본 논문에서는 고 전송률에서도 구현이 가능한 엔트로피 제한(entropy constrained) 벡터양자기를 제안하였다. 양자화는 프로덕트 부호책에 기초한 프로덕트 표본 적응 양자기(sample-adaptive product quantizer)를 사용하여 엔트로피 제한 SAPQ(ECSAPQ) 설계 알고리듬을 제안하고 실험을 통하여 성능을 비교해 보았다. 제안한 ECSAPQ는 비슷한 복잡도의 엔트로피 제한 VQ보다 약 0.5dB 정도 성능이 좋음을 알 수 있었다. 또한 스칼라 양자기에 기초한 ECSAPQ는 Shannon의 최저 왜곡 곡선과 1.53dB의 차이를 가지는 ECSQ의 고 전송률에서의 이론 곡선보다 더 낮은 왜곡 곡선을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 표본 적응 프러덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)라 불리는 새로운 기법의 양자기를 불변 길이 출력을 가지며 높은 전송률을 가지는 DPCM(differential pulse coded modulation)에 기초한 영상 데이터 감축에 적용하였다. DPCM의 성능을 개선하기 위해서는 기존의 스칼라 양자기 대신에 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)를 사용해야 하는데, 전송률이 증가함에 따라 일반적인 VQ나 심지어 나무 구조를 가지는 변형된 VQ도 부호화 복잡도나 요구되는 기억 장치의 양으로 인하여 그 구현이 거의 불가능하다. SAPQ는 매우 짧은 적응 주기를 가지는 feed-forward 적응 스칼라 양자기로 일종의 제한적 구조를 가지는 VQ의 일종이다. 따라서, 비록 전송률이 높다고 해도, SAPQ를 사용하면 일반 VQ에서의 부호화 복잡도와 요구되는 기억 장치의 양을 줄이면서 VQ의 성능을 얻을 수 있다. 나아가서 SAPQ가 스칼라 양자기 구조를 가지고 있으므로 DPCM 부호기에서 기존의 스칼라 값을 예측하는 예측기를 그대로 사용하면서 SAPQ는 양자화 역할을 수행할 수 있다. 합성 신호와 실제 영상 데이터에 대하여 실험한 결과 DPCM의 양자화 부분?을 바꾸어서 전송률이 4 b/point 이상에서 2-3 dB 정도의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
In this paper, we propose an adaptive BTC algorithm using the characteristics of the error signals. The BTC algorithm has a avantage that it is low computational complexity, but a disadvantage that it produces the ragged edges in the reconstructed images for th esloping regions beause of coding the input with 2-level signals. Firstly, proposed methods classify the input into low, medium, and high activity blocks based on the variance of th einput. Using 1-level quantizer for low activity block, 2-level for medium, and 4-level for high, it is adaptive methods that reduce bit rates and the inherent quantization noises in the 2-level quantizer. Also, in case of processing high activity block, we propose a new quantization level allocation algorithm using the characteristics of the error signals between the original signals and the reconstructed signals used by 2-level quantizer, in oder that reduce bit rates superior to the conventional 4-level quantizer. Especially, considering the characteristics of input block, we reduce the bit rates without incurrng the visual noises.
어떠한 신호를 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)로 양자화하고, 양자화된 신호, 즉 양자기 출력 인덱스를 잡음이 있는 전송로로 전송하려고 할 때, 전체적인 부호화 시스템의 성능은 사용된 양자화 기법과 전송로 오류에 대한 영향에 의해 좌우된다. 최적의 부호화 시스템 설계를 위해서는 전송로 최적 VQ 같이 소스와 전송로 부호화를 통합하여 최적화시켜야 한다. 설계를 위한 계산량을 줄이는 방법으로 부최적인 접근 방법으로 강인한 VQ (robust VQ: RVQ)가 있다. 양자기는 잡음이 없는 전송로에 최적으로 설계를 하고 양자화 출력인 인덱스 열을 전송로 심볼로 할당 시에, 전체 왜곡이 전송로 잡음에 보다 강인하게 되도록 인덱스 할당 함수를 설계하는 양자기가 RVQ이다. 그런데 최적의 인덱스 할당 함수의 설계도 계산량이 많이 요구된다. 최근에 VQ의 계산량을 줄일 수 있는 표본적응 프러덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 제안되었다. SAPQ는 벡터의 차수를 줄이는 프러덕트 양자기(product quantizer: PQ)와 유사한 구조를 가지지만 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 full-search VQ보다 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 본 논문에서는 이러한 SAPQ를 사용하여 벡터의 차수를 줄임으로 전송로 오류에 강인한 RVQ 설계가 가능함을 SAPQ의 구조적 고찰과 모의실험을 통해서 살펴보았다.
In this paper, an adaptive DPCM scheme is presented for encoding monochrome images with easy hardware implementation at a transmission rate of exactly 1 bit/pel. The system is mainly composed of a compensated mean predictor and an adaptive two-level quantizer with backward estimation. In this system, the predictor is a sort of two-dimensional ARMA predictor in which a moving-average part is added to the conventional mean predictor. The quantizer adapts to the local statistics of its input without overhead information. To reduce annoying granular noise in the reconstructed image, Lee filter is used after reconstruction in the receiver.
벡터 양자화(vector quantizer:VQ)는 낮은 전송률을 가지는 데이터 압축에 효과적인 방법이나, 가장 큰 단점은 부호화 복잡도로 벡터의 차수와 전송률이 증가함에 따라 기하 급수적으로 증가하게 된다. VQ의 부호화 복잡도 문제를 해결하기 위하여 여러 변형된 VQ 기법이 제안되었어도 전송률이 높은 경우에는 높은 부호화 복잡도와 방대한 양의 부호책 및 훈련 열로 인하여 구현이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 특별히 높은 전송률에서, 스칼라 양자기의 구조를 가지며 VQ의 성능을 얻을 수 있는 양자화 기법을 제안하였다. 이 기법은 feed-forward 적응 양자기의 형태를 가지고 있는데, 비교적 짧은 적응 주기를 가지고 있다. 따라서 제안한 양자화 기법을 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)로 부르기로 한다. 그러나 제안된 SAPQ는 m차원의 공간에서 구조적 제한을 가지는 m차원 VQ의 일종으로, 비록 입력 신호가 독립이라고 할지라도 입력 분포에 따라 큰 이득을 얻을 수 있다. 제한한 SAPQ의 성능은 입력 분포에 따라서 Lloyd-Max 양자기에 비하여 약 2∼3dB의 이득을 얻었다.
본 논문은 높은 스펙트럼 효율을 갖는 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 보상하기 위한 QE-MMA (Quantized Error-Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘에서 양자화기의 비트수에 의한 성능을 평가하였다. 적응 등화기의 탭 계수 갱신시 오차 신호가 필요하게 되는데 QE-MMA는 H/W 응용의 편리를 위하여 오차신호의 극성과 유한 비트의 비선형 power-of-two 양자화 성분까지 고려한 correlation multiplier를 이용하게 된다. 이때 양자화기의 비트수에 따라 상이한 적응 등화 성능이 얻어지므로 이들의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하며 이를 위하여 동일 채널에서 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, SER을 적용하였다. 성능 평가 결과 양자화기 비트수가 클수록 정상 상태에서의 모든 성능 지수에서 개선되며 등화 잡음이 감소하였지만, 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도가 늦어짐을 확인하였다.
높은 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태의 부호책을 가지는데, 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 이러한 격자 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)는 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현이 가능하며, 그 출력도 단순하게 엔트로피 부호화가 가능하다. 본 논문에서는 SAPQ에 기초한 엔트로피 부호화 방법을 제안하고, 무기억성(memoryless) 가우시언 분포에 대하여 여러 제안한 격자 VQ를 구현하고 양자화 에러 곡선을 엔트로피에 대하여 구하여 그 성능을 비교하였다. 실험을 통하여 전송률이 증가하면서 균등 분포에 이론적으로 얻는 이득과 비슷한 이득을 무기억성 가우시언 분포에서도 SAPQ의 출력을 엔트로피 부호화함으로 얻을 수 있음을 확인하였다.
Efficient quantization methods of the line spectrum pairs (LSP) which have good performances, low complexity and memory are proposed. The adaptive quantization range method utilizing the ordering property of LSP parameters is used in a scalar quantizer and a vector-scalar hybrid quantizer. As the maximum quantization range of each LSP parameter is varied adaptively on the quantized value of the previous order's LSP parameter, efficient quantization methods can be obtained. The proposed scalar quantization algorithm needs 31 bits/frame, which is 3 bits less per frame than in the conventional scalar quantization method with interframe prediction to maintain the transparent quality of speech. The improved vector-scalar quantizer achieves an average spectral distortion of 1 dB using 26 bits/frame. The performances of proposed quantization methods are also evaluated in the transmission errors.
본 논문은 시분산 채널에서 발생되는 비선형 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화알고리즘에서 양자화 비트수와 stepsize에 의한 성능 평가에 관한 것이다. QE-MMA는 송신 신호 고차 통계치와 오차신호 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신 시 필요한 승산과 가산을 천이와 가산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 제안되었다. 그러나 QE-MMA에서 오차의 부호를 얻기 위한 오차 신호의 발생 시 stepsize와 양자화기 비트수에 의해 적응 등화 성능이 상이하게 되며, 이를 시뮬레이션으로 확인하였다. 시뮬레이션 결과 QE-MMA 적응 알고리즘의 성능에서 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도는 stepsize에 의해 결정되며 정상 상태 이후의 잔여량은 양자화 비트수에 의해 결정됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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