본 논문에서는 표준 비디오 부호화기를 위한 블럭 정합 방식을 제안하였다. 일반적으로 기존 방식에 사용되는 광역-협역 방식이 아닌 \"슬라이스 경쟁\`이라는 새로운 개념이 도입되었다. 기존의 SAD의 누적 방식인 순차 방식에서 확산 방식으로 변경함으로써 SAD증가 추이의 선형성이 확보되므로, 누적 초기에 움직임 벡터로서 가능성이 낮은 후보들을 미리 제거하여 불필요한 계산량을 줄이는 방식이다. 그리고 움직임 벡터 예측방식과 적응적 탐색 영역개념을 도입하여 블럭 정합 방식을 효율적으로 지원하였다. 이 두 방식의 도입으로 약 13%의 계산량 감소가 발생하였으며, 최종적으로 기존의 고속 블럭 정합 방식들과 비교하면 39%~77%의 SAD 누적 횟수가 감소되었다. 그리고 다양한 테스트 영상에 대하여, 평균 MAD는 항상 낮으며, 전역 탐색 블럭 정합 방식에 가장 근접한 결과를 얻었다. 얻었다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 방법은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동하면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 탐색 영역을 작은 영역으로 세분화한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행함으로써 움직임이 많은 영상을 효과적으로 탐색할 수 있다. 또한 움직임 벡터 판정시 영상의 복잡도에 따라 최적의 순서로 비용을 계산하여 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전역 탐색 방법에 비해 예측화질의 열화 없이 최대 99%까지 계산량을 감소시키는 것을 확인할 수 있다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 단위 다이아몬드패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단위 다이아몬드패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11∼51%의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05∼0.74㏈의 향상을 보였다.
기존의 블록기반 움직임 예측방법은 특히 저전송률 비디오 압축에 사용 될 경우 움직임 필드에서의 블록화 현상이나 불안정한 움직임 예측과 같은 문제를 수반한다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 H.263의 기존 블록기반 DCT부호화 구조를 최대한 유지하면서 비정형 삼각형 메쉬에 기반한 새로운 움직임 보상 방법을 수용할 수 있는 하나의 방법을 제안한다. 제안방법은 복원된 이전 프레임 영상을 최소의 제어점들을 이용해 표현하기 위해, 주어진 영상의 컨텐트에 적응적으로 삼각형 비정형 메쉬를 설정한다. 그리고 Affine변환에 기반한 매칭을 이용해, 설정된 각 제어점의 움직임벡터를 구한 후, 이를 이용해 각 메쉬를 Affine변환하여 예측된 현재 프레임을 얻는 전방향 움직임 보상을 제안한다. 이 방법은 컨텐트에 적응적으로 설정된 메쉬 정보를 보내지 않아도 되는 장점이 있다. 실제 비디오 데이터를 이용해 실험한 결과 제안방법이 객관적 및 주관적 화질 평가에서 기존의 블록기반 H.263 방법보다 개선되었음을 알 수 있다.
본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 블록 정합 움직임 추정을 위한 새로운 방식을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 움직임 정보를 이용할 수 있다면 현재 블록의 움직임 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.06~0.21[dB] 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역 탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 9~32%의 성능 향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
비디오 워터마킹은 일반적으로 네 가지의 타입으로 분류되어진다. 첫 번째로는 원 비디오 신호에 워터마크를 삽입한 후 부호화하는 것으로 대부분의 비디오 워터마킹 기법이 이에 속한다. 두 번째로는 블록 DCT, 양자화 등의 부호화 과정에 워터마크를 삽입하는 것이고, 세 번째로는 부호화된 비트스트림에 워터마크를 삽입하는 것으로 이를 라벨링(labeling)이라고도 한다. 마지막으로 네 번째로는 움직임 벡터에 워터마크를 삽입하는 것으로, 이는 높은 복잡도가 요구되며 블록화 현상과 같은 화질 열화가 발생된다. 본 논문에서는 움직임 벡터 추정을 이용한 I 프레임 상에서 SPIHT 기반의 비디오 부호화에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 이는 블록 DCT 기반의 부호화기에 발생되는 블록화 현상을 제거하고, 점진적 전송 특성을 가진다. 제안한 방법에서는 I 프레임 상에서 이전 P 또는 B 예측 프레임으로부터 움직임 벡터를 추정한 후에 이를 기반으로 워터마크 삽입 영역을 선택한다. 그리고 DWT를 수행하여 워터마크 삽입 영역 상에서 움직임 벡터의 방향과 동일한 부대역 상의 웨이브릿 계수를 HVS에 기반하여 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 SPIHT 부호화기에 의하여 워터마크가 삽입된 비디오 비트스트림을 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 객관적 및 주관적인 화질 측면에서 우수한 비가시성을 확인하였고, 다양한 압축률 및 MPEG 재부호화 등에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.
최근 인터넷 상에서 제공되는 영상 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 네트워크 환경에서 전송되는 데이터는 오류로 인하여 쉽게 손실될 수 있다. 특히 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 같이 높은 압축률로 압축된 정보에 대한 전송 오류는 영상 복원에 심각한 영향을 끼친다. 따라서 네트워크 환경에서 일정한 화질을 유지하기 위한 오류 은닉(Error Concealment : EC) 방법이 필요하다. 본 논문은 HEVC EC 를 위한 PU(Prediction Unit) 기반 움직임 벡터 외삽법(Motion Vector Extrapolation : MVE) 모델을 제안한다. PU 는 예측의 기본 단위로써 PU 내에 동일한 물체가 포함될 확률이 높다. 따라서, 이 모델은 손실된 프레임의 이전 프레임이 갖는 PU 정보를 이용하여 PU 단위로 외삽(extrapolation)을 실시한다. 또한, 손실된 블록과 외삽 블록간의 관계를 고려하여 겹쳐진(overlapped) 외삽 블록 중 가장 작은 PU 크기를 EC 기본 단위로 결정한다. 이 방법은 PU 정보를 반영함으로써 블록 경계 오류(block artifact)를 감소시킨다.
최근 Encoding과정에 비용이 많이 들어가는 MPEG계열의 압축 기술과 다르게 Encoding과 Decoding에 적절히 비용을 분산시키는 Distributed Video Coding(DVC)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 휴대용 멀티미디어 기기들의 발전으로 영상 압축에 대한 비용을 분산시킬 필요가 발생했기 때문이다. 이때 Decoding과정에서 생성되는 side information의 정확성은 Winer-Ziv 프레임 복원에 대한 parity비트에 영향을 줘 압축 성능에 큰 영향을 준다. 이에 본 논문은 DVC에 사용할 수 있는 보다 정확한 Frame Interpolation방법을 제안한다. 단일 방향 예측을 통해 움직임 벡터를 생성하고 비어있는 공간에 대해 분산을 이용, Dominant MV와 픽셀평균값을 이용하여 프레임을 생성한다. 이는 기존 frame interpolation방법에 비해 비용이 적게 들고, 화질은 그대로 유지할수 있는 장점이 있다. 이를 확인하기 위해 DVC기법에 사용되는 frame interpolation에 제안하는 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였으며 다른 알고리즘들과 비교해 화질은 유지하고 계산량은 줄일수 있었다.
본 논문에서는 스테레오스코픽 영상 및 깊이 프레임 오류 은닉 알고리즘을 제안한다. i) 좌측 컬러 프레임 오류 발생시 시간적 상관관계를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 우측 컬러 프레임 오류 발생시 깊이 정보 및 DIBR 기법을 이용하여 좌 우 시점간의 매칭 픽셀을 예측하고, 매칭된 픽셀의 움직임 벡터 및 밝기 차이를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 좌측 깊이 프레임과 iv) 우측 깊이 프레임의 오류 발생시 좌 우측 컬러 프레임의 움직임 벡터를 이용하여 손실된 프레임을 복원한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 스테레오스코픽 컬러 및 깊이 프레임 오류 복원 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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