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김동형,정제창,Kim Donghyung,Jeong Jechang 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.1C
H.264 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 상당히 증가한다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이에 대한 복잡도 감소 알고리듬을 제시한다. 선택가능한 모든 매크로블록 모드들 중에서 $8{\times}8$ 모드와 인트라 $4{\times}4$ 모드는 다른 모드들에 비해 상대적으로 높은 복잡도를 가진다. 제안하는 알고리듬은 낮은 복잡도를 가지는 매크로블록 모드의 비용(Cost) 정보를 이용하여 $8{\times}8$ 및 인트라 $4{\times}4$의 비용을 추정함으로써 두 모드에 대한 복잡도를 감소시키고자 한다. 제안한 알고리듬을 적용한 실험은 전체 부호화 시간을 최대 $54.6{\%}$까지 감소시키는데 반해 PSNR은 단지 평균 0.012dB 감쇠(減衰)하는 것으로 나타난다. For the improvement of coding efficiency, the H.264 standard uses new coding tools such as VBS, 1/4-pel accurate ME, multiple references, intra prediction, loop filter, etc. Using these coding tools, H.264 has achieved significant improvements from rate-distortion point of view compared to existing standards. However, the encoder complexity is greatly increased due to these coding tools. We focus on the complexity reduction method of MB mode selection. Among all modes which can be selected, $8{\times}8$ and intra $4{\times}4$ mode have higher complexity than the others. So we propose the methods for reduction of the $8{\times}8$ and intra $4{\times}4$ mode complexity by using information of other modes with relatively low complexity. Simulation results show that the proposed methods save up to $54.6{\%}$ of total encoding time while keeping the average decrease about 0.012dB in PSNR.
히스토그램 손실함수와 순차적 작업을 이용한 CCTV 영상 화질 향상
정민교(Minkyo Jeong),최종인(Jongin Choi),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
본 논문에서는 CCTV 영상 화질을 향상하고 해상도를 높이기 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 잡음 제거(Denoising) 와 초해상도(Super-resolution) 작업을 수행한다. 데이터 증강(Data Augmentation)을 통한 초해상도 성능 향상을 위해서 잡음 제거 네트워크의 출력 영상을 초해상도 네트워크의 입력으로 사용하는 순차적 작업을 사용한다. 또한 딥 러닝을 이용한 영상처리에서 발생하는 평균 밝기 오차 문제를 해결하기 위한 손실함수(Loss Function)와 두 가지 이상의 순차적인 딥 러닝 작업에서 발생하는 문제점을 극복하기 위한 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수는 네트워크의 출력 영상과 타겟 영상의 밝기 오차를 줄이는 것이 가능하고, 순차적 작업에서 보다 정확한 모델 성능 판단이 가능하다.
가변 블록크기 움직임 보상을 이용한 효과적인 시간적 필터링 방법
김종호(Jongho Kim),정제창(Jechang Jeong) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.1
움직임 보상을 이용한 3차원 웨이블릿 동영상 압축기법은 압축성능 및 스케일러블 기능의 제공이라는 장점 때문에 차세대 동영상 압축기법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이 방법에서의 핵심은 움직임 보상시에 발생하는 비연결 화소의 개수를 감소시켜 전체적인 압축효율을 높이는데 있다. 본 논문에서는 가변 블록크기 움직임 예측 및 보상방법을 이용하여 비연결 화소의 개수를 감소사카고 효율적인 시간적 필터링을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 화면내의 부분적인 특성에 따라 율-왜곡 최적화 기법을 통해서 최적의 블록크기를 결정하는 방법을 제안한다. 기존 MPEG-4의 스케일러블 부호화 방식에 비해 제안한 방법이 향상된 압축효율을 나타냄을 실험을 통해 보인다.
k-means 클러스터링 기법을 이용한 플리커 저감 비디오 톤 매핑
허정환(Heo, JeongHwan),정제창(Jeong, Jechang) 한국방송·미디어공학회 2018 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.6
본 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range : HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range : SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator : TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming) 을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 보였다.
다양한 해시 구성을 활용하는 HEVC 스크린 콘텐츠 코딩 화면 내 블록 카피 기법의 코딩 성능 분석
이정현(Lee, Junghyun),정제창(Jeong, Jechang) 한국방송·미디어공학회 2017 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2017 No.6
기존의 자연영상에 초점이 맞춰져 있던 HEVC 동영상 압축 표준은 스크린 콘텐츠 코딩(SCC)을 제안하여 문자와 그래픽 효과가 많이 포함된 스크린 콘텐츠 영상의 압축 성능을 향상시켰다. SCC의 화면 내 블록 카피 기법은 스크린 콘텐츠 영상의 특성상 한 화면 내 반복되는 무늬들을 찾아 예측에 활용한다. 이에 본 논문은 화면 내 블록 카피 기법에서 사용되는 블록 탐색 방법에 대해 연구하였다. 특히, 전역 탐색에서 사용되는 해시 기반의 탐색기법의 해시 값 구성의 분석을 통해, 해시 구성 요소들의 비중을 감소와 새로운 해시 구성 요소를 활용하여 최대 0.330% 비트레이트율 감소 및 0.328% 비트레이트율 감소 효과를 확인할 수 있었다.
고속 움직임 탐색을 위한 효율적인 탐색영역 선택 알고리듬
이원진(Wonjin Lee),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 현재 프레임의 매크로블록과 이전프레임의 매크로블록간의 Sum of Absolute Difference를 이용하여 탐색영역을 변경하는 새로운 예측 방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 FS와 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 크게 향상된 것을 볼 수 있었다.