현재 급속히 성장하고 있는 다양한 멀티미디어 응용 분야들은 기존의 MPEG-1 및 MPEG-2에서는 제공할 수 없는 객체 기반의 영상 표현 및 조작 등의 새로운 기능들을 요구하고 있다. 이러한 기능들을 수용하기 위해 표준화가 진행 중인 MPEG-4 비디오는 하나의 영상을 여러개의 객체들로 분할한 뒤 각각의 영상 객체들을 독립적으로 부호화 함으로써 각 객체에 대한 사용자의 용이한 조작을 허용한다. 반면에 MPEG-4 비디오의 복잡하고 융통성 있는 구조는 VLSI 기술을 이용한 전용 하드웨어의 구현을 매우 어렵게 하며, 프로그램이 가능한 범용 DSP로 구현할 경우에도 높은 압축율을 제공하기 위해 요구되는 많은 계산량으로 인해 성능면에서 큰 제약을 받는다. 본 논문에서는 많은 계산량을 요구하는 동시에 융통성 있는 구조를 갖는 MPEG-4 비디오 코덱을 구현하기 위한 방법으로 프로그램이 가능한 고성능 DSP와 많은 계산량이 요구되는 움직임추정 및 보상을 수행하기 위한 전용 칩으로 구성된 하드웨어 아키텍쳐를 제안한다.
동영상 부호화를 위한 새로운 방법으로 DCT 기반의 임베디드 제로트리 부호화와 연속되는 프레임에서의 최적 비트 배분을 위한 기법을 제안한다. 국제 표준화된 기존 부호화 알고리즘의 구조를 충분히 이용하면서 부호화 효율을 개선시키기 위해, 움직임 검출 및 보상과 DCT 복합 영상 부호화 구조 기반의 임베디드 제로트리 부호화 기법을 적용한다. 이를 위해 먼저, DCT 변환 계수를 복호 영상에 미치는 중요도에 따라 트리 구조로 재배치한 후, 임베디드 제로트리 부호화 알고리즘을 수정해서 적용한다. 이때, 주어진 전체 비트율에 대해, 연속되는 각 프레임에 최적의 비트가 배분되도록 해서 최상의 복호 영상을 얻기 위한 최적 비트율 제어기법을 제안한다. 또한, 각 프레임의 비트율 및 부호화 오차를 균일하게 제어해서 각 프레임마다 균일한 품질의 영상이 얻어지도록 한다. 제안 알고리즘의 객관적인 성능을 평가하기 위해 다양한 테스트 영상에 대해, 모의실험 결과를 제시하고, 그 성능의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직이는 객체와 움직이지 않는 객체로 영상을 분리하여 깊이 영상의 시간적 일관성을 보상하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 광류(optical flow) 추정 기법을 이용하여 연속되는 컬러 영상의 움직임 벡터를 추정하고 초기 움직임 객체 영역을 생성한다. 이를 바탕으로 그랩컷(grabcut) 기법을 통해 움직임이 있는 객체와 움직임이 없는 객체 영역을 분리한다. 그리고 움직임이 없는 객체 영역의 깊이 값을 이전 프레임의 깊이 지도와 정합 창 기반 절대평균오차(sum of absolute differences)를 통해 비교하여 일정 임계값보다 클 경우 이전 프레임의 깊이 값으로 현재 프레임의 깊이 값을 대체함으로써 시간적 상관성을 보상한다. 움직임이 있는 객체 영역의 경우 시간 축으로 확장된 결합형 양방향 필터링을 수행하여 시간적 상관성을 보상한다. 제안하는 기법으로 보상된 깊이 지도를 이용하여 가상 시점을 합성할 시 화질 향상 뿐 아니라 최근 표준화가 진행 중인 HEVC에서도 부호화 효율 또한 증가한다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
H.264는 가장 최근에 제정된 동영상 압축 표준으로 다양한 기법 등을 도입하여 기존의 표준들에 비해 동일한 화질을 유지하면서도 높은 압축 효율을 보여준다. 하지만 이러한 기법들은 처리과정이 복잡해, 계산 과정을 간소화시킨 효율적인 기법들이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 새롭게 도입된 기법 중에서 복잡한 처리가 요구되는 인트라 예측의 효율적인 처리를 위한 2단계의 빠른 인트라 예측 방법을 제안한다. 1단계에서는 매크로블록 내 작은 블록들($4{\times}4,\;8{\times}8,\;12{\times}12$ 크기)의 경계 부분의 화소 변화량을 조사하고, 이를 통해서 매크로블록의 평탄 여부를 판단하여 인트라 예측을 위한 블록 크기를 빠르게 선택한다. 2단계에서는 매크로 블록 내부의 대표성을 띄는 화소들을 이용하여 1단계에서 선택된 블록 크기의 여러 모드 중에서 최종 모드를 빠르게 결정한다. 제안한 인트라 예측 기법의 성능측정을 위해 다양한 테스트 동영상으로 화질, 비트율 및 처리시간을 확인한 결과, 관련기법 및 표준과 비교해서 동일한 화질과 비트율을 유지하면서 표준과 비교하여 41.5%, 관련기법과 비교하여 24.7%의 인트라 예측 처리 시간을 감소시켰다.
본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Wyner-Ziv 부호화에서의 시간예측은 원본 영상을 알 수 없는 Wyner-Ziv 복호화기에서 이루어지기 때문에 압축성능 저하를 피할 수 없었다. 이를 해결할 방안으로 Wyner-Ziv 부호화기의 가장 큰 장점인 부호화기의 경량화를 유지하면서도 최소한의 시간예측을 부호화기에서 하기 위하여 제안된 기술이 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술이다. 이 기술은 키 프레임과 부호화 하는 Wyner-Ziv 프레임간의 단순한 차로 만들어진 잔차 신호를 분산비디오 부호화 하는 것이다. 하지만, 화소 영역에서 이잔차 신호 부호화 기술을 적용할 경우 기존의 화소영역 Wyner-Ziv 부호화보다는 성능이 개선되지만, 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 기술과는 유사한 성능에 그쳤다. 이에 변환영역 WZ 잔차 신호 부호화 기술개발의 시도가 있었으나, 기존의 변환영역 WZ 부호화가 사용하는 양자화와의 호환성 문제로 성능 저하가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 고정적인 양자화 행렬과 양자화 레벨을 WZ 프레임의 잔차 신호에 따라 적응적으로 바꿀 수 있는 양자화를 제안한다. 제안 방법은 Wyner-Ziv 프레임만 고려하였을 때, 4개의 영상에서 평균 약 22%의 BDBR 이득과 약 1.2dB의 BDPSNR 이득을 보인다.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 송 수신기의 상대적인 이동으로 인한 도플러 편이가 존재하는 수중 음향 채널 환경에서의 송신 신호 및 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제시한다. 도플러 편이가 존재하는 수중 채널 환경에서 m시퀀스와 같은 도플러 효과에 민감한 탐침 신호를 사용할 경우, 도플러 왜곡에 의한 수신 신호와의 낮은 상관도에 의해 정합 필터 처리만으로는 채널 임펄스 응답 추정에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 음선기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 도플러 편이가 포함되어 있는 송신 신호의 위상을 추정한 후, 이를 수신 신호에 보상함으로써 도플러 편이가 보상된 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제안한다. 해상실험을 통해 측정된 수신 데이터에 대하여 정합 필터만으로는 채널 임펄스 응답 추정이 어려운 반면 제안된 방법을 통한 채널 임펄스 응답 추정 시, 음선 모델에서 예측된 전달경로와 유사한 특성을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 산란 함수를 통해 추정된 도플러를 보상한 송신 신호에 비해 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 복원한 송신 신호가 더 우수한 도플러 보상효과를 나타낸다.
최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.
기존의 영상 부호화 표준들보다 높은 압축 성능을 얻기 위해 부호화 효율 측면에서 우수한 기술들이 가장 최근에 완성된 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에 채택되었다. 가변 블록 단위의 움직임 예측/보상과 다양한 방향성을 통한 화면 내 예측 방법 등의 영상 부호화 기술들의 발달에도 불구하고, 이산 여현 변환은 초기 영상 부호화 표준에서부터 계속적으로 사용되고 있다. 일반적으로 실제 영상 신호가 부호화될 때 생성되는 잔여 신호의 상관 계수 값은 0.5 미만이다. 하지만, 이러한 상관 계수 값의 범위는 이산 여현 변환이 최적의 성능을 나타내는 범위가 아니며, 상관 계수의 범위가 -0.5에서 0.5일 경우 차선의 변환인 이산 정현 변환이 이산 여현 변환과 함께 영상 호화에 사용될 수가 있다. 본 논문에서는 이산 정현 변환과 H.264/AVC에서의 정수 여현 변환 중 최적의 변환을 율-왜곡 최적화 과정을 이용하여 선택적으로 사용하는 선택 변환을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 H.264/AVC의 JM 10.2와 비교하여 상대적으로 높은 비트율에서 최대 0.71 dB의 BD-PSNR 향상을 얻을 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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