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논문분야	포스터	구분	포스터
논문제목	정지 영상 압축을 위한 영상 적응적 변환
저자	소재웅, 이현승, 조남익	논문파일	Download
영상 압축 기술에서의 변환은 영상 데이터의 에너지를 최소의 벡터 축으로 집중시키기 위해 사용된다. Karhunen-Loève Transform (KLT)은 신호의 특성을 분석하여 만들어지는 신호기반 변환으로서 에너지 집중도 측면에서 최적의 변환으로 알려져 있다. 그러나 매 블록이나 영상마다 다른 변환이 필요하여 이를 사용하는 경우 부가정보가 필요하므로 대부분의 영상 압축 표준(e.g. JPEG [1], HEVC [2], H.264/AVC [3])에서는 신호의 특성에 관계없는 고정된Discrete Cosine Transform (DCT)이 널리 사용되고 있다. 그 이유는 대부분의 영상에서 DCT 기저 벡터가 최적의 KLT 기저 벡터와 유사함이 알려져 있기 때문이다. 하지만, 특정 영상의 경우, 특히 고해상, 고화질, 움직임 추정된 차이 영상의 경우, DCT가 최적의 변환이 아닐 수 있으며 이로 인해 압축 성능 저하를 가져올 수 있다. 이러한 DCT의 한계를 극복하고자 본 논문에서는 KLT에 기반하여 영상 블록에 따라 적절하게 유도된 Image Adaptive Transform (IAT)을 제안하고자 한다.