이동 통화상 전송을 위한 영상 압축 및 무선 전송 방식 연구

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 무선 화상 통신에 적합한 다단 (multistage) gain-shape 벡터 양자화 (MS-GS VQ)의 최적 코드북을 유전 알고리즘에 의해 얻는 새로운 설계 방법을 제안한다 원화상은 채널 전송 오차에 강인(robust)하도록 하기 위해서 가능한 여러 블럭으로 나뉘어진다. 먼저, 원화상은 bi-orthogonal wavelet 변환에 의해 각기 다른 주파수 성분을 포함하는 여러 부대역 화상으로 분할된다. 다시, 각 부대역은 다단 양자화에 의해 뒷단의 화상 정보가 앞단의 화상 정보의 잉여 성분으로 구성되는 연속하는 여러 단의 화상 정보로 나뉘어진다 마지막으로 각 단의 화상 정보는 다시 gain과 shape 두 성분으로 나뉘어진다 제안한 화상 분할 방법은 원화상을 여러 성분으로 나눔으로 인해 최적 코드북의 결정이 어려운 단점이 있다 이러한 난점을 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하여 각 단의 코드북을 진화시키는 방안을 제시하였다 제안된 양자화 설계 기법의 채널 전송 오차 특성을 조사하기 위해 몇 가지 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션 결과는 유전 알고리즘에 의해 작성된 최적 코드북을 사용하는 제안된 다단 gain-shape 벡터 양자화 (MS-GS VQ) 기법은 돌발적으로 나타나는 높은 비트 오류율(10-2)하에서도 GLA 방법에 의해 작성된 코드북을 갖는 기존의 양자화 기법보다 1dB 이상 향상된 PSNR을 보인다

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposed a new technique of optimal codebook design in multistage gain-shape vector quantization (MS-GS VQ) for wireless image communication An original image is divided into as many blocks as possible in order to get strong robustness to channel transmission errors the original image is decomposed into a number of subband images, each of which contains a sperate spatial frequency information and is obtained by the biorthogonal wavelet transform; each subband is separated into several consecutive VQ stages, where each stage has a residual information of the previous stage; one vector in each stage is divided into two components - gain and shape. But, this decomposition generates too many blocks and it thus makes the determination of optimal codebooks difficult We overcome this difficulty by evolving each block's codebook independently with different genetic algorithm that uses each stage's individual training vectors The impact of the proposed VQ technique on the channel transmission errors is compared with that of other VQ techniques Simulation results show that the proposed VQ technique (MS-GS VQ) with the optimal codebook designed by genetic algorithms is very robust to channel transmission errors even under the bursty and high BER conditions.

목차 (Table of Contents)

• 유전 알고리즘에 의한 다단 Gain-Shape 양자화기의 최적 코드북 설계
• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 제안한 다단 gain-shape 양자화
• Ⅲ. 유전 알고리즘을 사용한 최적 코드북 설계
• Ⅳ. 실험 결과
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• 최적 벡터 양자화 코드북 설계를 위한 진화와 학습에 의한 Self-organizaing Map의 동시적응
• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. Kononen 학습 규칙에 의한 코드북 설계
• 3. 진화에 의한 코드북 설꼐
• 4. 진화와 학습의 동시적응에 의한 코드북 설계
• 5. 실험 결과 및 논의
• 6. 결론
• 참고문헌
• A MS-GS VQ Codebook Design for Wireless Image Communication using Genetic Algorithms