An image coding technique based on a segmentation, which utilizes a simplified description of regions composing an image, is investigated in this paper. The proposed coding technique consists of 3 stages: segmentation, contour coding. In this paper, emphasis was given to texture coding in order to improve a quality of an image. Split-and-merge method was employed for a segmentation. In the texture coding, a linear predictive coding(LPC), along with approximation technique based on a two-dimensional polynomial function was used to encode texture components. Depending on a size of region and a mean square error between an original and a reconstructed image, appropriate texture coding techniques were determined. A computer simulation on natural images indicates that an acceptable image quality at a compression ratio as high as 15-25 could be obtained. In comparison with a discrete cosine transform coding technique, which is the most typical coding technique in the first-generation coding, the proposed scheme leads to a better quality at compression ratio higher than 15-20.
본 논문은 H.264/AVC가 이전의 비디오 코덱에서 사용하는 8$\times$8 변환이 아닌 4$\times$4 변환을 도입하면서 인트라 및 인터 예측 성능을 높인 반면 공간적 압축도가 낮은 점을 개선하기 위한 다차원 변환 방법을 제안한다. 다차원 변환 방법은 H.264/AVC가 갖는 시간적 예측의 장점과 공간적 압축도를 동시에 충족시킬 수 있는 방법이다. 먼저 실험을 통해 다차원 DCT가 H.264/AVC의 2차원 정수 변환(Integer Transform)보다 에너지 압축율이 높다는 것을 보였다. 다차원 DCT를 위한 정수형 변환과 양자화기를 설계하였으며, H.264에서 사용하는 컨텍스트 기반 적응 가변 길이 코딩 (CAVLC)을 엔트로피 코더로 사용하여 다차원 부호화기를 설계하였다. 다차원 부호화기에는 다차원 변환에 따른 블록 주사 방식과 파라미터 갱신, 다차원 변환 모드 선택 등의 도구가 적용되었다. 실험 결과, 다차원 부호화기는 낮은 비트율에서 H.264/AVC와 유사한 압축 효율을 보였지만, 엔트로피와 0이 아닌 계수를 계산하여 비교한 통계적 성능 비교에서는 높은 성능을 보였다. 따라서, 다차원 부호화에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 기존의 H.264/AVC의 성능을 보완할 수 있는 부호화 알고리즘으로서 발전할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 효율적인 MR 영상의 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수의 절대값으로 유효 계수 트리를 구성하고 에너지가 높은 유효 계수의 정보를 이용하여 프랙탈 영상 압축을 수행한다. MR 영상의 경우 배경 부분을 비롯하여 대부분이 낮은 화소값을 가지므로 유효 계수의 수가 작게 나와 결과적으로 압축율이 높아진다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용하기 때문에 다른 압축 방법에 비해 블록화 현상이 생기지 않고 인간의 시각에 민감한 에지를 잘 복원하는 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법을 MR 영상에 적용하여 성능을 평가한 결과 0.33 [bpp] 이하의 낮은 비트율에서 기존의 JPEG 압축방법보다 복원 화질이 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 최신 압축 기술인 H.264/AVC의 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 1차원 및 2차원 정수 변환을 이용한 적응적 화면내 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부호화될 블록에 대해 예측모드에 따라서 1차원 정수 변환과 2차원 정수 변환을 수행한 후 가장 효과적인 예측모드와 정수 변환 방법이 선택된다. 1차원 정수 변환을 이용한 부호화를 수행할 경우에는 먼저 예측모드에 따라 $4{\times}4$ 블록을 $1{\times}4$ 또는 $4{\times}1$의 서브블록으로 분할하고, 각각의 서브블록에 대해 예측을 수행한다. 이때 서브블록들에 대한 예측 신호는 이전의 재생된 서브블록을 이용하여, 예측 방향으로 가장 가까운 신호를 예측에 사용함으로써, 상관성의 활용을 극대화한다. 각각의 서브블록들은 생성된 예측 신호와의 뺄셈 과정을 통해 잔여신호를 생성하고, 1차원 정수 변환 및 양자화 과정을 통해 양자화된 신호를 생성한다. 양자화된 서브블록들은 다시 분할되기 이전의 $4{\times}4$ 블록 단위로 합쳐지고, 예측모드에 따라 DC에 우선 순위를 둔 스캐닝 패턴을 이용하여 1차원으로 정렬된다. 1차원 정수 변환을 사용하여 생성된 해당 블록의 비트스트림이 기존 2차원 정수 변환을 사용하여 생성한 비트스트림과 부호화 효율 측면에서 비교되어, 최종적으로 부호화될 예측모드와 변환 계수가 선택되어 전송된다. 제안 기술은 실험 결과를 통해 다양한 영상과 비트율에서 H.264/AVC보다 평균적으로 BD-PSNR을 0.34dB 향상 또는 BD-bitrate를 4.03% 감소시킴으로써, 기존의 H.264/AVC 부호화 효율을 크게 개선할 수 있음을 보여준다.
높은 앞축율을 가지는 동영상 압축 방법에 있어, 공간영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 앞축 방법은 복원영상의 블록화 현상이 두드러지는 단점이 있고, 웨이브릿 / 변환 영역에서의 동영상 압축 방법은 에지의 열화가 생기는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 높은 압축률에서도 에지가 선명하고 블록화 현상이 없는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 압축 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 서로 다른 부대역간의 상관성을 이용하여 가변 블록 크기의 움 직임을 추정하고, 움직임 추청에 의하여 효과적으로 부호화되지 않는 웨이브릿 계수들은 저해상도 부대역에서 고해상도 부대역을 계층적으로 추정하는 프레임간 프랙탈 부호화 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 프랙탈과 웨이브릿을 이용한 동영상 부호와 방법도 더 좋은 성능을 나타냄을 보였다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.
MPEG-2로 부호화 된 영상에서 발생하는 전송 오류는 화질의 열화를 가져오고, 시공간적으로 오류를 전파시킨다. 특히 비디오 비트열에서 헤더 정보의 오류는 복호화 과정 전체에 영향을 미치므로 데이터 정보의 오류와 달리 전체 영상에 심각한 화질의 열화를 일으킬 수 있다. 따라서 헤더 정보에서의 오류를 복원하는 것은 데이터 정보에서 오류를 복원하는 것보다 더 중요하다. 본 논문에서는 LSB(least significant bit) 부호화를 이용하여 헤더 정보를 양자화 된 DCT(discrete cosine transform) 계수에 반복적으로 삽입하여 전송함으로써 MPEG-2의 신택스 구조 그대로 유지하면서 헤더 정보의 오류를 복원할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.
ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication standardization sector)와 MPEG(Moving Picture Experts Group)에 의해서 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 추정, 복수참조영상, 1/4화소 움직임 예측/보상, 4×4 정수 DCT(Integer Discrete Cosine Transform), 율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization) 등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264 의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이기도 하다. 따라서, H.254 의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 율-왜곡 최적화를 통한 부호화 모드 결정시 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 추정 및 공간예측 부호화를 효율적으로 생략하여 부호화 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 부호화 효율의 손실이 거의 없으면서도 계산법을 약 4배 향상시킨다.
H.264 비디오 부호화 표준 방식은 널리 사용되고 있지만, 고화질 비디오의 해상도에 비해 상대적으로 작은 크기의 매크로블록을 사용하기 때문에 고화질 비디오를 부호화하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 고화질 비디오 부호화를 위해 기존의 매크로블록의 크기를 확장하고, 확장된 매크로블록을 기반으로 새로운 화면내 부호화 방법을 제안한다. 휘도 신호의 경우, 기존의 인트라 $4{\times}4$ 예측과 인트라 $16{\times}16$ 예측을 각각 인트라 $8{\times}8$ 예측과 인트라 $32{\times32}$ 예측으로 확장한다. 색차 신호의 경우에는, 인트라 ${8\times}8$ 예측을 인트라 $16{\times}16$ 예측으로 확장한다. 또한 매크로블록의 확장으로 기본 부호화 블록의 크기가 $8{\times}8$로 커짐에 따라, $8{\times}8$ 정수 이산 코사인 변환을 사용한다. 이 논문에서 제안한 방법을 사용하여 고화질 비디오를 부호화 할 경우, 기존의 방법에 비해 약 5.32% 정도 비트수가 감소했으며 약 0.23dB 정도 화질이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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