본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.
본 논문에서는 방사선투영영상을 기존 압축방법인 JPEG 압축과 새로운 표준으로 채택중인 JPEG2000을 적용하여 압축율 및 영상의 품질을 비교 실험하였다. 기존의 의료영상압축 표준의 하나인 JPEG 압축은 압축비율이 높아짐에 따라 블륵킹 현상의 발생으로 원 영상이 회손되는 압축의 한계를 인식하고 있다. 따라서 원 영상의 보호와 압축율 증가의 두 가지 면을 만족시키기 위해 Wavelet 을 사용하는 JPEG2000을 실험 평가하여 의료영상압축에 적용하고자 한다. 실험대상으로 환자 10명 정상인 10명의 투영영상을 사용하였으며, 영상의 품질, 손상도 등을 평가하기 위해 PSNR( Peak Signal to Noise Ratio )과 판독의에 의한 ROC( Receiver Operating Characteristic )분석을 실행하였다. 실험결과, 영상의 품질, 손상도를 평가하기 위한 PSNR 은 15:1 압축에서 $46.05{\pm}1.1dB$의 값을 얻었으며, JPEG의 같은 압축비율에 비해 $1.78{\pm}0.1dB$의 값이 높음을 알 수 있었다. 종합적으로 3명의 판독의에 의해 ROC 분석을 실행한 결과 15:1의 압축비율에서 압축비율과 품질을 종합하였을 때 진단에 적합한 최적 압축비율임을 보였다.
최근 마이크로소프트 (Microsoft)에서 발표된 후 주목 받고 있는 JPEG XR 은 압축 효율 면에서 뛰어난 장점을 가지고 있다. 일반적으로 JPEG XR 은 기존의 JPEG 과는 다른 압축 과정과 주파수 성분 분포를 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 JPEG 압축 방식과 비교하여 JPEG XR 의 압축영역에서의 영상 필터 처리의 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 JPEG XR 의 압축과정과 주파수 성분 분포의 분석을 기반으로 효율적인 저역/고역통과 필터 함수를 제안하고, 체계적인 실험을 통해 제안한 필터함수의 효율성을 입증하였다.
국제 표준화 기구 ISO/IEC JCT1/SC29/WG1 JPEG(Joint Photographic Experts Group)에서는 지난 30여년간 JPEG, JPEG 2000, JPEG XR, JPEG XT, JPEG XS 등 다양한 2D 이미지 압축 관련 표준을 제정해왔다. 지난 2014년 10월에는 JPEG Pleno라는 이름으로 2D 이미지가 아닌 3차원 영상 정보 압축을 위한 새로운 표준화 과제를 시작했다. JPEG Pleno에서 다루는 3차원 영상 정보는 라이트 필드, 포인트 클라우드, 홀로그램이다. 본 원고에서는 현재 JPEG Pleno 홀로그래피에서 다뤄지는 디지털 홀로그램 영상 압축에 대한 국제 표준화 현황을 소개하고, 향후 나아갈 방향을 전망해 본다.
멀티미디어 콘텐츠는 디지털 데이터의 특성상 수정과 복제가 쉽고, 이에 따라 불법 유통과 위 변조 등의 문제가 발생할 수 있으므로 콘텐츠 보안의 중요성이 높아지고 있고 가역 워터마킹 방법은 하나의 솔루션이다. 본 논문에서는 JPEG 압축 표준에서 사용할 수 있는 가역 워터마킹 기법을 제안한다. JPEG 압축 과정 중 비손실 과정에서 유지되는 양자화 DCT 블록 데이터에 대하여 인접 블록의 계수간 차이값의 히스토그램을 계산하고, 히스토그램 쉬프팅을 통하여 가역 워터마크를 삽입한다. 디코딩 과정에서 영상에 삽입된 워터마크를 추출함과 동시에 원본 JPEG 표준 영상의 품질을 복원한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 영상을 대상으로 영상 품질과 압축률을 평가하였다. 삽입된 영상의 PSNR과 압축률은 32.33dB과 89.69%로, 표준 JPEG 압축된 영상 대비 각 3.24dB의 PSNR 차이와 2.58%의 압축률 차이를 보였다.
이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.
본 논문은 HDR(High Dynamic Range) 영상을 기존의 JPEG 압축 방법을 이용하여 효율적으로 압축할 수 있는 방안을 제안한다. 입력 HDR 영상을 동적 영역 압축(Dynamic range compression)하여 통해 얻어지는 LDR(Low Dynamic Rage) 영상 및 HDR 영상과 LDR영상의 비율을 나타내는 비율 (Ratio) 영상으로 분리한다. LDR 영상은 하위 호환성을 유지하기 위해 기존의 JPEG 알고리듬을 이용하여 압축하며, 비율 영상은 각 블록별로 HVS(Human Visual System)이 인지하는 차이를 모델링 한 비용함수를 최소화 하도록 압축한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하면 동일한 조건에서 압축된 결과 영상에 왜곡이 적게 발생하게 되며, 컴퓨터 모의실험을 통해 그 유효성을 확인한다.
디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 중요한 기술로 취급되어 오고 있다. 삽입되는 워터마크는 압축, 필터링에서 cropping에 이르기까지 다양한 공격에 대하여 견고하여야 한다. 특히, JPEG은 인터넷 응용을 위한 뛰어난 정지 영상 압축 표준이기 때문에 JPEG 압축에 견관 디지털 워터마킹 기법이 특별히 요구된다. 지금까지 제안된 대부분의 디지털 워터마킹 기법은 JPEG의 품질수준(quality level)을 고려하지 않고 픽셀이나 계수를 변조하여 처리한다. 이것은 워터마크의 제거가 쉽게 이루어진다. 본 논문에서는 JPEG 압축시에 발생되는 영상의 손실을 계산하기 위해 JPEG 압축의 품질 계수를 워터마크 삽입 시의 파라메터로써 이용하여 JPEG 압축에 의한 차를 계산한다. 인간 시각의 성질 중에서 밝기 차의 식별력을 고려함과 동시에 영상의 에지 정보를 이용한 시각 성분을 계산한다. 이와 같이 JPEG 압축에 의한 영상의 손실과 인간의 시각 성질을 고려한 워터마크를 구성한 후에 영상에 삽입하는 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안한다.
병원에서 발생하는 대용량 의료영상들을 저장 및 전송 할 경우에 저장 매체 수요의 증가와 네트워크 속도의 저하 등의 문제점들이 야기된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 의료영상의 압축이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 개개의 여러 압축방법들로 하나의 통합된 환경에서 다양한 종류의 의료영상들을 압축할 수 있는 통합압축환경시스템을 설계 및 구현하였다. 이 통합압축환경에 구현된 압축방법들 중에는 DICOM 3.0규약을 따르는 RLC, 무손실 JPEG 압축방식, JPEG방식들이 있다. 그리고 JPEG2000에 사용되어진 이산웨이블릿변환을 이용한 압축방식과 병 변에 대한 정확성을 높이고 압축률을 좋게 하기 위해서 하나의 영상에서 무손실 압축과 손실 압축을 동시에 하는 방법을 제안하였다. 그리고 영상 정보를 효율적 관리할 수 있게 데이터베이스와 연동이 가능하도록 하였다.
본 논문은 고해상도 위성영상의 압축성능을 분석한 것이다. 위성영상처리에 있어 위성 영상은 고 해상도이고, 많은 픽셀정보를 보유하고 있어 영상처리는 많은 시간이 소요된다. 따라서 보다 효율적인 작업을 위해 영상압축과 복원이 필요하다. 위성영상의 압축과 복원에 있어 도로, 건물, 숲 둥에 관한 정보를 유지하여야 한다. 본 연구에서는 고해상도와 분광반사특성 유지하면서 영상데이터를 효율적으로 압축 및 복원할 수 있는 기법들인 PEG와 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용한 지도영상의 압축성능을 비교분석 하였다. 이 결과 JPEG보다 WSQ압축 알고리즘이 지도영상 압축에 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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