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[A+] 영상의 압축 및 양자화에 대하여
SuperKIZ > 문서박스 > 공학/기술 | 2008/05/28 구매(1) ㅣ 조회(33)
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문서 상세정보
소개글 영상압축이란 무엇이며,
영상을 압축하기 위한 개략적인 과정 및
압축의 종류, 양자화에 관한 자료입니다.
목차 1. 영상 압축

2. 이산 여현 변환(Discreat Cosine Transform)

3 양자화(Quantization)
➀ 양자화의 정의
➁ 벡터 양자화(Vector Quantization)
➂ 스칼라 양자화 (Scalar Quantization)
# 스칼라 양자화와 벡터 양자화의 예
본문내용 󰊱 영상 압축

압축은 신호가 가지는 중복성과 그 신호에 대한 지각 능력의 한계성을 이용한다. 영상/비디오 신호의 경우에 주파수 대역은 0에서 6MHz부근에 이르는 스펙트럼을 가지고 있고 화면 내 사물의 윤곽에서만 고주파 성분을 포함한다. 영상에서 사물은 저주파수대에 많은 정보를 가지고 있고 고주파수대에 적은 정보를 가지고 있으며 사람은 일반적으로 고주파 성분을 잘 인지하지 못하는 특성을 보인다. 영상에 있어서 데이터 압축은 바로 이런 점들을 이용하는데, 시각적인 화질의 열화를 최소화 하면서 고주파 성분에 사용되는 비트수를 최대한 축소함으로써 효과적으로 데이터를 압축한다.
영상을 압축하기 위한 개략적인 과정을 그림1에 나타내고 있다. 영상내의 중복성분을 찾아내고 시각적으로 중요한 성분(저주파 성분)과 비교적 중요하지 않은 성분(고주파 성분)을 구분하기 위해 공간영역의 데이터를 주파수 영역으로 변환하는 Frequency Transform(FT)을 먼저 수행한다. 다음으로 주파수 계수로 변환된 데이터를 몇 개의 대푯값으로 대치시키기 위한 Quantization과정과 양자화 단계의 확률적인 발생 빈도에 따라서 가변길이의 정보량을 할당하는 Entropy Encoding 과정을 통해 압축을 수행한다. 영상을 복원할 때에는 그 역과정을 수행한다.
동영상의 경우는 예측부호화를 이용하여 화면내의 공간적인 중복성뿐만 아니라 화면간의 시간적인 중복성도 제거한다. 주파수 영역에서 주파수의 위치를 표현할 수 있는 공간정보가 없기 때문에 시간적인 중복성을 제거하는 기술은 공간영역에서 이루어진다. DWT는 영상에 대한 공간정보가 주파수 영역에서 나타나기 때문에 주파수 영역에서 예측 부호화를 이용 할 수 있는 특징을 가진다.

󰊲 이산 여현 변환(Discreat Cosine Transform)

영상 이미지의 에너지는 주파수가 분산되어 있기 때문에 이를 매우 작은 주파수 계수에 넣어 주기 위해서 변환이 사용되는데 이를 H.263에서 선택한 방법이 2차원8*8 DCT이다.
실제 시간 평면의 값을 DCT로 나타내면 주파수 값은 에너지가 한쪽위로 몰리게 되고 계수가 0인 값들이 많이 나타나게 된다.
참고자료 참고자료 없음
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양자화, 벡터 양자화, 스칼라 양자화, 영상압축, DCT

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