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저자정보
김종욱 (경희대학교) 박수용 (경희대학교) 조현동 (경희대학교) 김휘용 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
1,038 - 1,042 (5page)

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고화질의 미디어 시대에서 영상 압축 기술은 네트워크 대역폭 문제등 여러 하드웨어적 제약 문제를 해결하는 데 필수적이다. 이로 인해 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 인해 전통적인 알고리즘 기반 부호화 방식보다 더욱 우수한 성능을 발휘하는 LIC 부호화 방식이 주목을 받고 있다. 이와 더불어 불록 기반 부호화 방식은 하드웨어 제약과의 호환성도 뛰어나 오랜 기간 동안 이미지 및 비디오 압축 표준에서 기본적인 기술로 자리 잡아왔다. 하지만 이는 블로킹 아티팩트(Blocking Artifact)를 야기하고 이미지의 주관적 화질을 저하시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 디블로킹 필터가 개발되어왔으나 NNVC(Neural Network-based Video Coding)의 인루프(In-loop) 필터가 가볍고 성능이 뛰어나 주목을 받고 있다. 하지만 LIC 부호화 방식에서도 여전히 하드웨어적 제약 때문에 블록 처리 방식이 많이 사용되고 있고, 이로 인해 블로킹 아티팩트가 발생한다. 따라서 본 연구의 목적은 NNVC 의 인루프 필터를 LIC 모델의 후처리 필터로 쓸 수 있도록 적합하게 변형하여 복원된 이미지에서 블로킹 아티팩트를 효과적으로 제거할 수 있는지를 학술적으로 탐구하는 것이다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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