부호화된 비트열의 PSNR 예측 알고리즘은 무 기준법에 속하는 화질 평가 방법으로 수신단에서 참조 영상 없이 수행할 수 있기 때문에 높은 효용성을 지닌다. 기존의 PSNR 예측 연구들은 주로 I-픽쳐나 일반적인 IBBP 예측 구조를 고려하여 이루어지는 반면에 본 논문에서는 계층적 B-픽쳐 구조를 고려한 PSNR 예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최하위 계층의 I-픽쳐를 위한 새로운 DCT 계수 모델링 방법과 상위 계층의 픽쳐들이 주로 선택되는 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법으로 구성되어 있다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 실험 영상을 H.264/AVC로 부호화 하고 생성된 비트열의 예측된 PSNR 값과 실제 PSNR 값을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 DCT 모델링 방법이 기존의 방법들에 비해 더 정확함을 확인하였으며 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법이 계층적 B-픽쳐 구조에 적합함을 확인하였다.
영상 압축에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되며, 다음 프레임의 인터 모드 압축에도 사용되기 때문에 첫 번째 프레임 압축에 사용되는 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 영상의 특성을 반영하여 전체 GOP의 품질을 최대로 하는 초기 QP 값을 결정하기 위하여 I 프레임과 P 프레임의 PSNR 비율을 이용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 PSNR 비율을 이용하는 방법에서 초기 QP를 쉽고 정확하게 결정하기 위한 트래픽 모델을 제안한다. 먼저 I 프레임과 P 프레임의 PSNR 비율과 GOP의 PSNR 사이의 관계에 대한 특성을 분석하여, 이 특성을 반영하는 모델을 제시하고 이를 이용한 초기 QP값을 결정한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 이용한 초기 QP 결정 방법이 기존의 JVT 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값의 ${\pm}2$ 범위 내에서 초기 QP값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
본 연구에서는 방사선의 투사에너지에 따라 달라지는 산란선의 영향정도를 객관적이고 정량적인 방법인 PSNR로 평가할 수 있는 새로운 방법은 제시하고자 하였다. Target을 CR로 두었을 때와 Target을 DR로 두었을 때의 MSE와 PSNR의 값에는 변화가 없었으며, 관전압에 따란 MSE와 PSNR값에 변화가 나타났다. CR과 DR 모두 관전압 변화에 따라서 MSE와 PSNR의 변화가 있는 것으로 보아 Computon 산란선 영향이 있는 것으로 나타났다. CR과 DR의 경우 80 kVp영역에서 MSE와 PSNR의 변화가 급격하게 일어나는 현상이 발생하는 것은 광전효과에 의한 광전자와 Computon 산란에 의한 Computon 전자, 그리고 Computon 산란선이 동시에 검출기에 영향을 미친 것으로 나타났다. 향후 CR과 DR장치의 영상에서 광전효과의 에너지 대역인 60 kVp를 기준으로 하여 70 kVp, 80 kVp, 90 kVp, 100 kVp의 MSE와 PSNR 의 값을 비교하여 관전압의 변화에 따라 CR과 DR의 장치의 산란선과 화질저하에 대한 연구가 이루어지길 제안한다.
본 논문에서는 PSNR(Peak-to-peak Signal to Noise Ratio)이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬(VR: Visual Rhythm) 정보를 특징정보로 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB(Set-Top Box) 재생영상으로부터 PSNR을 추정하는 방법을 제안하였다. 핵심 아이디어는 VR정보는 근사적으로 2차원 영상프레임을 1차원으로 투영한 정보라 할 수 있기 때문에 수직성분의 화소값들로만 이루어져 있을지라도 화면특성에 관한 상당한 정보를 가지고 있기 때문에 송수신단의 VR정보만을 이용하여 PSNR값을 추정하는 것이 가능하다는 것이다. 모의실험을 통해 VR정보로부터 추정한 PSNR값이 매 프레임 별로 2차원 재생영상으로부터 구한 PSNR을 근사적으로 추정함으로써 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다는 것을 확인하였다. 제안된 방법은 심각한 화면열화가 발생한 시간 위치와 지속시간, 발생횟수 등의 통계정보뿐 아니라 이들을 시각적으로 직접 확인할 수 있으며, 자원이 부족한 STB의 연산부담을 최소화하면서 효율적으로 영상품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
비디오 전송시스템에서 사용자가 시청하는 비디오의 화질을 측정하는 것은 중요한 작업이다. 압축된 비디오 스트림에서는 원본 영상이 없어 PSNR을 구할 수 없기 때문에 비디오 스트림 내 정보의 통계적 특성을 이용한 무참조(no-reference) PSNR 추정기법이 사용된다. 그러나 이 알고리즘은 인터 프레임에서의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있기 때문에 신뢰도가 떨어지며 ML방법을 이용해 이 문제를 개선한 알고리즘이 있지만 복잡도가 증가하여 상용화에는 부적합하다. 본 논문에서는 이전 프레임의 PSNR과 인터 블록의 통계적 특성을 고려한 새로운 알고리즘을 제안하여 복잡도의 증가 없이 인터 프레임에서의 PSNR 추정 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 PSNR 이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬 (VR) 정보를 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB 재생영상으로부터 PSNR 을 추정하는 방법을 제안하였다. VR 로부터 추정한 PSNR 값이 매 프레임 별로 2 차원 재생영상으로부터 구한 PSNR 과 같지는 않으나 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다. 제안된 방법은 감소기준법(RR) 영상품질 측정방법으로 사용될 수 있다. STB 은 단순히 재생영상으로부터 VR 정보만 추출해서 서버로 전송하는 역할만 수행하면 되고, 나머지 연산은 품질관리 서버에서 수행하므로 자원이 부족한 STB 의 부담을 경감하면서도 효율적으로 품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
원격탐사 영상에서 압축을 위한 근최적의 PSNR 값을 찾는 방법을 연구하였다. 예상 웨이블릿쌍은 다양한 영상에서 최적의 결과로 나타났다. 영상처리를 위한 최고의 웨이블릿쌍을 찾는 규칙은 없다. 제시된 알고리즘에 따라 예상 웨이블릿쌍이 다양한 종류의 영상에서 최적의 결과를 나타냈다. 먼저 세 개의 웨이블릿 패밀리에서 PSNR 값의 변화를 분석하였다. 직교 웨이블릿 패밀리에서는 많은 경우에 웨이블릿 필터의 길이가 길수록 높은 PSNR 값을 나타내지만, 그 증가 비율이 점차로 작아졌다. 연산비용의 측면에서 중간 필터길이의 웨이블릿을 제안한다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리에서는 필터의 길이와 PSNR값의 관계를 예측하기는 어려웠다. 다차원 웨이블릿 분석에서는 세 개의 웨이블릿 패밀리가 3단계까지 처리되었다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리는 최대 PSNR 값에서 불규칙한 패턴을 보였지만, 직교 웨이블릿 패밀리는 규칙적 패턴을 나타냈다. 직교 웨이블릿 패밀리는 1단계 결과로부터 근최적의 웨이블릿쌍을 예상할 수 있었다.
본 연구에서는 술자의 주관적인 판단에 의존하고 있는 질환 여부의 판정을 객관적이고 과학적인 방법으로 판정하기 위한 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 간세포암 환자를 추적관찰 한 초음파영상을 MSE(Mean Squared Error : 평균제곱오차)를 구한 후 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)분석을 하였다. 분석한 결과 시간이 지남에 따라 MSE값과 PSNR값이 변화함을 알 수 있었다. 이러한 이유는 간세포암이 진행됨에 따라 초음파 에코의 증가로 초음파영상의 변화에 기인하는 것이다. 본 논문의 결과는 술자의 주관적인 판단에 의하여 행해지고 있는 초음파 검사를 과학적이고 객관적인 판정을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.
영상의 비교는 PSNR을 이용하는 것이 일반적이다. PSNR이 35이상일 경우 육안으로 품질 차이를 구분하기 어렵다고 판단한다. 2006년 Lee 등은 원본 이미지 대신 원본 이미지의 MSB 비트열을 공개함으로써 소유권을 증명할 수 있는 프로토콜을 제안하면서, 두 이미지의 MSB 비트열의 유사도를 측정하기 위한 새로운 함수를 사용하였다. 이때의 유사도는 품질을 측정하기 위한 PSNR과는 그 의미가 조금 다른 측면이 있다. 즉, 원본 이미지로부터 생성된 대상 이미지가 현저히 떨어질 경우, PSNR은 매우 낮은 값을 보이지만 품질이 떨어지더라도 유사도 측면에서 본다면 두 영상의 상관관계는 매우 높게 나와야 할 것이다. 본 논문에서는 Lee 등이 제안한 MSB 비교 함수를 수정한 후, ICOR함수를 제안하였으며, 이 함수를 이용하여 두 이미지의 상관관계 판단에 적용할 수 있는지 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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