DCT 경계영역 검출을 이용한 적응적 양자화 방법에 관한 연구 = (A) Study of the Adaptive Quantization Method Using DCT Boundary Detection
저자
발행사항
광주 : 전남대학교 대학원, 2000
학위논문사항
학위논문(석사)-- 전남대학교 대학원: 전산통계학과 2000. 2
발행연도
2000
작성언어
한국어
주제어
KDC
004.74 판사항(4)
DDC
004.21 판사항(20)
발행국(도시)
광주
형태사항
46 p. : 삽도, 사진 ; 30 cm.
일반주기명
지도교수: 이귀상
참고문헌수록
소장기관
본 연구에서는 MPEG-1에서의 DCT 경계 영역 검출을 이용하여 보다 효율적인 화질 제어기법 및 저용량 데이터 생성에 대한 방법을 제안하고자 한다. DCT 계수는 저주파에서 고주파까지 다양한 성분을 포함하고 있다. 이들 중에서 윤곽선에 가장 민감한 주파수 성분을 가진 계수를 여러 가지 실험을 통하여 선택하였다. 영상을 DCT 처리한 후 얻은 변환 계수들은 양자화 과정을 통하여 윤곽선 성분을 주로 가진 정보로 압축되며, 최종 윤곽선 영상은 역 DCT를 거쳐 얻을 수 있다. 윤곽선은 비교적 다른 농도 요소를 가진 두 영역 사이의 경계라고 볼 수 있다. 이 윤곽선은 영상의 특징 중에서 가장 기본적인 것으로서 물체의 경계에 대한 유용한 정보를 제공함과 동시에 처리할 데이터 량을 크게 줄일 수 있어 영상을 해석하거나 인식하는데 많이 사용되고 있다. 윤곽선 부분은 영상 데이터를 주파수 영역으로 변한 시 고주파 성분에 해당된다.
이와 반대로 인간의 시각 특성은 고주파에는 둔하고 저주파 성분에 민감하며, 이 점을 이용하여 영상 부호화와 같은 응용 분야에서는 고주파 성분은 가능한 제거하고 저주파 성분 쪽을 강조하는 부호화 방법이 많이 사용되고 있다.
그러나 본 연구에서는 영상 부호화 분야에서 표준 알고리즘으로 채택하고 있는 DCT를 고주파 필터로 이용하는 방법을 연구하고 이를 윤곽선 추출에 활용하였다. DCT를 기본 알고리즘으로 사용하여 영상을 부호화 하는 경우, 입력 영상을 8×8 또는 16×16 화소 크기의 블록으로 분할한 다음에 각 블록별로 DCT를 하는데, DCT 처리 후 변환된 블록에서 DC계수라고 하는 한 요소에 평균 전력이 집중되고 나머지 요소들은 주파수 대역별로 분포된다. 제안 방법은 저주파 성분은 값이 큰 양자화 계수로 고주파 성분은 작은 양자화 계수로 나누어 윤곽선을 추출함으로써 시각적인 화질의 저하 없이 저용량의 MPEG데이터를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 DCT 대역 변환 필터를 이용하여 고주파 부분의 값을 적게 하는 본 알고리즘의 특성상 잡음이 많은 환경에서의 윤곽선 검출능력은 이론적으로도 매우 좋을 것이라고 예상할 수 있다. 이 방법으로 윤곽선을 추출하여 고화질 저용량의 데이터를 만들기 위한 별도의 하드웨어가 필요 없게 되며, 낮은 대역폭을 갖는 통신 환경에서도 원하는 정보를 전송할 수 있게 된다는 장점을 가지고 있다.
In this paper, I suggest a more effective quality control method and a low storage data creation method with the DCT boundary detection in MPEG-1. DCT coefficients have from low frequency to high frequency various components. In those, I chose frequency components susceptible to the boundary through the many experiences. DCT coefficients after quantization process have compressed information that consist of boundary components. boundary is the different region and is the high frequency in the frequency domain.
I studied a way to make use of DCT as the high frequency filter and utilized that for the boundary detection. In case of encoding image with DCT, image must be splitted into 8×8 or 16×16 pixel blocks, and then each block is processed by DCT. After DCT, DC coefficient has average current value and other coefficients have different value according to their frequency bands.
In this paper, boundary can be selected by dividing low frequency by big quantization coefficient and dividing high frequency by small quantization coefficient without degrading visual quality in MPEG-1. Also it is predicted that to reduce high frequency value will be good in noisy environments theoretically.
This way don't need to have a special H/W to make low storage and high quality data and is capable of transmitting information in a low bandwidth network.
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