일반화된 공분산모델에 근거한 영상데이타 감축에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는, 기존의 separable과 isotropic model보다 더 영상의 특성을 반영할 수 있는 generalized exponential의 covariance model이 제시되었다. 이 model에 근거하여, 영상 데이타 감축 시스템에서 시스템의 parameter들이 signal의 statistics에 mismatched 되었을 때 발생하는 현상들을 mean square error(MSE)를 척도로 하여 여러 각도에서 규명하였다. 또한 현재 연속적인 디지틀 영상의 효율적인 전송을 위하여 활발히 연구되고 있는 interframe image coding의 여러 방법들이 3-dimensional RDF와 함께 generalized covariance model에 근거하여 비교 검토되었다. 첫째로 영상의 실제 covariance function을 위한 generalized covariance model이 제시되었다. 이 model이 기존의 model들 보다 실제 covariance function과 잘 맞고 있음을 여러가지 관측을 통하여 밝혀 주었다. 또한 영상 데이타 감축 시스템에서 performance bound 로써 사용될 수 있는 rate-distortion function과 infinite order predictability의 두 양이 generalized covariance model을 covariance function으로 갖는 homogeneous Gaussian 영상에 대해서 조사되었다. 앞의 여러가지 관측 결과에 의하면 기존의 separable model 및 isotropic model과 같이 실제 영상의 covariance function 에서 horizontal 및 vertical one-step correlation coefficient를 고려하는 것 외에도, 추가로 horizontal과 vertical 사이의 separarility까지 고려함으로써 실제 영상에서 일어나는 현상을 잘 설명할 수 있음이 알려졌다. 둘째로, 앞서 제시된 generalized covariance model에 근거하여 잡음이 섞인 영상에 대해서 효율적인 전송을 하기 위해서 DPCM 및 transform coder와 combined 하기에 적합한 Kak filter와 scalar Wiener filter의 성능과 특성이 기존의 spectral Wiener와 수행이 간편한 spatial averaging filter들과 비교 검토되었다. 그 결과 DPCM coder와 transform coder와 combined하기에 적합한 Kak filter 와 scalar Wiener filter는 대단히 우수한 성능을 가지며, 이들의 설계와 성능 분석에 generalized covariance model을 사용하면 매우 효과적임이 밝혀졌다. 셋째로, 영상 데이타 감축 시스템에서 signal의 statistics와 coder의 parameter들이 mismatch될때의 성능 저하 현상이 generalized Gaussian pdf model과 여기서 제시된 generalized exponential covariance model의 두 통계적 model에 근거하여, mean square error (MSE)를 척도로 하는 mismatch loss로써 평가되고 실제 영상에 대해서 측정된 값들과 비교 규명하였다. 먼저 영상 데이타 감축 시스템에서 대표적인 3rd order DPCM과 16x16 DCT coder의 matched된 경우에 대해서 검토되었다. 다음으로 coder의 parameter들이 signal과 mismatch될 때의 성능 저하 현상이 correlation mismatch, separability mismatch, variance mismatch, 그리고 shape mismatch의 네가지 경우로 세분화되어 고찰되었다. 관측결과 coder에서 correlation coefficient는 실제보다 높게 추정하고, separability는 separable과 isotropic의 중간 정도로, variance는 실