Eun-Sung Jang

A trend in 3D mesh compression is codec design with low computational complexity which preserves the input vertex and face order. However, this added information increases the complexity. We present a fast 3D mesh compression method that compresses the redundant shared vertex information between neighboring faces using simple first-order differential coding followed by fast entropy coding with a fixed length prefix. Our algorithm is feasible for low complexity designs and maintains the order, wh

Although frame-based MPEG-4 video services have been successfully deployed since 2000, MPEG-4 video coding is now facing great competition in becoming a dominant player in the market. Object-based coding is one of the key functionalities of MPEG-4 video coding. Realtime object-based video encoding is also important for multimedia broadcasting for the near future. Object-based video services using MPEG-4 have not yet made a successful debut due to several reasons. One of the critical problems is

최신 동영상 압축 표준 기술인 HEVC (High Efficiency Video Coding)는 기존의 AVC/H.264와 비교하여 동일 화질 대비 약 2배의 높은 압축률을 보여준다. 하지만 이러한 성능을 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들을 많이 도입한 결과, HEVC의 시간 복잡도는 AVC/H.264보다 더욱 증가하게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 고속 알고리즘 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 HEVC에 구현된 RMD (Rough Mode Decision)의 결과와 MPM (Most Probable Mode)을 활용하여 고속화된 최적 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RMD 과정에서 계산한 예측 방향과 MPM 도출 과정에서 계산한 예측 방향을 비교하여 최적 예측 방향을 선정한다. 이 방법을 All-Intra 환경에서 실험한 결과, 평균 0.8%의 BD-rate 손실이 발생하였고 전체 부호화 실행 시간은 평균 26% 감소하였다.

Demosaicing, or color filter array (CFA) interpolation, estimates missing color channels of raw mosaiced images from a CFA to reproduce full-color images. It is an essential process for single-sensor digital cameras with CFAs. In this paper, a new demosaicing method for digital cameras with Bayer-like W-RGB CFAs is proposed. To preserve the edge structure when reproducing full-color images, we propose an edge direction–adaptive method using color difference estimation between different channels,

본 논문에서는 새로운 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다 . 무손실 영상 압축(Lossless Image Compresion) 은 Prepress Industry, Remote Sensing, Image archival system과 같이 정확성과 정밀도를 요하는 분야에서 사용된다 . 무손실 영상 압축은 원 영상와 복원 영상가 완전히 일치하여 품질을 그대로 유지할 수 있으나 , 압축 효율 면에서는 만족할 만한 효과를 볼 수 없다 . 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법으로는 CALIC과 JPEG-LS이 있다. CALIC은 높은 압축률을 나타내지만 , 3-PAS 의 선처리과정을 요구하여 복잡도가 높아지는 단점이 있는 반면 JPEG-LS는 압축률에서 CALIC에 못 미치지만 복잡도가 낮아 부호화 /복호화 과정이 빠르며 이 분야의 표준으로 지정되어 있다 . 본 논문에서 제안한 영상 적응형 무손실 영상 압축기술은 다수의 예측기를 통해 현재 화소에 가장 적절한 오차값을 예측하였다 . 또한

최근 다양한 동영상 부호화 표준들이 시장에 공존하고 있다. MPEG RVC 국제 표준은 향후 설계될 비디오 표준이 지금 존재하는 코덱과 많이 다르지 않을 것이라는 전제 하에, 모듈화된 단위로 코덱을 설계하는 프레임워크(Framework)이다. MPEG RVC를 기반으로 코덱을 설계하기 위해서는 크게 비트스트림 구문 정보(Bitstream Syntax)와 복호화 과정 (Decoding Process)를 설계하여야 한다. RVC Framework 표준 기술을 활용함으로서 탄력적인 프로파일의 설계, 재구성 가능한 비트스트림 구문 설계, 엔트로피(Entropy) 부호화 방식의 교체, 새로운 복호화 모듈 설계 등을 통해 기존 코덱에 기반한 새로운 코덱을 보다 손쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 MPEG RVC Framework와 복호화 기술정보를 이용하여 비트스트림 구조의 변경에도 관계 없이 동작 가능한 동영상 비트스트림 복호화기를 설계하는 방법을 고찰하였다.

본 논문에서는 HEVC 부호화기에서의 주어진 Group of picture(GOP) 구조에 맞추어 양자화 파라미터(Quantization parameter, QP)를 효율적으로 할당하는 방법을 제안한다. HEVC에서는 주어진 GOP 설정에 따라 각 비디오 프레임에 다른 QP값들을 할당할 수 있다. 특히, 낮은 QP값은 중요한 프레임에 할당시키고, 높은 QP값은 덜 중요한 프레임들에 할당하는 QP 변화 전략을 통해 압축률 증가를 꾀할 수 있다. 그러나 지금까지 효율적으로 QP를 할당하는 방법에 대한 정밀한 분석은 철저히 이루어진 바가 없다. HEVC 참조소프트웨어 부호화기에서도 단지 단조로운 QP 할당 방식만을 사용하고 있을 뿐이다. 본 제안기술은 QP할당을 각 GOP마다 적응적으로 하는 방식으로써, 그 기반은 GOP간의 시간적인 동적 활동 특성들을 활용한다는 것에 있다. 실험 결과, 저지연 부호화 환경설정에서 제안기술은 HEVC 테스트 모델(HM)과 비교하여 BD-rate의 관점으로

In this paper, an efficient texture compression method is proposed for fast rendering, which exploits the spatial correlation among blocks through intra-picture block matching. Texture mapping is widely used to enhance the visual quality of results in real-time rendering applications. For fast texture mapping, it is necessary to identify an effective trade-off between compression efficiency and computational complexity. The conventional compression methods utilized for image processing (e.g., JP

본 논문은 고해상도 영상 서비스를 위하여 부분 영상의 공간임의접근 (Spatial Random Acess) 을 효과적으로 구현하기 위하여 비트 스트림 지도 (B-map)를 이용한 부호화 방법을 제안한다 . 다양한 환경에서, TV 브라운관, 모니터, PDA용 LCD와 같은 표준 디원하지 못하는 실정이다. 따라서 사용자는 다운샘플링된 저해상도의 영상이나 디스플레이의 크기에 맞춰진 부분 영상만을 볼 수밖에 없다 . 제안한 B-map은 부호화 과정에서 생성된 비트 스트림에 대한 블록 단위의 배열 정보를 가지고 있으며 , 복호 시 해당 영상의 비트 스트림보다 앞서 보내져 참조됨으로써 효과적인 지역 복호 (Local decoding)를 가능하게 한다. B-map을 이용한 방식은 타일링을 비롯한 비교 대안들에 비해 효율적인 지역 복호화를 구현할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다 .

텍스처 영상 압축은 JPEG과 같은 영상 압축 표준을 사용한다. 일반 텍스처 영상에는JPEG으로도 좋은 압축 성능을 내지만 패치 텍스처 영상은 이러한 영상 압축 기술로 압축했을 때 좋은 압축 성능을 보이지 못하였다. 이를 보완하고 압축 성능을 높이기 위해 기존의 패치 텍스처 영상에 주변 화소 간에 색차를 줄이기 위한 전처리 기술을 소개하고, 제안된 기술과 JPEG 압축을 순서대로 적용하였을 때 압축 성능이 23%에서 45%까지 향상됨을 보이고자 한다.

본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 많은 기술들이 제안되었는데, 그 방법 중의 하나가 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 이러한 병렬 ME 설계의 일환으로 ME의 일부인 Merge Estimation의 병렬화를 위한 Merge Estimation Region(MER)기반의 설계방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER을 이용하여 실제로 병렬화 된 ME를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 HM을

본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다. 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다. 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함

본 논문에서는 IVC 비트스트림의 시작 코드(Start Code)를 이용한 선택적 암호화 및 복호화 방식을 제안한다. 비디오를 위한 기존의 암호화 방식은 크게 전역 암호화 알고리즘(Naive Encryption Algorithm, NEA)과 선택적 암호화 알고리즘(Selective Encryption Algorithm, SEA)의 2가지 방식으로 분류한다. NEA 방식은 비트스트림의 모든 데이터를 암호화 하기 때문에 보안성이 높지만 계산 복잡도 역시 높은 문제가 있다. SEA 방식은 비트스트림의 일부를 암호화 하여 암호화 속도를 NEA 방식에 비해 개선하였지만 상대적으로 보안성이 낮아지는 문제가 있다. 제안 방식은 IVC 비트스트림의 시작코드를 이용하여 기존 SEA 방식의 보안성을 높이면서 암호화 속도를 개선하였다. 실험 결과 제안 방식은 NEA 방식에 비하여 평균적으로 암호화 속도는 96%, 복호화 속도는 98% 줄일 수 있었다.