본 논문에서는 이음매없는 모자이크 구성을 위한 영상 정렬 방법을 제안한다. 모자이크 구성을 위한 전역 움직임 추정 후, 전역 움직임 계수를 이용하여 모자이크를 구성하려면, 정렬이 올바르게 수행되지 않은 국부 영역이 존재하게 되고, 이러한 국부 영역에서는 선분의 끊김, 흐려짐, 겹침 현상이 일어난다. 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않은 국부 영역을 정렬하기 위해서는 잔여 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 그러나, 잔여 움직임 추정을 위해서는 카메라의 초점 거리나 조도 변화와 관계된 변수를 추정해야 하고, 또한 이에따른 많은 계산량을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 추가적인 외부 변수의 추정 과정 없이 효율적으로 잔여 움직임을 추정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 잔여 움직임 추정 과정에서 사용되는 측정 및 추정 윈도우의 크기를 효율적으로 설정함으로써 잔여 움직임 정보를 효과적으로 추정할 수 있다. 제안된 단계적 잔여 움직임 알고리즘을 적용하여 모자이크를 구성함으로써, 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않았던 국부 영역의 흐려짐, 겹침 현상을 해결할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
H.264/AVC SVC에서는 공간적 확장성을 지원하기 위하여 계층 간 예측 방법을 새롭게 도입하였다. 계층 간 예측은 하위 계층의 움직임 정보, 텍스처 정보, 잔여 신호 정보를 이용하여 계층 간 중복성을 제거하는 방법이다. 따라서 상위 계층의 부호화 효율을 높이는 반면, 복호화 과정에서는 하위 계승의 잔여 신호 정보를 픽셀 단위까지 복원하여 계산 복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 H.264/AVC SVC에서 복호화 과정의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 DCT 기반의 잔여 신호 예측 구조를 제안하였다. H.264/AVC SVC에서 픽셀 기반의 잔여 신호 예측 구조와 제안하는 구조의 연산 수를 계산하여 계산 복잡도를 비교한 결과 약 33%의 개선이 이루어졌다.
본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF)을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
여닫이형 방사선 치료에서, 잔여 움직임으로 인하여 방사선은 실직적인 질병의 부위 뿐만이 아니라 주변 정상조직까지 투여 되도록 되어 있다. 비록 표적이 방사선 투여 중 움직이지만, 방사선이 최소한도로 실질적인 부위 (임상적 표적 체적)에 조사되기를 원한다. 본 연구의 목적은 여닫이형 치료에 있어서 방사선이 실질적인 표적에 투여되는지를 검증하고, 여닫이 범위, 움직임의 정도 및 임상적 표적체적의 크기의 변화에 따라, 표적및 주변 조직에 투여되는 방사선의 경향을 연구하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여, 실험 및 이론적인 연구를 고안하여 수행하였다. 직육각형 및 피라미드형의 표적 체적을 내포하는 팬텀을 만들어 움직이며 4차원 영상을 얻었다. 여러 여닫이 범위를 얻어진 영상에 적용하여 치료계획용 내부표적(표적체적 및 내부 움직임범위포함)을 만들었다. 직육각형 표적에는 전통적인 치료계획을 그리고 피라미드형 표적에는 세기 변조형 치료계획을 세웠다. 평판형 다이오드에 치료계획에서 얻어진 여닫이형 방사선을 수직으로 조사하여 실험적으로 선량평가를 수행하였고 또한 움직이는 상황에서 선량투여를 전산적으로 모사하였다. 본 연구는 두 표적에 대한 반음영 영역의 확장 및 움직임으로 인하여 방해 받았으나 확실하게 수행된 표적 선량투여 그리고 주변 조직에 투여된 상당량의 선량등을 수반하는 잔여움직임의 영향을 정량적으로 그리고 해석적으로 분석하였다. 선량-체적 히스토그램 분석에 따르면, 내부표적에는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 또한 표적체적이 증가함에 따라 선량이 증가함을 보였고, 내부 움직임 범위에 해당하는 체적에 대하여는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 선량이 증가하였고, 마지막으로 주변 정상조직에 대하여는, 내부 움직임 범위와는 반대의 경향을 보였다. 본 연구는 잔여움직임의 영향에 대하여 확실한 이해를 주었고 호흡행태가 재생되는한 불연속적인 투여과 표적의 움직임에도 불구하고 여당이형 방사선 치료는 안전함을 입증하였다. 본연구에서 수반된 절차와 전산적 모델은 여닫이형 치료의 시작점 검증, 주기적인 품질관리 및 환자별 검증에 사용될 수 있다. 환자별 영상에 선량을 재구성하는 방향으로 추후 연구가 필요하다.
일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 다시점 360 비디오 중복성 제거기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+)를 위한 시스템은 다시점에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이에 대한 방안으로 다시점 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping 을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 다시점 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 2차원 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성에 적합하게 변형시켜서 홀로그램 데이터를 압축하는 압축 기법을 제안하였다. 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 사용하였다. 본 논문에서는 전처리된 디지털 홀로그램에 대해 분할, 주파수 변환, 움직임 예측과 주파수 영역에서의 잔여영상 생성 기법을 적용하여 데이터 압축을 수행한다. 압축은 H.264/AVC, 무손실 압축기법인 BinHex와, 선형 양자화를 이용하였고, 실험 결과를 보면 제안한 데이터 압축 기법은 전체 압축률이 10:1~90:1까지 변화함에따라 25.4dB~16.5dB로 감소함을 확인할 수 있다. 그러나 시각적인 영상의 품질은 앞서 제시한 PSNR값 보다 훨씬 우수함을 확인 할 수 있다.
본 논문에서 우리는 동영상에서 인접한 블러되지 않은 참조 프레임을 이용하여 모션 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 기존의 디블러링 방법들은 주로 단일 영상을 이용한 방법들로 정확한 커널을 예측하는 것과 원본 영상에 준하는 영상을 복원하는 것에 한계가 존재한다. 하지만 동영상에서 부분적인 프레임에만 블러가 발생한 특수한 경우에는 인접한 위치에 존재하는 블러되지 않은 프레임을 활용하는 것이 가능하다. 제안하는 방법은 블러된 프레임과 인접한 위치에 존재하는 블러되지 않은 프레임 사이에 움직임을 추정하고, 움직임 보상된 영상을 이용하여 커널을 추정한다. 또한 움직임 오차에 따른 잔여 오차 성분에 대해서만 디컨벌루션을 적용하여 물결현상이 억제된 최종적인 결과 영상을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 디블러링 기법에 비해 에지 부분을 잘 복원시키면서 물결현상은 감소된 보다 우수한 디블러링 결과를 가져오는 것을 보여준다.
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. H.264/AVC는 가변적인 블록 크기의 움직임 보상을 통해 세밀한 영역의 움직임까지 예측할 수 있어 잔여 영상을 나타내는 정보량을 효과적으로 줄일 수 있다. 복호를 위해서는 각 블록의 움직임 벡터를 전송해야 하는데, 저비트율 환경에서는 움직임 벡터 정보가 전체 비트스트림의 약 40%를 차지한다. 움직임 벡터 정보량을 줄이기 위해 비디오 부호화 전문가 그룹(VCEG)에서는 다양한 움직임 벡터 예측(Motion Vector Competition) 방법을 제안하였다. 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하여 실제 전송해야 할 움직임 벡터 차분값(Motion Vector Difference, MVD)의 크기를 줄이기 때문에 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하기 때문에 선택된 예측 움직임 벡터의 인덱스 정보를 복호기로 전송해야 한다. 이 논문에서는 인덱스 정보를 효율적으로 전송하기 위해 Phased-in 코드를 기반으로 한 새로운 코드워드 표를 제안했다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 동일한 화질에서 평균 약 7.24%의 비트율을 절감할 수 있었고, 동일한 비트율에서는 평균 약 0.36dB의 화질을 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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