영상을 압축(Encoding)하여 보내지 않을 경우 MPEG2기준 SD는 25배, HD는 40배의 전송 대역폭이 필요합니다. 현재는 MPEG2, H.264(MPEG4 Part10), HEVC 등 디지털방송에서 이용하는 다양한 압축 방식이 있습니다. MPEG에 대한 이해를 돕기 위해 영상을 압축하는 방식에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
영상을 압축하는 방식에는 크게 화면내 공간적 상관관계에 따른 압축(DCT: Discrete Cosine Transform과 부호의 발생확률의 편중에 따른 압축(엔트로피 부호화, Entropy encoding)으로 크게 나눌 수 있습니다.
이들을 설명하기 위해 우선 공간주파수(Spatial Frequency)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 공간 주파수(Spatial Frequency)는 영상 화면에서 가로 또는 세로 방향으로 화소 값이 변화하는 율을 의미하는데 좀더 쉽게 설명해 보도록 하겠습니다. 보통 화면내 상관관계가 높은 상태는 인접한 화소값들이 평활하고 천천히 변화하는 것을 의미하는데 이때 우리는 "공간 주파수(Spatial Frequency)가 낮다"라고 표현합니다. 또한 화면내 상관관계가 낮은 상태는 인접한 화소값들이 세밀하고 변화가 많은 경우로 "공간주파수(Spatial Frequency)가 높다"라고 표현합니다. 즉, 이미지와 이미지간 변화가 거의 없으면 공간주파수가 낮고, 변화가 많을 경우 공간주파수가 높다라고 표현합니다.
자 그럼 아래 그림 중 공간 주파수(Spatial Frequency)가 가장 낮고, 화면내 상관관계가 가장 높은 그림은 무엇일까?
그럼 반대로 공간 주파수(Spatial Frequency)가 가장 높고, 화면내 상관관계가 가장 낲은 그림은 무엇일까요?
정답은 전자가 공간주파수(Spatial Frequency)가 가장 높고 화면내 상관관계가 가장 낮습니다.
다음으로 직교변환부호화(Orthogonal Transform Coding)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 직교변화부호화는 영상신호나 음성신호의 고능률 부호화 방식의 하나로서, 입력신호를 적절한 블록으로 분할하여 변환처리하는 것을 의미합니다. 이러한 직교변환을 위한 압축방식중 가장 효과적인 방식이 바로 이산 코사인 변환(DCT, Discrete Cosine Transform)입니다. DCT는 MPEG, JPEG, H.261등 국제표준규격에서 채택하고 있는 방식입니다.
직교변환의 가장 큰 장점은 화면에 불규칙하게 퍼져 있는 화소 값이 변환 후에는 저주파항 쪽으로 집중되고 고주파항을 버리는 방식을 통해 정보에 대한 압축이 가능합니다.
영상에 대한 직교변황은 보통 8x8 정방화소 블록단위로 진행하며, DCT와 양자화의 조합이 영상압축에 가장 효과적입니다. 여기서 양자화는 직교변환된 각 주파수의 성분 값을 양자화 스텝 사이즈로 나누어 나머지를 반올림하여 중요하지 않은 값들을 버립니다. 양자화 스텝사이즈가 클수록 많은 값들이 0으로 되어 압축율이 높아지지만 양자화 오차로 영상이 흐려지는 현상이 발생합니다.
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