한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.221-224
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2001
본 논문은 웨이블렛 기반 영상 잡음제거를 위한 천이 불변 uHMT(universal hidden Markov tree) 추정을 제안한다. 제안된 추정은 영상의 크기와 스케일의 수에 독립적이고 어떤 학습도 필요하지 않는 단지 9개의 고정된 파라메터를 가지며 DWT(Discrete Wavelet Transform)의 천이 불변성 결핍에 의해 발생하는 가시적인 artifacts를 제거한다. 실험 결과, 제안된 추정은 기존의 웨이블렛 기반 잡음제거 방법들 보다 PSNR로 0.5-ldB 개선되었으며 수행 속도 측면에서 Ο(nlog n)를 제공한다.
본 논문에서는 평활화 기법이 적용된 새로운 적응적 변이추정 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 스테레오 영상을 효과적으로 복원하는 방법을 제시하였다. 적응적 변이추정 방식은 기존 방식들에 비해 복원된 영상의 PSNR 이 크게 개선되는 것으로 분석되고 있지만 정합창의 크기가 입력 영상의 특징값에 따라 적응적으로 변하기 때문에 정합창이 겹쳐지거나 할당되지 않는 영역이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 적응력 변이추정 방식에 임계값을 설정하여 경계값을 보존하는 평활화 기법을 적용하여 보다 효율적인 스테레오 영상 복원기법을 제시하였다. 즉, 추정된 인접 변이벡터들 사이의 유사성을 이용하여 인접 변이 벡터들을 평활화해 줌으로써 기존의 적응적 정합창에서 발생했던 잘못된 변이벡터의 보정 뿐만 아니라 경계부분에서는 최적의 경계 보존값을 찾아 복원함으로써 보다 효율적인 예측영상의 복원이 가능하였다. CCETT의 'Man'과 'Claud' 영상을 사용한 실험 결과, 제안된 변이추정 기법에 의해 복원된 영상의 PSNR 기존의 화소기반에 비해 10.89dB, 6.13dB, 적응기반에 비해서는 1.41dB, 0.81dB 각각 개선됨이 분석되었다.
본 논문에서는 동영상 부호화 방식의 움직임 추정을 위한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 움직임 추정을 위해 다중 프레임을 참조하는 H.264 동영상 부호화 방식의 경우, 블록별로 선택된 최적의 참조 프레임들은 일정한 상관관계를 유지하는 특성이 존재한다. 제안 방식은 이러한 통계적 특성을 이용하여, 임의의 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 이용하여 하위 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 실험 결과를 통해 5개의 참조 프레임 사용을 기준으로 제안하는 기법을 사용하였을 때, 움직임 추정에 소요되는 시간은 가용한 모든 참조 프레임에 대해 움직임 추정을 수행하는 방식 대비 평균 60% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율 측면에서 거의 동일한 성능을 유지함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 BME(Bilateral Motion Estimation)보다 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 판단하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되고 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.
본 논문은 정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 기반의 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제한된 1비트 변환 기반의 움직임 예측 알고리즘에서는 정합 오차 기준으로 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)에서 사용되는 SAD (Sum of Absolute Differences) 대신 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 감소시켰다. 이 점을 개선하고자 이 논문에서는 제한된 1비트 변환의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였고 이는 기존의 알고리즘과 비교한 결과 PSNR (Peak Signal to Nosie Ratio) 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.
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.
An intermediate images generation method using multi-resolution based hierarchical block matching disparity map is proposed. This method is composed of a disparity estimation, an occlusion detection and intermediate image synthesis. For the disparity estimation, which is one of the important processes in intermediate image synthesis, we use the multi-resolution based hierarchical block matching algorithm to overcome the imperfect ness of block matching algorithm. The proposed method makes disparity maps more accurate and dense by multi-resolution based hierarchical block matching, and the estimated disparity maps are used to generate intermediate images of stereo images. Generated intermediate images show 0.1∼1.4 ㏈ higher PSNR than the images obtained by block matching algorithm.
본 논문은 H.264/AVC 의 효율적 모드 결정을 위한 율 왜곡 예측 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서 모드 결정은 DCT 계수의 라플라시안 분포 모델링을 적용하여 비트율을 예측함으로서 양자화와 엔트로피 부호화의 과정이 불필요하다. 실험결과, 실제 율-왜곡치와 제안한 방식과의 율-왜곡치가 거의 일치하였고, 기존의 방식보다 0.02 dB의 PSNR 이득을 보였다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.
In this paper, an effective method for reconstruction of stereoscopic image pair through the regularized adaptive disparity estimation is proposed. Although the conventional adaptive disparity window matching can sharply improve the PSNR of a reconstructed stereo image, but there still exist some problems of overlapping between the matching windows and disallocation of the matching windows, because the size of the matching window tend to changes adaptively in accordance with the magnitude of the feature values. In the proposed method, the problems relating to the conventional adaptive disparity estimation scheme can be solved and the predicted stereo image can be more effectively reconstructed by regularizing the extimated disparity vector with the neighboring disparity vectors. From the experimental results, it is found that the proposed algorithm show improvements the PSNR of the reconstructed right image by about 2.36${\sim}$2.76 dB, on average, compared with that of conventional algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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