최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용하는 움직임 보상 프레임 보간(motion compensated frame interpolation, MCFI)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 MCFI 방법에서는 고정된 크기의 프레임과 블록에서 움직임 벡터(motion vector, MV)를 이용하여 두 프레임 사이의 프레임 영상을 추정한다. 그러나 이와 같은 방법은, 큰다양한 방향으로 움직이는 물체들의 MV 나 큰 움직임을 추정하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 크기와 정합 영역이 가변적으로 적용될 수 있는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용한 프레임 보간 기법(pyramid structure and quadtree motion compensated frame interpolation, PQ-MCFI)를 제안한다. 제안하는 기법은 물체들이 빠르게 움직이는 장면과 다양한 방향으로 움직이는 장면에서 이전의 기법에 비해서 높은 PSNR 을 보이며, 실제 인간의 시각적인 측면에서는 더욱 정밀한 결과를 보인다.
HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있다. 이에 따라 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임 정보를 고려한 영상재결합 방법을 기반으로 한 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 그러나 국부 움직임이 있는 영역에서는 영상재결합이 효과적이지 않으므로 적절한 문턱값을 이용하여 이러한 영역을 결정하고 에지를 이용한 보간 방법으로 순차주사화 한다. 또한 잘못된 움직임 추정으로 야기되는 문제들을 해결하기 위해, 각 영역과 입력 영상에 따라 다른 움직임 에러를 고려해서 정규화 값(regularization parameter)을 결정함으로 움직임 에러를 효율적으로 제거하였다 제안된 방법은 주관적 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 디코더의 움직임 보상 모듈의 구조를 제안한다. 제안된 구조를 갖는 움직임 보상 모듈은 하드웨어 처리 싸이클 수와 내부메모리 크기를 감소시키기 위해 하나의 코딩 유닛을 그보다 작은 여러 개의 블록으로 분할하여 처리할 수 있다. 제안된 움직임 보상 구조는 캐시를 통해 외부 메모리에 접근하여 참조 픽쳐를 로딩하는 단계와 보간 필터를 거쳐 예측 샘플을 생성하는 단계로 내부-파이프라인을 구성하며 코딩 유닛의 크기에 따라 내부-파이프라인에서 처리할 블록의 크기를 결정한다. 본 논문에서는 코딩 유닛 분할의 기준이 되는 블록 크기를 결정하기 위한 절충사항에 대해서도 논의한다. 제안된 구조의 효율성을 판단하기 위해 구현된 움직임 보상 모듈을 RTL 시뮬레이션 및 FPGA 보드 검증을 통해 테스트 하였으며, SoC 로 제작될 경우 초당 249 Mpixel 을 처리하여 4K-UHD 시퀀스의 실시간 디코딩이 가능한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 인코더의 화면간 예측의 구조를 제안한다. 제안된 화면간 예측은 정수화소 움직임 예측을 통해 코딩 트리 유닛 내 코딩 유닛 분할과 각 코딩 유닛의 분할모드를 결정한다. 그리고, 부화소 움직임 예측, Merge모드 판단을 통해 예측 유닛의 움직임 벡터를 확정하고 움직임 보상을 수행한다. 이 과정에서 율-왜곡 비용계산 및 보간 필터 등의 하드웨어 자원이 효율적으로 공유된다. 또한, 전력소모를 줄이기 위하여 코딩 유닛의 skip 여부의 조기 판단을 통해 부화소 움직임 예측 및 화면내-화면간 최종 예측모드 결정과정의 전부 또는 일부를 생략하는 방법을 제공한다. 제안된 화면간 예측을 포함한 하드웨어 HEVC 인코더를 구현하여 실험한 결과, 250 MHz 의 동작 주파수에서 초당 124 Mpixel 의 처리성능을 보였으며, HM-14.0 대비 PSNR 0.5~0.8 dB 수준의 화질열화를 나타냈다.
본 논문에서는 효과적인 De-interlacing을 위한 Edge based Median Filter와 3-Step AMPD(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 제안한다. Motion Adaptive De-interlacing 방법에서 중요한 요소인 Motion Hissing에 의한 에러를 방지하기 위해 입력 영상을 4 가지 유형으로 구분하여 각 영상에 따라 다른 임계 값을 적용하여 정확한 화소 값을 보간 하는AMPD(Adaptive Minimum Pixel Difference) Filter를 사용하며 Moving Diagonal Edge의 효과적인 보간을 위해서 방향 필터를 사용하여 Edge Map을 추출한 뒤 Edge에 따라 가변적인 후보 화소를 선택하는 Edge based Median Filter를 사용하여 성능을 향상시켰다. 또한 입력되는 영상을 움직임 영역, 정지 영역, 경계 영역으로 나누어 적응적으로 보간 하여 연산 효율을 높였다. 제안된 방법은 다양한 영상에 대한 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 뛰어난 성능 개선을 보였다.
최근 동영상 압축 표준은 세밀한 움직임 정보를 확보하기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 예측 알고리즘을 사용하고 있다. 일반적인 동영상 부호화기에서 사용하는 공간 영역에서의 움직임 예측은 부화소 단위 움직임 예측을 위한 보간 기술의 적용으로 인한 계산량 증가 문제가 발생한다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 shifting matrix를 이용한 부화소 정밀도의 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역에서 shifting matrix 알고리즘을 사용함으로써 낮은 계산량으로 부화소 움직임 예측을 수행할 수 있었으며, 실험 결과 공간 영역에서의 움직임 예측 알고리즘에 비해 낮은 비트량과 높은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)을 제공함을 확인하였다.
움직임 보상 외삽 기법은 움직임 보상 보간 기법에 비해서 과거의 프레임만 사용하기 때문에 성능은 다소 떨어지지만, 전송 중에 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템의 부가 정보 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 보상 외삽 기법의 성능을 평가하고 순방향과 역방향 움직임 추정을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 순방향과 역방향 움직임 추정을 통해 두 개의 프레임을 생성하여 두 프레임의 화소값의 평균을 현재 프레임으로 한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 블록 현상이 감소하고 우수한 PSNR 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 현재까지 제안된 여러 가지의 움직임 적응형 알고리즘을 비교 분석하였다. 비교 분석은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였고 여러 가지 이미지에 대잔 PSNR 값을 추출하였으며 에지 특성을 확인하고 그리고 시뮬레이션된 이미지를 원본과 비교 평가하였다. 그 결과 PSNR 값과 알고리즘의 성능과는 크게 낙관이 없었고, 에지 특성과 이미지간에 비교가 평가에 더 확실한 방법이었다. 알고리즘 성능은 어떤 이미지론 사용함에 따라 성능이 달라졌다. 전체적으로 볼 때 동영상에서는 $\Delta$- 형이 가장 좋은 결과가 확인되었으며 준동영상에서는 미디언 필터와 Adaptive형이 비슷한 성능을 보여 주었다.
동영상 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서는 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 움직임 추정 기법을 사용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거함으로써 데이터를 압축한다. 일반적으로, 움직임 추정 기법은 정 화소 움직임 벡터 추정과 반 화소 움직임 벡터 추정으로 이루어져 있는데, 블록 정합 기법을 사용하는 정 화소 움직임 벡터 추정을 위하여 많은 기법들이 제안되어 정 화소 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄였지만, 반 화소 보간과 블록 정합 기법을 사용하는 반 화소 움직임 벡터 추정을 위해서 그렇지 않다. 본 논문에서는 많은 계산량을 필요로 하는 반 화소 움직임 추정을 위한 기법을 제안하였는데, 제안된 기법은 정 화소와 반 화소 사이에 존재하는 움직임 벡터들의 상관성을 이용하였다. 실험을 통하여, 제안된 기법과 일반적으로 반 화소 움직임 추정에 사용되는 기법을 비교하였을 경우, 제안된 기법은 움직임 보상 예측된 화질면에 있어서 약 $0.07\~0.69(dB)$정도 저하되었지만, 탄 화소 움직임 벡터 추정의 속도면에 있어서 약 $2.5\~80$배 이상 높은 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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