H.264는 향상된 압축성능과 에러 복구 기술, 네트워크로의 적응력을 포함하고 있는 비디오 압축 표준으로, 실시간 비디오 스트리밍, 디지털 멀티미디어 방송 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 그러나 H.264/AVC는 압축효율은 높아졌지만 기존의 부호화 방식들 보다 훨씬 더 많은 연산 및 메모리 접근을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 복잡도를 줄이면서 실시간적인 보안 영상시스템에 적합한 적응적 인트라(Intra) 고속 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 현재프레임의 매크로블록(macroblock)과 이전프레임의 매크로블록 간 시간적 상관성(interrelationship)을 이용하여 매크로블록의 부호화모드를 저 연산화 및 고속으로 결정할 수 있는 인트라 예측(intra prediction)방법을 제안한다. 실험결과 제안된 방식은 평균 0.04dB이하의 미미한 화질 저하 및 비트량이 약간 증가하였지만, 부호화 처리시간이 상당히 개선되었고, 보안 영상과 같은 주변 배경의 움직임이 적은 영상에서 기존방식들에 비해 더욱 많은 부호화 처리시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
2004년 1080i로 촬영이 가능한 HDV(High Definition Video) 카메라인 HDR-FX1이 등장한 이후, HDV 포맷을 지원하는 다양한 기종의 카메라 및 레코더의 등장으로 HD해상도의 영상 촬영과 녹화가 가능하게 되었다. 현재는 단 한 대만의 컴퓨터로 구성되어있는 비선형 편집 시스템에서 HDV 영상을 캡쳐하고 편집하여 출력까지 가능한 일이 현실이 되어있다. HDV 포맷은 HD와 같은 해상도와 DV(Digital Video) 와 같은 데이터 전송률을 가지고 있는 것이 특징으로 6mm Mini DV Cassette Tape에서도 데이터의 저장이 가능하다. 이것은 HDV 포맷이 Long GOP (Group of pictures) 개념의 압축방식을 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 HDV 포맷에 대한 특징과 편집에서 중요시 되어야 할 부분, 그리고 HDV의 압축 기반인 Long GOP 에 대한 개념을 정리하여 보다 효율적인 HDV 편집이 가능하도록 하였다.
내용기반 비디오 정합은 원본의 클립에서 특징(signature)을 구한 후 복사본의 특징과 비교하여 유사도를 측정한다. 특히 정확한 위치의 프레임을 정합하는 것은 매우 중요하며 원본과 복사본의 프레임율, 잡음, 해상도, 압축형식에 따라 정합 율이 달라질 수 있다. 비디오 특징 중 오디널(ordinal) 특징은 일반적으로 우수한 정합특징을 나타내고 있으나 비디오 특징의 구별 능력을 나타내는 유일성 실험(uniqueness test)과 잡음에 대한 내성을 나타내는 강건성 실험(robustness test)이 중요한 요소로 고려되지 않았다. Hua등은 유일성 실험에서 해상도, 압축형식 등을 고려하였지만 강건성 실험에서 영상에 잡음을 첨가하는 대신 압축 형식이 변환된 영상을 사용하였다. 본 논문에서는 오디널 특정의 유일성 분석과 함께 실질적인 잡음 모텔을 도입하여 오디널 특징의 강건성 실험 방법을 제안하고 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.
최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.
Last Subway video surveillance system consists of a network device that is used. Through the network to transmit video data to digital conversion of analog video via a process server or a PC video to a split-screen in various forms is expressed. In recent years, multi-monitor video cameras from the same pop-up or more, such as history, structure expressed on a variety of video is required by express. The problem with these systems, video compression and transmission of many cameras, and this image data received from the server or PC to take out all the images you want to watch to occur when in order to express all of the images because of the need to decode most of the program per limit of number of channels is positioned. This limited number of channels to have a video that nothing forced, but it is likely to do so in the future performance of the hardware evolves gradually channeled images available number of channels will increase proportionately. However, as the development of hardware required for a single screen video channel will be more gradual capital. The hardware rather than relying solely on the performance of the decoded video data on the screen in order to express a more efficient utilization of shared memory for video surveillance software will provide the operating plan.
패킷헤더의 중복된 필드를 제거하여 헤더의 사이즈를 줄이는 방법을 헤더압축이라고 할 때, 헤더에서 연속된 패킷간 일정 수치만큼씩 고정적으로 증가되는 Dynamic필드를 어떻게 고효율로 압축할 수 있느냐가 헤더압축의 중요한 이슈라고 할 수 있다. RTP프로토콜의 헤더 사이즈를 압축하는 기존의 방법으로 RFC2507, RFC3095 그리고 ROHC와 E-ROHC 등의 기법이 있다. 본 논문에서는 RTP 패킷의 Dynamic필드인 TS필드를 BCB(Basic Compression Bits) 기본 비트로 압축하거나 또는 NCB(Negotiation Compression Bits, BCB + 추가적인 비트) 비트로 압축하는 기존 방법보다 향상된 방법(Enhanced Method)을 제안하였다. 여기에서 제안한 새로운 향상된 헤더압축 기법의 성능을 검증하기 위해, 제안한 방식의 비디오패킷을 대상으로 Visual SLAM을 사용하여 시뮬레이션 하였다.
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.
Kim, Daeil;Hong, Jong-Sun;Jang, Hye-Kyoung;Kim, Young-Ho;Kang, Dae-Seong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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pp.1855-1858
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2003
In this paper, we propose image retrieval method more accurate and efficient than the conventional one. First of ail, we perform a shot detection and key frame extraction from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video stream that is video compression standard such as MPEG[I][2]. We get principal axis applying PCA(Principal Component Analysis) to key frames for obtaining indexing information, and divide a domain. Video retrieval uses indexing information of high dimension. We apply KD-Trees(K Dimensional-Trees)[3] which shows efficient retrieval in data set of high dimension to video retrieval method. The proposed method can represent property of images more efficiently and property of domains more accurately using KD-Trees.
This paper presents adaptive spread-spectrum watermarking scheme on the H.264/AVC video. The H.264/AVC has become popular video coding since it's compression performance has been improved greatly. That is why there is not enough space for embedding watermark using the spread-spectrum method. To overcome this problem, we propose selective block embedding scheme. The blocks which don't contain non-zero DCT (Discrete Cosine Transform) coefficients are selected by value. So we have enough space to embed watermarks. Experimental result shows that proposed scheme improves recovery rates of watermark about 12% and reduces distortion of watermarked video.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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