[논문]DCT 기반 영상의 시각 적응적 양자화 방법에 관한 연구

김정현; 박성찬; 천승환; 이귀상

DCT 기반 영상의 시각 적응적 양자화 방법에 관한 연구
Visually-Adaptive Quantization method Based on Block DCT 원문보기

김정현 (전남대학교 전산학과) , 박성찬 (전남대학교 전산학과) , 천승환 (전남대학교 전산학과) , 이귀상 (전남대학교 전산학과)

본 논문에서는 인간의 시각 특성을 고려한 시각 적응적 DCT 영상 압축 방법이 제안되었다. 인간의 시각 체계의 특성 중 복잡한 영사이나 대비효과(contrast)가 큰 부분에서는 압축과정에서 발생한 왜곡이 쉽게 눈에 인지되지 않는 특성을 갖는 공간적 마스킹(spatial masking)을 이용하여 영상의 질을 어느정도 유지하면서 적응적 압축 방법에 의해 압축율을 보다 높이는 방법을 제시하였다. DCT 변환 블록에서 경계영역 정보를 많이 포함하는 부분을 추출한 후 이 영역은 다른 영역에 비해 복잡도가 더 높고 경계성분의 대비효과가 더 크기 때문에 이 영역의 분산을 취해 이 값에 따라 적응적으로 양자화한다. 실험결과, 제안된 영상 압축 알고리즘은 기존의 시각 적응적 압축 방법보다 좋은 성능을 보이며 특히 고주파 성분을 많이 가진 복잡한 영상에 대하여 높은 압축률을 보였다.

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문제 정의

본 논문에서는 블록 단위의 변환 압축 방법으로 영상을 압축하는데 있어서 영상 전체를 일률적인 방법으로 압축하지 않고 압축 과정에서 손실이 더 발생하더라도 시각적으로 크게 영향을 받지 않은 부분과 그렇지 않은 부분으로 구분하여 적응적으로 양자화하는 방법에 대해서 제안하였다. 이 시각 적응적 압축 방법을 다양한 영상에 대해서 실험한 결과 영상의 질과 압축율을 동시에 높일 수 있는 방법임을 확인하였고, 이미지 전체를 일롤 적으로 압축하는 방식보다 개선된 압축 방법이라고 할 수 있다,
본 논문에서는 인간의 시각 체계의 특성 중에서 영상이 매우 복잡한 내응을 담고 있거나 대비 효과가 큰 부분에서는 압축과정에서 발생한 왜곡이 쉽게 눈에 인지되지 않는 특성인 공간적 마스킹 (spatial masking) [3] [4] [6]을 이용하여 DCT 경계 영역 정보에 따른 시각 적웅적 양자화 방법을 제안한다. 2장에서는 관련 연구를 간단히 살펴보고 3장에서는 제안 알고리즘에 관한 설명과 4장에서는 제안한 방법의 실험 결과와 결론올 맺는다.

제안 방법

그리고 본 논문에서는 칼라 성분인 Cb, (、성분들은 수평 및 수직 방향에 대해서 각각 2 :1 로 subsampling 하여, 전 체적으로는 1/4 정도의 공간 해상도로 낮추어 압축하였다, 따라서 이미 subsam이ing 되어 있는 칼라 성분에 대해서 다시 고 손실의 양자화 과정을 적용할 경우에는 영상에 대한 왜곡이 너무 심하게 되므로 본 논문에서는 칼라 성분에 대해서는 표준안 그대로 양자화하여 압축하고 대상을 Y 성분만으로 한정하였다.
실험은 ChenDCT 를 이용하였으며 비교 방법들은 기존의 표준방식과 관련 연구에서 설명했던 휘도 마스킹 방법 그리고 블록 추출 방법을 함께 살험하여 다음 세 가지 척도로 비교하여 보았다. 실험 영상은 352x240 사이즈의 tennis, bike, flower 영상이고 각각 50프레임씩 압축하였다.
압축과정에서 압축 영상의 질을 조절할 수 있는 부분이 양자화 과정에 이용되는 양자화 테이블이므로 관심 부분과 나머지 부분에 다른 손실 특성올 가지는 양자화 테이블을 적용함으로써 서로 다른 질의 압축 영상을 얻을 수 었다.
8×8블록 단위로 DCT 변환된 결과에서 그림 1의 B 영역에 포함된 값들의 분산을 구한 후 이 값에 따라 적절한 양자화 값(QF)를 결정한다. 이때 구분 기준이 되는 값들은 영상의 복잡도와 경계의 대비에 따른 분산의 분포를 분석하여 실험 후 결정하였다. 다음 표는 각각 다른 복잡도의 영상과 그에 따른 분산 값이다.
영상의 질 올 측정하는데 큰 영향을 주는 공간적 마스킹 (spatial masking)은 영상이 매우 복잡한 내용을 담고 있거나 대비 효과가 큰 부분에서는 압축과정에서 발생한 왜곡이 쉽게 눈에 인지되지 않는 특성을 가진다. 이러한 인간 시각체계의 특성을 이용하기 위해 각 블록에서 윤곽선 정보가 포함된 B 영역에 속한 블록들의 분산을 구한다. 분산

대상 데이터

실험은 ChenDCT 를 이용하였으며 비교 방법들은 기존의 표준방식과 관련 연구에서 설명했던 휘도 마스킹 방법 그리고 블록 추출 방법을 함께 살험하여 다음 세 가지 척도로 비교하여 보았다. 실험 영상은 352x240 사이즈의 tennis, bike, flower 영상이고 각각 50프레임씩 압축하였다.

성능/효과

분산 값에 따라 각 블록에 대한 양자화 값이 결정되면 그 블록 내에서 다시 더 세분화 되어 양자화가 수행되는데 A 영역에 속한 성분들은 블록 전체의 주요 정보와 에너지가 집중되어 있기 때문에 이 영역의 손실을 더 작게 하기 위해 양자화 값을 조정하고 B 영역은 처음에 결정된 값을 그대로 사용하고。영역에 속한 성분들은 A, B 영역에 비해 정보의 중요도가 덜 하므로 손실 올 좀 더 많이 하여 양자화한다. 결국 두 번의 양자화 사이즈 결정과 정올 거치면서 시가적으로 덜 민감한 부분은 손실 올 많게 하고 중요 정보가 포함된 부분은 손실을 적도록 양자화함으로써 기존의 다른 시각 적웅적 압축 방법들보다 향상된 화질과 압 축률 올 얻을 수 있었다.
실험 결과에서 알 수 있듯이 PSNR이나 MSE의 수치의 변화에도 불구하고 실제 영상을 육안으로 확인했을 때는 거의 차이가 없었다. 기존의 왜곡량 측정 방법은 사람이 느끼는 정도의 영상의 질을 정확하게 반영하지 못한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 블록 단위의 변환 압축 방법으로 영상을 압축하는데 있어서 영상 전체를 일률적인 방법으로 압축하지 않고 압축 과정에서 손실이 더 발생하더라도 시각적으로 크게 영향을 받지 않은 부분과 그렇지 않은 부분으로 구분하여 적응적으로 양자화하는 방법에 대해서 제안하였다. 이 시각 적응적 압축 방법을 다양한 영상에 대해서 실험한 결과 영상의 질과 압축율을 동시에 높일 수 있는 방법임을 확인하였고, 이미지 전체를 일롤 적으로 압축하는 방식보다 개선된 압축 방법이라고 할 수 있다,
그림 3과 4는 각각 PSNR과 평균 MSE를 비교한 그래프이다. 제안 방법이 표준 방식과 약간의 차이가 있지만 휘도 마스킹 방법이나 블록 주출방법보다는 좋은 결과임을 알 수 있다. 그림 5는 file size를 비교한 것인데 블록 추출방식보다 약간 압축율이 떨어지지만 화질에 비하면 제안 방법의 압축율이 가장 좋다고 볼 수 있다.
제안된 방법으로 압축된 이미지는 육안으로 보아서 원래의 표준 방시으로 압축된 것과 거의 차이가 없었고 압축 효율은 더 높았다. 특허 이 방법을 적용하여 압축율에서의 이득을 많이 볼 수 있는 영상은 전체적으로 영상의 내용에 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상이라는 것을 알 수 있었다.
제안된 방법으로 압축된 이미지는 육안으로 보아서 원래의 표준 방시으로 압축된 것과 거의 차이가 없었고 압축 효율은 더 높았다. 특허 이 방법을 적용하여 압축율에서의 이득을 많이 볼 수 있는 영상은 전체적으로 영상의 내용에 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상이라는 것을 알 수 있었다. 고주파 성분이 골고루 많이 포함된 flower 영상에서 압축 효율이 상대적으로 많이 향상되었다.

후속연구

앞으로의 연구과제로는 이미지의 질올 세분화시켜 조절하기 위한 양자화 테이블 설계 및 자동영역 구분에 관한 연구가 많이 이루어져야 할 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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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