현재 설러 병원에서 PACS 시스템을 도입해 유용하게 사용하고 있다. 병원 진료에서 방사선 영상 정보는 중요한 위치를 차지한다. 방사선 영상은 관전압(KVP)과 관전류(mAs)로 방사선량을 조절한 후 인체에 조사하여 얻게 되는데, KVP와 mAs, 인체의 두께에 따라 영상의 질이 변하게 된다. 이와 같이 장비에서 촬영된 영상은 판독을 거처 진료에 이용되고 일정한 시간이 지나면 압축하여 보관하게 되는데, 압축율을 높게 적용할수록 저장장치에 대한 경제적인 효과는 크다. 이에 저자는 1) CR, DR 촬영 조건별 흉부 영상을 얻어 JPEG 2000 압축방식을 적용해 촬영조건이 압축영상에 미치는 영향을 평가하였고, 2) MOS(Mean opinion score) 평가를 통해 영상판독에 영향을 주지 않는 유효 압축율을 제시하였다.
JPEG(Joint Photographic Expert Group)은 손실 압축 기법을 사용하여 데이터 양을 20:1 이상으로 현저히 줄이면서도 원 영상과 거의 유사한 영상을 복원할 수 있도록 해주기 때문에, 요즘 디지털 카메라 및 휴대폰 등 영상을 저장할 매 대부분 Exif(Exchangeable image file format)로 JPEG 압축형식을 널리 사용하고 있다. 본 논문은 JPEG 베이스라인 모드로 압축되어진 영상의 디코딩 단계에서 필요한 비계층형 헤더를 파싱하는 모듈의 기능을 소프트웨어로 모델링하고 VHDL을 이용하여 회로를 합성하고 동작을 검증하였다. 설계 결과 Xilinx xc3s1000 fg676-4 환경에서 154.488MHz의 동작속도를 나타내었고, JPEG 디코더의 고속 데이터 처리에 적응 가능하다.
기존의 JPEG은 낮은 bit-rate에서의 화질열화현상과 고압축에서의 블록화 영상 등의 단점에 의해 새로운 정지영상 압축 방법이 요구되었다. 이에 차세대 정지영상 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy Encoding 기술을 기반으로 하고 있다. EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 bit-level 처리를 하기 때문에 대부분의 연산 시간을 차지하고 있다. 이 때문에 EBCOT의 연산속도를 높이기 위한 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이에 본 논문은 JPEG2000 표준의 특징을 이용하여 연산 구조를 개선시킨 Context 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 고해상도 Multi-Component 정지영상의 압축을 위한 JPEF2000 Encoder Hardware에 적용될 것이다.
JPEG2000은 ISO/ITU-T에 의해 개발된 가장 최근의 영상 압축 표준으로 기존의 JPEG 표준이 제공하는 압축 성능을 개선하고 새로운 기능을 제공해준다. 이러한 기능 중 하나는 관심영역(Region of Interest) 부호화이다. JPEG2000 표준에서는 이러한 관심영역 부호화를 위해 Part 1에서는 Maxshift 방법을 정의하고 있다. Maxshift 방법은 관심영역을 완전히 복원하기 전까지 배경이 복원되지 않는다. 또한 영상전체를 웨이블릿 변환을 함으로써 메모리와 계산량이 상당히 많아진다. 본 논문에서는 JPEG 2000에서 사용되는 Maxshift 방법에서 관심영역이 완전복원되기 전에는 배경영역이 복원되지 않는 단점을 보완하고 부호화효율과 메모리 사용을 줄일 수 있는 영상 타일링에 기반한 관심영역 부호화 방법을 제안한다.
컴퓨터의 발달과 네트워크 환경의 개선으로 많은 병원에서는 의료영상을 처리하여 저장하고 전송하는 시스템인 의료영상 저장전송시스템(PACS)을 도입·확대 보급하고 있다. PACS의 도입으로 대용량의 의료 영상을 저장하고 전송하는 문제가 대두되어, 그 해결 방안으로 디지털 영상처리에 사용되고 있는 다양한 영상처리 기법과 압축방법들이 의료영상에 적용되고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 다양한 압축방법들을 적용하여 무손실 압축방법으로는 RLC, 손실 압축으로는 DCT를 이용한 JPEG를 DICOM 표준에서 지원하는 방식으로 구현하였다. 또한 현재 영상압축 및 영상처리에 이용되고 있는 Wavelet 변환 방식을 도입하여 의료 영상을 압축하였으며, 의료영상에 적용된 압축방법들의 압축율을 비교·분석하였다.
본 논문에서는 차세대 영상 압축 표준으로 주목받고 있는 JPEG2000 알고리즘을 유도탄 원격측정용 영상압축모듈 임베디드 시스템(embedded system)에서 효율적으로 구현하기 위한 DSP와 FPGA co-design 방법을 제안한다. DSP와 함께 FPGA에서 co-processing할 부분은 JPEG2000 알고리즘 가운데서 계산량이 많으면서도 FPGA 상에 구현하기 적합한 알고리즘인 MQ-코더 부분을 소프트웨어 profiling 작업을 거쳐 선정하였고 VHDL 언어를 사용해서 병렬 처리에 적합하도록 설계하였다. 구현한 MQ-코더의 성능을 검증하기 위하여 JBIG2 표준 테스트 벡터 및 실제 영상을 사용하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 MQ-코더는 기존 소프트웨어 코더보다 약 3배 정도의 압축속도를 향상 시켰다.
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
일부 전문가나 공공연구기관의 전유물이었던 인터넷이 다양한 멀티미디어 서비스를 지원하는 웹3의 등장으로 그 수요가 매우 증가하였다. 그러나 현존하는 통신의 장애 요소로 인하여 데이터 전달이 느려지거나 웹 브라우저 특성상 다양한 서비스에 대한 어려움이 많다. 본 논문에서는 차세대 영상 압축 기법으로서 웨이블릿 변환을 기반으로 한 정지영상 압축 기법을 제안하고 다가오는 멀티미디어 인터넷 시대에 좀 더 빠르고 정확하게 사용자의 요구를 만족할 수 있도록 웹 브라우저의 기능을 확장시켜 주는 플러그인 프로그래밍 기법과 액티브엑스 콘트롤 기법에 대해 살펴본다. 웨이블릿 변환 기반의 압축 기법을 이용하여 인터넷상에서 영상정보를 기존의 JPEG 보다도 뛰어난 화질을 가지면서도 더 빠르고 효율적으로 전송할 수 있는 플러그인과 액티브엑스 콘트롤로 정지영상 서비스를 구현하였다. 구현된 정지영상 서비스는 현재까지의 정지영상압축 표준인 JPEG에 비해 높은 압축율에서도 좋은 화질을 얻을 수 있었으며, JPEG 영상 압축에서 나타나는 블록킹 현상과 같이 인간 시각적으로 나쁜 영향을 주는 현상도 나타나지 않았다.
대부분의 영상정보들은 데이터 양이 방대하기 때문에 압축되어 저장되고 전달된다. 이 때문에 영상정보의 변환을 위해서는 사전에 압축을 해제하여 공간정보를 추출한 뒤에 소정의 변환을 하고 다시 압축해야 하는 번거로움과 불편한 점이 있다. 본 논문에서는, JPEG등의 정지영상 압축이나 MPEG-4와 H.264 등의 영상 압축 표준에서 널리 사용되는 DCT 변환에 의한 영상정보의 주파수 영역의 계수 값들의 부호나 이들 간의 상대적 위치를 적절히 바꿈으로써 공간적 영역에서의 원하는 기하학적 변환이 이루어지는 규칙을 발견하고 정리하였다. 본 저자들은 주파수 영역에서의 계수 값 변환 효과가 공간적 영역에 어떻게 나타나는지 수학적으로 유도하고 실제 JPEG 압축 파일에 본 방식을 적용하여 이미지를 변환시켜 그 성능을 검증하였다. 이 방법은 압축을 완전히 해제하지 않고도 공간적 영역에서의 변환을 달성할 수 있기 때문에 대용량의 간단한 이미지 암호화를 위한 경량암호화 시스템에 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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