KR101221984B1 - 영상압축성능을 고려한 멀티코어 프로세서용 영상압축방법 및 그 기록매체 - Google Patents

영상압축성능을 고려한 멀티코어 프로세서용 영상압축방법 및 그 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상압축방법에 관한 것으로서 영상압축시스템이 영상을 압축하는 방법에 있어서, 영상의 압축을 수행할 각 후보 주파수 도메인 변환에 대한 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 주파수 도메인 변환을 결정하는 단계, 상기 결정된 주파수 도메인 변환에 의해 주파수 변환된 영상을 압축할 때, 영상압축성능이 최대화 되도록 양자화 테이블 크기를 결정하는 단계, 및 압축을 수행할 각 후보 부호화방법의 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 부호화방법으로 결정하는 단계를 포함하고, 상기 영상압축성능은 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값을 산출하여 측정하는 것을 특징으로 하며, 영상압축성능을 고려하여 가장 효율적인 영상압축방법을 선택할 수 있다.

Description

영상압축성능을 고려한 멀티코어 프로세서용 영상압축방법 및 그 기록매체{Image compression method for multiprocessor by considering image compression performance and Recording medium thereof}
본 발명은 영상압축방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 영상압축성능을 고려하여 가장 효율적인 영상압축방법을 선택하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법, 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정방법, 및 그 기록매체에 관한 것이다.
압축영상의 품질을 판단하는 방법에 관하여 선행문헌1(출원번호 KR 10-2007-0117827)은 문맥정보를 이용한 제이펙 2000 압축영상 품질 평가 방법에 관한 것으로서, 문맥정보의 엔트로피 정보를 이용하여 기 설정된 설정값과 비교하여 품질을 판단하는 방법을 제안하고 있다.
압축률을 조절하는 방법에 관하여 선행문헌2(출원번호 KR 10-2007-0139804)는 영상의 품질 측정을 통한 압축률 조절 시스템 및 그 방법에 관한 것으로 영상 압축 품질 측정을 위하여 에러 패킷정보를 이용하는 방법을 제안하고 있다.
상기 선행문헌1, 2는 영상 압축품질을 고려하여 영상압축품질을 판단하고, 상기 압축품질에 따라 영상 압축률을 조절하는 방법을 제안하고 있는 것에 그치고 있다. 하지만, WSN(wireless sensor network)에서 데이터를 전송할 경우 에너지 효율성은 중요한 이슈이다. 특히 최근 영상을 전송하는 VSN(video sensor network)가 널리 이용됨에 따라 에너지 효율적인 비디오 전송은 중요한 문제이다. 통상적으로 영상을 전송하는 VSN의 경우, 네트워크의 대역폭을 고려하여 영상압축방법이 이용된다. 그러나 영상압축방법을 이용할 경우 네트워크의 부하는 감소시킬 수 있지만 단말(센서)의 계산량이 증가하게 된다. 또한 VSN의 경우 영상품질도 고려해야 하는데, 압축 파라미터에 따라 압축률과 계산시간, 그리고 영상품질이 달라지게 된다. 따라서 이러한 세가지 요소를 고려한 에너지 효율적인 영상 전송을 위한 압축방법이 필요하다.
이러한 방법은 전통적으로 R-D(rate-distortion)모델을 이용하여 연구되어왔으며, 소비전력을 컨트롤하는 P-R-D(power-rate-distortion)모델로 확장되어 에너지 효율성과 영상품질을 만족하는 방법을 위해 연구되어왔다. 즉, 압축률이 증가함에 따라 소비전력과 영상품질의 변화를 분석하여 소비전력-영상품질을 모두 만족하는 최적의 압축률을 결정하는 방법이다. 그러나 P-R-D모델은 압축 파라미터에 따른 소비전력을 분석한 방법이기 때문에, 수행시간과 소비전력의 곱으로 표현되는 에너지를 분석하기 위한 수행시간의 관찰이 부족한 단점이 있다.
또한, 정지영상에서는 JPEG 및 JPEG2000등의 표준 압축 알고리즘이 이용되고 있으며 성능을 개선시키는 방법이 현재에도 연구되고 있다. 그러나 여기서의 성능이란 통상적으로 R-D모델을 기준으로 동일 비트레이트(압축률)에 따른 영상품질의 향상을 의미한다. 따라서 VSN에서 영상압축 표준에서의 성능지표인 R-D모델 이외의 다른 성능지표가 필요하고, 이러한 성능에 따른 에너지 효율적인 압축 방법이 필요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 첫 번째 과제는 영상압축성능을 고려하여 가장 효율적인 멀티코어 프로세서용 영상압축방법을 선택하는, 멀티코어 프로세서용 영상압축방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 두 번째 과제는 시간에 따른 영상품질을 이용하여 영상압축성능을 측정하는, 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정방법을 제공하는 것이다.
또한, 상기된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.
본 발명은 상기 첫 번째 과제를 해결하기 위하여, 멀티코어 프로세서용 영상압축시스템이 영상을 압축하는 방법에 있어서, 영상의 압축을 수행할 각 후보 주파수 도메인 변환에 대한 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 주파수 도메인 변환을 결정하는 단계, 상기 결정된 주파수 도메인 변환에 의해 주파수 변환된 영상을 압축할 때, 영상압축성능이 최대화 되도록 양자화 테이블 크기를 결정하는 단계, 및 압축을 수행할 각 후보 부호화방법의 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 부호화방법으로 결정하는 단계를 포함하고, 상기 영상압축성능은 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값을 산출하여 측정하는 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 결정된 주파수 도메인 변환, 양자화 테이블의 크기, 및 부호화방법에 따라 상기 영상을 압축하는 단계를 더 포함하는 영상압축방법일 수 있으며, 나아가, 상기 DCT 주파수 도메인은 dct_int, dct_fast, dct_float 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법일 수 있다.
본 발명은 상기 두 번째 과제를 해결하기 위하여, 영상압축성능 시스템이 영상압축성능을 측정하는 방법에 있어서, 압축된 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 산출하는 단계, 입력받은 영상을 압축하는데 필요한 압축시간과 전송하는데 필요한 전송시간을 산출하는 단계, 및 상기 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR 값을 산출하여 영상압축성능을 측정하는 단계를 포함하는 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정방법을 제공한다.
상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 상기된 영상압축방법 또는 영상압축성능 측정방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.
본 발명에 따르면, 영상압축성능을 고려하여 가장 효율적인 멀티코어 프로세서용 영상압축방법을 선택할 수 있다. 또한, 본 발명에 따르면, 시간에 따른 소비전력의 영상압축성능을 고려함으로써, 에너지 소모를 줄일 수 있다. 나아가, 수행시간 및 소비전력을 고려하여 압축성능을 측정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티코어 프로세서용 영상압축방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정방법의 흐름도이다.
도 3a는 압축률에 따른 PSNR의 값을 이용하여 JPEG 영상압축방법과 JPEG2000 영상압축방법을 비교한 그래프이다.
도 3b는 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR의 값을 이용하여 JPEG 영상압축방법과 JPEG2000 영상압축방법을 비교한 그래프이다.
본 발명에 관한 구체적인 내용의 설명에 앞서 이해의 편의를 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안의 개요 혹은 기술적 사상의 핵심을 우선 제시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 멀티코어 프로세서용 영상압축방법은 영상압축시스템이 영상을 압축하는 방법에 있어서, 영상의 압축을 수행할 각 후보 주파수 도메인 변환에 대한 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 주파수 도메인 변환을 결정하는 단계, 상기 결정된 주파수 도메인 변환에 의해 주파수 변환된 영상을 압축할 때, 영상압축성능이 최대화 되도록 양자화 테이블 크기를 결정하는 단계, 및 압축을 수행할 각 후보 부호화방법의 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 부호화방법으로 결정하는 단계를 포함하고, 상기 영상압축성능은 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값을 산출하여 측정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안을 명확하게 하기 위한 발명의 구성을 본 발명의 바람직한 실시예에 근거하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 도면의 구성요소들에 참조번호를 부여함에 있어서 동일 구성요소에 대해서는 비록 다른 도면상에 있더라도 동일 참조번호를 부여하였으며 당해 도면에 대한 설명시 필요한 경우 다른 도면의 구성요소를 인용할 수 있음을 미리 밝혀둔다. 아울러 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명 그리고 그 이외의 제반 사항이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티코어 프로세서용 영상압축방법의 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상압축방법은 멀티코어 프로세서에서 수행될 수 있다. 멀티코어 프로세서에서 압축을 수행함에 있어서 효율적인 압축방법을 선택한다.
110단계는 영상의 압축을 수행할 각 후보 주파수 도메인 변환에 대한 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 주파수 도메인 변환을 결정하는 단계이다.
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상압축방법은 효율적인 압축방법을 선택하기 위하여 그리디 접근방법을 이용한다. 그리디 접근방법은 여러가지 후보방법 중에 가장 적합한 방법을 선택하기 위해 접근하는 방법 중 하나로, 접근 방법을 여러 단계로 나누고 각 단계별로 가장 적합한 방법을 선택하면서 단계를 진행하는 방법이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상압축방법은 주파수 도메인 선택단계, 양자화 테이블 크기 결정단계, 영상 부호화방법 결정단계를 거쳐 가장 효율적인 영상압축방법을 선택한다. 정지영상을 압축하는 주파수 도메인 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform, 이산 코사인 변환)과 DWT(Discrete Wavelet Transform, 이산 웨이블릿 변환)를 이용할 수 있다. DCT는 시간 도메인의 영상 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 계수로서 이산적 코사인 함수를 사용하는 직교 변환방법이다. DCT에서는 시간 도메인의 영상 신호를 몇 개의 신호 전력이 큰 주파수 영역과 작은 영역으로 분해하여 변환하는데, 영상 신호의 전력은 저주파수 영역에 집중되어 있기 때문에 적절한 비트 배분으로 양자화하면 전체의 비트 수를 적게 하여 데이터를 압축할 수 있다. DWT는 영상신호를 저역필터와 고역필터를 이용하여 영상 정보를 반으로 줄여 원하는 레벨까지 나누어 압축하는 방법이다. DWT는 DCT보다 낮은 정보손실률을 갖으나, 높은 수행시간을 갖는다. 상기 DCT는 dct_int, dct_fast, dct_float 주파수 도메인을 이용할 수 있다. DCT를 통해 얻은 값을 정수(Integer), 빠른 정수(Fast Integer), 실수(Float) 중 어떤 포맷으로 할지를 정할 수 있다.
130단계는 110 단계에서 결정된 주파수 도메인 변환에 의해 주파수 변환된 영상을 압축할 때, 영상압축성능이 최대화 되도록 양자화 테이블 크기를 결정하는 단계이다.
보다 구체적으로, 110단계에서 결정된 주파수 도메인 변환에 의해 변환된 영상의 값들을 양자화하는데 있어서, 얼마만큼의 크기로 나누어 양자화할 것인가를 결정하는 단계이다. 양자화 테이블의 크기는 1 부터 100 까지 일 수 있다. 양자화 테이블의 크기가 1에 가까우면 압축률이 증가하고 영상 품질과 압축 및 전송 시간이 감소하게 된다. 반대로, 양자화 테이블의 크기가 100에 가까우면 압축률이 감소하고 영상품질과 압축 및 전송 시간이 증가한다. 상기 1 부터 100 까지의 양자화 테이블 크기 중 영상압축성능, 즉 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값이 가장 높은 양자화 테이블의 크기를 압축을 수행할 양자화 테이블의 크기로 결정할 수 있다.
150단계는 압축을 수행할 각 후보 부호화방법의 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 부호화방법으로 결정하는 단계이다.
보다 구체적으로, 여러 부호화방법 중 영상압축성능이 가장 높은 영상압축 부호화방법을 결정하는 단계이다. 상기 부호화방법에는 산술부호화방법과 허프만부호화방법이 있을 수 있다. 산술부호화방법(Arithmetic coding)은 무손실 압축에 사용되는 엔트로피 부호화방법 가운데 하나이다. 다른 엔트로피 부호화방법이 각각의 기호를 1:1로 부호로 대체하는 반면에, 산술 부호화는 전체 메시지를 하나의 실수 n으로 대체한다. (0.0 ≤ n < 1.0) 산술 부호화는 주어진 기호와 확률분포에 대해 최적에 가까운 압축률을 보일 수 있다. 허프만 부호화방법(Huffman coding)은 무손실 압축에 쓰이는 엔트로피 부호화방법의 일종으로, 데이터 문자의 등장 빈도에 따라서 다른 길이의 부호를 사용하는 부호화방법이다.
상기 산술 부호화방법과 허프만 부호화방법 중 영상압축성능, 즉 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값이 가장 높은 부호화방법을 상기 압축을 수행할 부호화방법으로 결정할 수 있다.
170단계는 150단계에서 결정된 주파수 도메인 변환, 양자화 테이블의 크기, 및 부호화방법에 따라 상기 영상을 압축하는 단계이다.
보다 구체적으로, 150단계에서 주파수 도메인 변환, 양자화 테이블의 크기, 및 부호화방법이 결정되면, 입력받은 영상을 상기 선택된 주파수 도메인 변환, 양자화 테이블의 크기, 및 부호화방법에 의해 영상을 압축하는 단계이다. 상기 영상압축방법에 의해 압축된 영상은 영상을 보내고자 하는 목적지로 전송할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정방법의 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상압축성능 측정방법은 멀티코어 프로세서에서 수행될 수 있다. 멀티코어 프로세서에서 영상압축성능을 측정함에 있어서 소모전력과 수행시간을 고려하여 영상압축성능을 측정한다.
210단계는 압축된 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 산출하는 단계이다.
보다 구체적으로, 영상의 압축성능을 측정하기 위하여 압축된 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 산출한다. PSNR은 신호의 최대전력을 이용하여 피크신호대 잡음비를 구하는 것이다. 이는 노이즈에 대한 저항력으로 볼 수 있는데 PSNR이 높을수록 영상품질이 좋다. PSNR을 구하는 식은 다음 수학식 1과 같다.
Figure 112011051511368-pat00001
상기 MAXI 는 최대 신호전력이고, 상기 MSE는 다음 수학식 2와 같다.
Figure 112011051511368-pat00002
MSE(Mean squared error)은 평균 제곱 오차로 두 개의 같은 양의 데이터에 대해 동일한 위치에 대해 분산을 계산한 것을 의미한다. 상기 수학식 1과 2를 통해 압축된 영상의 PSNR을 산출한다.
230단계는 입력받은 영상을 압축하는데 필요한 압축시간과 전송하는데 필요한 전송시간을 산출하는 단계이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상압축성능 측정방법은 소비시간과 영상품질과 관계를 산출하여 영상압축성능을 측정하는 방법인바, 상기 소비시간은 영상을 압축하는데 필요한 압축시간과 전송하는데 필요한 전송시간을 산출하여 구한다. 압축률을 이용하여 압축성능을 측정하는 경우, 시간과의 관계를 알 수 없는바, 높은 압축품질을 선택하는 경우, 시간이 얼마나 걸리는지를 알 수 없다. 소비시간과 압축된 영상품질의 관계를 이용한 측정방법을 이용하면 원하는 압축영상 품질과 시간에 맞게 선택할 수 있다. 압축은 다른 곳으로 전송하는데 의미가 큰바, 상기 시간은 압축시간과 전송시간을 모두 고려한다.
250단계는 상기 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR 값을 산출하여 영상압축성능을 측정하는 단계이다.
보다 구체적으로, 210단계에서 산출한 PSNR 값과 230단계에서 산출한 압축시간, 전송시간을 이용하여 영상압축성능을 측정한다. 상기 영상압축성능은 압축시간, 또는 압축시간 및 전송시간을 고려하여 산출할 수 있다. 상기 영상압축성능은 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)에는 비례하고, 압축시간과 전송시간의 합에는 반비례할 수 있다. 상기 영상압축성능은 다음 식에 의해 산출할 수 있다.
P = PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) / time(comp. + comm.)
(P : 영상압축성능, time(comp.) : 압축시간, time(comm.) : 전송시간)
상기 영상압축성능 P는 PSNR과 압축시간 및 전송시간을 고려한 영상압축성능 측정식으로 사용자가 압축영상의 PSNR과 시간과의 관계를 쉽게 알 수 있도록 한다.
도 3a는 압축률에 따른 PSNR의 값을 이용하여 JPEG 영상압축방법과 JPEG2000 영상압축방법을 비교한 그래프이고, 도 3b는 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR의 값을 이용하여 JPEG 영상압축방법과 JPEG2000 영상압축방법을 비교한 그래프이다.
도 3a는 압축률에 따른 PSNR의 값을 이용한 것으로 두 방법 모두 비슷한 값을 나타내는 바, 어느 것이 시간이 오래 걸리는지 알 수 없다. 하지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR 값을 이용하면, JPEG2000 영상압축방법의 영상압축성능이 좋다는 것을 알 수 있다. 상기와 같이 높은 영상품질과 동시에 압축시간 짧은 압축방법을 이용하려는 자가 쉽게 여러 영상축적방법 중 어느 것이 상기 이용자가 원하는 영상압축방법인지를 쉽게 알 수 있도록 할 수 있다. 또한, 상기와 같은 영상압축성능 측정방법을 이용하여 가장 좋은 성능을 가진 영상압축방법을 선택하여 영상을 압축하는 방법에도 사용할 수 있다.
상기 도 1의 방법은 장치로도 구현할 수 있다. 영상압축성능을 측정하는 영상압축성능 측정부, 주파수 도메인 변환을 결정하는 주파수 도메인 변환 결정부, 양자화 테이블 사이즈를 결정하는 양자화 테이블 사이즈 결정부, 부호화방법을 결정하는 부호화방법 결정부로 이루어질 수 있다. 또는, 하나의 처리부에서 상기 방법이 처리될 수도 있다. 나아가, 상기 방법이 실행되는 시스템으로 이루어질 수도 있다.
상기 도 2의 방법 또한 장치로 구현할 수 있다. PSNR, 압축시간, 및 전송시간을 측정하는 측정부, 상기 PSNR, 압축시간, 및 전송시간을 이용하여 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR를 산출하는 처리부로 이루어질 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
310 : JPEG
330 : JPEG2000

Claims (8)

  1. 멀티코어 프로세서용 영상압축시스템이 영상을 압축하는 방법에 있어서,
    영상의 압축을 수행할 각 후보 주파수 도메인 변환에 대한 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 주파수 도메인 변환을 결정하는 단계;
    상기 결정된 주파수 도메인 변환에 의해 주파수 변환된 영상을 압축할 때, 영상압축성능이 최대화 되도록 양자화 테이블 크기를 결정하는 단계; 및
    압축을 수행할 각 후보 부호화방법의 영상압축성능을 산출하고, 가장 높은 영상압축성능을 갖도록 부호화방법으로 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 영상압축성능은 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값을 산출하여 측정하는 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정된 주파수 도메인 변환, 양자화 테이블의 크기, 및 부호화방법에 따라 상기 영상을 압축하는 단계를 더 포함하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 주파수 도메인 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform)와 DWT(Discrete Wavelet Transform) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 DCT 주파수 도메인은 dct_int, dct_fast, dct_float 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 영상압축성능은 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)에는 비례하고, 압축시간과 전송시간의 합에는 반비례하는 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세서용 영상압축방법.
  6. 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정시스템이 영상압축성능을 측정하는 방법에 있어서,
    압축된 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 산출하는 단계;
    입력받은 영상을 압축하는데 필요한 압축시간과 전송하는데 필요한 전송시간을 산출하는 단계; 및
    상기 압축시간 및 전송시간에 따른 PSNR 값을 산출하여 영상압축성능을 측정하는 단계를 포함하는 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 영상압축성능은 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)에는 비례하고, 압축시간과 전송시간의 합에는 반비례하는 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세서용 영상압축성능 측정방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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