DCT2 영상 압축 (3) 1. 엔트로피 부호기 엔트로피 부호화는 부호화 대상 심볼 집합의 각각의 원소의 발생 확률에 근거한 정보량인 엔트로피에 근접한 성능을 내도록 하기 위한 부호화 기법이다. 영상의 경우 엔트로피 부호화만으로는 만족할 만한 성능을 낼 수는 없지만, 움직임 보상, 영상 변환, 양자화 등과 결합하여 부호열의 길이를 줄이는데 사용된다. 1.1 엔트로피와 무손실 부호화 □ 랜덤 변수의 집합에 대한 무작위성의 정도를 나타내는 척도를 엔트로피(entropy)라고 한다. □ M개의 랜덤 변수로 구성된 집합이 있을 때, 각각의 랜덤변수의 확률이 pk, k=1, 3, …, M이라고 하면, 비트 단위로 표현한 이 집합의 엔트로피 H는 다음과 같이 정의된다. □ 부호화 응용에서 이 엔트로피는 부호기에 입력될 수 있는 값들의 집합과.. 2023. 9. 19. 영상 압축 (2) 1. 예측 부호화 영상과 같은 신호는 시간적, 공간적으로 인접한 신호가 현재의 신호와 밀접한 상관관계가 있다. 이러한 점을 이용하여 실제로 전달할 신호의 에너지를 크게 줄일 수 있도록 하는 방법이 예측 부호화이다. 이 절에서는 예측 부호화의 전반적 처리 흐름을 중심으로 동작 원리를 학습하고자 한다. 1.1 예측 부호화 개요 □ 예측 부호화기는 부호화하려는 신호 f(t)의 예측 신호인 ~f (t )를 예측기를 통해 구한다. 그 다음 원래 신호 f(t)와 예측신호 ~f (t )의 차인 e(t)를 구한다. 일반적으로 예측오차 e(t)에 대해 양자화와 같은 손실 부호화를 거쳐 전송할 신호 i(t)가 만들어진다. □ 복호기는 신호 i(t)를 전달받아 손실 부호화에 대한 복호화를 한다. 그 결과 얻게 되는 것은 원.. 2023. 9. 18. 이전 1 다음
