영상 특성 기반의 손상된 움직임벡터 및 영상 내 훼손부분의 복원 기법 = Image feature based recovery of damaged motion vector and image impairments

국문 초록 (Abstract)

동영상 통신 시스템은 동영상 데이터를 인코딩 한 후, 비트스트림을 생성하는 송신부와, 네트워크를 통해 수신된 비트스트림을 디코딩하여 동영상 데이터를 생성하는 수신부로 구성한다. 송신부에서 수신부로 스트림 데이터를 전송할 때, 무선 환경 등에서는 다양한 채널 잡음 때문에 비트스트림의 변경 및 손실이 발생하게 된다. 손실 및 변경된 비트스트림 데이터는 동영상 데이터 화소값의 손실 또는 움직임 벡터 (motion vector) 값의 손실을 유발하게 되며, 동영상 수신부에서 심각한 화질의 손상이 이루어진다.
본 논문에서는 동영상 전송 중에, 움직임벡터 정보가 손실된 경우에 발생하는 화질 손상을 막기 위한 방법을 제안한다. 손실된 움직임벡터를 복원하는 기존의 방법으로는 (1) 손실된 움직임벡터를 0으로 가정하여 대치하는 방법과 (2) 손실된 움직임벡터를 인접 블록들의 움직임벡터의 평균값 또는 중간값을 이용하여 예측하는 방법이 있다 [1]. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를 예측 필터 중의 하나인 Kalman 필터의 입력치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들게 된다. 제안된 방법을 표준 테스트 영상인 Mobile&Calendar 영상과 Susie 영상에 대해 실험한 결과, H.264 동영상 표준에서 사용하고 있는 움직임벡터 예측 (motion vector prediction) 만을 사용한 경우에 비하여 평균적으로 0.497 dB – 1.898 dB의 화질 개선이 이루어졌으며, 주관적 화질에 있어서도 향상된 결과를 나타낸다.
또한 움직임벡터 복원을 통하여 생성된 영상의 화질을 향상하기 위하여, 영상 인페인팅 기법을 후처리 기법으로 적용하여 손상 블록의 복원력이 향상된 결과를 얻었다. 본 논문에서 제안한 인페인팅 기법은, 영상의 특성을 활용하여, 기존의 기법에 비해 고속처리가 가능하며, 0.873 dB - 1.14 dB의 화질 개선이 이루어 졌으며, 주관적 화질에 있어서도 향상된 결과를 나타냈다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 목차 iii
• 그림 목차 v
• 표 목차 viii
• 1. 서론 1
• 2. 관련연구 4
• 2.1. H.264 디코더의 전반적인 구조 5
• 2.2. 동영상 전송오류의 복원 기법 개요 10
• 2.3. 송신부단에서의 오류은닉 기법 12
• 2.4. 수신부 단에서의 오류은닉 기법 19
• 3. Kalman 필터를 이용한 MVD 복원 시스템 설계 31
• 3.1. Kalman 필터 기반의 MVD 복원 시스템 설계 31
• 3.2. Kalman 필터 기반의 MVD 복원 시스템 실험결과 40
• 3.3. Kalman 필터 기반의 MVD 복원 시스템 분석 57
• 4. 영상 특성을 고려한 손상부분 복원 시스템 설계 59
• 4.1. 영상 특성을 이용한 손상된 부분의 복원 기법 설계 59
• 4.2. 영상 특성을 이용한 손상된 부분의 복원 실험결과 64
• 4.3. 영상 특성을 이용한 손상된 부분의 복원 기법 분석 73
• 5. 패킷손실에 강인한 영상 특성 기반의 통합 복원시스템 75
• 5.1. 패킷 손실에 강인한 영상 특성 기반의 통합복원 시스템 설계 75
• 5.2. 패킷 손실에 강인한 영상 특성 기반의 통합복원 시스템 실험결과 76
• 5.3. 패킷 손실에 강이한 영상 특성 기반의 통합복원 시스템 분석 81
• 6. 결론 83
• 참고문헌 85
• Abstract 95
• 감사의 글 96