본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환과 선형양자화 방법을 채택하여 영상 전체가 아닌 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 암호화를 위한 계산양을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산양이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산양이 적은 카오스 시스템을 이용함으로써 계산양을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택한 후 영상데이터를 일정한 블록으로 만든 후 랜덤하게 좌/우로 시프트 하는 방법과 두 가지 양자화 할당 방식(Top-down/Reflection code)을 사용하여 암호화한 데이터를 압축 시 데이터양의 변화를 최소화하였다 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합한 암호화 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유 무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝(end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
다양한 네트워크 환경에서 적응적인 서비스 품질을 제공할 수 있는 H.264 SVC 전송에 대한 연구가 활발하다. 본 논문은 H.264 SVC의 무기준법 객관적 화질 평가 방법으로서, H.264 SVC의 계층성을 이용한 품질 평가 지표를 제안한다. 제안하는 지표는 패킷 손실의 위치에 따라 움직임 벡터, 계층적 예측 구조에 의한 에러 전파 패턴, 양자화 파라미터, 영향을 받은 영상프레임 수 등 에러를 반영한 인지적 화질 평가를 예측한다. 제안하는 품질평가 지표는 사람의 인지적인 영상 품질을 반영한 객관적 지표이며 이 지표를 주관적 화질평가 결과인 DMOS와의 상관관계를 통해 성능을 검증하였다.
DCT기반 압축기법에 의해 부호화된 영상은 양자화에 의한 여러 가지 화질열화요소가 포함되는데, 그중 인간 시각에 민감한 대비 왜곡은 화질 열화 요인으로서 가장 중요한 요인이다. 특히 저비트율에서 부호화된 영상의 경우 많은 고주파 성분이 양자화에 의하여 손실되기 때문에 좋은 화질을 갖는 영상을 복원할 수 없을 것이다. 따라서 본 논문에서는 대비 왜곡을 포함하고 있는 부호화된 영상에 대해 DCT영역에서 대비를 개선시키는 새로운 알고리즘을 제안한다. 대비왜곡은 외곽선 주변에서 심하게 나타나기 때문에 DCT블록의 외곽선 포함 정도를 판단하여 문턱치보다 큰 블록은 다시 4개의 부블록으로 나누어 적용된다. 제안되는 방법은 모든 연산이 DCT 영역에서 수행되기 때문에 실시간 처리 응용분야에 적용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 새로운 율모델을 기반으로한 프레임 단위 HEVC 율제어 기법을 제안한다. 기존의 비디오 압축표준과는 달리 HEVC 는 계층 구조를 지닌 쿼드트리 기반 움직임 예측 및 변환 부호화를 수행한다. 본 논문에서는 쿼드트리 계층의 깊이에 따라 신호의 통계적 특성이 매우 달라지는 것은 이용하여 라플라시안 확률 모델을 각 쿼드트리 계층에 독립적으로 이용한 새로운 율모델을 이용한 율제어 기법을 제안한다. 제안방법에서는 계층적 부호화 단위인 CU 를 계층 깊이에 따라 세 가지 카테고리로 분류하고 각 카테고리에 따라 변환 계수에 대한 라플라시안 확률 분포 함수를 율-양자화 모델을 만든다. 제안된 율모델은 특성이 매우 다른 각 CU 깊이에 따라 독립적인 라플라이안 확률 분포 함수를 이용하기 때문에 매우 정확하고 적응적인 비트율 예측이 가능하므로 보다 안정적이고 정확한 율제어가 가능하다. 실험결과는 제안된 율제어 기법이 단일 확률 분포 함수를 사용했을 경우보다 평균 0.16dB 의 PSNR 향상이 있었음을 보여주었으며 제안된 방법은 각 프레임에 대한 목표 비트에 보다 안정적으로 부호화하는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 단층 퍼센트론 모델의 학습기능과 신경회로망 형성메모리의 오류정정 능력이 서로 보완적으로 결합된 새로운 적응 패턴인식 시스템의 광학적구현을 실현하였다. 여기서, 단층 퍼센트론 모델은 2차원 LCTV 공간 광변조기를 이용하여 편광인코딩방법과 비전형 양자화 방법으로 구현하였으며, Hopfield 연장메모리는 2차원 모델로 황장하고multifocus holoens를 이용하여 광학적으로 구현하였다. 아리비아 숫자 짝.홀수 판별에 고나한 광학적 실험 결과, 오류 및 부분 입력에 대한 정확한 패턴 분류가 됨을 확인함으로서, 본 논문에서 제시한 새로운 적응 광 패턴인식 시스템이 실제로 영상처리, 패턴인식 등의 분야에서 그 응용 가능성을 제시하였다.
블록기반의 하이브리드 부호화기는 비디오 신호의 압축방식으로 가장 널리 쓰이는 구조이지만 무선환경과 같은 저 비트율의 응용에 대해서는 양자화에 의한 고주파 성분의 손실로 인해 블록킹 현상이 두드러져 화질열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상은 블록 경계에서 원영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 경계주위에 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나, 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 현상에 대해 경계주변의 픽셀영역의 특성을 고려하여 모드를 정하고 각 모드에 따라 다른 필터를 적용하는 적응적 디블록킹 필터링 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 MPEG-4에서 제시한 방법에 비해 객관적, 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 인간의 시각특성을 반영한 적응 DCT 영상 부호화에 관하여 연구하였다. 인간의 시각은 특정한 중간 주파수 대역에 가장 민감하며, 저주파 대역과 고주파 대역에 대하여 상대적으로 덜 민감하다. 이러한 특성은 많은 심리시각적 실험을 통하여 MTF(Modulation transfer function)라는 수식으로 모델링되었다. DCT는 공간영역의 에너지를 주파수 영역으로 변환하므로 MTF를 효율적으로 이용할 수 있다. 또한 시각의 공간 마스킹 특성에 의하여 변화가 많은 영역의 잡음은 변화가 적은 영역의 잡음에 비하여 인간의 시각에 덜 민감하다. 제안된 부호화 방법은 시각의 공간주파수 반응 특성을 양자화 행렬로 채택하였으며, 영상의 변화도에 따라 변환 블럭을 차등양자화 함으로써 주관적 화질의 향상을 꾀하였다. 각 블럭의 변화도를 측정하기 위한 방법으로 공간 영역에서 간단한 연산을 행하였으며, 이에 따라 변화가 적은 블럭을 상대적으로 정확하게 양자화하였다. 실험결과 낮은 비트율에서 시각특성을 반영한 제안된 부호화 방법이 주관적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 Wyner-Ziv 비디오 부호화를 위한 비트배정 방법을 제안한다. 손실 압축을 하는 분산 비디오 부호화 기술인 Wyner-Ziv 비디오 부호화는 부호화기에서 예측 부호화를 수행하지 않는 구조로 인해 저 복잡도 비디오 부호화의 실현이 가능하여 이동단말, 원격영상압축전송, 초저전력 비디오 부호화 등의 응용에 기대되는 기술이다. 비트율-왜곡 측면에서의 부호화 성능은 이론적으로 기존의 방법과 동일할 수 있음이 증명되었지만 지금까지 연구결과들의 비트율-왜곡 성능은 아직 이론적인 목표치에 많이 미치지 못하고 있다. 또한 H.264/AVC와 같은 기존의 비디오 부호화는 블록별로 서로 다른 양자화 값으로 부호화 될 수 있는 구조이므로 다양한 비트배정 기술이 연구되었으나, Wyner-Ziv 비디오 부호화의 한 가지 방법인 변환 영역에서의 Wyner-Ziv 방법 (Transform Domain Wyner-Ziv; TDWZ)의 경우 영상 전체에 해당하는 정보를 하나의 메시지로 묶어서 부호화 및 복호화 하므로, 영역 별로 차등화 된 비트할당이 어려워 목표로 하는 비트율로 부호화 수행이 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 부호화기에서 영역별 영상 특성을 예측하여 할당해야할 비트량을 자동으로 계산하며, 이렇게 계산한 할당 비트량은 양자화 행렬을 영역별로 적응적으로 선택하는데 사용하도록 하여 전체 영상의 부호화 성능을 향상 시킬 수 있게 한다.
센서 네트워크와 같이 한정된 리소스만을 사용할 수 있는 차세대 소형 무선 비디오 시스템을 위해 움직임 추정(motion estimation)이 필요 없는 저 복잡도의 비디오 인코딩 방식과 이를 효과적으로 디코딩하는 새로운 비디오 코딩 방식을 제안한다. 비디오 프레임을 주기적으로 인트라 코딩(Intra coding)하고 인트라 코딩된 프레임 사이에 있는 프레임에 대해선 제안하는 불규칙 양자화(irregular binning) 방식을 이용하여 효과적으로 코딩한다. 불규칙 양자화 방식은 코딩할 데이터의 Local statistics에 따라 각 구간의 길이를 조절함으로써 적은 수의 불규칙적인 구간으로도 효과적으로 데이터를 표현할 수 있다. 이와 함께, 연속된 프레임 간에 존재하는 높은 상관 관계(correlation)를 활용하기 위해 디코딩 시 불규칙 양자화 정보로 복원된 영상을 기초로 하여, 주변 프레임으로부터 움직임이 보상된 선명한 영상 부분(motion compensated image components)을 가져와 합성함으로써 복원된 프레임의 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 비디오 코딩 방식은 실험 결과에서 최신의 비디오 압축 방식인 H.264/AVC의 IB 코딩 모드와 유사한 성능을 보여주고 있다. 따라서 제안된 비디오 코딩 방식은 저 복잡도의 인코더가 필요한 응용 분야에 H.264/AVC를 대신하여 사용될 수 있다.
본 논문에서는 동영상을 효율적으로 부호화하기 위한 새로운 다중 해상도 움직임 보상방법과 잉여 양자화 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동영상 부호화기는 다단계 웨이브렛 분해, 움직임 예측 및 움직임 보상. 대역내에서의 래스터 주사. 블록 Tree의 구성 및 블록 분할. 적응적 산술 부호화기로 구성된다. 제안된 동영상 부호화기는 단순하면서도 낮은 연산량을 필요로 하며. 임베디드 특성과 SNR 계위 부호화 특성과 같은 좋은 기능을 제공한다. 또한 기존에 제안되었던 웨이브렛 변환을 이용하는 동영상 부호화 방법과 비교하여 우수한 성능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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