본 논문은 고속의 프랙탈 영상압축 기법으로 알려져 있는 Bath 프랙탈 영상 압축 기법의 성능을 여러 가지 측면에서 분석한다. Bath 프랙탈 영상 압축 기법은 영상의 빠른 복호화가 가능하므로 미래의 다양한 형태로 요구되는 정보서비스, VOD(Video On Demand), CD-ROM 등과 같이 저장되어 있는 영상 정보의 빠른 복원이 요구되는 곳에 적합한 부호화 기술이므로 그 성능에 대한 분석이 중요하다. 본 논문에서는 Bath 프랙탈 압축 기법의 양자화 방법에 따른 성능 분석, 프랙탈 계수 값의 분포에 따른 성능 평가, 사용된 어핀 맵핑식에 따른 성능 비교, 영상내의 에지 빈도수에 따른 성능 변화, 쿼드트리 구조의 작은 블록들에 대한 BFT의 성능 평가 등을 고찰한다.
본 논문에서는 프랙탈 영상압축에서 화질/압축률을 향상 시키면서 압축시간을 획기적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 본 방법은 레인지블록의 크기가 아주 작으면 유사변환 계수들의 값을 극히 제한하더라도 유사한 도메인블록을 아주 가까운 주변에서 쉽게 찾을 수 있음을 활용하여 압축시간을 단축시키고 화질/압축률을 향상 시킨다. 또한, 본 방법은 인접한 레인지블록 들의 압축에 사용되는 계수들이 좋은 상호관계를 가지도록 유도하여 화질/압축률을 더욱 향상 시킨다. 본 방법은 대부분의 프랙탈 영상압축 방법에 쉽게 적용되어 그 성능을 향상시킬 수 있다. 특히 압축시간이 전역탐색 방법에 비해서 $512{\times}512$ 영상에서 약 60000 배 $256{\times}256$ 영상에서 약 15000 배 빠르며 실시간 동영상의 I-frame에도 사용가능 하다.
프랙탈 영상압축은 원 영상블록과 가장 유사한 영역을 원영상 내에서 찾는 자기유사성에 기반한 축소변환을 이용하여 영상데이터를 압축시키는 방법이다. 프랙탈은 영상데이터를 압축하는 효율적인 방법으로 인정을 받고 있으나 상대적으로 높은 영상 왜곡률과 부호화 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 프랙탈의 영상 왜곡률 특성을 개선하기 위하여 프랙탈과 벡터양자화기를 혼합하였으며, 벡터양자화기의 클러스터링 알고리듬으로는 개선한 Self Organizing Feature Map(SOFM)을 사용하였다. 제안된 시스템의 성능평가를 위하여 일반적인 SOFM을 사용한 시스템 그리고 프랙탈을 단독으로 사용한 시스템과 비교하여 전체적인 성능 향상 정도를 확인하였다. 그 결과 개선한 경쟁학습 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템이 일반적인 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템보다 영상 왜곡특성이 향상된 것을 확인하였다.
높은 앞축율을 가지는 동영상 압축 방법에 있어, 공간영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 앞축 방법은 복원영상의 블록화 현상이 두드러지는 단점이 있고, 웨이브릿 / 변환 영역에서의 동영상 압축 방법은 에지의 열화가 생기는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 높은 압축률에서도 에지가 선명하고 블록화 현상이 없는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 압축 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 서로 다른 부대역간의 상관성을 이용하여 가변 블록 크기의 움 직임을 추정하고, 움직임 추청에 의하여 효과적으로 부호화되지 않는 웨이브릿 계수들은 저해상도 부대역에서 고해상도 부대역을 계층적으로 추정하는 프레임간 프랙탈 부호화 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 프랙탈과 웨이브릿을 이용한 동영상 부호와 방법도 더 좋은 성능을 나타냄을 보였다.
본 논문은 극소 원자블록(ultra small atomic block)에 공간예측(spatial prediction)을 적용하여 프랙탈(fractal) 영상압축의 압축시간을 획기적으로 향상시키고 화질/압축률을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 방법은 치역(range block)의 크기가 아주 작으면 아주 적은 탐색범위 내에서 변환계수(transformation parameter)들의 값을 극히 제한하더라도 유사한 정의역(domain block)을 쉽게 찾을 수 있고 변환계수들이 좋은 상호관계를 유지함을 이용하여 변환계수 예측으로 화질/압축률을 향상시킨다. 특히, 본 방법은 탐색범위를 극히 제한하기 때문에 기존의 프랙탈 압축방법들 보다 압축시간을 획기적으로 향상시킨다.
최근, 새로운 영상 부호화로서 프랙탈 부호화가 높은 압축률의 가능성으로 폭넓게 연구되고 있다. 프랙탈 부호화는 초기에 흑백 영상과 선영상의 압축 방식으로서 검토되었다. 더욱이 Jacquin은 프랙탈 변환(LIFS)을 제안하여 프랙탈 부호화를 농담 영상으로 확장하였다. 현재, Gram-Schmidt 직교화 방식을 이용한 YTKT의 LIFS방식 등은 정지 영상 압축의 국제표준 방식인 JPEG와 경합이 가능할 정도의 압축률이 얻어졌다. 본 연구에서는 YTKT방식의 직교화 연산 알고리즘의 연산량을 크게 삭감할 수 있는 방법을 제안한다.
프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.
지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음이 영상 내에 포함된다면 잡음으로부터 영상정보를 추정할 수 있는 정확한 파리미터가 없기 때문에 정확한 영역분할을 할 수 없다. 그래서 영역분할 수에 따라 압축률이 결정되는 프랙탈 영상 부호화는 기존의 쿼드트리 영역분할 방법을 이용할 경우 잡음정도에 따라 압축률의 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 잡음 특성에 효과적인 영상정보 파리미터를 추정할 수 있는 box-counting 차원을 이용한 새로운 쿼드트리 영상 영역분할 기법을 제안하고, 그 응용으로 잡음에 강한 프랙탈 영상 부호화에 적용한다. 시험결과를 통해 본 논문에서 제안된 새로운 쿼드트리 방법이 원 영상에 10% 가우샨 백색 잡음이 포함된 상태에서, 영상정보 파라미터 추출 오류 면에서 기존 쿼드트리 방법보다 31.10% 영역분할이 개선되고, 프랙탈 영상 부호화 측면에서 기존 방법보다 38.93% 압축률을 향상됨을 검증하였다.
디지털 워터마킹(Digital Watermarking)은 디지털 영상에 저작권을 증명할 수 있는 정보를 삽입하는 방법으로써 영상의 화질 저하를 최소화하면서 저작권 신호 추출의 정확도를 최대화하여야 한다. 본 논문에서는 프랙탈(Fractal) 영상 압축에서 변환 함수의 계수를 디지털 워터마킹 키(Key)에 따라 제한하여 디지털 워터마킹(Digital Watermarking) 신호를 삽입하는 방법을 제한한다. 본 방법은 탐색 범위 제한에 의한 기존의 프랙탈(Fractal) 기반 디지털 위터마킹(Digital Watermarking) 방법보다 영상 변형에 강인하고 화질의 저하를 완화하는 장점을 가진다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 효율적인 MR 영상의 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수의 절대값으로 유효 계수 트리를 구성하고 에너지가 높은 유효 계수의 정보를 이용하여 프랙탈 영상 압축을 수행한다. MR 영상의 경우 배경 부분을 비롯하여 대부분이 낮은 화소값을 가지므로 유효 계수의 수가 작게 나와 결과적으로 압축율이 높아진다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용하기 때문에 다른 압축 방법에 비해 블록화 현상이 생기지 않고 인간의 시각에 민감한 에지를 잘 복원하는 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법을 MR 영상에 적용하여 성능을 평가한 결과 0.33 [bpp] 이하의 낮은 비트율에서 기존의 JPEG 압축방법보다 복원 화질이 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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