H.264/Ave에서 p-프레임 부호화에 추가된 인트라 예측은 화질과 비트율 모두를 다소 개선시키고 있으나, 계산량을 크게 증가시키고 있다. 계산량의 증가를 줄이기 위해 본 논문은 최적 인트라 블록 모드가 매크로 블록의 영상 내용에 의존하는 특성을 이용한 영상 내용 기반 인트라 예측 부호화를 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도와 최적 인터 블록 모투로 매크로블록외 영상 내용을 평가하고, 영상 내용을 근거로 인트라 블록 모드를 선택하거나 배제한다. 모의실험 결과는 기존 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘이 화질에서 평균 0.01 dB가 감소하교 비트휩l서 평균 0.38%가 증가하나, 부호화 계산 시간에서 평균 37.02% 의 큰 감소를 보여주고 있다.
제한된 채널을 통하여 영상을 전송하고자 할 때 한정된 비트량 에서 최적의 화질을 얻기 위한 비트 할당기법은 영상의 부호화 과정에서 중요한 역할을 하며 중요한 연구 과제이다. H.264/AVC 표준안의 비트율 제어 방식은 영상의 복잡도에 따라 최적의 비트를 할당하는 방식을 사용하지만 첫 번째 프레임인 인트라 프레임에 대한 QP 값을 정확히 예측하지 못하는 문제점을 보인다. 비트율 제어에 있어 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 인트라 프레임에 대하여 할당되는 비트량은 인트라 프레임 이후 영상들의 화질에 큰 영향을 미치게 되므로 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 적절한 QP를 결정 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 실시간 H.264/AVC를 위하여 인트라 모드의 적응적 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. 통계적 실험을 통한 인트라 프레임과 인터 프레임과의 선형적 특성을 이용하여 인트라 프레임과 인터 프레임 간의 관계식을 도출한다. 이 관계식을 통하여 인터 프레임 이후에 일어나는 인트라 프레임의 QP 값을 정확하게 예측하는 비트율 제어 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 비트율이 매우 한정된 응용에 적용되는 초저속 동영상 부호화 표준인 H.236plus에 기반한 의미기반 율-제어 기법을 제안한다. 기존의 율-제어 기법들은 의미기반이 아닌 단순히 프레임에 대해 매크로 블록 단위로 최적의 양자화 파라미터를 설정해 정해진 비트율을 조정하나, 본 논문에서는 부호화 효율을 높이기 위해 의미 영역인식 및 우선권 부여를 통해 영역별로 최적의 양자화 파라미터를 설정함으로써 제약된 비트 내에서 주관적인 화질의 향상을 보이는 기법을 제안한다. 제안하고자하는 기법의 핵심은 부호화 시 배경에 해당하는 영역에 배정되는 비트량을 할당해 전경(얼굴) 영역에 비트 자원을 더 많이 배정함으로써 주관적인 화질을 보호, 개선하기 위한 것이다.
본 연구는 디지털 흉부 측와위 후전방향 검사 시 Ion chamber 설정과 관전압 변화에 따른 피폭선량과 변조전달함수를 측정하여 최적의 진단 영상을 획득하고 환자의 피폭선량을 최소화하는 방안에 대하여 제안하고자 하였다. 실험은 디지털 검출기를 이용하여 흉부 측와위 검사법 중 우측 측와위 상태를 가정하여 Ion chamber를 7가지 조합으로 설정하고, 관전압 변화(100, 110, 120, 130 kVp)에 따라 각 5회씩 촬영하여 표면선량을 측정한 후 평균값을 산출하였다. 실험에서 얻어진 표면선량 값을 몬테카를로 시뮬레이션 프로그램 인 PCXMC에 입력하여 장기선량 및 유효선량을 각각 산출하였고, 영상의 화질을 비교하기 위하여 MTF로 물리적 화질 평가를 하였다. 그 결과 관전압이 높을수록 표면선량이 감소하였으며, Ion chamber 변화에 따른 장기선량과 유효선량은 2번 Ion chamber 설정 시 가장 낮게 나타났으며, 1번 Ion chamber 설정 시 가장 높게 나타났다. MTF 결과는 관전압 120 kVp, 2번 Ion chamber를 설정 시 가장 우수하게 나타났다. 따라서 DR을 이용한 흉부 우측 측와위 촬영 시 화질의 저하 없이 피폭선량을 효과적으로 감소시키며 우수한 영상을 획득할 수 있는 최적의 조합은 관전압 120 kVp와 2번 Ion chamber를 설정하는 것이다.
최근 디지털 장비의 발전에 발맞추어 고속, 고화질의 컬러 문서가 요구됨에 따라 레이저 프린터의 보급 또한 급속도로 성장하고 있는 실정이다. 토너는 고속, 고화질의 컬러 문서 인쇄에 가장 중요한 역할을 하는 것으로, 크게 분쇄법과 중합법에 의해 제조 되고 있다. 그러나 그 중 분쇄법 토너는 근본적으로 해결되지 않는 문제점들이 있다. 즉, 중합된 수지를 사용함으로 인한 단가상승과 수지와 내첨제를 용융혼합하는 과정에서의 분산의 한계성, 그리고 인쇄 품질의 좋지 않은 것이 그 대표적인 예이다. 이에 본 실험에서는 고속, 고화질의 컬러 프린터에 적합한 중합법에 의한 토너 제조시 하이드록시아파타이트가 토너 제조에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. Ca/P의 몰비에 따라 제조된 하이드록시아파타이트가 토너의 입자형성에 크게 영향을 주었으며, 이에 따라 토너의 물성에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 pH에 따라서도 토너중합에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 토너 입자 형성에 적절한 Ca/P의 몰비 및 pH가 존재 하며, 이를 최적으로 조절하면 양질의 토너를 제조 할 수 있을 것으로 판단된다.
MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 매크로 블록 레벨에서 인간의 시각적인 특성을 고려한 새로운 H.264 스케일러블 확장을 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 우선, 인간의 시각적인 특성에 기초한 관심영역을 중심으로, 각 매크로 블록에 대한 공간 주파수(spatial frequency)의 분석을 위한 시각적 가중치 모델을 제안한다. 두 번째 단계에서는, 제안된 모텔을 기초로 각각의 화질 계층에 존재하는 관심영역의 크기를 조절하여 주어진 비트 량에서, 최적의 비디오 화질을 얻기 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 주관적 및 객관적 화질 평가에서 기존의 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다.
논문은 웨이블릿(wavelet) 변환된 각 프레임의 모든 부대역의 블록들에 대해 계층적 움직임을 추정할때 고해상도 계층에서는 기저대역에서 추정된 전역 움직임 벡터를 기초로 하여 국부 움직임을 추정한다. 이때 복원 영상에 미치는 영향이 가장 큰 기저대역에 대하여 반화소를 사용하면 더욱 최적의 움직임 벡터를 추정할 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 블록내에 인접한 화소들 간에는 상관관계가 높다는 사실을 이용하여 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선별적인 보간을 행하여 반화소 움직임을 탐색하여 계산량을 줄였다. 그리고 더욱 향상된 화질을 얻기 위해서 에지 성분이 많은 고해상도 계층에서 저해상도 계층으로의 선택적 국부 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과 기존의 웨이블릿 변환을 이용한 움직임 추정 및 보상 방법보다 향상된 화질을 나타내었다.
부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.
최근 비디오 스트리밍과 대화형 비디오 서비스 등과 같은 광대역 멀티미디어 서비스를 지원하기 위하여 Wimax와 같은 4G 무선네트워크 시스템 기술이 발전해 왔다. 4G 무선네트워크의 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)과 MIMO(multi Input Multi Output)은 사용자들에게 매우 유연한 QoS(Quality of Service) 서비스를 제공해 줄 수 있다.[1] 이 논문에서는 다양한 네트워크 상황에서 멀티캐스트 그룹에게 효율적인 방법으로 통신 자원을 할당하기 위해 OFDM 방법을 사용 하였다. 이에 본 논문에서는 한 셀(cell) 내의 서로 다른 멀티캐스트의 그룹의 다른 SNR(Signal to noise Ratio)의 사용자 분포에 따른 적응적인 scalable 비디오 멀티캐스트 방식을 제안한다. 더 나은 수신율을 가진 사용자는 최적의 MCS(Modulation and Coding Scheme) 할당을 통해 서로 다른 화질의 scalable 비디오 계층 중 높은 해상도의 비디오를 받을 수 있다. 논문에서는 전체 전송률을 최적화 하는 대신 전송받은 전체 비디오의 평균 화질을 최적화하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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