본 논문에서는 H.264/AVC의 I-slice의 모든 블록들을 복원하지 않고 블록의 경계 부분만을 복원하여 intra prediction을 고속으로 수행하는 방법을 개발한다 이를 위하여 intra prediction의 참조 화소들로 구성될 수 있는 차이 블록의 경계를 고속으로 복원하는 고속 역 정수 DCT를 개발한다. 고속으로 복원된 차이 경계 화소들과 각 예측 모드에 알맞게 구한 예측 화소들을 더하여 경계 화소들을 update하며, intra prediction에 필요한 참조 화소들로 구성한다. 개발된 기법은 H.264/AVC의 정수 DCT와 호환성을 유지하고, 고화질 영상 부호화시 사용되는 대표적인 HD 시퀀스에 적용 가능함을 실험으로 검증하였다.
본 논문은 영상 프레임간 차분 성분을 이용한 3D-DCT의 부영역 분할에 따르는 압축효과를 고찰하였다. 제안한 알고리즘은 연속되는 9개의 프레임 그룹단위를 이용하여 8개의 차분 성분을 큐빅블록(8${\times}$8${\times}$8) 형태로 나타낸 정보를 3차원 DCT를 취한 후 부대역으로 분할하려 압축하는 방법이다. 프레임간 시${\cdot}$공간의 주파수 성분을 가지고 8개의 차분 프레임을 DCT한 주파수 영역에서 영상 정보는 저주파 영역인 큐빅블록의 모서리 부분에 집중하므로 효율적인 압축데이터를 얻기 위해 시간축 방향의 프레임 성분블록( 8${\times}$8 블록)을 4${\times}$4 부블록으로 나누었다. 여기서, 이 부블록의 가중치를 이용하여 저주파 부분에 대한 가변적 부영역을 적용시켜 압축율을 높였다. 모의실험에서 비교적 단순한 영상과 고주파 성분을 많이 포함하는 복잡한 영상을 이용하여 복원된 영상의 해상도와 압축율로 비교 평가하였다. 그 결과 평균 0.04-0.05bpp의 압축범위에서 각각의 영상에 대하여 평균적으로 34.75dB와 30.36dB의 높은 압축효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠에 정보를 은닉시키기 위해 블록의 인덱스 값을 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 대역확산통신 기반에서 인덱스화된 워터마크를 이용하는 새로운 블라인드 워터마킹 기법이다. 워터마크 삽입은 원 영상을 서브블록으로 분할한 후 각 블록에 인덱스 값을 할당한 후, 삽입하고자하는 워터마크를 블록의 인덱스 값과 매핑시키고, 매핑 된 블록을 DCT로 변환시킨 다음 DCT 공간의 중간 주파 주파수 영역에 PN시퀀스를 삽입한다. 결과적으로 워터마크를 인덱스 값으로 표현하는 기법이다. 워터마크의 추출은 원 영상 없이 PN시퀀스와 워터마크가 삽입된 영상의 상관관계에 의해서 가능하다. 실험결과 워터마크가 삽입된 영상은 시각적으로 손상을 감지하기 어려울 정도로 화질열화는 적었으며, 다양한 신호처리 적인 공격에도 강인성을 보였다.
전처리 필터링은 카메라로부터 들어오는 잡음을 제거하여 부호화 효율을 높여주기 때문에, 전처리 과정의 효과적인 구현은 동영상 압축에서 중요한 연구분야 중의 하나였다 본 논문에 근사화된 일반화 위너 필터링(approximated generalized Wiener filtering)과 이차원 DCT의 분해(factorization)를 바탕으로, 부호화기 내부에서 수행되는 효과적인 전처리 필터링 방법을 제안한다 제안한 전처리 필터링은 원 영상 블록 (original image block)과 움직임 보상된 차 영상 블록(motion-compensated error block)의 DCT계수들에 적절한 값들을 곱하는 것으로 수행된다 전처리 필터링이 동영상 압축기에 깊이 파묻혀 있지만, 전처리 과정으로 인한 연산량의 증가는 전체 부호화 과정에 비해 크지 않으며, 전통적인 블록 부호화 기법의 틀은 그대로 유지한다 간결한 구조와 연산에도 불구하고 제안한 방법은 잡음이 있는 동영상에 대해서 좋은 필터링 및 부호화 성능을 나타낸다.
본 연구에서는 DCT 영역에서 퍼지 측정값을 이용하여 동영상의 전송 대역폭을 조절하는 방법을 제안한다. 이 방법은 비트량 할당을 위한 퍼지 측정값과 최소 왜곡을 초래하는 비트량 축소 방법으로 구성되며, 퍼지 측정값은 코드 길이, 불연속 애매성 및 수변 블록의 모멘텀으로 계산된다. 이러한 측정값은 가중치를 곱하여 계산되며 대역폭 축소의 적절한 정도를 나타내며 이러한 퍼지 애매성을 이용하여 각각의 DCT 블록은 최소 왜곡 방법에 의하여 필터링되어 동영상의 대역폭을 대상 네트워크 환경의 대역폭에 적합하도록 축소한다. 실험에서는 이러한 방법에 의하여 트랜스코딩된 영상의 화질이 시각적 및 양적으로 우월함을 나타내었고, 대역폭이 균일함을 보여준다.
최신 동영상 압축 표준인 H.264는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 1/2 화소 생성 방법을 사용한다. 그러므로 기존의 동영상 압축표준으로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩(transcoding)하기 위해서는 추가적인 보정 작업이 필요하다 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩 할 때 두 표준 간 1/2 화소 값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 1/2 화소 보정 기법에서는 DCT 상태의 참조 프레임을 이용하여 두 표준 간의 차이 값을 구하여 입력으로 들어온 블록의 값에 더하여 보정한다. 픽셀 기반에서 보정하는 기법과 성능을 비교한 결과 제안하는 기법이 화질 면에서 우수하였다.
미래의 무선과 휴대용 계산 응용에서 DCT 대체할 수 있는 가역적인 블록 변환의 구현을 제시하였다. 이것을 binDCT라 불린다. BinDCT에서 정방향과 역방향 변환들은 이진 천이와 더하기 연산으로 구현될 수 있다. 그리고 binDCT는 바람직한 DCT 특징인(고코딩이득, DC손실 없음, 대칭적인 기저함수, 재귀적 구성)을 유지한다. 또한 binDCT는 lifting 특징인(빠른 구현, 가역적인 정수대정수 매핑, 내부 계산)을 유지한다. 따라서 복잡한 DCT 연산을 보다 빠르게 실행할 수 있는 장점을 가진다. 이 논문에서는 DCT와 binDCT의 계산비용과 성능분석을 Shapiro의 EZW을 사용하여 제시하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전, 크기, 이동 (RST: Rotation, Scale, Translation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크의 탐지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화된 영상 (Normalized image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. RST 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 $8\times8$ 블록 DCT (Discrete Cosine Transform)를 채용하고 $8\times8$ 블록 DCT 계수의 공간-주파수 국부화 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과, 제안된 방법이 영상 압축과 기하학적 처리를 포함한 다양한 공격에 강인한 특성을 보였다.
디지털 캠코더에서 이용하는 영상 압축 방식인 DY 부호화 방식은 DCT와 가변장 부호화 방식을 이용한다. DV 방식은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 압축된 비트율이 악 26Mb/s로 높은 편이다. 따라서 스튜디오에서 낮은 복잡도로 영상을 부호화 한 후 VOD 시스템에 이용하기 위하여 MPEG-2로 변환부호화 할 필요가 있다. 이때의 두 압축방식이 DCT를 이용하므로, DCT 영역에서 변환부호화 하면 중간 과정을 줄일 수 있어서 계산상의 복잡도를 줄일 수 있다. DV 방식에서 MPEG-2 인트라로 변환부호화 시에, DV 방식의 4:1:1 색차 포맷을 MPEG-2의 4:2:2 영상 포맷으로 변환할 때 와 2-4-8 DCT 모드에서 8-8 DCT 모드로 변환 시 변환 영역에 있는 데이터에 미리 계산된 행렬을 곱함으로써 병렬처리가 가능하게 하였다. MPEG-2 율제어 시에 서브 블록의 분산을 완전히 DCT 영역에서 계산하였다. 실험을 통하여 제안한 방식들을 검증하였다. MPEG-2 인터 프레임 부호화로 변환 부호화 할 때 DCT 계수를 이용하여 계층적으로 움직임을 추정하였다. 먼저 4개의 서브 블록에 있는 4개의 DC 값으로 하나의 매크로 블록에 대한 움직임을 추정한 다음 각 서브 블록의 저주파수에 해당하는 2×2에 IDCT를 취하여 16 포인트로 구성된 매크로 블록을 만든 후 이에 대한 움직임을 추정하며, 다섯 번째 단계에서 서브 화소에 대한 움직임을 추정함으로써 움직임 추정을 마친다. 탐색영역을 겹치는 방식이 겹치지 않는 방식보다 좋은 PSNR값을 보여 주었다.
본 논문에서는 DCT를 이용한 강인한 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법에서는 $8{\times}8$블록 DCT를 행하였으며, $8{\times}8$블록의 분산, 질감영역 및 평탄영역을 이용하여 워터마크 신호들을 DCT의 직류(DC) 영역에 삽입하였다. DCT를 이용한 디지털 워터마킹 알고리즘에서는 AC 성분보다는 DC성분에서 훨씬 큰 지각 능력을 가지고 있기 때문에 DC 성분에 워터마크를 삽입하면 훨씬 강인해 질 수 있다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션 수행한 결과, 제안 방법이 기존의 워터마킹 방법보다 JPEG 압축율, Scaling 공격에서 매우 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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