칼라 히스토그램 인터섹션 방법은 칼라 분포간의 유사도를 측정하는데 널리 사용된다 하지만 이 방법은 칼라 공간을 고정된 칼라수로 양자화시킨 경우에만 유효하므로 칼라 공간에 대한 분할 문제와 양자화 레벨의 결정 문제를 내포하고 있다. 이에, 본 논문에서는 고정 양자화된 칼라 분포뿐만 아니라 적응적 양자화되어 상이한 칼라분포를 갖는 영상간의 정합에 적용 가능한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 생산자가 생산된 상품을 소비자에게 공급하는 동안 생산효율을 계산하여 경제적 이익을 최대화 시키기 위한 생산자-소비자 모델로 간주되어질 수 있다 실험을 통해 우리는 제안된 방법이 두 칼라 분포간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다
다양한 형태의 유무선 네트워크 환경에서의 비디오 서비스를 위해 컨텐츠의 비트율을 각 환경에 맞게 조절하는 트랜스코딩 기술이 필수적인 요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 MPEG 비트스트림의 효율적인 트랜스코딩을 위한 적응적 재양자화 기법을 제안한다. 압축된 비트스트림 상에서 비트율 변화를 위해서는 양자화 파라미터를 변화시켜야 하는데 이 과정에서 재양자화 에러가 발생하여 화질 및 비트율 조절에 큰 문제가 되고 있다 본 논문에서는 다양한 테스트 영상에 대해서 비트율 변화에 대한 왜곡 정도를 테스트한 결과 특정 양자화 파라미터 비율 구간에 대해서 왜곡 현상이 심해지는 현상에 따라 이를 효율적으로 모델링하는 기법을 제안한다. 또한 제안한 모델에 근거하여 영상에 적응적인 재양자화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 적은 비트율을 가지면서 화질을 유지하고 간단한 조건 및 연산에 기반하여 실시간 구현이 가능하다.
벡터 양자화(vector quantizer:VQ)는 낮은 전송률을 가지는 데이터 압축에 효과적인 방법이나, 가장 큰 단점은 부호화 복잡도로 벡터의 차수와 전송률이 증가함에 따라 기하 급수적으로 증가하게 된다. VQ의 부호화 복잡도 문제를 해결하기 위하여 여러 변형된 VQ 기법이 제안되었어도 전송률이 높은 경우에는 높은 부호화 복잡도와 방대한 양의 부호책 및 훈련 열로 인하여 구현이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 특별히 높은 전송률에서, 스칼라 양자기의 구조를 가지며 VQ의 성능을 얻을 수 있는 양자화 기법을 제안하였다. 이 기법은 feed-forward 적응 양자기의 형태를 가지고 있는데, 비교적 짧은 적응 주기를 가지고 있다. 따라서 제안한 양자화 기법을 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)로 부르기로 한다. 그러나 제안된 SAPQ는 m차원의 공간에서 구조적 제한을 가지는 m차원 VQ의 일종으로, 비록 입력 신호가 독립이라고 할지라도 입력 분포에 따라 큰 이득을 얻을 수 있다. 제한한 SAPQ의 성능은 입력 분포에 따라서 Lloyd-Max 양자기에 비하여 약 2∼3dB의 이득을 얻었다.
초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.
칼라 정보를 이용하여 영상을 정합하기 위해서는 적은 수의 칼라 집합으로 영상을 표현하는 영상 양자화 과정이 필요하다. 적응적 양자화를 사용하는 경우에는 균일 양자화에 비해 높은 정합 성능을 기대할 수 있지만 상이한 칼라 집합의 생성으로 인해 영상 정합 과정이 힘들게 된다. 이에 본 논문에서는 상이한 칼라 집합을 갖는 영상을 정합할 수 있는 기초적인 연구를 수행하였다. 영상 정합을 위해 우선 STR(sort-tile-recursive) 방법[1]을 응용하여 질의 영상의 각 칼라에 대한 유사 칼라를 DB 영상으로부터 빠르게 선정할 수 있는 방법을 개발하였다. 질의 칼라와 유사 칼라간의 유사도를 정의하고 이를 기반으로 영상간의 유사도를 계산함으로써 영상 정합에 이용할 수 있도록 하였다. 칼라간의 유사도는 칼라 차이가 고려되어 정의되는데 칼라 차이는 칼라 공간에서의 칼라 거리로 계산된다. 칼라 거리를 계산하기 위해 유클리디언 거리를 이용할 경우 많은 계산량이 요구되므로 기존의 시티블록 거리나 체스보드 거리에 비해 유클리디언 거리를 좀더 유사하게 근사화하면서 빠른 계산이 가능한 거리 계산 방법을 개발하였다.
본 논문은 분산 비디오 코딩을 위한 적응적 블록 양자화 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 분산 비디오 복호기에서 보조정보 프레임을 생성하면서 예측된 움직임 벡터를 부호기에 보내줌으로써, 부호기는 큰 복잡도의 증가 없이 보조정보 프레임을 완벽하게 복원한다. 또한, 이렇게 복원된 보조정보 프레임과 원본 프레임의 차이를 적응적으로 블록별 양자화를 수행한다. 제안한 방법은 오류 발생 비율을 이용하여, 교차 확률에 따라 적응적으로 부호화함으로써 부호화 비트를 감소시킬 수 있는 특징이 있다. 제안한 방법은 부호기에서 교차 확률 및 교차된 비트의 위치를 알 수 있기 때문에, 채널 복호기의 오류 수정 능력에 맞추어 패리티 비트를 전송하여 낭비되는 비트의 양을 감소시킬 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법 대비 66% 비트율 감소를 얻었으며, 기존의 DVC 피드백 채널에 따른 지연을 대폭 감소시켰다.
높은 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태의 부호책을 가지는데, 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 이러한 격자 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)는 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현이 가능하며, 그 출력도 단순하게 엔트로피 부호화가 가능하다. 본 논문에서는 SAPQ에 기초한 엔트로피 부호화 방법을 제안하고, 무기억성(memoryless) 가우시언 분포에 대하여 여러 제안한 격자 VQ를 구현하고 양자화 에러 곡선을 엔트로피에 대하여 구하여 그 성능을 비교하였다. 실험을 통하여 전송률이 증가하면서 균등 분포에 이론적으로 얻는 이득과 비슷한 이득을 무기억성 가우시언 분포에서도 SAPQ의 출력을 엔트로피 부호화함으로 얻을 수 있음을 확인하였다.
동영상 압축 표준인 MPEG이나 저속 통신용 비디오 부호화 표준인 H.263등과 같은 DPCM/DCT 복합 부호화기에서 비트율 제어는 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 전송매체에서의 실시간 비디오 부호화나 저장 미디어 응용을 위하여 부분 선형 근사 모델을 이용한 간단한 적응적 비트율 제어 방법을 제안한다. 선형 모델에 기반한 기존의 버퍼 제어 기법은 버퍼 충만도에 따라서 선형적으로 양자화매개변수를 제어하지만 제안된 방법은 영상 부호화에서 logarithmic관계라고 알려진 양자화 매개변수와 비트량의 비선형적인 관계를 부분적으로 선형 근사화 시킨 모델을 이용한다. 또한 보다 좋은 화질을 얻기 위하여 I 화면마다 공간영역에서 영상의 복잡도를 해석하여 적응적으로 제어한다. 실험적으로 기존의 선형 모델 방법과 비교하여 제안된 방법이 화질의 변화가 심하지 않으면 전체적으로 안정된 복원 영상을 얻었다.
디지털 워터마킹은 지척재산권과 보안성을 결항시키는 기술이다 블라인드 워터마킹은 원본데이터나 삽입한 워터마크를 필요로 하지 않기 때문에 어려운 워터마킹 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역의 에너지 양자화를 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 공격의 종류와 강도에 따른 영상의 에너지 변화에 대하여 워터마크 추출강도가 적응적으로 변하기 때문에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 모의실험에서 상입된 워터마크의 비가시성을 유지하였으며, 잡음첨가, 잘라내기, 블러링, 샤프닝 등의 다양한 공격에 대해서 강인함을 보여주었다.
본 논문에서는 움직임 보상 차영상 ( motion compensated difference image; MCDI)을 대역 분할한 뒤, 움직임 정보를 이용하여 에너지가 큰 부분만을 선택하여 적응적으로 벡터 양자화를 행함으로써 효율적으로 동영상을 부호화 할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 MCDI의 특성들을 고려하여 에너지가 낮은 부분은 부호화를 행하지 않고, 에너지가 높은 부분에 대하여서만 움직임 벡터의 크기에 따라 클래스를 분류한 뒤 각 클래스에 맞는 코드북을 설계하여 벡터 양자화를 행한다. 이를 위해서는 부호화 되는 에너지가 높은 부분에 대한 정보와 클래스 부분에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 부가 정보의 양을 움직임 벡터를 이용하여 최소화함으로써 비트율을 크게 줄이면서도 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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