오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 멀티미디어(이미지 데이터)는 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 여기에 가장 널리 사용되고 있는 JPEG2000는 관심영역(ROI) 기술을 제공한다. ROI의 추출은 사용자에게 우선적으로 보여져야 하기 때문에 빠르게 수행되어야 하고 큰 이미지에서 자동적으로 추출되어야 한다. 이를 위해, 본 연구는 JPEG2000의 코드 블록 내에 있는 에지 분포를 이용하여 ROI의 자동 추출과 우선적 처리에 관한 방법을 제안한다. 먼저 에지 추출을 위한 처리와, 다음으로 에지 정보를 이용해 ROI를 자동적으로 추출한다. 그리고, 추출된 ROI 블록을 이용하여 ROI를 그룹핑 하고, ROI 블록의 마스크를 생성한다. 이후에는 양자화를 하고 우선적 처리를 하는 ROI 코딩을 하고 EBCOT를 실행한다. 제안 방법의 유효성을 보이기 위하여 JPEG2000에서 사용되는 다른 ROI 추출 기법들과 비교하고 ROI 코딩을 하지 않는 기법과 ROI 코딩이 포함된 기법 간의 PSNR을 평가하여 품질을 비교한다.
본 논문은 콘텐츠 소비과정에서 계속 변화하는 사용자의 관심을 사용자의 인터랙션(user interaction) 정보반영을 통해 최적화된 품질의 비디오 콘텐츠를 제공받을 수 있는 비디오 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 인터랙션을 고려한 서비스 시스템은 H.264/AVC Scalable Video Coding(SVC)의 다중 ROI(Region of Interest)를 기반으로 구현하였다. 제안된 시스템에서는 다양한 비디오 품질을 사용하여, 다중 ROI에 대한 선택 과정에서 콘텐츠 소비 주체인 사용자와 비디오 시스템간의 쌍방향 제어 수단을 개발하였다. 게다가 콘텐츠의 다중 ROI 중 유의미적인 ROI에 대한 선택 과정에서 사용자의 인터랙션 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 유효성을 테스트하기 위해 제안된 시스템을 테스트 베드에 구현하여 시스템에 대한 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 묵시적 ROI 코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.
최근 영상 전체를 전송ㆍ복원하기보다는 영상의 일부 특정 영역이나 사용자 위주의 관심영역(ROI)에 대한 우선적 처리 요구가 웹 브라우징, 이미지 데이터베이스, 원격진료 등과 같은 응용 분야에서 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 JPEG2000 Part1에서 사용한 Maxshift 방식을 이용하여 둘 이상의 ROI를 가지는 multiple-ROI 코딩 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식에서처럼 하나의 ROI 뿐만 아니라, multiple ROI를 가지는 영상 전송이 가능함을 보여준다. 또한 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)을 이용한 점진적 전송 방식을 사용하기 때문에 낮은 대역폭에서도 사용자가 원하는 ROI를 non-ROI 보다 좀 더 우수한 품질로 전송ㆍ복원 할 수 있고 효율적인 압축이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 지정한 관심영역 정보를 이용하여 관심영역 마스크를 생성한다. 기존의 관심영역 부호화 방법에서는 모든 픽셀을 순차적으로 스캔하여 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성하는 반면에, 제안한 방법은 관심영역 모양 특징을 기반으로 일부 픽셀만을 스캔하여 코드블록 단위의 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성한다. 그리고 제안한 방법은 성능에 영향을 미치는 패턴 개수, 관심영역 임계값, 배경 임계값 매개변수를 제공한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 동적 관심영역 코딩을 위한 효율적인 관심영역 코드블록 판별 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 관심영역 코드블록 판별 시간을 줄이기 위하여 관심영역 모양의 특징을 고려하여 일부 마스크 정보만으로 관심영역의 포함율을 계산하고, 포함율과 관심영역 임계값에 의해 관심영역 코드블록 유무를 판별한다. 그리고 판별 알고리듬은 관심영역 임계값을 조절함으로서 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 부분을 조절도 할 수 있었다. 제안한 방법의 유효성을 나타내기 위해 기존의 방법들과 비교 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 품질과 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.222-229
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1998
In the circumstances we want to deal with, a transmission channel is limited and a global motion can happen by camera movement, and also there exists a region-of-interest(ROI) which is more important than background. So very low bit rate coding algorithm is required and processing of global motion must be considered. Also ROI must be reconstructed with required quality after decoding because of its importance. But the existing methods such as H.261, H.263 can not reconstruct ROIs with high quality because they do not consider the fact that ROIs are more important than background. So a new coding scheme is proposed that describes a method for encoding image sequences distinguishing bits between ROI and background. Experimental results show that the suggested algorithm performs well especially in the circumstances where background changes and the area of ROI is small enough compared with that of background.
JPEG2000의 ROI 코딩에서, 사용자가 지정한 큰 이미지의 특정 영역은 우선적으로 처리되어야 한다. 왜냐하면, 전체 이미지를 나타내는데 많은 시간이 소모되기 때문이다. 사용자가 개략적인 이미지의 영역을 지정하면, 브라우저는 그 영역을 마스킹하고, 마스킹 정보를 서버로 전송한다. 마스크 정보를 전송받은 서버는 그에 해당하는 코드 블록들을 우선적으로 전송한다. 여기서, 마스크 정보의 빠른 생성이 중요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 48개의 미리 정의된 마스크 패턴을 사용한다. 마스크 패턴은 마스킹된 영역을 빠르게 계산하기 위하여 ROI와 배경의 분포의 모양에 따라 미리 만들어져 있다. 기존의 방법인 ROI와 배경의 모양을 정확하게 나누어 처리하는 방법에 비해 품질은 아주 조금 떨어지지만 처리시간은 월등히 줄어졌음을 본 논문에서는 보인다.
인터넷이 느린 환경이나 이미지가 큰 경우에 서버로부터 이미지를 전부 보는 데는 시간이 걸린다. 이를 위해, 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 방법이 필요하여, JPEG2000에서는 ROI(Region-of-Interest) 코딩으로 제공하고 있다. ROI 코딩은 이미지의 thumbnail을 사용자에게 보내어 개략적인 이미지를 보고 먼저 보고 싶어 하는 영역을 지정하면, 이 영역에 관한 정보가 서버로 전달되어, 서버는 사용자에게 이 영역을 우선적으로 전송한다. 이를 처리하기 위해, 기존의 방법은 사용자가 지정한 영역을 계산할 때, 섬세하게 계산을 함으로써 영역에 관한 마스크 정보 생성 시간을 많이 요구하였는데, 본 연구에서 제안하는 방법은 개략적으로 영역을 계산하고, ROI 마스크의 생성시간을 줄이는 방법을 제안한다. 각 블록에서 ROI와 배경이 섞여 있는 블록이면 적절한 경계선을 찾기 위하여 코드블록의 가장자리를 이진 탐색하여 두 경계지점을 얻고, 두 점 간의 중간에 위치한 코드블록 내의 경계점을 얻기 위하여, 두 점 간의 중간 지점을 이진 탐색한다. 이렇게 얻어진 세 점을 지나는 두 직선의 방정식을 이용해서 개략적인 ROI 코딩을 한다. 제안한 방법은 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 실행 속도 면에서는 현저하게 빠르다는 것을 보인다.
본 논문에서는, 스케일러블 비디오 코딩 (SVC) 에 다중 ROI(Region Of Interest) 를 부호화 및 복호화 할 수 있는 새로운 기능 을 지원하는 방법을 제안한다. 현재의 스케일러블 부호화는 공간, 시간, 화질에 대한 확장성을 가지는 비트스트림을 생성하는 것을 목적으로 하고 있다. ROI 는 영상 내에서 중요한 의미를 가지는 영역을 나타내는데, 네트웍이나 단말의 영상크기의 제약이 발생하는 경우, ROI 만을 전송하여 QoS 가 가능토록 할 수 있다. 본 논문에서는 H.264 의 FMO를 이용하여 SVC 에서 다중 ROI를 정의할 수 있는 syntax와 방법을 제시하고, 실제로 부호화 및 복호화 하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실제 JSVM1.0 에서 구현하였으며 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법에 대한 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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