커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 비디오 부호화기와 복호화기의 참조 영상 버퍼와 메모리 대역폭을 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 일반적인 비디오 코덱에서 코딩의 효율을 높이기 위하여 이전 프레임들을 참조하는 방법을 많이 사용하는데, 최근에는 메모리 사용 및 메모리와 프로세서 간의 데이터 대역폭의 효율을 높이기 위하여 참조 프레임을 압축하여 저장하는 방법이 연구되고 있다. 이 방법은 이미 압축 및 복원 과정을 통해 열화가 생긴 참조 영상에 대하여 재 압축을 실행하고, 또 기존의 압축 코덱 내부에 부호화기와 복호화기가 추가되는 경우이기 때문에, 화질의 열화를 최소화하면서 복잡도가 낮은 코덱이 요구된다. 이에 관련된 대부분의 연구는 화질의 열화를 최소화하면서 효과적인 재압축을 할 수 있는 방향으로 진행되며 보통 양자화를 위해 고정길이 비트할당 방법을 사용한다. 본 논문에서는 영상의 특성을 고려한 적응적 블록단위 최대-최소 양자화를 통해 복잡도가 낮으면서 화질의 열화를 최소화 한 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 $8{\times}8$ 크기의 블록을 기본 처리 단위로 하여 메모리 접근성을 용이하게 하면서, $8{\times}8$ 블록 내부의 $4{\times}4$ 블록 단위로 적응적인 양자화를 적용한다. 실험결과 기존의 고정길이 비트 할당을 통한 재 압축 방법에 대하여 BD-bitrate 관점에서 평균 1.7%, BD-PSNR 관점에서 평균0.03%의 성능향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 방식의 알고리즘을 로젠블록 함수를 통한 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.
비트율 제어는 채널 용량이나 프레임율과 같은 제한 조건에서 더 좋은 화질을 제공하기 위해 비디오 부호화에 있어서 필요한 구성 요소이다. 일반적으로 양자화 변수를 결정할 때 양자화가 수행될 데이터를 단일 분포로 가정하면, 실제 데이터의 분포를 지나치게 간략화하게 되는 문제가 발생할 수 있으며, 이는 이동통신 환경과 같이 전송 대역의 제약이 심한 상황에서 부호화 효율을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 소스 분포를 일반화된 가우시안 분포(Generalized Gaussian Distribution)를 이용하여 정의하고, 각각의 분포 특성을 나타내는 모양 변수를 결정하여 일반화된 가우시안 분포의 비트율-왜곡 함수에 기반을 둔 양자화 변수 결정 모델을 설계한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 저 비트율 환경에서 우수한 성능을 제공하는 비디오 부호화 표준인 H.264 비디오 코덱에 구현하여 MPEG-2 TM5 및 H.263 TMN8과 그 성능을 비교한다.
최근에는 H.263, MPEG-4, H.264 등과 같은 동영상 압축에 관한 다양한 국제표준의 등장으로 인해 제한된 자원을 활용해서 여러 가지 표준을 효과적으로 지원할 필요성이 증대되고 있다. 동영상의 화질 개선에 중요한 역할을 담당하는 블록화 현상 제거부의 입장에서 볼 때 전통적인 $8\times8$ 블록기반의 비디오 후처리필터링과는 달리 H.264 압축방식에서의 블록화 현상 제거부는 구조상의 중요한 차이점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 차이점을 분석하여 전통적인 $8\times8$ 블록기반의 비디오 후처리필터링을 함께 지원할 수 있는 H.264 블록화 현상 제거부의 설계방안을 제시한다. 제안된 설계방안에서는 필터링의 대상이 되는 블록경계를 적응적으로 선택하게 함으로써 $8\times8$ 블록크기와 $4\times4$ 블록크기에 모두 대처한다. 필터링된 결과를 움직임 보상에 사용할지 여부를 선택할 수 있도록 함으로써 후처리필터링과 루프필터링에 모두 대처한다. 사람의 시각적 특성을 바탕으로 $8\times8$ 블록경계에서 발생되는 블록화 현상을 조사함으로써 전통적인 H.263 양자화 값과 H.264 양자화 값의 상관관계를 분석하여 H.263 양자화 변수값을 H.264 양자화 변수값으로 변환하는 방식을 이용한다. K264 블록화 현상 제거기능을 그대로 유지하면서 약간의 변형을 통해 효과적으로 H263, MPEG-4, H264 등과 같은 다양한 국제표준에 사용될 수 있는 블록화 현상 제거부를 구현할 수 있다.
H.263은 영상전화, 영상회의 등의 서비스를 64Kbps 이하 전송로에서 가능하게 하는 ITU-T의 국제 표준이다. 이 권고안에서는 움직임 추정/보상, 변환 부호화, 양자화방법을 기본으로 사용하고 있다. H.263의 성능평가에 사용된 TMN5는 변환부호화 방법으로 DCT를 사용하고, DCT 변환계수를 양자화하기 위한 양자화기가 제시되고 있다. 본 논문에서는 TMN5의 구조를 그대로 유지하면서 인간 시각 특성을 고려하여 DCT 계수를 효과적으로 양자화할 수 있는 적응 양자화기를 제안한다. 제안된 DCT 기반 H.263의 양자화기는 같은 전송 속도에서 TMN5보다 더 많은 프레임을 전송 처리함으로 화면 드롭현상을 줄일 수 있었다. 또한 객관적 화질 평가를 위한 평균 PSNR에서 TMN5보다 휘도 신호는 -0.3 ~ +0.7dB의 차이를 보이고 색차 신호에서는 1.5dB 정도의 개선을 나타냈다. 결과적으로 주관적 화질평가에서는 TMN5에 비하여 더욱 선명한 화질의 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 GA(Grand Alliance) HDTV 동영상 부호화기의 하드웨어 구조 및 그의 구현을 위한 기술을 기술한다. 구현된 동영상 부호화기는 1125본(30Hz)의 비월주사 방식 영상을 입력으로 받고, MPEG-2에 따르는 비트열을 출력한다. 부호화기의 처리과정은 넓은 영역 움직임 추정 및 진보된 비트율 제어 기법을 포함한다. 시스템의 복잡도를 현실화하기 위해 계층적 움직임 추정기법이 사용되었고, 그것의 하드웨어 구조를 개발하였다. 또한, 시각적 화질을 향상시키기 위해 시각 특성을 이용한 적응 양자화 기법이 사용되었다. 개발된 시스템은 실시간 처리를 위해 병렬처리구조를 취하고, 프로그램 가능 소자, 기억 소자, 그리고 DCT와 움직임 추정 소자와 같은 특수 처리 소자를 이용하여 구현된다.
본 논문에서는 3 차원 메쉬의 기하데이타 압축을 위한 새로운 알고리즘을 소개하고자 한다. 광역좌표계에 의거한 기하데이타 압축방법은 구현이 쉽고 단순하게 양자화가 결정되지만 압축효율은 지역 화표계를 이용한 방법보다 떨어지는 단점이 있다. 반면에 지역좌표계에 기초한 방법은 광역좌표계 방법보다 압축효율은 우수하나 양자화가 사용자의 시행착오에 전적으로 의존하므로, 비체계적이고 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역좌표계영역에 적용형 세분화를 도입하여 체계적인 양자화가 가능하도록 하였다. 또한 문맥 모델링기법을 적용하여 연결데이타 압축효율도 더욱 향상시켰다. 결과적으로, 본 논문의 새로운 압축 알고리즘은 압축 효율성을 유지하면서, 동시에 체계적이고 직관적인 방법으로 왜곡율과압축률간의 균형을 제어할 수 있도록 하여 알고리즘의 신뢰성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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