이미지 압축에서 레인지 블록들을 분할하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 프랙탈 이미지 압축기법에서 사용하는 분할-합병 기법을 동영상의 압축에 적용하였다. Quad-tree 방식은 top-down 방식으로 유사한 도메인 블록을 찾지 못하였을 경우 그 레인지를 4 등분하여 각각의 도메인 블록을 찾는 방식이다. 분할-합병 기법은 bottom-up 방식으로 Quad-tree 방식과 달리 주어진 크기의 원자 블록(atomic block)들을 도메인과의 유사성에 따라 연결함으로써 레인지를 불규칙적인 형태로 합병할 수 있다. 이 방식을 이용하여 동영상에서의 화질과 압축률의 개선을 기대할 수 있다.
최근 인공지능 기술을 바탕으로 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 요구되면서, MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machines) 표준화를 시작하였다. VCM 에서는 기계를 위한 비디오/이미지 압축 또는 비디오/이미지 특징 압축을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 객체추적(object tracking)을 위한 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 다중스케일(multi-scale) 특징의 효율적인 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 다중스케일 특징을 단일스케일(single-scale) 특징으로 차원을 축소하여 형성된 특징 시퀀스를 최신 비디오 코덱 표준인 VVC(Versatile Video Coding)를 사용하여 압축한다. 제안기법은 VCM 에서 제시하는 기준(anchor) 대비 89.65%의 BD-rate 부호화 성능향상을 보인다.
기계 소비(machine consumption)를 대상으로 하는 이미지 및 비디오의 압축 목표는 사람이 소비하는 것과 다를 수 있다. 예를 들어, 인간의 소비에는 이미지 및 비디오의 전체 캡처 영역이 필요하지만, 기계는 응용 프로그램에서 요구하는 이미지 또는 비디오의 일부만 사용할 수 있다. 이 논문에서는, 효과적인 기계 소비를 위한 영상 압축 방법 개발을 통한 다중 임무(task) 수행 성능 개선 및 압축률(bpp) 향상을 목적으로, 관심 객체(object of interest) 또는 관심 영역(region of interest)을 식별하기 위한 신경망 기반 영상 분석 작업을 수행하는 전처리 네트워크 구성 방법을 제안한다.
포인트 클라우드는 다수의 포인트로 구성된 3차원 미디어 콘텐츠로, 기존의 2차원 미디어에 비해 방대한 크기를 가진다. 이러한 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 소비하기 위해서는 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 것이 필수적으로 요구된다. 이에 따라, 국제 표준화 기구 The Moving Picture Experts Group (MPEG)에서는 2차원 비디오 코덱 기반의 포인트 클라우드 압축 방안인 V-PCC 압축 방안과, V-PCC 비트스트림을 저장하고 전송하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 표준화가 진행되고 있다. V-PCC는 기존의 2차원 비디오 코덱을 이용하기 위해 3차원 포인트 클라우드 데이터를 투영하여 2차원 패치를 생성하고, 생성된 패치를 2차원 그리드에 배치하여 2차원 이미지를 생성한다. 이 때, 생성되는 2차원 이미지는 패치의 모양 차이와 인코딩의 효율성 때문에 Group of Picture(GOP)마다 다른 크기를 갖는다. 이러한 이미지 크기의 차이는 반복적인 디코더 초기화를 유발하여 송신기와 수신기 모두에 큰 부담을 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 비트레이트와 메타데이터를 적응적으로 제어하여 V-PCC 비트스트림을 반복적인 디코더 초기화 없이 안정적으로 송수신 하기 위한 Global grid 기반 V-PCC 전송 방안을 제안한다.
BTC (Block Truncation Coding)은 이미지 압축 기법의 일종으로서 간단하고 효과적이다. 그러나, 이 방법은 블록 크기를 크게 사용할 때 블록 효과가 증가하므로 이미지의 질이 좋지 않다. ODBTC(Ordered Dithering Block Truncation Coding)는 BTC와 같은 압축 능력을 유지하면서 블록 효과를 해결한 방법이다. 본 논문에서는 이와 같은 압축된 이미지를 이용하여 데이터를 하프톤 이미지에 저장하는 방법을 제안하고자 한다. EMD 방법은 Zhang과Wang[6]이 그레이스케일 이미지에 데이터를 은닉하도록 하도록 고안된 방법이다. 그런 이유로, 비트맵 이미지에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 EMD가 어떻게 비트맵 이미지에 적용될 수 있는지를 제안한다. 또한, 본 논문의 실험에서, 우리가 제안한 방법이 하프톤 이미지에 효과적임을 증명한다.
볼륨 데이터에 대한 압축 기법의 필요성은 데이터 용량의 증가와 네트워크 사용량의 증가와 함께 더불어 증가해 왔다. 현재에는 다양한 압축 기법이 개발돼 있으며, 사용자는 데이터 유형이나 응용 분야에 맞춰 압축 기법을 선택, 적용할 수 있다. 그러나 최근에는 응용 과학자들로부터 생성되는 데이터의 용량이 기하급수적으로 증가했는데, 이렇게 응용과학 분야에서 생성되는 데이터는 대부분 3차원 볼륨 데이터다. 2차원 이미지나 3차원 동영상 데이터의 경우에는 다양한 표준 압축 방식을 사용할 수 있지만 3차원 볼륨 데이터에 적용할 수 있는 방법은 한정돼 있으며, 특히 시간가변(time-varying) 볼륨 데이터에 대한 압축 표준은 거의 존재하지 않는다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시간가변 볼륨 데이터에 대한 압축 방식을 제안한다. 이 방식은 가시화를 목적으로 하는 시간가변 볼륨 데이터의 인코딩을 목적으로 하며, MPEG의 I-프레임과 P-프레임 개념을 사용해서 압축률을 높인다. 본 방식은 시간가변 부동 소수점 데이터(single precision floating-point data)로 구성된 시간가변 볼륨 데이터를 대상으로 하는데, 한 블록 단위의 무작위 복원을 지원하며 Daubechies 웨이블릿 필터와 프레임간의 상관 관계를 사용, 대형 시간가변 볼륨 데이터를 이미지 화질을 보존한다.
컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.
본 논문에서는 JPEG 압축 이외의 블러링(blumng) 및 샤프닝(sharpening) 등의 허용 가능한 이미지 조작에도 정보가 유지될 수 있는 내용 적응(content adaptive) 서명(signature) 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 블록의 이미지 내용의 특성을 사용하여, 기존의 이미지 블록 사이의 DCT 계수 차이가 유지되는 DCT를 기반으로 한 Chang의 서명 방법의 단점을 개선하였다. 즉, 허용 가능한 이미지 조작에 대하여 에러 발생 확률이 높은 블록을 피하여 서명을 생성하였다 Lenna를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 랑법은 Chang의 방법에서 발생하는 서명의 비트 스트림 에러보다 에러 발생 빈도가 블러링 이미지에서는 평균 약 55%, 사프닝 이미지에서는 평균 약 51% 더 낮았다.
저가형 이미지 센서 기술의 발전과 무선 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 활발히 연구되고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 컨텐츠를 센싱하고 전송 및 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터량을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 컴퓨팅 자원과 높은 네트워크 대역폭을 필요로 한다. 저사양의 센서 노드에서 멀티미디어 컨텐츠를 수용하기 위해서는 컴퓨팅 자원을 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위한 압축기법인 YWCE기법을 제안한다. YWCE는 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 도입한다. 실험을 통하여 4가지 각 압축 기법들의 조합에 따라 매우 높은 성능을 나타냄을 보였다.
인덱스 이미지를 구성하는 요소들을 재구성하는 기법을 재인덱싱이라 한다. 이는 무손실 압축의 효율을 높이기 위한 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 이웃하는 픽셀간의 발생빈도수에 대한 순위를 가지고 재인덱싱 기법을 보다 유연하게 처리하기 위한 적응적 방법을 소개한다. 제안한 방법을 통하여 획득한 순위로 구성된 이미지를 산술 부호화하여 무손실 압축을 행한다. 이때 발생하는 순위 정보를 송신측으로 보내지 않게 하기 위해 적응적으로 한 픽셀씩 처리한다. 순위 정보로 전환된 이미지를 순위 이미지라고 부른다. 이러한 순위 이미지는 동일한 순위에 포함되는 많은 픽셀들이 존재하게 되어 일반적인 이미지보다 데이터의 중복성을 높일 수 있고 데이터 분포가 한쪽으로 편중되어 있어 산술 부호화의 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과, 제안한 적응적 순위 기반 재인덱싱 방법은 Zeng의 방법보다 최대 26$\%$의 비트율 절감 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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