본 논문에서는 DCT 영역에서의 효과적인 분리 대칭 선형 필터링 방법을 제안한다. 먼저 2차원 분리 선형 필터링을 DCT 영역에서의 1차원 필터링이 연결된 형태로 분해한다. 필터 계수가 대칭적일 때, DCT 영역의 필터링행렬의 특별한 성질을 분석하였다. 이러한 성질을 이용하여 효과적인 DCT 영역에서의 2차원 필터링을 수행한다. 제안된 방법은 이전의 DCT 영역에서의 선형 필터링 방법에 비해서 일반적인 DCT 계수들이 가지고 있는 희소성을 고려할 때, 기존의 방법에 비하여 더 적은 수의 연산을 요구한다. 그리고 제안된 방식은 간단하고 규칙적인 연산 구조로 구성되어 있기 때문에, 효과적인 VLSI 구현에 적합하다.
POCS에 근거한 후처리 방식은 블록 결함 제거에 좋은 결과를 보여 주었지만, POCS는 반복적인 과정에 많은 연산을 요구하여 실시간 제약이 있는 실제적인 후처리를 위해서는 구현되기가 어렵다. 본 논문에서는 반복적인 기존의 POCS와 거의 비슷한 성능을 보이면서 계산 양을 획기적으로 감축한 DCT 영역에서의 POCS 방식을 제안한다. DCT 영역에서의 POCS 방식에서는 저역 통과 필터링을 DCT 영역에서 수행하여 역방향 DCT와 순방향 DCT 모듈을 제거하였다. 반복적인 POCS에서의 저역 통과 필터링을 분석하여, k번째 반복 과정에서의 필터링과 동일한 효과를 갖는 k차 저역 통과 필터링을 정의하고, 여기에 해당하는 k차 DCT 영역 POCS를 정의한다. 시뮬레이션 결과는 반복적 과정이 없는 k차 DCT 영역 POCS는 k번 반복적 과정을 거친 기존의 POCS 방식에 비하여 PSNR과 주관적 화질 면에서 거의 비슷한 성능을 보여 주면서, 훨씬 작은 계산 양을 필요로 한다. 본 논문에서 제안하는 DCT 영역에서의 POCS 방식은 실제적인 실시간 동작을 필요로 하는 후처리 구현을 위해서 효과적으로 사용될 수 있다.
In this work, we propose new method of sigma filtering for efficient filtering and preserving edge regions in DCT Domain. In block-based image compression technique, the image is first divided into non-overlapping $8{\times}8$ blocks. Then, the two-dimensional DCT is computed for each $8{\times}8$ block. Once the DCT coefficients are obtained, they are quantized using a specific quantization table. Quantization of the DCT coefficients is a lossy process, and in this step, noise is added. In this work, we combine IDCT matrix and filter matrix to a new matrix to simplify filtering process to remove noise after IDCT in spatial domain, for each $8{\times}8$ DCT coefficient block, we determine whether this block is edge or homogeneous region. If this block is edge region, we divide this $8{\times}8$ block into four $4{\times}4$ sub-blocks, and do filtering process for sub-blocks which is homogeneous region. By this process, we can remove blocking artifacts efficiently preserving edge regions at the same time.
본 논문에서는 DCT 평면에서 modulation transfer function (MTF)을 사용한 정지영상 워터마킹 방법을 제안하였다. 정지영상에 삽입된 워터마크의 가시성을 줄이기 위하여 인간의 시각적 특성을 나타내는 MTF를 사용하였다. 제안한 워터마킹 방법이 lowpass filtering 및 cropping 등의 공격에 강인한 특성을 나타내었다. 공간평면과 DCT 평면 사이의 에너지 상관관계를 이용하여 DCT 평면에서 삽입될 워터마크의 길이와 공간 평면에서 원하는 peak signal to noise ratio (PSNR)가 주어졌을 때 DCT 평면에서 워터마크 weighting factor를 구하는 식을 유도하였으며, 원하는 PSNR과 공간평면 및 DCT 평면에서 계산된 PSNR이 본 실험에서 사용한 7가지 영상에 대하여 최대 0.07dB이내로 오차를 나타내었다.
공간영역에서는 특징검출을 위한 여러 가지 방법이 제안되어 왔으나 압축되어 있는 동영상에서 특징을 찾기 위해서는 압축을 풀고 특징을 찾아 처리하고 다시 압축해야하는 어려움이 있었다. MPEG이나 JPEG처럼 DCT(Discrete Cosine Transform)를 사용하는 압축 표준에서는 압축을 풀지 않고 직접 처리하는 방법들이 제안되어 왔고, DCT 영역에서 불연속 특징을 검출하는 알고리즘을 제안하였었으나, 압축영역에서의 불연속 검출은 방향 회전과 비표준 불연속 처리에서 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 불연속 특징 검출의 성능을 향상시키기 위한 퍼지 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 불연속의 높이와 방향을 퍼지화하여 필터링하며, 불연속의 연결, 세선화, 평활화 등의 기능을 수행한다. 이 방법은 DCT 영역에서 수행하므로 세밀하지는 못하지만 불연속 특징의 향상을 위하여 기존 방법보다 빠르고 안정되게 처리됨을 실험에 나타내었다.
전처리 필터링은 카메라로부터 들어오는 잡음을 제거하여 부호화 효율을 높여주기 때문에, 전처리 과정의 효과적인 구현은 동영상 압축에서 중요한 연구분야 중의 하나였다 본 논문에 근사화된 일반화 위너 필터링(approximated generalized Wiener filtering)과 이차원 DCT의 분해(factorization)를 바탕으로, 부호화기 내부에서 수행되는 효과적인 전처리 필터링 방법을 제안한다 제안한 전처리 필터링은 원 영상 블록 (original image block)과 움직임 보상된 차 영상 블록(motion-compensated error block)의 DCT계수들에 적절한 값들을 곱하는 것으로 수행된다 전처리 필터링이 동영상 압축기에 깊이 파묻혀 있지만, 전처리 과정으로 인한 연산량의 증가는 전체 부호화 과정에 비해 크지 않으며, 전통적인 블록 부호화 기법의 틀은 그대로 유지한다 간결한 구조와 연산에도 불구하고 제안한 방법은 잡음이 있는 동영상에 대해서 좋은 필터링 및 부호화 성능을 나타낸다.
음향 반향 제거기 (Acoustic Echo Canceller: AEC)는 원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화 등에서 필연적으로 발생하는 반향을 제거하기 위해 이용된다. 이러한 반향을 제거하기 위해 다양한 적응 필터링 알고리즘이 제안되었으며 LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 매우 단순하고, 비교적 강인하여 많은 응용 분야에 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 음성과 같은 상관도가 높은 유색 신호에 대해 음향반향 제거기의 수렴 속도를 저하시켜 전체적인 음향 반향 제거 성능을 떨어뜨리게 한다. 이를 보완하기 위하여 DCT나 DFT 등의 직교 변환 행렬을 이용하여 입력신호의 상관성을 저하시킨 후 LMS 적응 필터링 알고리즘을 적용하는 변환 영역 음향 반향 제거 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 MLT (Modulated Lapped Transform) 직교 변환행렬을 이용한 MLT영역의 적응음향반향 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 NXN DCT, DFT, Hadamad등의 정방 행렬 대신에 2NXN 크기의 MLT 변환 행렬을 사용함으로서 유색 입력 신호에 대해 효과적인 상관성 저하와 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있었으며 실제 음향 반향 제거 시스템에 적용하여 그 성능을 비교 입증하도록 하였다. 합성 음성신호와 실제 음성 신호를 이용한 모의 실험 결과 제안된 MLT 영역 음향 반향 제거 시스템은 기존의 DCT 변환 영역 음향 반향 시스템에 비해 약 2배 이상의 빠른 수렴속도와 약 20∼30 ㏈ 정도의 ERLE (Echo Return Loss Enhacement) 향상을 얻을 수 있었다
이미지 업샘플링은 두개의 도메인, 즉 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 공간 도메인에서의 대표적인 업샘플링 방법으로는 6-탭 필터를 이용한 방법이 있으며 이 기법은 현재 다양한 비디오 코덱에서 사용되고 있다. 이 방법은 주관적 화질 향상에는 장점이 있는 반면 블러링(blurring)을 발생시켜 객관적 성능은 상대적으로 낮다. 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법으로는 영 패딩(simple zero padding) 기법이 있으며 존재하지 않는 주파수 성분을 모두 영으로 채워 역변환을 함으로 업샘플링을 하는 방법이다. 이 방법은 상대적으로 링잉(ringing)효과로 인한 주관적 화질 저하가 있는 반면 객관적인 성능은 공간적 업샘플링 방법에 비해 높은 성능을 보인다. 본 논문에서는 주관적 성능 뿐 아니라 객관적 성능까지도 향상시킬 수 있는 주파수 확장 기법을 이용한 업샘플링 기법을 제안하다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 PSNR 향상 및 주관적 화질도 향상됨을 알 수 있다.
본 연구에서는 DCT(Discrete Cosine Transform) 영역에서 불연속 특징을 검출하여 내용기반의 동적 비디오 전송을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 이 방법에 의하여 동영상 스트림 각각의 DCT블록은 내부의 대표적인 불연속의 크기에 따라 다르게 트랜스코딩되어 전송되며, 실험에서 같은 대역폭을 유지하면서 기존의 저주파 통과 필터에 의한 방법보다 내용기반 방법이 더 좋은 비디오 화질을 나타내며 픽셀 영역에서의 방법보다 처리 시간이 빠름을 나타낸다.
An adaptive scalar DCT-Wiener filtering method that can be applied to the problem of restoring an image degraded by white Gaussian noise is presented. In this method, the power spectrum needed to Winer filering is adaptively estimated in block-wise according to the lical properties in transform domain. In addition, overlapping method for reducing the block artifact is considered. Experimental results show that the adaptive Wiener filter by the proposed method yields performance improvement and better image quality over the nonadaptive one and the spatial Lee filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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