제 4 장 . 멀티미디어 데이터 압축

© 김명호멀티미디어 시스템 © Kim, Lee and Chung, 2005. All rights are reserved.

제 4 장 . 멀티미디어 데이터 압축

4 장 – 멀티미디어 데이터 압축2/82멀티미디어 시스템 개론

목차 압축의 개념 압축 알고리즘 이미지 압축 표준 오디오 압축 기법 동영상 압축 표준 요약 및 참고문헌


압축의 개념 압축의 개념

– 코딩의 개념» 코딩 (coding) = 인코딩 (encoding) + 디코딩 (decoding)

인코딩 : 목적에 따라 데이터의 형태를 변환하는 과정디코딩 : 인코딩된 데이터를 원래의 데이터로 복원하는 과정

– 코딩의 목적에 따른 분류» 저장공간과 전송 대역폭의 효율적 이용 → 압축» 데이터의 전송 도중에 발생하는 오류의 처리 → 패리티 비트 , 해밍코드» 데이터의 보호 → 암호화 (encryption)


압축의 개념 ( 계속 )– 압축의 개념

» 저장공간과 전송 대역폭의 효율적 이용을 위해 데이터를 크기 ( 전체 비트 수 ) 를 줄이는 것– 데이터 압축 시스템 구조

» 인코더에서 압축을 하고 , 디코더에서 복원 » 중간 매체 : 데이터 저장 공간 또는 통신 / 컴퓨터 네트워크 » 코드 (code): 인코더의 출력

인코더 (압축)

저장 공간 또는 네트워크

디코더 (복원)

입력 데이터

출력 데이터

일반적인 데이터 압축 시스템 구조


압축의 개념 ( 계속 ) 압축의 필요성

– 대용량의 멀티미디어 데이터를 컴퓨터에 저장하거나 네트워크를 통해 다른 기기에 전송하는데 많은 자원이 소모됨

» 3 분 길이의 CD 오디오 품질의 음악을 44.1 kHz 의 주기로 16 비트 샘플링하여 디지털 데이터로 변환한 데이터의 크기

3 분 x 60 초 / 분 x 44,100 회 / 초 x 2 bytes/ 회 ≈ 15 Mbytes

» 1280 x 1024 해상도의 32 비트 색 이미지를 초당 30 프레임으로 전송하는 비디오 응용에 필요한 전송 대역폭

1280 x 1024 x 4 bytes/ 프레임 x 30 프레임 / 초 = 150 Mbytes/ 초

– 전화선 (xDSL) 과 모뎀을 이용할 경우 : 0.2 ~ 6.3 Mbytes/ 초 (=1.5 ~ 52 Mbps)

– Ethernet 을 이용할 경우 : 1.2 ~ 12 Mbytes/ 초 (=10 ~ 100 Mbps)


압축의 개념 ( 계속 ) 데이터의 특성

– 중복성 (redundancy)» 시간적 중복성 (temporal redundancy)

시간의 흐름에 따라 동일한 데이터가 반복하여 나타남 사운드 데이터 , 동영상 데이터

» 공간적 중복성 (spatial redundancy) 공간상의 여러 위치에 같은 데이터가 중복되어 나타남정지 영상 데이터나 문서 데이터 , 동영상 데이터

A AAB C

시간T5T4T3T2T1

(b) 공간적 중복성

A

A B

B C

(a) 시간적 중복성중복성의 예


압축의 개념 ( 계속 ) 압축 시스템의 평가 기준

– 압축률 (compression ratio)» 압축 이전의 데이터 크기와 압축된 데이터 크기의 비율

– 복원된 데이터의 품질 (quality)» 무손실 압축 (lossless compression)

문서 데이터» 손실 압축 (lossy compression)

소리 데이터 , 이미지 데이터

1

0

BB압축률 = (B0: 압축 이전의 데이터 비트 수

B1: 압축 이후의 데이터 비트 수 )


압축의 개념 ( 계속 )– 압축 / 복원 속도

» 대화형 (dialogue) 멀티미디어 응용데이터의 압축과 복원이 거의 동시에 일어남압축 / 복원 속도 모두 중요대칭형 (symmetric) 멀티미디어 응용예 ) 비디오 전화 , 비디오 회의 등

» 검색형 (retrieval) 멀티미디어 응용압축된 데이터는 저장 공간에 저장되었다가 필요에 의해 복원됨복원 속도 중요 , 압축 속도는 덜 중요비대칭형 (asymmetric) 멀티미디어 응용예 ) 주문형 비디오 (VOD), 비디오 CD 등


압축 알고리즘 분류

무손실압축(lossless compression)

반복길이코딩 (run-length coding)

허프만코딩 (Huffman coding)

렘펠 - 지프 코딩 (Lempel-Ziv coding)

손실압축(lossy compression)

변환코딩 (transform coding) FFT, DCT

예측코딩 (predictive coding) DPCM, ADPCMDM, ADM

양자화 (quantization)

웨이블릿 코딩 (wavelet-based coding)

보간법 (interpolation)

프랙탈압축 (fractal compression)

혼성압축(hybrid compression) JPEG, GIF, MPEG, H.261, H.263 …


압축 알고리즘 ( 계속 )

무손실 압축– 압축 이전의 데이터에 포함된 모든 정보를 손실 없이 인코딩– 동일한 정보의 반복적인 출현에 의해 나타나는 중복성만을

제거– 문서 데이터 압축에 필수– 엔트로피 (entropy) 코딩

손실 압축– 데이터에 포함된 정보 중 내용을 인식하는데 크게 영향을 주지

않는 정보들을 삭제함– 무손실 압축에 비해 압축률을 높임– 원천 (source) 코딩



혼성 압축– 손실 압축 기법과 무손실 압축 기법을 혼용– 20:1 ~ 200:1 정도의 압축률을 얻을 수 있음– 대부분의 표준 압축 기법에서 이용됨

데이터 준비 데이터 변환 양자화 무손실 압축

아날로그- 디지털 변환 등의 데이터 생성

변환 코딩, 예측 코딩 등의 손실 압축 알고리즘 적용

양자화를 통해 정보를 정리

반복길이 코딩이나 허프만 코딩 등의 무손실

압축 알고리즘 적용

혼성 압축의 과정



반복길이 코딩 (Run-Length Coding)– 연속적으로 반복되어 나타나는 정보 ( 문자 , 픽셀 ) 들을 그

정보와 반복된 횟수 (run-length) 로 표현하는 코딩 방법예 )

TABBBBBBBBBBBBBBGLC → TAB@14GLC

14 개



허프만 코딩 (Huffman Coding) – 데이터를 구성하는 단위 정보들의 빈도수를 기반으로 , 각

단위 정보를 표현하는 비트 수를 효율적으로 할당하는 방법– 가변 길이 코딩 (Variable-Length Coding) 방법예 )

THIS IS TEST SENTENCE.

E T S H I

5 5 4 4 22

N C .

2 1 1

0

0 S

0 1

HI

0 11

1

ET

0 10 1

0 1

C.

0 1 N각 문자의 출현 빈도허프만 트리

26 개의 글자



– 높은 빈도로 나타나는 단위 정보에는 비트 수를 적게 사용하고 ,

낮은 빈도로 나타나는 단위 정보에는 비트 수를 많이 사용 – 8 비트 아스키 코드 이용 : 8 x 26 = 208 비트– 허프만 코딩 이용 : (2x5)x2 + (3x4)x2 + (4x2)x3 + (5x1)x2 = 78 비트

E

T

S

H

I

N

C

.

11

10

011

010

0011

0010

0001

00001

00000

[ 각 문자마다 할당된 코드 ]


압축 알고리즘 ( 계속 )– 허프만 코딩의 속성

» 유일한 접두사를 가지고 있음 (unique prefix property)하나의 허프만 코드는 다른 허프만 코드의 접두사가 될 수 없음

← 이유 : 모든 입력 기호들을 허프만 트리의 리프 노드에 둠» 허프만 코딩으로 만들어진 코드보다 더 효율적인 방법이 없음 (optimality)

인코딩된 데이터의 길이가 최소임 (minimum-redundancy code)

– 허프만 코딩의 단점» 입력 기호의 확률 분포가 변한다면 , 효율성을 잃어버릴 수 있음 ( 가변 길이

코딩 )

» 입력 기호의 확률을 인코딩 전에 미리 알아야 함


압축 알고리즘 ( 계속 )– 미리 정의된 허프만 코드 테이블을 이용

» 흑백 비트맵 이미지의 압축에 이용» 각 비트 패턴에 따라 해당하는 코드가 테이블에 미리 정의됨» 대량의 샘플 영상을 바탕으로 허프만 코딩을 수행하여 코드를 할당 (CCITT

Group 3 표준 )

0123...20...50

00110101000111

01111000

...0001000

...01010011

비트 0 의 반복 횟수 비트 1 의 반복 횟수코드 코드0123...20...50

0000110111010

1110...

00001101000...

000001010010

CCITT GRUOP3 1D 압축을 위한 코드 테이블 ( 일부 )


압축 알고리즘 ( 계속 ) 렘펠 - 지프 코딩 (Lempel-Ziv Coding)

– 동일한 어구 (phrase) 가 반복적으로 나타나는 데이터의 성질 이용

– 처음 나타난 어구는 사전 (dictionary) 에 어구와 그 어구의 위치 정보를 등록하고 그대로 출력

– 반복해서 나타난 어구는 사전에 등록된 위치 정보로 치환하여 출력

– 미리 확률이나 통계를 필요로 하지 않음

– pkzip 과 같은 파일 압축 프로그램에 이용됨 .



– 렘펠 - 지프 - 웰치 (LZW: Lempel-Ziv-Welch) 코딩» 어구들 사이의 상대적 위치를 이용

» UNIX 의 compress 에 이용

» GIF(Graphics Interchange Format) 의 영상 압축 기법

예 ) 그림 0 ... 코딩 24 이라는 59 ... 위치 74

<사전> 24

24

렘펠- 지프 코딩의 예: 가장 처음 에 나타난 코딩이라는 낱말은 그 위치를 나타내는 정보인 24 와 함께 사전에 등록된다. 이후로 나타나는 코딩이라는 낱말들은 이미 사전에 등록되어 있으므로 위치 정보인 24 로 인코딩된다.


압축 알고리즘 ( 계속 ) 변환코딩 (Transform Coding)

– 적당한 변환을 통하여 데이터의 영역 (domain) 을 옮김– 데이터를 구성하는 단위 정보의 개수를 줄이는 기법– FFT(Fast Fourier Transform): 시간 영역 → 주파수 영역– DCT(Discrete Cosine Transform): 공간 영역 → 주파수 영역

사운드 데이터의 영역에 따른 표현

시간

진폭

(a) 시간 영역에서 본 데이터

주파수

진폭

(b) 주파수 영역에서 본 데이터


압축 알고리즘 ( 계속 )– 빠른 푸리에 변환 (FFT: Fast Fourier Transform)

» CD-Audio 의 인코딩에 이용

» 사운드 데이터를 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환시간 영역 내의 n 개의 샘플링된 값들을 주파수 영역 내의 n 개의

값들로 변환하는 경우 , 변환된 데이터의 i 번째 값은

F i P ikn

j iknk

k

n

( ) (cos sin )

2 20

1

( Pk 는 원래 데이터의 k 번째 값 )


압축 알고리즘 ( 계속 )– 이산 코사인 변환 (DCT: Discrete Cosine Transform)

» JPEG, MPEG, H.261 등의 표준 압축 기법에서 이용» 정지 영상 데이터를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환

크기가 N x N 인 단위 영상 데이터를 변환하는 경우 , 변환된 데이터의 (i, j) 번째 값은

D i j

NC C p

x iN

y jNi j xy( , ) cos cos

1

22 1

22 1

2

( Pxy 는 원래 데이터의 (x, y) 번째 값 ,

Ci, Cj 는 Ci Cj if (i j 0),

1 if (i 0 혹은 j 0) )

1 2


압축 알고리즘 ( 계속 )– DCT 변환의 예

» 8×8 픽셀로 이루어진 이미지 데이터 블록을 단위로 변환 132 136 138 140 144 145 147 155

136 140 140 147 140 148 155 156

140 143 144 148 150 152 154 155

144 144 146 145 149 150 153 160

150 152 155 156 150 145 144 140

144 145 146 148 143 158 150 140

150 156 157 156 140 146 156 145

148 145 146 148 156 160 140 145

172 -18 15 -8 23 -9 -14 19

21 -34 24 -8 -10 11 14 7

-9 -8 -4 6 -5 4 3 -1

-10 6 -5 4 -4 4 2 1

-8 -2 -3 5 -3 3 4 6

4 -2 -4 6 -4 4 2 -1

4 -3 -4 5 6 3 1 1

0 -8 -4 -3 2 1 4 0

DCT

(b) (a)

DCT 변환의 예



예측코딩 (Predictive Coding)– 가정 : 정보의 흐름에 있어서 , 다음에 나타날 정보는 바로

직전에 나타난 정보와 크게 다르지 않다– 이전 정보와 차이 정보를 가지고 다음 정보를 생성– 예측 코딩 기법의 예

» 차이 PCM(DPCM: Differential PCM)

» 적응적 차이 PCM(ADPCM: Adaptive DPCM)

» 델타 변조 방식 (DM: Delta Modulation)

» 적응적 DM(ADM : Adaptive DM)


압축 알고리즘 ( 계속 )– DPCM

» 직전의 예측값을 이용하여 지금 인코딩하려는 정보를 예측» 실제 정보의 값과 예측값 사이의 차이 정보를 생성 및 출력» 데이터의 복원은 예측을 통해 이루어지며 예측에 의한 오류는 인코딩된

정보를 이용하여 보정됨» 기울기 과부화 (slope overload) 문제가 발생할 수 있음

DPCM 을 이용한 인코딩

실제 정보의 값과예측값을 비교인코딩하려는 정보 오류 보정 정보

( 실제 정보의 값 – 예측값 )

다음 정보의 값을 예측( 기존 예측값 + 오류 보정 정보 )

예측값


압축 알고리즘 ( 계속 )– ADPCM

» 출력되는 오류 보정 정보 ( 차이 정보 ) 의 크기가 출력 표현 한계를 넘어 서는 경우 , 출력 정보의 스케일 (scale) 이 적응적으로 변화함

» DPCM 의 기울기 과부하문제를 해결


압축 알고리즘 ( 계속 )– DPCM 과 ADPCM 의 예

» 8 비트 데이터를 5 비트 오류 보정 정보로 생성하는 경우16 40 89 75 24 32 66 19

+15 +15 +15 +15 -16 -12 +15 -16

15 30 45 60 44 32 47 31

+15 +12 +15 +1 -12 +2 +8 -11

15 39 69 73 25 33 65 21

x 2 x 4 x 4 x 4 x 4x 2 x 4 : 스케일 변화 정보 (ADPCM)

원래 데이터DPCM 으로 인코딩하고디코딩한 데이터

ADPCM 으로 인코딩하고디코딩한 데이터

ADPCM 코딩을 이용한 기울기 과부하의 해결


압축 알고리즘 ( 계속 )– DM

» 차이 정보를 표현하는데 오직 1 비트만을 이용 (+, -)

» 차이 정보에 따라 , 미리 정해진 차이 값을 더하거나 빼서 원래 정보를 복원» 압축률은 매우 높지만 , 원래 데이터를 완벽하게 복원할 수 없음

– ADM» 차이 정보의 순서에 따라 차이 값의 규모를 변화시킴

p q = 1, p > 1 (p, qⅹ 는 실수 ) (+, +), (-, -) : 차이 값의 규모를 키움 L pⅹ (+, -), (-, +) : 차이 값의 규모를 줄임 L qⅹ

» DM 에 비해 원래 데이터와의 오차를 더 줄임» 200kHz 이상의 샘플링 주기를 갖는 PCM 에 의해 생성된 데이터에 사용



16 40 89 75 24 32 66 19

+ + + + - - + -

16 32 48 64 48 32 48 32

+ + + - - + + -

16 40 76 52 16 40 76 52

36 36 24 36 2424 24LADM =

원래 데이터DM 으로 인코딩하고디코딩한 데이터

ADM 으로 인코딩하고디코딩한 데이터

16

16 LDM =

차이 값의 변화 (p = 3/2, q = 2/3)

– DM 과 ADM 의 예» 8 비트 데이터를 DM 과 ADM 으로 각각 인코딩하고 디코딩하는 경우

DM 코딩과 ADM 코딩의 비교16 16 16 16 16 16 16



양자화 (Quantization) – 양자 (quantum) 라는 미리 정의된 정보를 이용하여 주어진

데이터를 코딩하는 방법– 스칼라 양자화 (scalar quantization)

» 어떤 스칼라 값을 양자 (quantum) 로 정하고 , 데이터를 구성하는 값들을 양자의 개수로 치환

» 데이터의 중요도에 따라 크기가 다른 양자를 이용함으로써 덜 중요한 정보를 삭제하는 효과를 얻음

» 1 차원 변수를 기반으로 양자화하는 것 예 )

7688848068561161201922212017142930758883817055115120

7688848068561161201922212017142930758883817055115120 (a) 양자화 이전의 데이터

(b) 4의 배수로 양자화된 데이터

(c) 디코딩된 데이터


압축 알고리즘 ( 계속 )– 벡터 양자화 (vector quantization)

» 하나의 값에 대해 둘 이상의 변수를 사용하여 양자화» 코드북 (codebook) 에 미리 정의된 벡터 정보를 이용하여 데이터 내의

정보들을 코드북에 존재하는 정보의 색인으로 치환» 인코딩 과정에서는 속도가 느리나 , 디코딩 과정에서는 각 단위 정보마다

코드북을 한번만 참조하므로 속도가 비교적 빠름» 코드북의 품질에 의해 영향을 받음

효율적인 코드북을 구성하는 것이 중요 : 데이터의 특성을 바탕으로 구성됨


압축 알고리즘 ( 계속 )– 스칼라 양자화와 벡터 양자화의 예

스칼라 양자화와 벡터 양자화의 비교

(a)양자화된 샘플

43210

양자화되기 전 샘플

43210

코드벡터 색인

000 001 010 011 100

코드벡터

2차원 코드벡터를 가진 코드북

정수실수

(b)


벡터로 표현한 블록

43210

(a)양자화된 샘플

43210


43210

코드벡터 색인

000 001 010 011001 010 011 100

코드벡터

2차원 코드벡터를 가진 코드북

정수실수

(b)


벡터로 표현한 블록

43210


압축 알고리즘 ( 계속 ) 웨이블릿 코딩 (Wavelet-Based Coding)

– 웨이블릿 변환 (wavelet transform) 을 사용하여 입력 신호 (signal) 를 시간과 진동수 측면에서 양측 모두 좋은 신호로 분해하여 압축 성능을 높인 코딩 방법

– 이미지 압축에 주로 사용됨» 이산 웨이블릿 변환 (DWT: Discrete Wavelet Transform)

– MPEG-4 와 JPEG2000 에 사용됨– 2 개의 상호 보완적인 (complementary) function 이용

» 웨이블릿 (wavelet): 높은 주파수의 세부 이미지를 추출» 스케일링 함수 (scaling function): 높은 주파수를 제거


압축 알고리즘 ( 계속 )– 2 차원의 이미지의 경우 , 수평과 수직 방향 모두에 2 개의 함수

적용 4 개의 서브이미지 (subimage) 생성 : HH, HL, LH, LL

이미지

수평 웨이블릿 함수

수평 스케일링 함수

높은 수평 진동수

모든 수직 진동수

수직 웨이블릿 함수

수직 스케일링 함수


높은 수직 진동수

HH


낮은 수직 진동수

HL

낮은 수평 진동수

모든 수직 진동수

수직 웨이블릿 함수

수직 스케일링 함수


높은 수직 진동수

LH


낮은 수직 진동수

LL

웨이블릿 변환을 이용한 이미지의 분해 과정


압축 알고리즘 ( 계속 )– 웨이블릿 계수 (wavelet coefficient)

» 세부 이미지의 표현의 정도와 제거된 세부 이미지를 결정

LL HL

LH HH

(a)

LL3

HL1

LH1 HH1

(b)

HL2

LH2 HH2

HL3

HH3 LH3

2 차원 DWT: (a)첫 번째 단계 (level) 의 변환 (b)세 번째 단계의 변환 (c) 레벨변환을 한 실제 이미지

(c)


압축 알고리즘 ( 계속 )– DCT 기반 압축과의 비교

» 웨이블릿 계수와 DCT 계수의 유사성많은 값들이 0 에 가까운 수로 치환됨 , 나머지 값들은 정도에 따라 상대적으로

인지할만한 값으로 양자화» 압축 시스템의 유사성

DCT변환 양자화 스캔 가변길이인코딩 [ DCT 기반 압축 ]

[ 웨이블릿 기반 압축 ]

웨이블릿변환 양자화 스캔 가변길이인코딩

DCT 기반 압축과 웨이블릿 기반 압축


압축 알고리즘 ( 계속 )» 차이점 : 웨이블릿 코딩의 장점

디코더가 복원 과정을 수행하는 중에 어느 시점에서든지 중지할 수 있음 ( 원래 이미지로의 완전한 해상도를 요구하지 않을 경우 )

낮은 픽셀 깊이 (bitrate) 에서 더 효율적임 DCT 에서 나타날 수 있는 블록화 현상 (block artifact) 방지

일반적으로 다른 방식으로 이미지를 압축했을 때에 비해 훨씬 효율 (화일 크기 및 전송 속도 ) 이 높음 예 ) 비슷한 품질의 JPEG 이미지에 비해 화일 크기가 25 % 정도

» 차이점 : 웨이블릿 코딩의 단점더 많은 계산 능력을 필요로 함거의 비슷한 압축률에 있어서 DCT 기반 압축보다 효율성이 떨어짐



보간법 (Interpolation)– 연속된 비슷한 정보들 중 몇 개만을 저장– 데이터의 복원 시에 보간을 통해 삭제된 정보를 복원

0 1 2 3 4 5 6 7

0 1 2 3 4 5 6 7

복원 ( 보간 )

원래 데이터

저장되는 데이터

예 )

압축

인접한 픽셀들의 값이 유사한 경우에 대한 보간법의 적용


압축 알고리즘 ( 계속 ) 프랙탈 압축 (Fractal Compression)

– 개념» 어떤 데이터 I 가 있다고 할 때 모든 종류의 데이터 A 에 대하여 W*

(A) = I 인 , 즉 수렴점이 I 인 변환 W 를 찾아내는 기법W*(A) 는 변환 W 의 무한 반복 , 즉 W(W(W(…(W(A)))))

» 반복작업으로 생성해낼 수 있는 시스템의 구성 정보로 치환함으로써 데이터를 인코딩

» 실험적으로 60:1 이상의 압축율

– 문제점» 복원은 빠르나 인코딩 과정은 복잡하고 느림

» 모든 종류의 데이터에 대해 변환 W 가 존재하는 지와 , 구해진 변환 W 의 수렴점이 원하는 데이터와 일치하는 지를 증명하기 곤란함


압축 알고리즘 ( 계속 )예 ) 지어핀스키 (Sierpinski) 삼각형

입력된 그림출력된 그림


이미지 압축 표준 JPEG(Joint Photographic Experts Group)

– Color & Grayscale 정지 영상의 압축 코딩의 표준

– ISO 에서 1992 년에 제정

– 주요 특징» 압축률과 영상의 품질을 사용자가 지정할 수 있음

» 영상의 형태 ( 내용 , 크기 , 해상도 , 화면비 , 색상모형 ) 에 관계없이 적용 가능

» 소프트웨어적으로 구현 가능

» 하드웨어를 이용할 경우 , 영상의 품질이 크게 향상됨


이미지 압축 표준 ( 계속 )– 제공되는 부호화 방법

» 순차적 모드 (Sequential DCT-based mode)JPEG 의 기본 인코딩 방법이미지의 각 요소가 스캔되는 순서에 따라서 인코딩DCT 변환 , 양자화 , 허프만 코딩을 이용

» 점진적 모드 (Progressive DCT-based mode)순차적 인코딩과 동일한 코딩 기법들을 이용 이미지가 여러 개의 스캔으로 인코딩됨

디코딩된 영상은 이미지의 윤곽부터 나타나고 , 서서히 선명해짐


이미지 압축 표준 ( 계속 )» 무손실 모드 (Lossless mode)

정보의 손실 없이 영상을 인코딩DCT 와 양자화 대신 , 픽셀 단위의 예측 기법을 이용2 : 1 정도의 압축률을 얻음

» 계층적 모드 (Hierarchical mode)다양한 환경에서 영상을 재생하거나 출력 가능영상의 해상도를 높여 가면서 여러 번 인코딩각 단계의 인코딩은 앞의 세 가지 중 어느 것이든 이용 가능예 ) 높은 해상도의 영상을 낮은 화면 해상도의 모니터에 상영하거나 낮은 해상도의 프린터에 출력하고자 할 때 사용


이미지 압축 표준 ( 계속 )– JPEG 인코딩 (순차적 모드 )

8 x 8 블록들로 나눔

양자화 DPCMDCT

8 x 8양자화행렬

RLC

DC허프만코딩AC허프만코딩

허프만코드테이블

8 x 8 블록

AC-계수

DC-계수

이미지

Zigzag 압축된 데이터

JPEG 표준의 순차적 모드


이미지 압축 표준 ( 계속 )– 이미지 준비 단계

» RGB 또는 YUV 등의 색상 모델을 이용하여 각 색상마다 평면 (plane)으로 분리

» 각 평면을 8 8ⅹ 픽셀로 이루어진 블록 (block) 들로 분할» 최소 코딩 단위 (MCU: Minimum Coded Unit): 디코딩하는 단위

평면과 최소 코딩 단위

A

원래 이미지

평면 1평면 2 평면 3

최소 코딩 단위


이미지 압축 표준 ( 계속 )– DCT 변환

» DC- 계수 (DC-coefficient)DCT 변환을 수행한 후 (0,0) 위치에 있는 값블록의 기본 색상을 결정 x, y 각 방향에 대해 모두 주파수가 0 인 경우에 해당앞 /뒤 프레임의 DC- 계수와 함께 DPCM 으로 인코딩됨

» AC- 계수 (AC-coefficient)DCT 변환을 수행한 결과에서 DC- 계수를 제외한 나머지블록 내에서 각 픽셀간의 색상 변화에 대한 정보를 나타냄x, y 어느 방향으로든 주파수가 0 이 아닌 경우에 해당프레임별로 Zig-Zag 형태로 나열됨


이미지 압축 표준 ( 계속 )» DCT 로 변환된 블록의 형태

DC AC01 AC07

AC70 AC77

AC- 계수의 Zig-Zag 순서

x 주파수 커짐

y

주파수 커짐


이미지 압축 표준 ( 계속 )– 양자화 (Quantization)

» 높은 주파수의 AC-계수일수록 큰 값으로 나누어지므로 대부분 0 으로 바뀜

예 )

0412-3-4-8011365-4-34-124-46-4-24643-35-3-2-8124-44-56-13-134-56-4-81071411-10-826-302119-14-915-820-21172

0412-3-4-8011365-4-34-124-46-4-24643-35-3-2-8124-44-56-13-134-56-4-81071411-10-826-302119-14-915-820-21172

양자화

(a) DCT 변환된 블록(D) (b) 양자화된 블록(Quantized)

0000-1-1343

000000-3-3

00000022

00000000

00000000

00000000

00000000

00000000

0000-1-1343

000000-3-3

00000022

00000000

00000000

00000000

00000000

00000000

(c) 양자화 행렬(Quantum)

25221916131074

282522191613107

3128252219161310

3431282522191613

3734312825221916

4037343128252219

4340373431282522

4643403734312825

25221916131074

282522191613107

3128252219161310

3431282522191613

3734312825221916

4037343128252219

4340373431282522

4643403734312825


이미지 압축 표준 ( 계속 ) JPEG2000

– 12 개의 파트로 이루어져 있음 ( 이 중 파트 7 은 취소 )

– JPEG 보다 더 나은 변형률 (rate-distortion) 을 제공하고 이미지 품질을 향상시킴

– 웨이블릿 코딩 사용» DCT 기반 코딩도 JPEG 과의 호환을 위해 지원


이미지 압축 표준 ( 계속 )– JPEG 의 약점

» 낮은 픽셀 깊이 (0.25 bpp 이하 ) 압축에서 변형 (distortion) 이 심함

» 하나의 비트 스트림 (bitstream) 상에서 무손실 및 손실 압축 제공 못함

» 사이즈가 매우 크거나 높은 정밀도를 가진 이미지들을 처리할 수 없음

» 낮은 전송률에서 높은 전송률에 이르는 점진적 (progressive) 전송

» 하나의 복원 구조 (single decompression architecture) 가 없음

» 전송 에러 시 복원력이 매우 약함

» 관심 지역 코딩 (ROI: Region-of-interest coding) 을 지원하지 못함특정 부분이 이미지의 나머지 부분보다 더 나은 품질로 코딩될 수 있음

» 컴퓨터 합성 (computer-generated) 이미지나 혼합 문서에서는 좋은 성능이 나오지 않음


이미지 압축 표준 ( 계속 )

JPEG2000 의 인코딩 과정

– JPEG2000 의 인코딩 과정

DWT 양자화

비트율조정

비트 스트림구성

압축된이미지데이터

EBC

전처리입력

이미지데이터

DWT 양자화

비트율조정

비트 스트림구성

압축된이미지데이터

EBC

전처리입력

이미지데이터


이미지 압축 표준 ( 계속 )» 전처리 (pre-processing)

타일화 (tiling): 이미지를 서로 겹쳐지지 않는 같은 크기의 직사각형 타일 (tile) 들로 분할

이미지들을 여러 개의 요소 평면 (component plane) 들로 나누는 과정

» DWT웨이블릿 변환을 적용하여 각각의 타일을 높은 서브밴드 (high subband) 와

낮은 서브밴드 (low subband) 로 분해 (decomposition) 0 부터 32 단계 (level)까지 지원

» 양자화웨이블릿 변환의 결과로 얻은 웨이블릿 계수를 양자화


이미지 압축 표준 ( 계속 )» EBC(Embedded Block Coding)

서브밴드가 서로 같은 크기의 코드 블록 (code-block) 들로 나눠짐엔트로피 코딩이 각각의 코드 블록에 대하여 독립적으로 수행EBCOT(EBC with Optimized Truncation) 알고리즘 사용

타일 (tile) 의 분할 (partition) 및 서브밴드와 구역과 코드 블록

4 행

0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 601 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 612 6 10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54 58 623 7 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47 51 55 59 6364 …65 …

비트 평면 코딩을 위한 스캔 형태

타일(tile)

: 코드 블록(code-block)

: 서브밴드(sub-band)

: 구역(precinct)

타일(tile)

: 코드 블록(code-block)

: 서브밴드(sub-band)

: 구역(precinct)


이미지 압축 표준 ( 계속 )» 비트율 조정 (rate control)

후처리 작업 대상으로 하는 비트율에 도달할 수 있도록 코드 스트림 (code-

stream) 을 바꾸는 과정

» 비트 스트림 구성 (bitstream organization) 비트 평면 코딩 패스로부터의 압축된 데이터를 패킷 (packet)

들로 분리 구역 (precinct): 하나의 해상도 수준 내에서 코드 블록들의 집합

각각의 구역이 하나의 패킷패킷은 헤더와 압축된 데이터로 구성됨패킷들이 특정 순서로 하나의 코드 스트림을 만듦


이미지 압축 표준 ( 계속 )메인헤더

타일스트림

타일스트림

타일스트림

...

EOC

*EOC: end of code-stream(코드 스트림의 끝)

타일헤더

팩(pack)스트림

패킷

패킷

패킷

...

패킷헤더

압축된데이터

메인헤더

타일스트림

타일스트림

타일스트림

...

EOC

*EOC: end of code-stream(코드 스트림의 끝)

타일헤더

팩(pack)스트림

패킷

패킷

패킷

...

패킷헤더

압축된데이터

코드 스트림의 구성


이미지 압축 표준 ( 계속 )– JPEG 과 JPEG2000 의 이미지 비교

예 )

[JPEG: 37 KB] [JPEG2000: 37 KB]


이미지 압축 표준 ( 계속 )

GIF (Graphics Interchange Format)– 그래픽 정지 영상 표준 포맷

» Compuserve™ 의 표준 정지 영상 포맷

» 8bpp(bit-per-pixel) 정지 영상을 대상으로 함256 색상 (8 bit) 을 표현할 수 있음참색상 (24 bpp) 영상을 GIF 로 인코딩하는 경우

색상테이블에 정의된 256 개의 색상으로 양자화 색상 정보를 잃어버리게 됨

» 렘펠 - 지프 - 웰치 (LZW) 코딩을 이용렘펠 - 지프 코딩의 개선된 기법색상 정보 이외의 다른 정보는 손실되지 않음

» 타입 (flavor) GIF87a, GIF89a(애니메이션 지원 )


이미지 압축 표준 ( 계속 )» RGB 각 값들에 대하여 8 bit씩 할당되어 , 256 가지로 색인된

색상을 표현7 6 5 4 3 2 1 0

비트 (bits)바이트 (byte) #

1

2

3

4

5

6

GIF 색상테이블

색상 색인 0 에 대한 적색 값색상 색인 0 에 대한 녹색 값색상 색인 0 에 대한 청색 값색상 색인 1 에 대한 적색 값색상 색인 1 에 대한 녹색 값색상 색인 1 에 대한 청색 값

적색 강도 (intensity)

녹색 강도 (intensity)

청색 강도 (intensity)

적색 강도 (intensity)

녹색 강도 (intensity)

청색 강도 (intensity)...


오디오 압축 기법 G.72X 표준

– 제한된 대역의 전화 채널상에서 음성의 효율적인 코딩을 지원 – 화상회의나 모뎀과 같은 다양한 원격통신

(telecommunication) 응용에 적용 – ADPCM

» 일련의 데이터의 연속된 샘플의 값들 사이의 차이만을 인코딩하고 저장함으로써 압축을 하는 방식

» ITU 의 음성 압축 표준인 G.721, G.723, G.726, G.727 의 핵심 기법

» 32 kbps 에서 음성이 인지되는 품질표준 64 kbps PCM 전송시보다 약간 떨어짐DPCM 보다 좋음


오디오 압축 기법 ( 계속 )– G.721: 첫 번째 표준으로 , 300 에서 3400 Hz 의

대역폭을 가진 채널 상에서 32 kbps ADPCM 으로 음성을 압축

– G.723: G.721 ADPCM 의 24, 40 kbps 로의 확장

– G.726: 1990 년에 G.721 과 G.723 을 대체함 , 16, 24, 32, 40 kbps 에서의 데이터 압축 지원

– G.722: G.726 의 개선된 버전으로 , 0 에서 8 kHz 의 광대역 (broadband) 전화 채널 상에서 64 kbps 내의 7 kHz 오디오 코딩


오디오 압축 기법 ( 계속 ) MPEG 오디오 압축

– Philips™ 에 의해 개발된 MUSICAM 시스템을 기반으로 한 압축 방법에 따라 표준화

– 청각 심리 모델 (psychoacoustic model) 이용» 인간의 사운드에 대한 감각적인 특성을 모델링

– 3 가지 계층» 1 계층 : 디지털 오디오 테이프 » 2 계층 : 1 계층 보다 높은 복잡도 지님 , 디지털 오디오 방송 » 3 계층 : 가장 복잡 , ISDN 선상에서의 오디오 전송을 목표로 시작

MP3 가 이에 해당


오디오 압축 기법 ( 계속 )– 입력에 필터를 적용시켜 주파수 요소로 분해– 데이터에 청각 심리 모델 (psychoacoustic model) 을

적용시켜 블록에 비트할당을 한 후 양자화

기본적인 MPEG 오디오 인코딩 과정

시간에서주파수로

변환

사운드 인지모델링

오디오(PCM)입력

비트 할당, 양자화와

코딩

비트 스트림포맷화

서브밴드 필터 31

.

.

.

서브밴드 필터 1서브밴드 필터 0

인코딩된비트 스트림

시간에서주파수로

변환

사운드 인지모델링

오디오(PCM)입력

비트 할당, 양자화와

코딩

비트 스트림포맷화


.

.

.



.

.

.


인코딩된비트 스트림


오디오 압축 기법 ( 계속 )– MPEG-1 layer 2

» 순방향 적응적 (forward adaptive) 비트 할당 » 부분 비트 양자화 사용

– MPEG-2» MPEG-1 오디오에 유연성 (flexibility) 추가

MPEG-1 샘플링 속도의 ½ 에 해당하는 샘플링 속도 추가

» 다채널 (multichannel) 로 확장» DVD 를 지원하는 표준 차량 등에 널리 쓰임

– MP3 (MPEG-1 layer 3)» 압축 효율이 큼

– MPEG-4» 음성 압축 (speech compression), 지각 기반 코더 (perceptual

coder), TTS, MIDI 등 여러 가지 다른 오디오 요소들을 하나의 표준으로 통합


오디오 압축 기법 ( 계속 ) 서브밴드 코딩 (Subband Coding)

– 아날로그 신호를 주파수 대역 상에서 다수 개의 주파수 대역으로 분리하고 , 그 후에 각 아날로그 신호에 대해 코딩 방법을 적용

– 선택적인 주파수 변환 기법» 주파수 대역 등의 스펙트럼의 미리 정의된 영역에서만 신호를 다룸

– 대역의 개수가 중요한 품질의 척도– 보통 32 개의 서브밴드를 사용– 장점

» 음성 압축에 잘 적용됨 : 인간의 청각 특성을 이용한 처리가 용이 » 에너지가 편중된 주파수 대역에 더 많은 비트를 부여하여 양자화함으로써 청각적인

오류를 최소화함» 서로 다른 주파수 대역에 대한 코딩 과정에서 일어날 수 있는 양자화 에러는 각

주파수 대역간에 서로 무관


오디오 압축 기법 ( 계속 )– 음성 신호는 각 주파수 대역 별로 구분된 여러 개의 대역 통과

필터 (BPF: Band Pass Filter) 를 통과해 분리된 신호를 얻음

BPF1 . . .

입력

음성 신호

DS1

DSn

.

.

.

ADPCM1 인코딩

ADPCMn 인코딩

.

.

.

양 자 화

압축 음성 신호

BPFn

서브밴드 코딩의 인코딩 과정* DS(DownSampling): 신호의 샘플링 개수를 줄이는 것


동영상 압축 표준 H.261

– 1990년에 ITU-T 에 의해 제정된 동영상 압축 표준– ISDN 전화선 상에서 대화형 멀티미디어 응용을 위해 고안됨– 64kbps 의 배수만큼의 전송대역폭을 필요로 함 (px64, p:1~30)

– 압축 / 복원 두 과정에 의한 시간 지연 0.15초– 대상으로 삼고 있는 동영상

» CIF(Common Intermediate Format)

» QCIF(Quarter-CIF)

동영상 포맷 밝기 정보해상도

색채 정보해상도

압축되지 않은 경우전송률 (Mbps) – 30

프레임 /초H.261

지원QCIF 176ⅹ144 88 72ⅹ 9.1 Yes

CIF 352 288ⅹ 176 144ⅹ 36.5 Optional


동영상 압축 표준 ( 계속 )– 블록과 매크로 블록

» 서브샘플링 (2:1:1) 기법에 의해 하나의 밝기 정보 (luminance) Y 와 두 개의 색채 정보 (chrominance) Cb, Cr 로 나뉘어

인코딩

» 블록 (block): 8×8 픽셀로 이루어진 단위

» 매크로 (macro) 블록 : 네 개의 Y 블록과 이에 대응하는 한 개씩의 Cb, Cr 블록

H.261 의 블록과 매크로 블록

Y 블록 Cb블록

Cr블록 매크로 블록


동영상 압축 표준 ( 계속 )– 코딩 알고리즘

» 인트라코딩 (intra-frame coding)프레임 자체를 인코딩 JPEG 의 순차적 부호화 기법과 유사DCT, 양자화 , 허프만 코딩을 이용공간적 중복성 (spatial redundancy) 을 제거

» 인터코딩 (inter-frame coding)매크로 블록들과 그 이전의 기준 프레임의 매크로 블록들간에

존재하는 차이 정보를 이용 움직임 보상 기법을 이용시간적 중복성 (temporal redundancy) 을 제거


동영상 압축 표준 ( 계속 )– 움직임 보상 기법 (motion compensation)

» 매크로 블록들 사이의 움직임 벡터와 차이 정보로 화면을 인코딩하는 방법 인코딩하려는 프레임과 기준 프레임의

매크로 블록들을 대응위치의 차이는 움직임 벡터

(motion vector) 를 이용하여 표현매크로 블록들 사이의 차이 정보가

일정 임계값 (threshold) 을 넘는 경우 ,

DCT, 양자화 , 허프만 코딩을 이용하여 차이 정보를 인코딩

움직임 보상 기법의 예

움직임 벡터 (-5, -2)

(b) 차이 정보

프레임 1

(37, 34)

(32, 32)

프레임 2

(a) 비슷한 매크로 블록들

삭제될 픽셀 추가될 픽셀


동영상 압축 표준 ( 계속 ) H.263

– 1995년에 ITU-T 에 의해 제정된 동영상 압축 표준– 대화형 멀티미디어 응용을 지원하는 향상된 비디오 코드화 표준– 일반 전화망 (PSTN, Public Switched Telephone Networks) 사용– 64kbps 이하의 낮은 전송률을 대상– 예 ) PC, 디지털 카메라 , 화상 전화 , 감시 카메라 , 핸드폰 ,

멀티미디어 플레이어 등


동영상 압축 표준 ( 계속 )– 대상으로 삼고 있는 동영상

» sub-QCIF

» 4CIF

» 16CIF

» CIF(Common Intermediate Format)

» QCIF(Quarter-CIF)

동영상 포맷 밝기 정보해상도

색채 정보해상도

압축되지 않은 경우전송률 (Mbps) – 30

프레임 /초H.263

지원 Sub-QCIF 128 96ⅹ 64 48ⅹ 4.4 Yes

QCIF 176ⅹ144 88 72ⅹ 9.1 Yes

CIF 352 288ⅹ 176 144ⅹ 36.5 Optional

4CIF 704 576ⅹ 352 288ⅹ 146.0 Optional

16CIF 1408 1152ⅹ 704 576ⅹ 583.9 Optional


동영상 압축 표준 ( 계속 )– 코딩 알고리즘

» H.261 과 유사인트라코딩 : 변환 코딩인터코딩 : 예측 코딩

» 차이점GOB(Group Of Blocks)

고정 크기가 아님 이미지의 왼쪽 경계에서 시작해서 오른쪽 경계에서 끝남

사용할 수 있는 (negotiable) 4 개의 코딩 option Unrestricted motion vector mode Syntax-based arithmetic coding mode Advanced prediction mode PB-frames mode


동영상 압축 표준 ( 계속 )움직임 보상 기법

움직임 벡터가 수평 , 수직 성분의 중간 (median) 값으로부터 예측됨

MV(u, v) 에 대해 에러 벡터인 (∂u, ∂v) 가 코딩 (∂u = u - up, ∂v = v - vp) up = median(u1, u2, u3), vp = median(v1, v2, v3)

H.263 의 이동 벡터의 예측

MV2

MV

MV3

MV1

MV 현재 움직임 벡터MV1 이전 움직임 벡터MV2 위 움직임 벡터MV3 오른쪽 위 움직임 벡터

(a)

(b)

MV2

MV

MV3

(0,0)

MV1

MV

MV1

MV1

MV2

MV

(0,0)

MV1

경계선(border)

MV2

MV

MV3

MV1

MV 현재 움직임 벡터MV1 이전 움직임 벡터MV2 위 움직임 벡터MV3 오른쪽 위 움직임 벡터

(a)

(b)

MV2

MV

MV3

(0,0)

MV2

MV

MV3

(0,0)

MV1

MV

MV1

MV1

MV1

MV

MV1

MV1

MV2

MV

(0,0)

MV1

경계선(border)


동영상 압축 표준 ( 계속 ) 품질을 향상시키기 위해 반픽셀 정밀도 (half-pixel precision) 를

지원 쌍선형 보간법 (bilinear interpolation) 이용

A

a

C

B

D

b

d c

전픽셀 위치 반픽셀 위치

a = A b = (A + B + 1) / 2 c = (A + C + 1) / 2 d = (A + B + C + D + 2) / 4

H.263 의 반픽셀 예측


동영상 압축 표준 ( 계속 )

MPEG (Motion Picture Experts Group)– 국제 표준화 기구 (ISO: International Organization for Sta

ndardization) 와 국제 전기 표준 회의 (IEC: International Electrotechnical Commision) 가 구성한 공동 위원회 (JTC1: Joint Technical Committee 1) 산하의 전문 부윈원회(SC29: Sub-Committee 29) 를 지칭

– 1988 년에 설립

– 동영상과 오디오 압축과 압축된 정보를 전송하는 방법 등에 대한 표준을 제정


동영상 압축 표준 ( 계속 )– MPEG-1

» 1991년에 ISO 에 의해 승인된 표준» 대화형 및 검색형 멀티미디어 응용에 모두 사용» CD-ROM 등의 일반 디지털 저장매체를 대상으로 함» 1.5 Mbps 의 전송률의 일반 디지털 저장 매체를 대상 » JPEG 과 H.261 표준에 사용된 기술 흡수 및 호환성 제공



» 1994년에 ISO 에 의해 승인된 표준» 고품질 디지털 비디오 , TV, HDTV 의 압축과 복원» 2 ~ 45 Mbps 의 전송률 지원» MPEG-1 과 H.261 등 기존 표준들과의 호환성 제공

여러 단계 (level) 를 정의 : 각 단계마다 거기에 적합한 응용들의 특성에 맞게 여러 프로파일 (profile) 들이 정의

사운드 데이터에 있어서도 많은 확장이 이루어짐» 동영상 압축 방식 : DCT 를 기반 » MPEG-3 흡수 : MPEG-2 가 HDTV 응용을 지원



» 1999년에 ISO 에 의해 승인된 표준» 사용자와 서비스 제공자와의 쌍방향 통신을 지원하고 , 통신 ,

컴퓨터 , 방송기기 등의 여러 매체들을 통합하려는 목적으로 개발됨

» 이동 (mobile) 환경에서 멀티미디어 통신을 지원» 5 kbps ~ 10 Mbps 의 낮은 전송률로 동화상을 보내고자 개발된

압축과 복원


요약 멀티미디어 데이터 압축의 개념과 그 필요성

– 저장 공간의 절약과 전송 대역폭을 효율적으로 사용하기 위해

압축 알고리즘– 무손실 압축 : 반복길이 코딩 , 허프만 코딩 , 렘펠 - 지프 코딩

– 손실 압축 : 변환 코딩 , 예측 코딩 , 양자화 , 웨이블릿 코딩 ,

– 보간법 , 프랙탈 압축

이미지 압축 표준– JPEG, JPEG2000, GIF

오디오 압축 기법– G.72X, MPEG 오디오 압축 , 서브밴드 코딩

동영상 압축 표준– H.261, H.263, MPEG


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– MPEG: » http://www.chiariglione.org/mpeg/ » http://www.mpeg.org/

제 4 장 . 멀티미디어 데이터 압축

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