멀티미디어 개론.

목차

없음.

본문내용

므로서, 대부분의 정보가 낮은 주파수 쪽으로 몰리게 되므로 양자화 과정을 적절히 거치면 높은 압축률로 우수한 화질을 얻을 수 있다. 양자화 과정이란 DCT를 통해 얻어진 DCT계수값 등을 어떤 상수들로 나누어 유효자리의 비트수를 줄이는 과정이다. 예를 들어 0에서 255까지 있을 수 있는 8비트 수를 상수 4로 나누면 6비트만으로도 표시할 수 있다. 그러나 복원시에 4를 곱해야 하므로 원래 값과의 오차가 최대 3까지 있을 수 있어서 결국 데이터의 손실이 있게 된다. 그러나 압축률은 높일 수 있다. 나누는 상수의 값을 크게 하면 할수록 압축률은 높아지나 데이터의 손실이 커진다는 단점이 있다.
벡터 양자화
벡터 양자화 방법은 패턴 대체(pattern substitution)의 특별한 경우이다. 벡터 양자화 과정은 아래와 같다.
- 데이타 스트림을 먼저 '벡터'라고 부르는 블럭으로 나눈다. 예로서 영상을 벡터 양자화시킬 때 벡터는 보통 픽셀들의 작은 사각형이다. 또한 모든 벡터의 크기는 일정하고 v바이트로 구성할 수 있다.
- 참조표는 각각 v바이트로 구성한 패턴의 집합이다. 이 참조표는 코드표(code-book)라고 하는데 압축과 복원시에 사용한다. 이 코드표는 미리 정의할 수도 있고, 동적으로 구성할 수도 있다.
- 코드표에서 각각의 벡터와 일치하는 패턴을 찾는다.
- 일치하는 패턴을 찾으면 코드표에서의 인덱스값으로 그 벡터값을 기술한다.
이러한 벡터 양자화 과정을 요약해 보면 다음과 같다.
먼저 비트 스트림을 벡터들로 나눈다. 비트 스트림의 실재값을 전송하는 대신에 코드표에서 일치하는 패턴의 인덱스값을 전송한다. 만일 코드표에서 실재값과 일치하는 패턴이 없으면 가장 유사한 패턴의 인덱스 값과 차이값을 전송한다. 이런 차이값들은 양자화 할 수도 있다. 차이값을 전송하느냐 안하느냐에 따라, 어떤 양자화 방법을 사용하느냐에 따라 무손실 기법이 될 수도 있고, 손실 기법이 될 수도 있다.
벡터 양자화 기법은 특히 음성(speech) 부호화에 적합하다. 벡터 양자화의 예로서는 프랙탈 변환(fractal transform)의 방법이 있다. 벡터 양자화에는 풀어야 할 2가지 문제점이 있다. 첫째는 실재 데이타 벡터의 빈도수를 가장 잘 적용할 수 있는 최적의 코드표를 어떻게 생성할 것인가 하는 문제이고, 둘째는 코드표에서 가장 유사한 코드 패턴을 찾는 최적의 알고리즘을 찾는 것이 어렵다는 것이다.
동작 보상 (Motion Compensation)
이 기법은 동화상의 압축에서만 사용할 수 있는 방법으로서, 배경은 고정되어있고 전경의 물체가 하나 움직이고 있다고 보는 것이다. 움직이는 물체의 이동 위치만을 기술하면 되고 배경은 변화 없을 것이기 때문에 다시 기술할 필요는 없는 것이다.
물론 실제 동화상이 그렇게 간단할리는 없다. 따라서 실제로는 각각의 그림을 일정 너비의 구역으로 가른 후 각 구역이 직전 그림의 어느 구역과 비슷한지를 찾음으로써 구현한다. 각각의 구역은 보통 높이와 폭이 다 8 픽셀 길이인 것을 사용하며, 이러한 8x8 구역을 블록(block)이라 부른다.
동작 보상 기법은 압축이 복원보다 힘들고 오래 걸리는 기법이다. 압축시에는 직전 그림의 어느 블록과 가장 비슷한지를 알아야 가장 훌륭한 압축 성능을 얻을 수 있는데, 이헐게 하기 위해서는 각 블록마다 직전 그림의 모든 블록과 다 비교해보아야 하므로 엄청난 양의 계산이 필요하게 된다. 복원시에는 압축된 데이터에서 지정하는 직전 그림의 블록을 가져다 쓰면 되므로 압축할 때와 같은 엄청난 탐색은 불필요하게 된다. 물론 이러한 계산 복잡도 때문에 실제의 경우 직전 그림의 모든 블록과 비교하는 것은 피한다.

키워드

멀티미디어,   개론,   색,   효과,   데이타