방법에 도입한 단순 라플라스 연산자는 인간 시각 체계의 망막에서의 광도 자극에 대한 시신경 반응을 효과적으로 모사할 뿐만 아니라 계산이 매우 단순하기 때문에, 제안 IQA 척도는 단순 라플라스 연산자를 사용하여 매우 빠른 계산 속도와 높은 주관적 화질 점수 예측력을 확보하였다. 제안 IQA 척도의 효과를 검증하기 위해, 최신 IQA 척도들과 광범위한 성능비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 IQA 척도는 모든 테스트 IQA 척도들 중 MSE를 제외하고 가장 빠른 처리 속도를 보였을 뿐만 아니라, 가장 높은 주관적 화질예측 성능을 보였다.
비디오 부호화에 있어서 평균화질의 향상뿐만 아니라 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 유지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오에 대한 왜곡-비트율 추정방식과 이 추정결과를 이용히여 일정 비트율(CBR)로 부호화되는 MPEG-2 비디오가 일관된 화질을 유지하면서도 향상된 평균화질을 얻도록 하는 순방향 비트율 제어방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 왜곡-비트율 추정은 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따라한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 한편 제안된 비트율 제어는 프레임 단위로 왜곡-비트율 추정, 목표 비트 할당, 왜곡 제한 그리고 VBV(Video B Buffer Verification) 제한 절차에 의해서 부호화에 적용할 양자화 파라메터를 결정하고, 이 양자화 파라메터를 적용하여 영상을 부호화 함으로써 일관되고도 향상된 화질을 유지한다. 또한 화면전환이나 기준영상의 화질열화 등에 의하여 화질저하가 오래 지속되는 문제를 B-picture 제거와 기준영상에 대하여 최소 비트량 할당을 보장함으로써 해결한다. 그리고 제안된 순방향 비트율 제어방식과 MPEG-2의 TM5(Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어를 비교한 실험 결과들을 통하여 제안된 방식이 영상들 간에 일관된 화질을 유지할 뿐만 아니라 평균화질도 향상 됨을 확인한다.
이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.
본 논문은 움직임 정보를 이용하여 기준 프레임 영상과 상관관계가 적은 프레임 영상에서는 화질을 보장하고, 기준 프레임 영상과 상관관계가 많은 프레임 영상에서는 전체 동영상의 비트율을 보장하는 픽쳐셋 필터를 제안하였다. 실험 결과, 제안한 동영상 부호화 방법은 기존의 전영역 탐색 블럭 정합 알고리즘에 비하여, 화질은 9dB이 항상되고, 압축률은 15배가 증가되었으며. 부호화시간은 70%나 단축되었다. 그리고, 차영상 알고리즘에 비하여, 화질은 25dB이 떨어졌으나, 압축률은 42배가 증가하였으며, 부호화시간은 0.9%가 단축되므로서 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로블록 단위의 효율적인 파이프라인 구조를 사용하여 구현하였다. MPEG-4 QCIF/CIF 영상 시퀀스의 디블록킹 필터링 효과를 보일것이며, 디블록킹 필터링의 많은 계산량을 줄임과 동시에 낮은 클록에서 실시간 처리할 수 있는 구조를 제안하였다. 대부분 블록기반의 비디오 코딩 시스템에서, 블록 에지 효과는 블록기반 영상 압축에 치명적인 화질 저하를 나타낸다. 특히 압축 비율이 커질수록 화질 저하는 뚜렷하다. 그래서, 영상 후처리 기술로서 디블록킹 필터를 사용하여 블록 에지 영향을 줄임으로써 영상 화질을 향상시킨다. 그러나 디블록킹 필터의 주요 단점은 많은 계산량을 요구하고 있어서 구현에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해, MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로 블록단위의 파이프라인 구조로 설계하였고, 실시간으로 동작하는 MPEG-4 SP@L2의 비디오 코덱 칩을 구현하였다.
환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 영화 제작 환경에서 흔히 발생하는 얼라이싱 현상을 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상의 얼라이싱 현상을 웨이블릿-푸리에 분석 (Wavelet-Fourier Analysis)으로 분석하고, 노치 리젝트 필터(Notch Reject Filter)를 이용하여 얼라이싱 현상을 최소화 시켜 영상 화질을 개선한다. 실험결과에서 보듯이 제안된 알고리듬은 디지털 시네마 영상에서 얼라어싱을 효과적으로 제거하여 개선된 화질의 영상으로 관객의 몰입감을 높여줄 수 있다.
본 논문에서는 다시점 카메라를 기반으로 홀로그램 영상을 재생하는 기술을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 카메라를 이용해 획득한 발레영상을 사용하여 깊이정보에서 관심객체만을 추출하였다. 추출한 관심객체의 홀로그램 복원화질을 향상시키기 위해 본 논문에서 제안한 함수를 적용하였다. 필터링된 관심객체의 깊이정보와 CGH(Computer-Generated Hologram) 기법을 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. 이 디지털 홀로그램을 PC 시뮬레이션을 통해 홀로그램 영상으로 복원한 후 제안한 기법의 적용결과를 주관적인 화질평가를 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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