본 논문에서는 H.264/AVC 표준에서 사용되는 정수 변환을 변형하여 무손실 압축에 효율적인 변환 구현 방법을 제안한다. 기존의 가역(reversible) 변환용으로 제시된 정수 변환은 변환 계수의 값의 범위가 상당히 커서 무손실 압축에 효율적이지 못한 면이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 효율적인 정수 변환을 제시한다. 기존 정수 변환의 변형은 고속 연산 수행을 위해서 리프팅을 기반으로 설계되고 효율적인 구조를 도출한다. 본 논문의 결과로서 고속 연산 수행을 위한 신호 흐름도를 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 제안된 변형 정수변환이 기존 구현 방법에 비하여 무손실 압축 성능에서 우수하단 것을 보여준다.
본 논문에서는 무손실 영상 압축에서 쓰이는 변형된 정수 변환들을 설명하고 이를 2차원으로 확장한 것에 대한 성능 분석을 제시한다. 변형된 정수 변환들은 2차원으로 확장하는 방법에 따라서 그 성능 및 복잡도가 다른 면이 있다. 따라서 본 논문에서는 분리 가능한 형태로 확장한 변형 H.264 정수 변환 및 리프팅 구조를 이용한 가역 정수 변환과 분리 가능하지 않은 형태로 확장한 JPEG XR의 PCT변환에 대한 성능 및 복잡도를 비교 분석하여 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 리프팅 구조를 이용하여 변형된 가역 정수 변환을 분리 가능한 형태로 확장하는 방법이 압축 효율면에서 가장 우수함을 보여준다.
3차원의 영상을 2차원 화면에 투영시키기 위해서는 영상에 대한 카메라의 촬영 각도와 촬영 거리를 일치시켜주어야 한다. 이를 위해서 다른 각도와 거리에서 촬영한 영상을 같은 각도와 거리에서 촬영한 영상으로 만들어 주는 변환을 만들었다. 그러나 이러한 변환을 하였을 때 디지털 영상은 경계부분이나 직선 등이 끊어지는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 변환된 영역에서의 정수 점에 원래 영상의 점을 바로 대응시키지 않고 주변 점의 다항식으로 나타낼 수 있다. 이 다항식의 계수를 정하는 방법으로 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상의 점을 구하여 2차 선형 보간법(Bilinear interpolation)을 사용하였다. 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상에서의 좌표를 얻기 위해 주변 4개의 점 내에서는 부분적으로 선형적임을 가정하였다. 위의 방법으로 주변 점들의 에너지를 각 정수 점들로 분산시킴으로써 경계 점이나 직선들이 잘 보존된 상태로 변환할 수 있었다.
본 논문에서는 최신 압축 기술인 H.264/AVC의 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 1차원 및 2차원 정수 변환을 이용한 적응적 화면내 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부호화될 블록에 대해 예측모드에 따라서 1차원 정수 변환과 2차원 정수 변환을 수행한 후 가장 효과적인 예측모드와 정수 변환 방법이 선택된다. 1차원 정수 변환을 이용한 부호화를 수행할 경우에는 먼저 예측모드에 따라 $4{\times}4$ 블록을 $1{\times}4$ 또는 $4{\times}1$의 서브블록으로 분할하고, 각각의 서브블록에 대해 예측을 수행한다. 이때 서브블록들에 대한 예측 신호는 이전의 재생된 서브블록을 이용하여, 예측 방향으로 가장 가까운 신호를 예측에 사용함으로써, 상관성의 활용을 극대화한다. 각각의 서브블록들은 생성된 예측 신호와의 뺄셈 과정을 통해 잔여신호를 생성하고, 1차원 정수 변환 및 양자화 과정을 통해 양자화된 신호를 생성한다. 양자화된 서브블록들은 다시 분할되기 이전의 $4{\times}4$ 블록 단위로 합쳐지고, 예측모드에 따라 DC에 우선 순위를 둔 스캐닝 패턴을 이용하여 1차원으로 정렬된다. 1차원 정수 변환을 사용하여 생성된 해당 블록의 비트스트림이 기존 2차원 정수 변환을 사용하여 생성한 비트스트림과 부호화 효율 측면에서 비교되어, 최종적으로 부호화될 예측모드와 변환 계수가 선택되어 전송된다. 제안 기술은 실험 결과를 통해 다양한 영상과 비트율에서 H.264/AVC보다 평균적으로 BD-PSNR을 0.34dB 향상 또는 BD-bitrate를 4.03% 감소시킴으로써, 기존의 H.264/AVC 부호화 효율을 크게 개선할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 VP9 디코더에 대한 행렬 기반의 정수형 역변환 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 DCT(Discreste Cosine Transform), ADST(Asymmetric Discrete Sine Transform) 그리고 WHT(Walsh-Hadamard Transform)에 대한 알고리즘을 공유하며 버터플라이구조보다 하드웨어 리소스를 줄이고 제어하기 쉬운 하드웨어 구조이다. VP9 구글 모델 내 정수형 역변환은 버터플라이구조 기반의 정수형 역변환 구조를 가진다. 일반적인 버터플라이구조와는 달리 구글모델 내 정수형 역변환은 각 단계마다 라운드 쉬프트 연산기를 가지며, 비대칭 구조의 사인 변환을 포함한다. 따라서 제안하는 구조는 모든 역변환 모드에 대해 행렬계수 값을 근사하고, 이 계수 값을 이용하여 행렬연산 방식을 사용한다. 본 논문의 기술을 사용하면 역변환 알고리즘에 대한 모드별 동작 공유 및 버터플라이구조에 비해 곱셈기 수를 2배가량 감소시킬 수 있다. 그래서 하드웨어 리소스를 효율적으로 관리가 가능해진다.
동형 암호화 시스템을 구현하는 데 있어, encrypt, decrypt, recrypt 연산은 큰 골격을 이루는 연산이다. 각각에 있어 공통된 가장 중요한 연산은 백만 비트가 넘는 큰 정수에 대한 법 곱셈이며, 이것은 푸리에 변환을 반복적으로 수행하여 얻을 수 있는 매우 큰 정수에 대한 곱셈 연산과 곱셈 결과에 대한 법 간소화를 요구한다. 본 논문에서는 Schonhage-Strassen이 제안한 큰 정수에 대한 법 곱셈을 수행하는 알고리즘을 응용하여, 이를 다시 메모리를 절약할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안하고 구현한다. 제안한 정수 푸리에 변환 구조는 FPGA에 구현하여 성능을 비교하였다.
디지털 워터마킹(watermarking) 기법은 디지털 컨텐츠에 워터마크라고 하는 사용자 ID(identification)나 자신만의 정보를 삽입시킴으로써 불법적인 복제를 막고, 지적 재산권 및 저작권을 보호하며, 소유권을 주장할 수 있는 근거를 제시할 수 있도록 하는 기술이다. 일반적으로 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하고 검출하는 주파수 영역 워터마킹 알고리즘이 선호된다. 그러나 주파수 영역으로 변환된 값은 정수 값이 아니므로 조작이 쉽지 않고 알고리즘도 현실적으로 많은 제약을 받는다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 정수 블록 변환을 이용하고, 더불어 공간 영역과 변환 영역 모두에서 워터마크를 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다 본 논문에서 제안한 알고리즘은 블록 단위로 정수 DCT 변환한 후, 변환 영역 블록의 중간 주파수 대역 계수의 특정 비트 평면에 워터마크를 삽입한다. 이는 공간 영역에서는 DEW(differential energy watermarking)로 반영된다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 주파수 영역만을 이용한 방법에 비해 다양한 공격에 강인함을 확인했으며, 비가시성이나 워터마크 삽입 용량 면에서도 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 SIMD 명령어를 이용하여 H.264 복호화기의 역 정수 변환 과정과 역 양자화 과정을 고속으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고속 역 변환 방법을 ZERO 블록에 대하여 역 변환과 역 양자화 과정을 수행하지 않음으로써 속도 향상을 얻을 수 있다. 움직임이 적은 Akiyo 영상에서는 QP=0일 때 참조 코드(reference code)의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 7.52배, QP=24인 경우 8.1배의 속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 움직임이 많은 Stefan 영상에 대해서는 QP=0일 때 고속 역 변환 방법이 참조 코드의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 6.7배. QP=36인 경우 7.83배의 속도 향상을 얻을 수 있다
DCT(Discrete Cosine Transform)는 현존하는 블록기반 영상 압축 코딩기법의 핵심이 되는 부분이다. 많은 고속 방법이 제안되었으며, 최근 들어 SIMD 병렬구조를 이용한 고속방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 SIMD명령어를 가지는 프로세서에서 4$\times$4 정수변환의 속도를 최적화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 128비트 SIMD영령어로 확장이 가능하며 비슷한 구조를 가지는 Hadamard 변환에서 적용할 수 있다. 제안하는 방법을 펜티엄4 2.4G에서 구현할 경우 H.264 참조 부호화기의 4$\times$4 정수변환 방법보다 64비트 SIMD 명령어를 사용할 경우 4.34배 128-bit SIMD 명령어를 사용할 경우 6.77배의 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 현재 비디오 코덱 표준인 H.264/AVC 에서 사용하고 있는 정수형 변환을 두 번 사용하는 다차원 변환 즉, MDT(Multi-Dimensional Transform) 을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 H.264/AVC 7가지 인터 모드중에서 $16{\times}16$, $8{\times}16$, $16{\times}8$블록 모드에 적용된다. H.264/AVC에서 사용하는 정수형 변환을 $4{\times}4$블록 단위로 적용하고 인접하는 4개의 $4{\times}4$블록으로부터 같은 주파수 위치의 계수값을 모아서 16개의 $4{\times}1$벡터 변환을 추가로 수행하는 방법이다. MDT를 수행함으로써 H.264/AVC 표준에서 사용되는 변환이 가지는 예측오차를 유지하면서 공간적 중복도를 추가로 줄일 수 있다. MDT 된 계수들을 정수형으로 양자화하고 양자화된 계수값을 효율적으로 주사하는 방법을 제안하여 압축효율을 높였다. 제안된 알고리듬의 제안하는 MDT 기반 방법은 H.264/AVC High profile 표준보다 평균 3.00%의 비트 절감을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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