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실감 영상을 위한 압축 센싱 기법
Novel Compressed Sensing Techniques for Realistic Image 원문보기

통신위성우주산업연구회논문지 = The Journal of Korea Society of Communication and Sapce Technology, v.9 no.3, 2014년, pp.59 - 63  

이선의 (광운대학교 전파공학과 소속 유비쿼터스 통신 연구실) ,  정국현 (광운대학교 전파공학과 소속 유비쿼터스 통신 연구실) ,  김진영 (광운대학교 전파공학과 소속 유비쿼터스 통신 연구실) ,  박구만 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과)

초록
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본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 압축 센싱(Compressed Sensing) 기술을 적용하여 3D 방송의 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 압축 센싱 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 데이터를 압축 복원하여 정확도를 비교한다. 두 알고리즘의 다양한 이미지 복원을 수행하고 계산시간을 비교한다. 결론적으로 낮은 복잡도를 갖는 3D 방송에 적합한 알고리즘을 판단한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper describes the basic principles of 3D broadcast system and proposes new 3D broadcast technology that reduces the amount of data by applying CS(Compressed Sensing). Differences between Sampling theory and the CS technology concept were described. Recently proposed CS algorithm AMP(Approxima...

주제어

#CS(Compressed Sensing)   #SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit)   #CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)   #RIP(Restricted Isometry Property)  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 앞으로 동영상, 3D 실감 미디어 중심의 통신환경에서 급증하는 트래픽을 수용하기 위하여 3D 방송기술에 압축센싱(Compressed Sensing) 기술을 적용시키는 연구를 진행하였다. 최근 3D 방송 기술을 소개하고 CS 기술의 기초적인 개념을 설명하고 신호 복원 알고리즘의 종류인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit)과 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit) 통하여 이미지 파일을 압축 복원하여 복잡도와 계산 시간을 비교한다.

가설 설정

  • CoSaMP 알고리즘은 먼저 M×N 을 가지는 샘플 행렬 Φ을 가정한다.
  • 그림 3은 sparsity 16의 신호 x0의 측정 백터 B를 곱하여 신호 y를 얻은 것이다. 이 신호 y의 AWGN 채널을 통과한다 가정하고 SS-CoSaMP와 CoSaMP 알고리즘을 이용하여 복원과정을 수행한다. 그림 4는 Measurements를 200회 하는 동안 원 신호 x0와 복원신호 y의 일치하는 정도를 퍼센트로 비교한 그래프이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
압축 센싱은 어떤 기술인가? 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 Sparse signal을 선형관찰 신호로부터 복구하는 기술이다. 기존의 신호처리 기법은 모든 데이터를 Shannon의 이론을 토대로 신호의 최대주파수보다 두배 이상 샘플링을 하면 신호를 완벽하게 복원할 수 있다는 것에 기초한다.
Side-by-Side 방식의 장점은 무엇인가? Side-by-Side 방식은 좌측 카메라에서 촬영한 영상과 우측 카메라가 촬영한 영상을 동일하게 하나의 프레임에 고정시켜 구성하는 방식이다. 이 방식의 장점은 좌측과 우측의 영상을 가로 해상도를 절반으로 줄여 하나의 영상으로 구성하는 기존 DTV 방송과 호환이 가능하다. 일본의 BS11의 3D채널, 영국의 위성채널 BSKYB, 우리나라 위성방송 SkyLife의 Sky3D, CJ 헬로비젼의 3D 시범서비스에서 사용하는 방식이다.
우리나라에서 준비중인 3DTV 실험방송에는 어떤 방식을 추진하고 있는가? 현재 우리나라에서 준비중인 3DTV 실험방송에서는 기존 DTV와 역호환성을 보장하기 위해 3D 콘텐츠의 구성을 두개의 스트림으로 구성하는 dual stream 방식을 추진하고 있다. 지상파 3DTV방송은 기존의 디지털 방송의 6MHz, 19.
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참고문헌 (9)

  1. D. L. Donoho, "Compressed sensing,"IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 4, pp. 1289-1306, Apr. 2006. 

    상세보기 crossref

  2. D. L. Donoho and J. Tanner, "Precise undersampling theorems,"IEEE Signal Process. Mag., vol. 98, no. 6, pp. 913-924, June 2010. 

  3. Guk Jin Yun, Chan Gim, Bong Ho Lee, Won Sik Jung, Hung Sik Yu, "3DTV terrestrial and cable TV services into a standardized," Journal of Electronics and Telecommunications Trends, No. 26 No. 3, pp. 105-110, June 2011. 

  4. Seung Guk Lee, "3D graphics compression technology and Standardization," Journal of Korea Information and Communications Technology Association, No. 144, pp. 45-49, Nov. 2012. 

  5. Zhu Han, Husheng Li and Wotao Yin, Compressive sensing for wireless networks, Cambridge, 2013. 

  6. D. Needell and J. A. Tropp, "CoSaMP: Iterative signal recovery from incomplete and inaccurate samples,"Appl. Comput. Harmon. Anal., vol. 26, no. 3, pp. 301-321, 2009. 

    상세보기 crossref

  7. J. Ma, G. Plonka and M. Y. Hussaini, "Compressive video sampling with approximate message passing decoding," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 22, no. 9, Sept. 2012. 

  8. V. Chandar, D. Shah, and G. W. Wornell, "A simple message-passing algorithm for compressed sensing," in Proc. ISIT, pp. 1968-1972, June 2010. 

  9. M. A. Davenport, D. Needell and M. B. Wakin,"CoSaMP with redundant dictionaries" ASILOMAR, CA, Pacific Grove, Nov. 2012. 

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