이미 방송된 비디오 영상으로부터 자막 영역을 제거하고 원 영상으로 복원할 필요가 종종 발생한다. 복원될 영상의 량이 적을 경우 수 작업에 의한 복원이 가능하나, 비디오 영상과 같이 복원할 영상이 많아질 경우에는 수 작업에 복원은 어렵다고 볼 수 있다. 따라서 자동으로 자막 영역을 원 영상으로 복원할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 기존의 영상 복원에 관한 연구는 주로 블러링(blurring)된 영상을 주파수 필터를 사용하여 선명하게 복원하거나, 영상 통신을 위한 비디오 코딩 방법에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm)을 이용하여 자막 영역을 복원하는 방법을 제안하고자한다. 자막 복원을 위한 사전 정보로 자막 영역 정보와 장면 전환 정보를 추출한다. 추출된 자막 정보로부터 자막의 시작 프레임, 끝 프레임, 자막 문자의 구성 요소 정보를 얻을 수 있다. 자막 정보(자막의 시작 프레임, 끝 프레임)와 장면 전환 정보를 이용하여 복원의 방향성 및 복원의 종점을 결정한다. 복원의 방향성에 따라 각 프레임마다 문자의 구성 요소에 대한 블록 정합을 수행하여 원 영상을 복원한다. 실험결과 비교적 움직임이 적은 영상에서는 복원이 잘 됨을 볼 수 있었으며, 복잡한 배경을 갖고 있는 영상의 경우도 복원됨을 볼 수 있었다.
대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.
본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 메모리 공정이 필요 없고 내장 프로세서를 사용하지 않는 H.264/AVC 엔트로피 복호기를 제안한다. 기존에 발표된 H.264/AVC 엔트로피 복호기의 경우 상당수의 연구가 내부의 ROM 또는 RAM이 필요하기 때문에 일반적인 디지털 로직 공정에서 구현이 어렵다. 또한 상당수의 연구가 비트열 처리를 위하여 내장 프로세서를 사용하기 때문에 면적이 크고 전력소모가 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 내장 프로세서를 사용하지 않는 H.264/AVC Hardwired 엔트로피 복호기를 제안함으로써 데이터 처리 속도를 증가시키고 전력 소모를 줄인다. 또한 CAVLC 복호기에서 복호 시에 이용되는 룩업 테이블 및 저장 공간을 최적화하고 내장 메모리를 사용하지 않는 구조를 제안함으로써, 기존 연구에 비해 하드웨어 크기를 줄이고 ROM 또는 RAM이 지원되지 않는 디지털 로직 제조 공정에서도 쉽게 구현이 가능하다. 설계된 엔트로피 복호기는 H.264/AVC 비디오 복호기의 일부로 내장되어 전체 시스템에서 동작하는 것을 검증하였다. TSMC 90nm 공정으로 합성한 결과 최대동작주파수는 125MHz이며, QCIF, CIF, QVGA 영상을 지원할 뿐만 아니라 nC 레지스터 등 약간의 수정을 통해서 VGA 영상도 지원이 가능하다.
H.264는 ITU-T와 ISO/IEC의 최신 동영상 압축 코덱 규격으로 MPEG-2보다 2배 이상의 압축률과 고화질로 최근 그 적용 영역을 급격히 넓혀 가고 있다. H.264는 QVGA급의 작은 영상부터 HD 크기의 넓은 영상까지 다양하게 적용되므로 응용 분야에 따라 그 구조가 달라진다. 본 논문에서는 H.264 복호기의 인트라 예측기에 대해 응용 분야에 따라 구조를 쉽게 확장할 수 있는 스케일러블(scalable) 구조를 제안하고 이 구조에 따라 인트라 예측기를 설계하여 동작과 성능을 검증하였다. 제안된 구조는 인트라 예측기 내부의 연산기 수를 $1{\sim}4$개까지 변화시키면서 성능을 4배까지 향상시킬 수 있다. 또한 효율적인 버퍼 관리를 통해 메모리 접근을 최소화 하여 전력 소모를 줄였다 제안된 인트라 예측기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하고 FPGA상에서 동작을 검증하였다. 이를 바탕으로 연산기 수에 따른 인트라 예측기의 성능을 분석하였다.
디지털 TV의 영상 신호를 전송하기 위해 많이 사용되는 MPEG-2 비디오 압축 비트열은 전송 채널의 오류에 매우 민감하다. 즉, MPEG-2 비디오 압축 알고리즘의 부호화 비트열에서 단 하나의 비트 오류만 발생하더라도 현재 복호할 화면에 화질 저하를 초래할 뿐만 아니라, 이후에 복원되는 화면에도 많은 영향을 미친다. 오류은폐 기법은 정상적으로 복원된 화면의 공간적 또는 시간적 상관정보를 이용하여 현재 화면의 손상된 부분의 복원을 시도한다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 압축 비트열에서 전송오류의 영향을 분석하고, 화면들 사이에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 손상된 매크로블록의 움직임 벡터를 추정한다. 즉. 손상된 매크로블록의 위와 아래에 인접한 화소 값을 이용하여 움직임 벡터를 추정하고, 이를 사용하여 손상된 부분을 움직임 보상시켜서 오류를 은폐시킨다. 본 논문에서 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 합산 방법과 초기 움직임벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 시각적으로나 PSNR 비교에서 우수한 결과를 보였다.
양안식 3차원 방송의 경우 좌우 두 시점에 해당하는 영상을 동시에 전송해야 하기 때문에 전송 대역폭의 부담이 매우 크다. 이러한 부담을 줄이기 위해 좌우 시점의 두 영상을 전송하는 대신에 좌영상과 이에 해당하는 깊이맵을 부호화하여 전송하는 방법이 있다. 이러한 3차원 방송 시스템의 수신단에서는 좌영상과 깊이맵을 복호한 뒤에 우영상을 만들어 좌우 영상을 실시간으로 출력한다. 본 논문에서는 좌영상과 깊이맵을 이용하여 가상시점 영상을 생성할 때 생기는 빈 공간을 효율적으로 채우는 기법을 제안하고, 전 과정의 실시간 처리를 위해 이를 GPU상에서 병렬로 처리되도록 구현했다. 그 결과 효과적으로 홀 채움을 수행하면서 CPU 대비 15배 이상 빠르게 양안식 영상을 생성할 수 있었다.
저층 라플라시안 피라미드 영상의 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 근본적으로 영역 분리와 벡터양지화 방법을 이용하였다. 저층 라플라시안 영상은 고층에 비하여 분산이 매우 작지만 공간 면적이 넓어 압축율에 크게 영향을 미친다. 바로 이 점에서 저층 영상을 분산값의 크기로 평탄/윤곽 영역으로 분리하여 평탄 영역은 평균값으로, 윤곽 영역은 벡터 양자화 방법으로 부호화하였다. 이 방법은 윤곽 영역만을 벡터 양자화함으로써 보다 효율적으로 윤곽 정보를 나타낼 수 있어서 평탄 영역에 의한 약간의 PSNR감소를 수반하지만 높은 압축율을 얻을수 있는 것이 장점이다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로 기존의 벡터 양자화 방법보다 압축율면이나 처리 시간면에서 효율적이라는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한 새로운 가변블록 기반 영상압축방식을 제안하였다. 웨이브릿의 각 밴드별로 통계적 특성이 다르므로 각 부밴드에 적합한 양자화기에 적용하였으며, 각 부밴드의 방향특성을 이용하여 부밴드들을 서로 다른 크기의 가변블록으로 겹치지 않게 분해하였다. 또한 에너지의 특성을 고려하여 임계값 이하의 값들은 0으로 보내어 부호화하지 않음으로써 불필요한 비트의 할당을 줄인다. 시뮬레이션 결과 제안알고리즘은 기존의 블록 기반 압축알고리듬에 비해 압축률과 PSNR면에서 객관적으로 향상된 성능을 보였고, 주관적으로도 블록기반 방식임에도 불구하고 매우 낮은 BPP를 갖는 압축에서 나타나는 블록화 현상이 나타나지 않음을 확인하였다. 또한 0의 위치정보를 표현하는 방법에 있어 블록기반으로 접근하기 때문에 간단한 구조를 가지는 장점이 있다.
최근의 멀티미디어 서비스 환경은 다양한 전송 속도, 영상 크기나 화질을 지원하고 있다. 그러나 고정된 영상크기 또는 화질로의 부호화만이 가능한 기존의 비디오 부호화 기술은 새로운 멀티미디어 서비스 환경을 충족시키기가 어렵다. 따라서 새로운 환경적 요구를 충족시키기 위해 기존의 H.264/AVC 표준을 기반으로 다양한 영상크기와 화질을 지원할 수 있는 새로운 비디오 부호화 표준인 H.264/AVCSE(Scalable Extension)의 표준화가 진행되었다. H.264/AVC SE은 한번의 부호화된 스트림으로 다양한 크기나 화질을 가진 여러 개의 영상을 제공할 수 있다. 하지만 이를 위하여 기존의 H.264/AVC 표준에 비해 보다 복잡도가 요구되어 지기 때문에 이를 효과적으로 감소시킬 수 있는 추가적인 기술이 제공되어야한다. 본 논문에서는 H.264/AVC SE 표준이 가지는 복잡도 중 대부분을 차지하는 모드 결정법의 복잡도를 감소시키기 위해 이전과 이후 픽춰의 참조모드를 이용하는 early skip 알고리즘과 GOP내에 존재하는 모드들의 History를 이용하는 MHM(Mode History Map) 알고리즘을 이용한 고속모드 결정법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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