Frame rate up-conversion (FRUC) 알고리즘은 동영상의 프레임율을 향상시키는 영상 보간 기술이다. 이는 고화질 디지털 비디오 시스템에서 저프레임율 동영상으로 인한 화면 떨림이나 흐릿한 움직임 등의 문제를 해소하고 시청자에게 보다 자유롭고 매끄러운 시각 경험을 제공한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 FRUC 알고리즘을 이용하여 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 제안 방법은 원시 동영상에서 일부 영상을 제외한 후 압축 및 전송하고, 복호화 과정에서 딥러닝 기반의 보간 방법을 이용하여 제외된 영상을 복원함으로써 고효율로 압축한다. 실험에서는 동영상을 1, 3장 단위로 건너뛰며 부호화한 후 복호된 영상과 FRUC 알고리즘에 의해 복원한 영상으로 압축 성능을 평가했다. 1장 및 3장씩 제외했을 때 실험결과는 평균 81.22%, 27.80% BD-rate 감소를 보였다. 3 장씩 제외하는 것이 1장의 제외에 비해 부호화 효율이 낮은 이유는 FRUC 방법으로 복원한 영상의 PSNR이 낮기 때문이다.
비디오 객체 분할(Video Object Segmentation)은 MPEG-4 부호화의 핵심기술로 실시간 요구사항을 위해 빠르고 정확하여야 한다. 그러나 대부분의 존재하는 알고리즘은 계산량이 많으며 실시간 응용을 위해 적합하지 않다. 또한 이전 MPEG-4 VM(Verification Model) 기본 모델은 MPEG-4 부호화 처리를 위한 기본 알고리즘을 제공하였으나 실시간 요구사항을 위한 카메라 입력 시스템, 실용적인 소프트웨어 개발, 비디오 객체 분할 그리고 압축효율에 많은 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MPEG-4 VM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출알고리즘, 실시간 카메라 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 전처리 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 무손실 압축을 위하여 향상된 CABAC 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 0.264/AVC의 CABAC은 손실 압축을 지원하기 위해 개발되었기 때문에 무손실 압축에서 사용할 경우 압축 성능이 좋지 않다. 실제로 0.264/AVC Advanced 4:4:4 프로파일의 무손실 압축을 위한 엔트로피 부호화에도 기존의 방법을 수정 없이 그대로 사용하고 있기 때문에 엔트로피 측면에서 비효율성을 노출하고 있다. 따라서 0.264/AVC Advanced 4:4:4의 무손실 압축을 위해 잔여 신호의 통계적 특성을 고려한 이진화 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 무손실 부호화와 비교하여 약 3.4%의 비트율을 절약할 수 있었다.
최근 액서스망의 브로드밴드화와 영상기기의 고성능화에 따라 인터넷을 통한 음성, 영상 등의 미디어 정보를 다루는 멀티미디어 서비스가 주목받고 있으며 점차 보급되어 가고 있다. 앞으로 더욱더 영상 기기나 네트워크 환경에 발맞추어 고품질의 영상을 다루고 이용하는 형태가 점점 다양화되고 활용화 되리라 예측된다. 그 중에서도 동영상 부호화 기술 즉, 영상 정보의 압축 부호화 기술은 중심적인 역할을 하는 기술 중의 하나이다. 동영상 부호화 기술은 방대한 정보량을 필요로 하는 영상 신호 중에 포함되어 있는 용장성을 배제하고 적절한 정보량을 디지털 부호로서 효율인 영상 신호를 표현하는 기술로서 발전되어 가고 있다. 따라서 본 연구는 동영상 부호화에서의 모드 선택에 적용하는 코스트 평가 방법을 검토하고 부호화 효율을 최대화하기 위해 방법을 제안 하고자하며 이를 기존 방법과 비교해 우수성을 확인하였다.
This Paper presents the 3D wavelet transformation based video compression system, which possesses the capability of progressive transmission by increasing resolution and increasing rate for multimedia applications. The 3D wavelet packet based video compression system removes the temporal correlation of the input sequences using the motion compensation filter and decomposes the spatio-temporal subband using the spatial wavelet packet transformation. The proposed system allocates the higher bit rate to the low frequency image of the 3D wavelet sequences and improves the 0.49dB PSNR performance of the reconstructed image in comparison with that of H.263. In addition to the limitation on the propagation of the motion compensation error by the 3D wavelet transformation, the proposed system progressively transmits the input sequence according to the resolution and rate scalability.
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.
실시간 부호 매김과 비디오데이터 부호화 변환을 위한 비디오 부호화 방법은 비디오 압축 과정을 가진 통합 부호화 기법을 사용한다. 본 연구에서는 접근이 허용되지 않은 비디오 데이터를 가진 사람이 접근을 하지 못하도록 비디오 데이터 부호화 기법에 대해서 연구 하였다. H.264 엔트로피 코딩에 대한 연구와 H.264 CAVLC 부호화 방법을 이용하여 진보된 비디오 부호화 알고리즘에 대한 연구이다. 특히 보다 더 강한 보안 부호화 프레임을 만들기 위하여 혼합 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 비디오 데이터 암호화 기능과 압축률이 호전됨을 실험을 통하여 알 수 있었다.
최근 MPEG-2와 갇은 비디오 압축기술과 디지털 전송기술의 발전으로 기존의 일정 비트율 (constant bit rate: CBR) 채널을 통하여 디지털 압축된 다수의 비디오 프로그램들이 전송 가능하다. 본 논문은 이러한 환경에서 전송되는 모든 비디오 프로그램들의 전송률의 합은 일정하지만 각 비디오 프로그램에 대해서는 가변 비트율 (variable bit rate: VBR)을 허용함으로써 VBR 압축의 장점을 얻을 수 있는 결합 비디오 부호화 방식을 제시한다. 본 논문은 다음 두 가지 관점에서 기여한다. 첫째, MPEG-2 비디오에 대한 비트율-왜곡 추정 방식을 제안하는데, 이로 인하여 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따른 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 둘째, 제안된 비트율-왜곡 추정 결과를 이용한 효율적이고도 정확한 결합 부호화 방식을 제시하고, 실험을 통하여 성능을 검증한다. 실험 결과 제안된 부호화 방식은 소수의 비디오 프로그램이 결합 부호화되어도 한 프로그램뿐만 아니라 프로그램들간에도 일관된 화질이 유지되고, 동일한 채널대역에 추가적인 프로그램의 전송과 같은 두드러진 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.
ITU-T VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) 를 구성하여 차세대 비디오 코덱 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 대한 표준화를 진행하고 있다. 차세대 비디오 코덱 HEVC는 H.264/AVC 표준보다 높은 압축률을 보이나, 매우 높은 인코더 계산 복잡도를 가지고 있다. HEVC 인코더의 계산 복잡도를 줄이기 위해서 이 논문에서는 고속 예측단위 결정방법을 제안한다. 제안된 고속 예측단위 결정방법은 현재 prediction unit의 양자화 된 0이 아닌 변환계수가 없으면 남은 prediction unit의 부호화를 생략하여 부호화 시간을 줄이는 방법이다. 제안된 방법은 인코더 계산 복잡도를 HM6.0대비 약 50.3%정도 향상시키나 동일한 수준의 코딩 효율을 유지한다.
Vector quantization (VQ) is widely used in many high-quality and high-rate data compression applications such as speech coding, audio coding, image coding and video coding. When the size of a VQ codebook is large, the computational complexity for the full codeword search method is a significant problem for many applications. A number of complexity reduction algorithms have been proposed and investigated using such properties of the codebook as the triangle inequality. This paper proposes a new structured VQ search algorithm that is based on a multi-stage structure for searching for the best codeword. Even using only two stages, a significant complexity reduction can be obtained without any loss of quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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