비디오를 다양한 단말과 이종의 망에 효과적으로 제공하기 위한 방법 중에, FD(Frame Dropping)-CD(Coefficient Dropping) 트랜스코딩 기법은 계산량을 줄이고, 손쉽게 구현할 수 있다는 측면에서 주목을 받고 있다. 그러나, FD-CD트랜스코딩 기법은 CD에 의한 왜곡이 GOP내의 부호화 의존성을 갖는 프레임의 복호화 영상 품질에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는, CD로 인하여 각 프레임별로 전파되는 왜곡의 크기를 적응적으로 예측하는 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 프레임별로 부호화된 매크로블록의 부호화 모드 비율에 대해 적응적으로 구해진다. 모의실험을 통하여, 제안된 모델은 CD로 인해 초래되는 전체 왜곡크기를 잘 예측할 수 있음을 보이고, 또한, 부호화된 비트스트림에서 CD에 의해 초래되는 프레임 단위로 일정한 전체 왜곡을 삽입하는데 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 영상 단말에 디스플레이되는 영상들을 이용하여 전송된 영상의 원본 상태를 예측하는 복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 카메라를 이용하여 비디오 단말 스크린에 나타나는 영상들을 취득한다. 전송된 영상들은 카메라를 통해 획득된 영상들을 이용하여 예측해야 하지만, 일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상들은 영상 출력 장치와 카메라의 특성에 의해 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 포함하게 된다. 우리는 가중치 선형 모델을 이용하는 컬러 왜곡과 호모그라피를 이용하는 기하 왜곡 보정 알고리듬을 이용하여 이러한 왜곡들을 보정하는 알고리듬을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 예측한 영상과 원본 영상과의 PSNR이 28 ~ 29 정도로 나타났다.
H.264/AVC는 율-왜곡 계산에 기반한 화면 내 예측과 화면 간 예측을 통하여 높은 압축효율을 나타낸다. 그러나 모든 예측 모드의 율-왜곡 값을 계산하여 하나의 최적의 모드를 구하는 기존의 방법은 높은 계산량을 가지며 부호화에 걸리는 시간을 현저히 증가시킨다. 이러한 높은 계산량을 갖는 모든 예측모드의 율-왜곡 계산을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 매크로블록의 움직임 특성 을 고려한 고속 부호화 모드 결정 방법을 제안한다. 각각의 매크로블록을 부호화하기 위해 미리 계산되는 SKIP모드에 대한 율-왜곡 값을 바탕으로 두 가지 문턱 값을 사용하여 움직임의 특성을 판단한다. 움직임의 특성에 따라 매크로블록은 3가지 분류로 나뉘게 되며, 각 분류에 따라 경쟁 모드를 적응적으로 선별하여 최적의 모드를 선택한다. 이러한 움직임 특성을 고려한 선택적 부호화 모드 결정을 통하여 부호화 효율의 큰 손실 없이 계산량을 감소시킴으로서 H.264/AVC의 고속 부호화가 가능한 x.264 대비 MMX를 사용하였을 때 16%, MMX를 사용하지 않았을 때 22%의 속도향상을 가져왔다.
H.264/AVC에서 다양한 블록 모드에서 최적 블록 모드를 결정하기 위해 율왜곡 최적화 알고리즘이 사용되고 있다. 이는 비트율을 개선시키고 있으나 계산량을 크게 증가시키고 있다. 본 논문은 움직임 추정을 위해 이미 계산된 비용을 이용해 율왜곡 최적화의 비용을 예측하여 적응적으로 율왜곡 최적화를 생략하는 고속 율왜곡 최적화 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균적으로 율왜곡 최적화에 의해 생성된 비트율과 화질을 거의 유지시키면서 율왜곡 최적화에 의해 발생하는 추가적인 계산량을 CIF와 QCIF에서 각각 69.86%와 69.63%를 감소시키고 있는 것을 보여주고 있다.
본 논문은 스피커 시스템의 이상적이지 못한 특성으로 인해 발생하는 비선형 왜곡을 분석하고 스피커에 입력하는 신호를 처리함으로써 비선형 왜곡을 감소시키도록 하는 것을 목적으로 한다. 비선형 왜곡의 가장 큰 요인인 강성과 force factor의 비선형성을 변위에 관한 2차함수로 모델링하여 이것을 바탕으로 전처리의 여러 계수를 결정하며 변위를 측정하여 귀환시키는 대신 선형 운동방정식을 적용하여 변위를 예측하도록 함으로써 시스템의 구현을 간단히 할 수 있도록 하였다. 이 왜곡보상시스템을 하드웨어로 설계하였다.
모바일 영상 기기들에 사용되는 저전력, 고화질의 이미지 센서는 Rolling Shutter 방식을 사용하는 CIS(CMOS Image Sensor)이다. 구조적 특성에 의해 Rolling Shutter 방식을 사용하는 CIS는 촬영 환경에 의해 결과물에 왜곡을 일으키게 된다. 본 논문은 Rolling Shutter에 의한 왜곡을 분석하고 촬영된 영상의 Rolling Shutter 왜곡 모션벡터를 예측하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 정확성을 높이기 위해 Sub-block과 Kalman-filter를 적용하여 Sub-pixel 단위로 계산하여 기존의 Lucas-Kanade 알고리즘 보다 효율적인 모션벡터 예측 알고리즘을 제안한다. 또한 보다 정확한 성능 변화를 추적하기 위하여 MSE 방식을 사용하여 비교 분석 하였다.
본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
본 논문은 H.264에서 모드 결정을 위한 간소화된 왜곡치 예측 방법을 소개하였다. 왜곡치 계산은 양자화된 변환 계수와 역양자화된 변환 계수의 차이로 계산되는데, 일반적으로 이 과정은 DCT 변환, 양자화, 역양자화 및 역 DCT 변환이 수행되어져야 한다. 제안하는 방식에서는 왜곡치를 계산하기 위하여 일련의 간소화된 수식을 사용함으로써 역양자화 및 역 DCT 과정을 생략하였다. 실험결과, PSNR은 거의 일치하면서도, RDO 모드 결정 시간은 기존의 방식보다 8~15 %의 감소를 보였다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 보호 기술 중 하나인 두 가지 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. 그 중 한 가지는 움직임 벡터를 이용하여 인터 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이며, 다른 한 가지는 H.264 비디오 압축 기술의 인트라 예측모드를 이용하여 인트라 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이다. 움직임 벡터를 이용한 스크램블링 방법은 움직임 벡터의 수평값과 수직값을 교환하는 것으로 MPEG-1, 2, 4, H.264와 같은 대부분의 비디오 압축 기술에 적용 가능하다. 인트라 예측 모드를 이용한 방법은 H.264 비디오 압축 기술의 특징인 인트라 예측 부호화를 이용한 것으로, 인트라 예측 부호화시 발생하는 인트라 예측 모드를 통상적인 복호화가 가능하며 비트율의 변화가 없는 범위 내에서 랜덤하게 변경하는 것이다. 두 가지 방법 모두 스크램블링으로 인한 압축 효율의 저하가 전혀 없으며, XOR과 같은 매우 간단한 연산만으로 구현이 가능하므로 계산량의 증가가 적다. 뿐만 아니라, 인트라 블록 스크램블링의 경우 인터 블록에 대한 직접적인 왜곡 없이 에러 전파 효과로 인해 간접적으로 인터 블록을 왜곡할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 두 가지 새로운 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안하고, 이에 대한 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬의 효율성을 보인다.
H.264|AVC는 인트라 부호화 효율을 높이기 위해 공간 영역에서 주변 화소를 이용하여 다양한 방향에 대한 율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 최적의 인트라 예측 모드를 선택한다. 하지만 율-왜곡 최적화 기법을 사용함에 따라 인트라 부호화에 높은 복잡도가 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 인트라 예측 모드 결정의 연산 복잡도를 감소시키고자 사전에 인트라 4x4 예측 모드들의 SATD(Sum of Absolute Transform Difference)를 계산하여 조기에 최우선 모드(Most Probable Mode)를 선택하는 방법을 제안하고, SATD의 값에 따라 제한된 후보 모드에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행하여 연산 복잡도를 감소하는 방법을 제안한다. 또한 Vertical, Horizontal 그리고 DC모드는 인트라 $4{\times}4$와 인트라 $16{\times}16$의 공통적인 모드이므로 인트라 $4{\times}4$에서 계산되어진 SATD값을 이용하여 인트라 $16{\times}16$에서의 SAD 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 빠른 인트라 예측 모드 결정 기법은 연산 복잡도는 평균 61.4% 감소 시킨 반면 부호화 손실은 평균 3.09%에 불과하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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