Transform Coding   변환 부호화, 변환 코딩

(2012-08-02)
1. 변환 부호화 (Transform Coding)

  ㅇ 데이터가 존재하는 영역을 적당한 변환을 통해 다른 영역(Domain)으로 옮기는
     부호화 (정보의 표현방법을 다르게 함)


2. 변환 부호화 이유

  ㅇ 이해의 용이성
     - 데이터 성격을 보다 직관적인 이해가 가능하게하는 등
  ㅇ 압축의 효율성
     - 데이터를 구성하는 단위정보의 갯수를 줄이는 압축 시행에 유리
     - 변환 그 자체 보다는 부호화 과정에 필요한 양자화시에 압축이 주로 시행됨
  ㅇ 기계적 처리 용이성
     - 기계적인 신호처리를 용이하게 함


3. 변환 형태에 따른 구분

  ㅇ ( 도메인 영역 간에 따른 구분 )
     
     - 시간 영역(Time-domain)  -> 주파수 영역(Frequency-domain)  :  DFT, FFT 등
        . 주파수 분석/해석의 용이함을 주나, 복소수 계산에 따른 계산량이 많음

     - 공간 영역(Space-domain) -> 주파수 영역(Frequency-domain)  :  DCT, Wavelet 등
        . DCT의 경우, 고른 영상저주파 성분, 밝기 값이 급격하게 변하는 고주파 성분으
          로 구분하며 공간 도메인을 2차원 주파수 도메인으로 변환하게됨

  ㅇ ( 영상 변환 방식에 따른 구분 )

     - 블록 기반 변환   : DCT(Discrete Cosine Transform), SVD(Singular Value
                          Trnasform), KLT(Karhunen-Loeve Transform) 등
        . 원 영상을 작은 크기의 서브 블록으로 분할 변환하는 등 

     - 이미지 기반 변환 : DWT(Discrete Wavelet Transform) 등


4. 변환 부호화에 의한 영상 압축 기술의 例통계적 상관이 높은 화소들(블록)을 통계적 상관이 낮은 변환 계수로 변환하여,
     에너지를 적은 값의 계수에 집중시켜  압축 부호화시킴
     - 변환 부호화 방식은 공간적으로 높은 상관도를 가지면서 배열되어있는 데이터를
       직교변환에 의하여 저주파 성분으로부터 고주파 성분에 이르기까지 몇개의 주파수
       성분으로 나누어 성분별로 달리 양자화함

  ㅇ 결국, 각 주파수 성분 간에는 상관도가 거의 없어지고 신호의 에너지저주파 쪽
     에 집중되게 됨.  저주파 쪽으로 에너지의 집중이 클수록 압축효율은 높게됨.


5. 영상 부호화 표준에서 변환부호화 대상이 되는 크기JPEG          :  8 x 8 DCTJPEG2000      :  웨이블릿 변환H.261         :  8 x 8 DCTH.262/MPEG-2  :  8 x 8 DCTH.263         :  8 x 8 DCTH.264/AVC     :  4 x 4, 8 x 8 정수변환
  ㅇ MPEG-1        :  8 x 8 DCTMPEG-4        :  8 x 8 DCT
  ㅇ HEVC          :  다양한 크기의 DCT 및 DST


[영상 변환] 1. 변환 부호화 2. 영상 변환 3. DCT 변환 4. Wavelet 변환

 
        최근수정     요약목록     참고문헌