[논문]JPEG2000의 하드웨어 구현을 통한 최적 DWT 레벨의 정지영상 화질개선

이철; 유재정; 이정석

doi:10.13067/jkiecs.2018.13.6.1343

JPEG2000의 하드웨어 구현을 통한 최적 DWT 레벨의 정지영상 화질개선
Still Image Improvement of Adaptative DWT(Discrete wavelet transform) Decomposition Level Through the Implementation of JPEG2000 Hardware 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.6, 2018년, pp.1343 - 1352

이철 (인하공업전문대학 메카트로닉스과) , 유재정 (고려대학교 기술경영대학원 국방기술학과) , 이정석 (인하공업전문대학 메카트로닉스과)

초록
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본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper is designed for hardware to be applied to JPEG2000 standard in the fields of digital photography, remote sensing, aerial remote telemetry, medical imaging, high resolution, and high compression telemetry applications. The software implementation of the JPEG2000 standard for image compression has disadvantages that the processing speed is very slow compared to the conventional JPEG, also the degradation occurs when the DWT level of the JPEG2000 standard is improved. In order to solve this problem, we designed and applied JPEG2000 compression/decompressor. In this paper, the hardware of the JPEG 2000 compression/storage device shows optimal compression speed, faster processing speed, and the image quality for still images by changing the optimal DWT level.

주제어

표/그림 (14)

그림 그림 1. JPEG2000의 엔코딩 블록도 Fig. 1 Encoding block diagram of JPEG2000
그림 그림 2. 2차원 영상의 웨이브렛 n레벨 분해 Fig. 2 Wavelet n-level Decomposition of Two-dimensional Images
그림 그림 3. 3-레벨 분해 Lena영상과 3-레벨 분해도 Fig. 3 Three-level decomposition Lena image and 3-level decomposition
그림 그림 4. EBCOT Tire1 블록도 Fig. 4 EBCOT Tire1 block diagram
그림 그림 5. 영상 데이터 처리 과정 Fig. 5 Image data processing
그림 그림 6. JPEG2000 압축⋅부호화 시스템 블록도 Fig. 6 JPEG2000 compression and coding system block diagram
그림 그림 7. JPEG2000 압축 카드 (PMC) 보드 Fig. 7 JPEG2000 Compression Card (PMC) Board
표 표 1. 실험 설정 환경 Table 1. Experiment setting Environment
표 표 2. JPEG2000 변수 설정 Table 2. JPEG2000 Setting Parameter
그림 그림 9. 3 레벨 과 5 레벨 PSNR 비교 Fig. 9 Comparing 3-level and 5-level PSNR
그림 그림 10. 원영상 Fig. 10 Original Image
그림 그림 11. 5 level (×4) 영상 Fig. 11 5 level (× 4) video
그림 그림 12. 3 level (×4) 영상 Fig. 12 3 level (× 4) video
표 표 3. 결과 데이터 Table 3. Result Data

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 영상 전체에 포함된 잡음으로 인한 영상품질의 저하는 정확한 지형 판단을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 영상저하를 발생시키는 잡음 성분을 미분 마스크와 중앙절대 편차(MAD : Median Absolute Deviation)를 이용하여 영상품질 개선을 얻었다. 일반적인 웨이블렛 영상 처리에서는 신호에 포함된 잡음을 추정하여 그 크기를 계산하고, 이에 비례한 문턱값을 설정하는 것이다.
본 논문에서는 기존의 이산 웨이브렛 변환 (Discrete wavelet transform)을 소프트웨어로 처리한 것을 하드웨어 개발로 처리하였으며, 영상압축처리는 개발한 JPEG2000 압축/저장기로 연산량과 압축율 변화 등의 요소(Factor)를 고려하여 적절한 이산 웨이브 렛 레벨 변화시켜서 영상품질을 향상시켰다. JPEG2000 압축/저장기는 영상의 압축과 부호화와 복원 복호화의 처리 지연시간을 보상하였으며, 특히 지연시간으로 인하여 적용이 곤란했던 이산 웨이브렛 변환 레벨의 증가를 통하여 압축율과 연산량 처리시 간을 향상시켜서 화면의 품질 개선을 보였다.

가설 설정

압축기회로카드의 JPEG2000의 파라미터 설정은 표 1, 2와 같이 설정하였으며, Wavelet Transform Level 3과 5의 경우로 Quantization Step Size는 자동설정하였다. 실험 환경은 그림 7의 압축ㆍ부호화 저장 카드를 PC에 장착하고 Window용 Test Program을 작성하여 진행하였다.

제안 방법

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장은 본문으로 JPEG2000의 기본동작과 DWT의 레벨 분해동작을 변화시켜 영상변화를 구현하였고, 3장에서는 구현된 JPEG2000 압축/저장 하드웨어의 설계하였고, 실험환경을 구현하였다. 그리고 4장은 실험 결과를 실험 데이터를 통해 분석 해석을 수행하였다.
JPEG2000 압축 영상 소스 처리의 해상도는 1024 x 1024 정지 영상 단일 컷을 JPEG2000 하드웨어 엔진 ADV212 에서 단일 처리한다. ADV212 2개를 카드 내에 구성하여 EO(: Electro optic) 영상 / IR(Infrared) 영상을 각각 독립하여 동시 처리한다.
JPEG2000 압축 기능을 구현하는 PowerPC CPU를 적용하여 Embedded Board를 설계 제작 하였다. 또한 하드웨어는 Add In PMC Card (PMC – PCI Mezzanine card)로 장착이 가능한 기능을 갖고 있다.
JPEG2000 압축/저장 카드의 실험환경은 촬영 영상 데이터를 압축 전송 처리하는 회로 카드를 통하여 JPEG2000 표준 조건의 압축·부호화를 처리하는 과정으로 설정하였다.
또한 하드웨어는 Add In PMC Card (PMC – PCI Mezzanine card)로 장착이 가능한 기능을 갖고 있다. JPEG2000 압축을 위한 주제어 기능을 상기의 보드에서 담당하고, Vxworks 실시간 운영체제에서 구동되도록 프로그램을 작성 구현하였다.
JPEG2000의 구현을 통한 실험 결과 데이터는 표 3과 같이 결과 데이터 볼 수 있는 것처럼 DWT 레벨변경을 통해 정지영상의 복원 화면의 품질을 비교 분석하였다. DWT 레벨의 비교는 기본 레벨인 3레벨과 본 논문에서 제안한 5레벨을 대상으로 진행 5레벨에서 화면의 품질을 표현하는 PSNR과 압축율이 개선됨을 보였다.
그러나 JPEG2000은 소프트웨어로 구현 했을 때에 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 항공원격영상촬영에 응용 가능한 JPEG2000을 하드웨어로 이용하여 보다 빠른 연산속도와 더 나은 압축률과 화질개선을 하고자 하며, 또한 JPEG2000 압축[2-4] 기술의 가장 핵심이 되는 DWT(: Discrete Wavelet Transform)의 다중해상도분해와 대역분할[1], [5-6]을 이용하여 압축 영상을 처리하였고, 자체 제작 구현한 JPEG2000 하드웨어 실험을 통해 최적 레벨을 분석 결정 하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
영상압축기에서 켄텍스트 추출 구현을 위해 DWT의 계수 값들이 양자화된 영상 이미지를 각각의 부대역 별 코드블록으로 분활하고 코드블록 내의 데이터를 비트플랜(Bit plane)코딩하여 여러 개의 비트면으로 분리 각 비트플랜의 중요도와 인접한 비트들간의 관계를 고려하여 3가지 패스인 Signification propagation pass, Magnitude refinement pass, Clean up pass그룹으로 나누게 되며 4가지의 ZC(Zero coding), SC(Sign coding), RLC(: Run-length coding), MR(: Magnitude refinement)코딩방법으로 19개의 켄텍스트 중 현 샘플에 해당하는 켄텍스트 (CX)와 Decision(D)을 추출하게 된다.
JPEG2000은 전체 영상을 타일(Tile)화한 후, 각각의 타일을 이산 웨이브렛 변환 후에 양자화를 진행한다. 웨이브렛 계수로 구성된 양자화된 서브밴드 값들을 주어진 크기의 코드블록(Code block)으로 나눈 후 각각의 코드블록에 대해서 독립적으로 이진 산술 부호화를 수행한다.
전기광학(Electro optic) 영상 데이터 처리기는 EO 카메라에서 촬영한 영상을 영상 처리 및 획득을 수행하고, 이 영상은 압축저장기에서 영상 처리되고 적외선 카메라에서 촬영한 영상은 획득을 통한 IR 영상처리기를 통해 영상을 압축⋅부호화 및 저장을 수행 한다.
JPEG2000 압축 하드웨어는 PMC, PCI/I/F, CPLD 와 JPEG2000 하드웨어 엔진 ADV212로 구성하였다. 주제어 보드인 PowerPC Embedded Board는 JPEG2000 압축 카드를 제어하기 위해 PCI 인터페이스를 적용하였고, 주제어 보드의 PCI 인터페이스 기능은 그림 6, 7과 같이 PMC 연결 커넥터를 통해 PCI 32bit 데이터버스로 송수신하고, PCI Bridge 디바이스는 PCI9056을 통해 하드웨어 JPEG2000 엔진 디바이스에서 데이터 송수신 하도록 구성하였다. 또한 PCI Bridge 디바이스는 주제어 보드에서 제공하는 데이터를 통신 인터페이스의 표준 인터페이스이며, PCI 방식을 통해 전달되는 데이터를 JPEG2000 하드웨어가 구성된 압축 카드 내부의 데이터 경로인 Local Bus의 Data Bridge 역할을 한다.

대상 데이터

JPEG2000 압축 하드웨어는 PMC, PCI/I/F, CPLD 와 JPEG2000 하드웨어 엔진 ADV212로 구성하였다. 주제어 보드인 PowerPC Embedded Board는 JPEG2000 압축 카드를 제어하기 위해 PCI 인터페이스를 적용하였고, 주제어 보드의 PCI 인터페이스 기능은 그림 6, 7과 같이 PMC 연결 커넥터를 통해 PCI 32bit 데이터버스로 송수신하고, PCI Bridge 디바이스는 PCI9056을 통해 하드웨어 JPEG2000 엔진 디바이스에서 데이터 송수신 하도록 구성하였다.
JPEG2000의 압축카드의 주 기능은 전용 하드웨어 엔진이 내장된 ADV212를 사용하여 설계하였다. JPEG2000 하드웨어 엔진은 주제어보드의 명령을 PCI Bridge를 통해 전달 받으며 CPLD 디바이스에서 하드웨어 엔진 칩셋을 제어하기 위한 Logic을 구현하여 Data Access 동기화, 실시간 제어 기능을 수행한다.
그림 10는 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위한 테스트영상으로 256 x 256 크기의 Lena 영상이다. 원 영상 그림 10.
압축기회로카드의 JPEG2000의 파라미터 설정은 표 1, 2와 같이 설정하였으며, Wavelet Transform Level 3과 5의 경우로 Quantization Step Size는 자동설정하였다. 실험 환경은 그림 7의 압축ㆍ부호화 저장 카드를 PC에 장착하고 Window용 Test Program을 작성하여 진행하였다.

성능/효과

JPEG2000의 구현을 통한 실험 결과 데이터는 표 3과 같이 결과 데이터 볼 수 있는 것처럼 DWT 레벨변경을 통해 정지영상의 복원 화면의 품질을 비교 분석하였다. DWT 레벨의 비교는 기본 레벨인 3레벨과 본 논문에서 제안한 5레벨을 대상으로 진행 5레벨에서 화면의 품질을 표현하는 PSNR과 압축율이 개선됨을 보였다. 원래 영상의 압축율이 x20의 환경에서는 영상의 품질개선이 없는 것으로 보아 x10 이하 압축에서 유용한 알고리즘임을 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 기존의 이산 웨이브렛 변환 (Discrete wavelet transform)을 소프트웨어로 처리한 것을 하드웨어 개발로 처리하였으며, 영상압축처리는 개발한 JPEG2000 압축/저장기로 연산량과 압축율 변화 등의 요소(Factor)를 고려하여 적절한 이산 웨이브 렛 레벨 변화시켜서 영상품질을 향상시켰다. JPEG2000 압축/저장기는 영상의 압축과 부호화와 복원 복호화의 처리 지연시간을 보상하였으며, 특히 지연시간으로 인하여 적용이 곤란했던 이산 웨이브렛 변환 레벨의 증가를 통하여 압축율과 연산량 처리시 간을 향상시켜서 화면의 품질 개선을 보였다. 그리고 영상 품질 개선은 특수 적용 분야인 원격 항공 촬영에서 보다 개선된 영상을 얻기 위한 목표로 진행되었으며, 일반 영상 실험을 통하여 x10 이하 압축에서 활용성이 입증 되었으며 의학 분야의 고품질 영상촬영에도 적용 가능 할 것으로 기대된다.

후속연구

JPEG2000 압축/저장기는 영상의 압축과 부호화와 복원 복호화의 처리 지연시간을 보상하였으며, 특히 지연시간으로 인하여 적용이 곤란했던 이산 웨이브렛 변환 레벨의 증가를 통하여 압축율과 연산량 처리시 간을 향상시켜서 화면의 품질 개선을 보였다. 그리고 영상 품질 개선은 특수 적용 분야인 원격 항공 촬영에서 보다 개선된 영상을 얻기 위한 목표로 진행되었으며, 일반 영상 실험을 통하여 x10 이하 압축에서 활용성이 입증 되었으며 의학 분야의 고품질 영상촬영에도 적용 가능 할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	JPEG2000은 어떤 단점이 있는가?	JPEG2000은 기존의 JPEG보다 좋은 영상 화질을 유지하면서 보다 나은 압축률을 제공함과 동시에 낮은 비트율에서도 향상된 압축률을 보여주고 있으며, 또한 단일시스템에서는 손실 및 무손실 부호화, 비트 에러에 대항 강건함, 점진적 전송등 많은 기술들을 제공하고 있다. 그러나 JPEG2000은 소프트웨어로 구현 했을 때에 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 항공원격영상촬영에 응용 가능한 JPEG2000을 하드웨어로 이용하여 보다 빠른 연산속도와 더 나은 압축률과 화질개선을 하고자 하며, 또한 JPEG2000 압축[2-4] 기술의 가장 핵심이 되는 DWT(: Discrete Wavelet Transform)의 다중해상도분해와 대역분할[1], [5-6]을 이용하여 압축 영상을 처리하였고, 자체 제작 구현한 JPEG2000 하드웨어 실험을 통해 최적 레벨을 분석 결정 하였다.
	SAR영상은 어떤 장점이 있는가?	이러한 지형적 구조를 판단하는 대표적 영상이 SAR영상이다[1]. SAR영상은 기상현상에 영향을 받지 않을 뿐만 아니라 영상취득의 특성상의 이유로 지표면의 구조를 파악하는데 매우 탁월하다. 그러나 영상 전체에 포함된 잡음으로 인한 영상품질의 저하는 정확한 지형 판단을 어렵게 한다.
	DWT는 어떤 문제점을 해결하기 위해 연구되기 시작되었는가?	국소 푸리에 변환은 주파수 영역과는 독립적인 창함수(Window function)를 기존의 푸리에 변환에 가중 함수로 붙여 사용하므로 분석영역이 시간-주파수에 대해 항상 일정하다. 따라서 시간 변화에 따라 확률적 특성이 변하는 비정상 신호(Non stationary signals)를 효율적으로 분석 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 DWT(Discrete wavelet transform)는 DCT(: Discrete Cosine Transform)보다 늦은 1970년대 말부터 본격적인 연구가 시작되었다.

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X. Li, S. Cho, and S. Kim, "3D Object Encryption Employed Chaotic Sequence in Integral Imaging," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 2, 2018, pp. 411-418.

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표제어: PCR

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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