본 논문에서는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 JPEG2000 정지영상 압축 알고리즘의 DWT (Discrete Wavelet Transform) 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 구조와 방법을 제안한다. DWT 연산은 JPEG2000에서 EBCOT (embedded block coding with optimized truncation)과 더불어 많은 계산 량을 소모하는 부분이기 때문에, 본 논문에서는 DWT 알고리즘을 GPU의 화소 쉐이더에서 고속으로 수행하기 위하여 Render-To-Texture (RTT)를 활용한 구조를 설계하였다. 실제 구현을 통해 비슷한 등급의 CPU에서의 처리에 비해 DWT 자체는 10배 이상의 수행 속도의 향상을, 기존의 JPEG2000 참조 소프트웨어인 JasPer의 DWT를 대치하였을 때 2$\sim$16배의 수행 속도의 향상을 보였으며 해상도가 증가할수록 향상 폭이 크다. 본 논문에서 제시된 프레임 버퍼 객체(Frame Buffer Object)를 이용한 render-to-texture 수행 구조는 GPU 기반 영상처리의 기본 틀을 제공하며, 이를 응용하여 일반적인 영상처리와 컴퓨터 비전 처리를 GPU 상에서 고속 수행할 수 있다.
By adding user interface to the usual router, an improved functional router is implemented In this paper, we design the DWT(Discrete Wavelet Transform) for JPEG2000 CODEC. The DWT is developed based on ARM-based Excalibur, and the system contains DMA processor, Slave interface, DWT filter, Controller. The architecture of the prposed DWT is verified using Altera QuartusII.
본 논문에서는 차세대 정지영상 압축 표준 JPEG2000 CODEC의 Wavelet 변환부와 양자화기의 하드웨어 구조를 제안하고 선계하였다. 본 논문의 칼라 2-D DWT 프로세서는 JPEG 2000 Hard-wired Encoder에 적용하기 위해 제안하였다. JPEG 2000DWT(Discrete Wavelet Transform)에서는 Daubechies 9/7 filter를 사용하였고 2-B DWT의 변환과 복원과정에서의 오차가 ${\pm}1$LSB 이내로 들어갈 수 있게 설계하였다. 기존에 설계되었던 filter의 하드웨어 구조에서 하드웨어 복잡도를 높이는 곱셈기를 사용하지 않고 shift-and-adder 구조를 사용하였다. 이것은 DWT 변환에서 가장 많은 연산을 차지하는 filter의 동작 속도를 향상시킬 수 있으며 하드웨어 복잡도도 낮출 수 있다. 본 시스템은 표준화된 하드웨어 설계 언어인 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였고, Synopsys사의 Design Analyzer와 TSMC $0.25{\mu}m$ ASIC Library를 사용하여 검증하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환과 쿼드트리 알고리즘을 이용한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 웨이블렛 변환과 웨이블렛 패킷 변환을 이용하여 입력영상을 변환하고, 쿼드트리와 Cox 알고리즘을 이용하여 워터마크를 삽입하였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위한 시뮬레이션은 DWT 변환 레벨과 대역(HH, LH, HL)에 따른 워터마킹 효과와 AWPT 변환 레벨에 따른 워터마킹의 효과에 대하여 수행하였고, DWT를 이용한 결과와 AWPT를 이용한 결과를 비교하였다. 또한 최저주파수대역(LL)의 워터마킹의 효과에 대하여 알아보았다. 시뮬레이션 결과에서 6 레벨 DWT의 HH, HL, LH 대역에 동시에 워터마크를 삽입하였을 경우에 다른 경우들과 비교하여 가장 좋은 결과를 보였다. 3 레벨의 AWPT의 결과는 3레벨의 DWT 결과와 비교하여 향상된 상관도 값을 보였다. 또한 전체 워터마크 중 30~60%를 LL 대역에 삽입하였을 경우에 PSNR 성능은 1~2dB 정도 떨어지나 추출한 워터마크의 상관도 값은 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 리프팅 기반의 DWT 구조의 단점을 개선하고자 플립핑(Flipping)기법과 5 단 파이프라인 구조(5 Stage Pipeline)를 적용하여 임계경로가 획기적으로 줄어든 1 차원 DWT 구조를 제안하고 이를 활용하여 JPEG2000 표준의 손실 압축 모드에서 이용되는 9/7 필터계수의 2 차원 DWT 를 수행 할 수 있도록 열 방향 DWT 처리기를 설계하였다. 2 차원 DWT 는 1 차원 DWT 의 처리 결과에 대해 열상의 열(Column) 방향으로 2 차원 처리를 수행해야 하므로 1 차원 결과를 저장하기 위한 한 영상 사이즈 만큼의 메모리 버퍼를 필요로 한다. 기존 $N^2$이 필요하던 메모리 사이즈를 14N으로 줄인 2차원 구조를 제안한다.
본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.
본 논문은 JPEG2000의 손실 압축 또는 무손실 압축에 사용되어지는 9-7/5-3 리프팅 DWT필터에 대한 효율적인 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 구조는 리프팅 DWT 연산을 위해 내부 라인 메모리만을 사용하며, 내부 처리 유닛은 1개의 곱셈기와 1개의 덧셈기의 임계경로를 갖는다. 특히 본 논문에서는 처리유닛의 수를 감소하기 위해 1레벨의 열방향을 담당하는 필터로 하여금 2레벨 이상의 행방향과 열방향 연산 모두를 처리하도록 하였다. 결과적으로 제안된 구조는 기존의 구조에 비해 작은 하드웨어 크기를 갖는다. 제안된 리프팅 DWT구조는 RTL 수준에서 VHDL로 모델링되었으며, 기능 검증 후 Altera APEX 20K FPGA로 구현되었다.
This paper introduces the double-density discrete wavelet transform(DWT) using quincunx sampling, which is a DWT that combines the double-density DWT and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density DWT is an improvement upon the critically sampled DWT with important additional properties: Firstly, It employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. Secondly, the double-density DWT is overcomplete by a factor of two, and Finally, it is nearly shift-invariant. In two dimensions, this transform outperforms the standard DWT in terms of denoising; however, there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. A solution to this problem is a quincunx sampling method. The quincunx lattice is a sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Proposed wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, This method services good performance in image processing fields.
본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.
44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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