VVC (Versatile Video Coding)는 기존 HEVC에 비해 약 2 배 높은 부호화 효율을 목표로 HD / UHD / 8K 및 HDR (High Dynamic Range) 비디오를 지원하기 위하여 개발되어 현재 표준화의 막바지에 이른 새로운 최신 비디오압축 국제표준기술이다. 또한 스크린 컨텐트 부호화, 적응적인 해상도 변경 및 독립적인 서브 픽처와 같은 다양한 기능의 지원도 목표로 한다. 본 논문에서는 VVC의 색차 인트라 예측모드를 위한 효과적인 부호화 방법을 개발하기 위해 색차신호의 인트라부호화 모드를 위한 신호방법을 조사하고, 이중 DM모드 (Derived Mode) 가 사용되는 경우 휘도블록의 각도 (angular) 모드 참조 시 단순화된 방향을 적용하여 색차블록에 적용되는 화면 내 예측모드를 간략화 시킬 수 있는 방식을 제안한다. 이 기술은 시스템의 복잡도는 낮추면서 DM모드의 선택확률을 높여 부호화 효율을 높일 수 있으며, 이때, 블록의 크기까지 고려할 경우, 부호화 효율을 더욱 높일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 다양한 재생환경에 대해 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 처리 기술에 대해서 논의하고, 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 홀로그램의 생성 및 획득 방식에 따라서 해상도 스케일러블 코딩(hologram-based resolutional scalable coding, HRS) 방식과 광원 기반의 SNR 스케일러블 코딩(light source-based SNR scalable coding, LSS) 방식으로 구성된다. HRS는 이미 획득된 홀로그램에 대한 스케일러블 코딩 기법이고, LSS는 홀로그램을 만들기 이전의 광원에 대해 적용이 가능한 코딩 기법이다. $1,024{\times}1,024$ 크기의 홀로그램에 대해서 HRS는 1:1에서 100:1의 압축률을 가지면서 8 단계의 적응적인 서비스가 가능하도록 하였다. LSS는 무손실 압축 기법을 사용하면서 광원 정보의 분리개수에 따른 서비스가 가능하도록 하였다. 제안한 방식을 통해서 다양한 해상도를 갖는 디스플레이, 수신단의 연산 능력, 그리고 네트워크의 대역폭에 따라 적응적으로 홀로그래픽 비디오를 서비스할 수 있다는 것을 보였다.
A wireless image sensor node collecting image data for environmental monitoring or surveillance requires a large amount of energy to transmit the huge amount of video data. Even though solar energy can be used to overcome the energy constraint, since the collected energy is also limited, an efficient energy management scheme for transmitting a large amount of video data is needed. In this paper, we propose a method to reduce the number of blackout nodes and increase the amount of gathered data by selecting an appropriate video coding method according to the energy condition of the node in a solar-powered wireless video sensor network. This scheme allocates the amount of energy that can be used over time in order to seamlessly collect data regardless of night or day, and selects a high compression coding method when the allocated energy is large and a low compression coding when the quota is low. Thereby, it reduces the blackout of the relay node and increases the amount of data obtained at the sink node by allowing the data to be transmitted continuously. Also, if the energy is lower than operating normaly, the frame rate is adjusted to prevent the energy exhaustion of nodes. Simulation results show that the proposed scheme suppresses the energy exhaustion of the relay node and collects more data than other schemes.
움직임 보상을 적용한 시간 영역 필터링(MCTF)을 이용한 화질 보장형의 새로운 동영상 압축 방식을 제안한다. SPECK은 그 자체의 단순한 알고리즘으로 인하여 빠른 동작 속도를 가지면서도 동시에 고주파 성분이 많은 영상의 압축에 탁월한 성능을 보여주는 우수한 웨이블릿 변환 기반의 영상 압축기법이다. 또한 제안한 계층적 구조의 다중 크기 블록 움직임 예측은 비교적 낮은 연산량에도 불구하고 기존의 고정 블록 크기의 움직임 예측기보다 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 이러한 낮은 복잡도의 기술을 MCTF 기반 동영상 압축에 적용하여, 다중 재생률까지 지원이 가능한 동영상 압축 방식을 구현하였으며 H.263 압축방식에 비해 우수한 압축 성능을 보임을 확인하였다.
Jia, Qiong;Lee, M.K.;Dong, Tianyu;Kim, Kyu Tae;Jang, Euee S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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pp.825-828
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2022
In this paper, we propose an efficient image size selection method for video-based point cloud compression. The current MPEG video-based point cloud compression reference encoding process configures a threshold on the size of images while converting point cloud data into images. Because the converted image is compressed and restored by the legacy video codec, the size of the image is one of the main components in influencing the compression efficiency. If the image size can be made smaller than the image size determined by the threshold, compression efficiency can be improved. Here, we studied how to improve the compression efficiency by selecting the best-fit image size generated during video-based point cloud compression. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by 6 percent without loss of coding performance compared to the test model 15.0 version of video-based point cloud encoder.
디지털 홀로그램의 저변이 확대됨에 따라서 3차원 영상의 구성을 위한 스테레오 영상의 압축기술에 대한 국제적인 표준이 3DAV라는 형태로 진행되는 것과 같이 디지털 홀로그램의 압축 기술에 대한 논의도 활발히 이루어질 것으로 보인다. 3DAV의 경우애도 볼 수 있듯이 기존에 존재하는 여러 가지 기술들을 접목하거나 변형한 형태, 혹은 그들의 혼합된 형태로 논의될 가능성이 크다. 또한 디지털 홀로그램의 압축을 위한 전용 시스템을 구성하는 기존의 기술을 배제하고 개발하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 다양한 영상압축 기술들과 디지털 홀로그램과의 상관관계에 대한 방향을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 비디오 및 영상압축 도구들을 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 기술을 제안하고자 한다. Fringe 패턴의 형태로 표현되는 디지털 홀로그램의 생성 원리를 이용하여 비디오 데이터로 가공한 후에 부호화하는 방식을 이용한다. 여기에는 생성된 디지털 홀로그램을 부호화하기 위해 적절한 형태로 변형하는 전처리 과정, 객체 영상의 모든 정보를 포함하는 공간적인 분할, 디지털 홀로그램의 생성원리와 부합되는 주파수 변환기술, 비디오 데이터로 구성하기 위한 스캔방법, 부호화를 위한 주파수 계수의 분류, 그리고 하이브리드 형태의 압축기술 등이 고려되어 하나의 알고리즘을 구성한다. 압축을 위한 부호화 도구에는 정지영상 압축을 위한 JPEG2000을 비롯하여 동영상 압축을 위한 MPEG-2, MPEG-4, 및 H.264와 같은 국제 표준 압축 알고리즘들과 여러 무손실 압축 기술들이 포함된다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 4배에서 8배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다. 따라서 제안한 기술은 디지털 홀로그램의 부호화를 위한 좋은 연구 사례가 될 것으로 사료된다. 체중 부하에 의해서 생역학적인 변화를 일으키지 않고 얼마나 유지 할 수 있는지는 보다 장기적인 추시 관찰이 필요할 것으로 사료된다.이 생식소의 에너지 요구에 반응하여 변하는 것으로 추정된다.60일 후 $625{\pm}19.76{\mu}m$로 성장하였고, 생존율은 23%로 가장 높게 나타나 치패사육시 가장 적정한 수온은 $15^{\circ}C$라 판단되었다.다. 시도는 긍정적으로 평가되어야 한다. 그러므로 앞으로는 제품디자인 뿐만이 아닌 다른 다양한 분야들에게로 그 범위가 확대되어 디자인 문화적 정체성을 확립하는 연구가 뒤따라야 할 것이다.. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용 이후 다른 미디어와 면대면 커뮤니케이션과의 관계 인터넷을 이용한 후 응답자들의 전통적인 미디어(텔레비전, 라디오, 신문, 잡지, 편지,
Over the past 30 years, many efficient 2D video coding techniques have been presented and developed from many research centers for commercialization. However, direct application of these monocular compression schemes is not optimal for stereo video coding. In this paper, we present a new technique for coding stereo video sequences based on Discrete Wavelet Transform (DWT). The proposed technique exploits Zerotree Entropy Coding (ZTE) that makes use of the wavelet block concept to achieve low bit rate stereo video coding. The one of two image streams, called main stream, is independently coded by modified MPEG-4 encoder and the other stream, called auxiliary stream, is coded by predicting from its corresponding image, its previous image or its follow image.
EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation)는 현재 개발 중인 JPEG2000의 기본압축 코덱으로 본 논문에서는 EBCOT를 이용하여 하나의 압축 코덱에서 나온 이미지를 밴드 폭이 상이한 여러채널에 전송할 수 있는 방식에 대해 알아보고 이를 바탕으로 동영상에 적용하여 다채널 영상 전송 시스템을 제안한다. 또한 본 논문에서 사용되는 EBCOT가 JPEG에 쓰이는 RLC와 Huffman Coding 통한 VLC보다 압축 성능이 뛰어나다는 것을 실험적 결과를 통해 알 수 있고 JPEG에 적용할 경우 구조적으로 Paralleling의 증가와도 Error Resilience가 높다는 것을 알 수 있다. 다음으로 MPEG구조에 대해 알아보고 다 채널 영상 전송 시스템을 MPEG으로 구현 할 때의 Rate-Control이 힘든 문제와 원하는 Bit-Rate마다 코덱이 각각 있어야 하는 문제점 을 EBCOT를 적용시켜 해결할 수 있는 방법에 대해 제시한다.
In this paper, we propose an adaptive multiview video coding scheme based on spatiotemporal correlation analyses using hierarchical B picture (AMVC-HBP) for the integrative encoding performances, including high compression efficiency, low complexity, fast random access, and view scalability, by integrating multiple prediction structures. We also propose an in-coding mode-switching algorithm that enables AMVC-HBP to adaptively select a better prediction structure in the encoding process without any additional complexity. Experimental results show that AMVC-HBP outperforms the previous multiview video coding scheme based on H.264/MPEG-4 AVC using the hierarchical B picture (MVC-HBP) on low complexity for 21.5%, on fast random access for about 20%, and on view scalability for 11% to 15% on average. In addition, distinct coding gain can be achieved by AMVC-HBP for dense and fast-moving sequences compared with MVC-HBP.
전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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