본 논문은 H.264에서 모드 결정을 위한 간소화된 왜곡치 예측 방법을 소개하였다. 왜곡치 계산은 양자화된 변환 계수와 역양자화된 변환 계수의 차이로 계산되는데, 일반적으로 이 과정은 DCT 변환, 양자화, 역양자화 및 역 DCT 변환이 수행되어져야 한다. 제안하는 방식에서는 왜곡치를 계산하기 위하여 일련의 간소화된 수식을 사용함으로써 역양자화 및 역 DCT 과정을 생략하였다. 실험결과, PSNR은 거의 일치하면서도, RDO 모드 결정 시간은 기존의 방식보다 8~15 %의 감소를 보였다.
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.
최근 들어 전력계통에서 비선형 부하의 증가와 분산전원의 증가로 전력 품질에 관한 관심이 증대 되고 있다. 전력신호로 부터 전력품질관련 파라미터 검출과 특징추출 그리고 이를 이용한 품질 개선 방안 마련을 위해 전력신호의 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 전력신호의 모니터링을 위한 전력신호의 압축 저장과 저장된 신호의 복원이 가능한 방법을 제시한다. 전력신호 압축은 에너지 압축 성능이 우수한 DCT를 이용하며 압축된 신호의 복원에는 IDCT 과정을 거친다. 그리고 신호의 압축률을 높이기 위해 DCT계수를 크기에 따라 정렬하며 복원에서는 DCT계수를 원위치로 재배열하는 기법을 사용한다. IEC표준에서 규정한 고조파 크기에 의해 합성한 신호를 이용하여 압축과정을 거처 복원된 신호와 원 신호와의 오차를 비교함으로서 신호제안기법의 성능을 평가한다.
멀티미디어의 내용 기반 검색을 위한 표준인 MPEG-7은 컨텐츠의 비주얼 내용 정보를 표현하기 위해 Part3에서 비주얼 기술자를 정의하고 있다. MPEG-7 비주얼 컬러 기술자에 의해 정의된 컨텐츠의 컬러 정보를 추출하기 위해서는 주파수 영역 정보를 공간 영역 정보로 변환해야 한다. 이때 변환 과정에서 수행되는 IDCT(Inverse DCT)의 연산 속도는 특징 추출 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 IDCT의 연산 시간을 최소화하는 방법으로 DCT 계수 영역에서 컬러 특징 정보를 빠르게 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 제안한 방법에 대해 MPEG-7 실험 모듈과 공인 데이터 베이스를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과, 검색 율이 평균 5% 감소한 반면 추출 시간은 평균 80% 향상되었다.
본 논문에서는 H.263과 같은 MC-DCT방법을 사용하는 코덱에서 IDCT와 MC(Motion Compensation, 움직임보상)방법을 부분적으로 수정하여 제한된 비율의 축소영상을 디코딩 과정에서 직접 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 8$\times$8 DCT 블록에 대하여 약간의 연산을 가하여 k$\times$k IDCT를 수행하고, 시간적 중복성을 제거하는 과정에서 근사적 움직임벡터를 이용한 2k$\times$2k MC 를 수행하였다. 기존의 코덱을 사용하고 후처리로 축소를 하는 경우와 비교하였을 때에 추가적인 오버헤드가 매우 경미하고 디코딩 과정이 많이 축소되어 계산효율에 있어서 대략 32%의 개선된 실험결과를 얻었고, 화질저하 현상이 개선됨을 실험적으로 보였다.
모바일 CPU의 성능이 향상됨에 따라 전용 하드웨어의 필요성이 줄어 들고 있다. 그러나 아직까지 모바일 CPU의 성능은 한계가 있다. 이러한 제약 조건을 병렬처리와 실수 연산이 뛰어난 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 이용함으로써 다른 전용 하드웨어의 추가 없이 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하게 설계된 GP-GPU를 이용하여 H.264 디코더의 Inverse Quantization, Inverse DCT, Color Space Conversion 모듈을 구현하였다. G-PGPU를 이용한 전체 시스템 동작 시 40%의 성능 향상이 있었다.
유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
In this paper, SA (shape adaptive)-DCT is implemented using a datapath with 4 MACs (multiplication & accumulator). DCT is a well-known bottleneck of real-time video compression using MPEG-like schemes. High-speed pipelined MACs presented here implement real-time DCT. A datapath in this paper executes DCT/IDCT algorithms for QCIF 15fps(frame per second), maximum rate of VLBV(very low bitrte video) in MPEG-4. A 32bit accumulator in a MAC prevents distortion caused by fixed-point process. It can be applied to various operations such as ME (motion estimation) and MC(motion compensation) with a absolutor and a halfer.
이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이며, 이미지 압축에 널리 사용된다. 먼저, 이미지는 $8{\times}8$ 픽셀 블록으로 분리한다. 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 처리하면서 DCT 각 블록에 적용한다. 각각의 블록은 양자화를 통해 압축된다. 이미지를 구성하는 압축된 블록 배열의 공간은 크게 줄어든다. IDCT를 통해 이미지를 재구성 한다. 본 연구에서는 이산여현변환 기법을 이용하여 이미지 압축/복원의 전처리 과정을 조망하는 것이 목적이다.
본 논문에서는 H.264 부호화기의 율-왜곡 최적화를 위한 저 복잡도의 왜곡치 예측 방식을 제안한다. H.264에서 사용하는 복원 왜곡치를 계산하기 위해서는 DCT, 양자화, 역 양자화, IDCT, 그리고 복원 과정을 거쳐야 한다. 제안 방식은 양자화에서 계산되는 정수 계수들을 사용하여 정수 연산만으로 왜곡치를 예측한다. 따라서 제안 방식을 사용함으로써 왜곡치 계산에 사용되었던 역 양자화, IDCT, 그리고 복원 과정이 생략된다. 실험 결과는 QP $24{\sim}36$에서 율-왜곡 최적화된 모드 결정 시간의 감소량이 평균 29 %와 최대 약 42 % 이고, 율-왜곡 성능 저하는 무시할 수 있을 정도로 작음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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