《최신과학기술에 기초하여 나라의 경제를 현대화, 정보화하기 위한 투쟁을 힘있게 벌려야 합니다.》 (
무선통신에서는 유선통신에 비하여 잡음의 영향을 쉽게 받으며 영상자료전송에서 잡음은 전송되는 영상의 질을 떨어뜨리게 된다.
우리는 장면변화검출과 PCA모형에 기초한 H.264영상렬들에서 새로운 시간오차은페알고리듬을 제기하였다.
장면변화를 검출하기 위하여 동적턱값과 화상류사성계량은 H.264기준선에서 부호화예측방식과 DCT AC에네르기를 리용하여 제출된다. UPCA(갱신된 PCA)모형은 색인변환 – 완충기갱신수법과 장면변화특징을 결합함으로써 제출된다. 잃어진 화상들은 UPCA모형을 가진 볼록모임알고리듬에로의 투영에 의하여 은페된다. 실험결과들은 제안된 알고리듬이 련관된 방법에 비하여 더 높은 운동과 빈번한 장면변화에 대하여 더 좋은 오유은페성능을 달성할수 있다는것을 보여주고있다.
H.264는 높은 얍축성능을 가지고있으며 한비트에서 발생한 오유는 오유전파를 위한 화상의 PSNR를 무시할수 없게 떨어뜨린다. 동영상봉사에 대해서 파케트오유률은 10-3 ~ 10-6 으로 규정되여있다.
무선통신에서 동영상자료의 전송오유를 줄이기 위한 여러가지 방법들이 제안되고있으며 론문에서는 장면변화검출 – PCA모형에 기초하여 H.264동영상렬에서 시간적오차숨김방법을 리용하여 무선통신에서의 동영상자료전송의 질을 높였다.
론문에서 제안한 시간적오차은페방법은 장면변화검출과 장면변화검출 – PCA모형에 기초한 시간적인 오차은페, 반복적인 POCS에 기초한 오차은페로 구성된다.
H.264기준선륜곽에서 내부프레임들의 동적턱값과 프레임류사성에 의하여 장면변화검출을 진행한다.
장면변화검출은 H.264부호화기에서 진행되며 검출된 장면정보는 복호화기로 전송되기 위하여 H.264 SEI 통보문단에서 교갑화된다.
얼굴인식분야에서 PCA는 화상재구축을 위한 화상들의 시각적구성들을 모형화하기 위하여 오래동안 사용되였다.
론문에서는 얼굴인식을 위하여 전통적인 PCA대신에 UPCA라고 하는 훈련모형을 리용하였으며 장면변화검출 – PCA모형에 기초하여 시간적 오차은페를 실현하였다. 론문에서는 이 방법을 위하여 고유벡토르의 수를 실험적으로 결정하였으며 그 값은 3 ~ 6으로 하였다.
POCS에 기초한 오유은페는 매개 알려지지 않은 볼록모임상에서의 제약을 준다.
최량풀이는 매 볼록모임우에 이전의 풀이를 반복적으로 사영함으로써 얻어지게 된다. 시간오차은페는 PCA를 가진 반복적인 POCS에 의하여 실현되며 PCA훈련, 화상재구성과 오유은페단계와 같은 3개의 단계들로 구성된다.
연구에서는 H.264 QCIF영상렬들에서 장면변화검출을 리용하여 새로운 오유은페알고리듬을 제기하였다.
효과적인 동적턱값과 AC류사성계량은 H.264영상의 통계적특성을 리용하여 제기되였다. 이 파라메터들에 의하여 새로운 장면검출알고리듬이 JM15.0부호기에 구축된다. 장면검출출구는 만족스러운 영상질과 더 높은 PSNR의 성능을 개선하는데 리용된다. 일시적인 오유은페에서 갱신된 PCA는 색인변환과 화상완충기갱신을 리용하여 리용된다. UPCA는 장면변화후 1 ~ 6번째 프레임들에 위한 손상된 프레임들을 재구성하는데 아주 효과적이였다. 잃어진 화상들은 UPCA모형을 가진 POCS알고리듬을 리용하여 은페된다. 실험들은 제안된 방법이 련관된 연구들보다 명백히 우월하다는것을 보여주었다.
이상의 내용은 잡지 《Multimedia Tools and Applications》에 《An effective temporal error concealment in H.264 video sequences based on scene change detection – PCA model》 (https://doi.org/10.1007/s 11042–018–6184–1) 의 제목으로 발표되였다.
