본 논문에서는 7 kHz 대역의 광대역 신호 압축기를 위한 새로운 양자화 방법을 제안한다. 일반적인 광대역 신호 압축기는 입력 신호를 주파수 영역으로 변환하고 청각 모델을 적용하여 주파수 대역별로 양자화하여 Huffman 코딩하는 구조를 가진다. 그러나, 주파수 대역별로 신호의 특성이 일정하지 않으므로 모든 대역을 동일한 방법으로 양자화하면 각 주파수 대역의 특성에 적합한 양자화를 하지 못하므로 전체 압축기의 성능이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 각 주파수 대역별로 특성을 분석하여 주파수 영역 또는 시간 영역 중에서 양자화에 효율적인 영역을 선택하여 양자화 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 양자화 방법의 성능을 측정하여 ITU G.722.1 표준 압축기의 양자화 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
In the communications systems with diversity, we are commonly faced on needing of new source coding technique, error resilient coding. The error resilient coding addresses the coding algorithm that has the robustness to unreliability of communications channel. In recent years, many error resilient coding techniques were proposed such as data partitioning, resynchronization, error detection, concealment, reference picture selection and multiple description coding (MDC). Especially, the MDC using correlating transform explicitly adds correlation between two descriptions to enable the estimation of one set from the other. However, in the conventional correlating transform method, there is a critical problem that decoder must know statistics of original image. In this paper, we propose an enhanced method, the MDC using whitening transform that is not necessary additional statistical information to decode image because the DCT coefficients to apply whitening transform to an image have uni-variance statistics. Our experimental results show that the proposed method achieves a good trade-off between the coding efficiency and the reconstruction quality. In the proposed method, the PSNR of images reconstructed from two descriptions is about 0.7dB higher than conventional method at the 1.0 BPP and from only one description is about 1,8dB higher at the same rate.
영상의 주파수 정보와 공간 정보를 동시에 제공하는 웨이브렛 변환(Wavelet transform)은 영상압축에 매우 효과적임이 밝혀졌고, 최근 들어 웨이브렛 변환 방법으로 다해상도 분해된 영상에 여러 가지 부호화 알고리즘을 적용하는 것에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는, 웨이브렛 변환으로 다해상도 분해된 적외선 영상에 픽셀간의 상관도와 '0' 정보를 모아 효과적으로 압축할 수 있는 양자화 기법인 쿼드트리 기반 블록 양자화(Quadtree based block quantization)를 적용하여 영상을 압축하는 방법을 제안한파. 웨이브렛 변환된 계수는 스케일간 상잔도가 놀고, 집중도가 높기 때문에 쿼드트리를 적용할 경우 효과적으로 데이터량을 줄일 수 있다. 실험영상으로 256${\times}$256 크기의 8〔bit〕 적외선영상을 이용하고, DCT 압축기법과 제안한 기법을 비교 평가한다.
It is critically important to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor pressure vessel, since they may collide with and cause damage to internal structures. Mass estimation can provide key information regarding the kind as well as the location of loose parts. This study proposes a mass estimation method based on an artificial neural network (ANN), which can overcome several unresolved issues involved in other conventional methods. In the ANN model, input parameters are the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the auto-power spectrum density (APSD) of the measured impact acceleration signal. The performance of the proposed method is then evaluated through application to a large-sized plate and a 1/8-scaled mockup of a reactor pressure vessel. The results are compared with those obtained using a conventional method, the frequency ratio (FR) method. It is shown that the proposed method is capable of estimating the impact mass with 30% lower relative error than the FR method, thus improving the estimation performance.
영상 변환부호화에 있어 블록양자화방식은 전체시스템의성능을 결정한다. 본 노문에서는 변환계수들의 분산치를 아는 경우와 거의 같은 성능을 갖는 양자화방법이 연구되었다. 연구된 방법은 비트배정(bit allocation) 및 분산치 추정을 양자화기에서의 분산치부정합 영향이 되도록 작아지게한 것이다. 그 성능은 변환계수의 확률밀도를 몇가지로 가정하여 컴푸터 시뮬레이션을 통해 확인되었다. 그 결과 대칭형 최적 비균등양자화기 및 최적 균등양자화ㅏ기 및 최적 균등양자화기의 경우 종래의 방법에 비해 NMSE면에서 야25%의 개선을 얻을 수 있었고 이 때의 부호화율은 약 1bit/pel 이었으며 사용된 변화능 DCT(diserete cosine transform)이었다.
본 논문에서는 MPEG-2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하고 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG-2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로우(motion new)를 구성하고, 전역 적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 한 GOP(Group of Pictures)단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 추적하였다. 또한 추적오차의 누적을 막기 위해 매 GOP마다 DCT(Discrete Cosine Transform) 정보를 이용하여 초기 바운딩 박스와 매칭을 통해 객체의 영역을 재 설정하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG-2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한되며, 이용한 수 있는 정보가 제한되어 있기 때문에 정확한 객체추적보다는 근사적인 객체추적에 적합하다.
MPEG 및 H.263과 같은 동화상 압축 방식에 의하여 고 압축된 영상이 복원되었을 때 블록화 현상, 코너 이상치 (coner outliers), 링잉 잡음이 발생한다. 블록화 현상은 8x8 블록의 코너 (corner) 점에서 발생하는 잡음이며, 링잉 잡음은 영상의 에지 주변에서 발생하는 잡음이다. 그 이유는 MPEG 및 H.263이 8x8 화소 블록의 DCT 계수를 양자화 (quantization)하기 때문이다. 본 논문에서는 MPEG-4 및 H.263의 복원된 영상에서 발생하는 블록화 현상, 코니 이상치, 링잉 잡음을 줄이기 위해 기존의 저자들에 의하여 제안된 방법에 대한 주관적, 객관적 평가를 수행한다. 이 신호 적응형 후처리 방법은 압축된 데이터로부터 추출한 8x8 DCT 계수의 분포 정보와 움직임 벡터 정보를 이용하여 적응적으로 양자화 효과를 (quantization effect) 줄인다. 블록화 현상은 1차원 수평 및 수직 저대역 필터에 (low pass filter) 의하여 줄게 되고, 링잉 잡음은 2차원 신호 적응 필터 (signal-adaptive filter)에 의하여 줄게 된다. 신호 적응형 후처리 방법과 MPEG-4 VM (verification model)의 후처리 방법에 대한 MSSM (Modified Single Stimulus Method)을 이용한 주관적 \ulcorner질평가, 객관적 화질평가 (PSNR), 계산량 복잡도 (complexity)에 관한 비교연구가 컴퓨터 실험에 의하여 수행된다. 컴퓨터 실험을 위하여 MPEG-4에서 입력으로 사용하는 시험용 비데오 시퀀스를 이용하였다. 주관적인 화질 평가에서 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 반면 객관적 평가와 계산량 복잡도 분석 측면에 있어서, 신호 적응형 후처리 방법이 MPEG-4 VM의 후처리 방법보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 히스토그램 기반의 비트율-왜곡 (R-D) 추정 결과를 이용하여 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 제공하는 비트율 제어방식을 제안한다. 히스토그램 기반의 R-D 추정 방식은 부호화에 사용되는 양자화 파라미터(QP)에 따라 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 QP 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 제공한다. 이 추정 방식의 가장 큰 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수에 대한 히스토그램 또는 가중 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 적은 것이다. 또 실제 비디오 부호화에 적용할 수 있을 만큼 정확하다. 따라서 이 추정 모델을 이용하는 제안된 비트율 제어 방식은 저 지연과 저 복잡도를 요구하는 응용 분야에 적합하고, 정확한 제어를 수행한다. 제안된 비트율 제어방식은 비디오 버퍼 제한 조건을 만족시킴으로써 버퍼의 넘침이나 고갈이 발생하지 않도록 하고, 추가적으로 왜곡 제한에 의하여 이웃한 영상들간에 화질차이가 일정 범위를 벗어나지 않도록 한다. 그리고 하나의 영상에 대하여 하나의 QP를 사용하여 영상 내에서도 일관된 화질을 유지하며, 誰?영상과 비 기준 영상에 대한 버퍼 제한 조건을 차별화함으로써 기준 영상의 화질 열화에 의한 오류 전파를 감소시킨다. 제안된 방식과 MPEG-2의 TM5 (Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어 방식의 성능을 비교한 실험으로부터 제안된 방식이 평균 PSNR을 0.521.84 dB 정도 향상시키고, 영상간 그리고 영상 내에서도 일관된 화질을 유지함을 확인하였다.
Dose differences between three-dimensional (3D) and four-dimensional (4D) doses could be varied according to the geometrical relationship between a planning target volume (PTV) and an organ at risk (OAR). The purpose of this study is to evaluate the correlation between the overlap volume histogram (OVH), which quantitatively shows the geometrical relationship between the PTV and OAR, and the dose differences. 4D computed tomography (4DCT) images were acquired for 10 liver cancer patients. Internal target volume-based treatment planning was performed. A 3D dose was calculated on a reference phase (end-exhalation). A 4D dose was accumulated using deformation vector fields between the reference and other phase images of 4DCT from deformable image registration, and dose differences between the 3D and 4D doses were calculated. An OVH between the PTV and selected OAR (duodenum) was calculated and quantified on the basis of specific overlap volumes that corresponded to 10%, 20%, 30%, 40%, and 50% of the OAR volume overlapped with the expanded PTV. Statistical analysis was performed to verify the correlation with the OVH and dose difference for the OAR. The minimum mean dose difference was 0.50 Gy from case 3, and the maximum mean dose difference was 4.96 Gy from case 2. The calculated range of the correlation coefficients between the OVH and dose difference was from -0.720 to -0.712, and the R-square range for regression analysis was from 0.506 to 0.518 (p-value <0.05). However, when the 10% overlap volume was applied in the six cases that had OVH value ${\leq}2$, the average percent mean dose differences were $34.80{\pm}12.42%$. Cases with quantified OVH values of 2 or more had mean dose differences of $29.16{\pm}11.36%$. In conclusion, no significant statistical correlation was found between the OVH and dose differences. However, it was confirmed that a higher difference between the 3D and 4D doses could occur in cases that have smaller OVH value.
최근에 만들어진 비디오 압축 표준인 H.264는 매크로블록당 최적의 부호화 모드를 결정하기 위해 비트율-왜곡 (rate-distortion) 기법을 사용하지만, 그 복잡성으로 인해 부호화하는 데 많은 시간이 걸린다. 따라서, H.264의 부호화 시간을 단축하기 위해 고속 모드결정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 양자화 계수에 따라 발생 모드가 변하는 특성에 기반하여 불필요한 움직임 예측 및 모드결정 과정을 생략하는 새로운 고속 모드결정 방법을 제안한다. 양자화 계수에 따라 최적모드의 발생 빈도가 변하게 되는데, 제안한 방법에서는 매크로블록의 양자화된 이산 여현변환 계수들이 모두 0일 때, 0의 값을 가지는 CBP(coded block pattern)를 고려하여 이러한 특성을 반영하며, 조기 SKIP 모드 결정방법과 조기 $16{\times}16$ 모드 결정방법을 이용한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 본 논문에서 제안한 고속 인터모드 결정방법이 H.264의 참조 소프트웨어에 구현된 고속 인터모드 결정방법에 비해, Baseline 프로파일의 경우 19.6%, Main 프로파일의 경우 18.8%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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