KR101677991B1 - 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 원시데이터의 압축 방법 - Google Patents
블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 원시데이터의 압축 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101677991B1 KR101677991B1 KR1020150151268A KR20150151268A KR101677991B1 KR 101677991 B1 KR101677991 B1 KR 101677991B1 KR 1020150151268 A KR1020150151268 A KR 1020150151268A KR 20150151268 A KR20150151268 A KR 20150151268A KR 101677991 B1 KR101677991 B1 KR 101677991B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- block
- threshold value
- dynamic range
- quantization
- data
- Prior art date
Links
- 238000013139 quantization Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims abstract description 25
- 238000013144 data compression Methods 0.000 title claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 26
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 7
- 238000007906 compression Methods 0.000 abstract description 8
- 230000006835 compression Effects 0.000 abstract description 8
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 abstract description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 4
- 208000037170 Delayed Emergence from Anesthesia Diseases 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/119—Adaptive subdivision aspects, e.g. subdivision of a picture into rectangular or non-rectangular coding blocks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/124—Quantisation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
- H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
- H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Abstract
본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법(BAQ: Block Adaptive Quantization)을 이용한 영상 레이더 압축 방법은, 영상 레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할하는 데이터 블록 분할 과정; 상기 블록 내의 데이터의 동적 범위(dynamic range)의 특성을 계산하는 블록 특성 계산 과정; 상기 동적 범위의 특성에 기반하여 상기 블록의 유형을 결정하기 위해 적합한 양자화 문턱값을 선정하는 문턱값 선정 과정; 상기 양자화 문턱값을 이용하여 블록의 유형을 결정하는 과정; 상기 블록의 유형에 맞는 샘플 양자화 문턱값을 결정하는 과정; 및 상기 샘플양자화 문턱값에 기반하여 상기 데이터를 양자화하는 양자화 과정을 포함하고, 고해상/고화질을 만족하기 위한 고비트 영상을 지상에서 실시간 또는 근실시간으로 수신할 수 있다.
Description
본 발명은 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 원시데이터의 압축 방법에 관한 것이다.
본 발명은 영상레이더(SAR : Synthetic Aperture Radar)에서 대용량의 원시데이터를 실시간으로 축소시키는 방법에 관한 것이다. 고해상, 고화질 영상을 획득하기 위해서는 넓은 대역폭(Bandwidth), 넓은 펄스폭(Pulse-width) 및 높은 펄스 반복 주파수(PRF : Pulse Repetition Frequency)의 송신 펄스 신호가 요구되며, 이에 따라 단위 시간당 생성되는 원시데이터의 양이 매우 커지게 된다. 영상레이더에서는 데이터링크 장비를 이용하여 무선 통신으로 해당 원시데이터를 지상으로 전송하여야 한다. 이때, 영상레이더의 원시데이터량이 클 경우 데이터링크 장비의 전송 대역폭의 한계로 인하여 통상 요구되는 실시간 또는 근실시간으로 지상국에 전송하기 불가능하다는 문제점이 있다. 이러한 문제는 영상레이더의 촬영 시간 또는 영상 성능에 제한이 될 수 있으며, 이는 장비의 운용 측면에서 아주 큰 제약 사항이 된다. 이를 해결하기 위해서는 데이터링크를 통해 지상에 전송하기 전, 영상 품질을 유지하면서 영상레이더 원시데이터량을 실시간으로 축소시킬 수 있는 장치가 요구된다.
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 영상레이더 신호를 지상에서 실시간 또는 근실시간으로 수신하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 영상레이더 위성에서 제한된 접속시간(contact time) 내에 궤도에서 촬영된 영상을 전송하는 것을 다른 목적으로 한다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법(BAQ: Block Adaptive Quantization)을 이용한 영상 레이더 압축 방법은, 영상 레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할하는 데이터 블록 분할 과정; 상기 블록 내의 데이터의 동적 범위(dynamic range)의 특성을 계산하는 블록 특성 계산 과정; 상기 동적 범위의 특성에 기반하여 상기 블록의 유형을 결정하기 위해 적합한 양자화 문턱값을 선정하는 문턱값 선정 과정; 및 상기 양자화 문턱값에 기반하여 상기 블록의 유형을 양자화하는 양자화 과정을 포함하고, 이렇게 얻어진 블록에 적합한 양자화 문턱값을 이용하여 원시데이터 샘플을 양자화하는 양자화 과정을 포함하고, 고해상/고화질을 만족하기 위한 고비트 영상을 지상에서 실시간 또는 근실시간으로 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 양자화된 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 블록을 지상국으로 송신하는 압축 데이터 송신 과정을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 동적 범위는, 동위상(In-Phase) 채널 및 반대위상(Quadrature-Phase) 채널에 대하여 복수 개의 샘플들의 최대값 및 최소값의 차이가 큰 채널에 대한 상기 최대값 및 최소값의 차이에 기반할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 양자화 문턱값은 상기 블록의 유형을 양자화를 통해 표현하도록 상기 복수 개의 블록들의 동적범위 분포에 대한 정규분포의 누적분포함수의 역함수에 기반할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 양자화 문턱값은 상기 복수개의 블록들의 동적범위 분포에 대한 중간값을 기준으로 상기 정규분포의 누적분포함수의 역함수에 기반하여 각자 적용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 동적범위의 분포가 밀집된 부분은 상기 양자화 문턱값을 좁은 간격으로 구분하고, 상기 동적범위의 분포가 적은 부분은 상기 양자화 문턱값을 넓은 간격으로 구분할 수 있다.
본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법(BAQ: Block Adaptive Quantization)을 이용하는 영상 레이더는, 영상 레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할하고, 상기 블록 내의 데이터의 동적 범위(dynamic range)의 특성을 계산하고, 상기 동적 범위의 특성에 기반하여 상기 블록에 적합한 양자화 문턱값을 선정하고, 상기 양자화 문턱값에 기반하여 상기 블록을 양자화하고, 대조테이블에서 블록에 맞는 샘플 양자화 문턱값을 불러와 샘플의 양자화를 수행하는 제어부; 및 상기 양자화된 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 블록을 지상국으로 송신하는 무선통신부를 포함한다.
본 발명에 따르면, 영상레이더의 신호 특성을 이용하여 원시데이터의 비트수를 감소시켜 압축하므로, 고해상/고화질을 만족하기 위한 고비트 영상을 지상에서 실시간 또는 근실시간으로 수신 가능하도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 영상레이더 위성의 경우 제한된 접속시간(contact time) 내에 궤도에서 촬영된 영상을 전송해야 하는 제약사항을 만족시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법을 이용하는 영상 레이더의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 압축 방법의 흐름도를 도시한다.
도 3 및 도 4는 블록의 분산 값, L-1 norm 및 동적 범위 사이의 상관 관계를 도시한다.
도 5는 본 발명에 따른 대조테이블을 이용한 문턱값의 개수에 따른 양자화 문턱값들의 예시를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시에 따른 문턱값의 개수에 따른 블록의 동적범위의 양자화 문턱값을 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 압축 방법의 흐름도를 도시한다.
도 3 및 도 4는 블록의 분산 값, L-1 norm 및 동적 범위 사이의 상관 관계를 도시한다.
도 5는 본 발명에 따른 대조테이블을 이용한 문턱값의 개수에 따른 양자화 문턱값들의 예시를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시에 따른 문턱값의 개수에 따른 블록의 동적범위의 양자화 문턱값을 도시한다.
상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.
본 발명은 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 압축 방법 및 블록 적응 양자화 기법을 이용하는 영상 레이더를 제안한다.
이하, 본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 압축 방법 및 블록 적응 양자화 기법을 이용하는 영상 레이더를 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법을 이용하는 영상 레이더의 상세한 구성을 도시하는 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 영상 레이더(100)는 무선 통신부(110), 제어부(120) 및 메모리부(130)를 포함한다.
상기 제어부(120)는 영상 레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할하고, 상기 블록 내의 데이터의 동적 범위(dynamic range)의 특성을 계산한다. 또한, 상기 제어부(120)는 상기 동적 범위의 특성에 기반하여 상기 블록에 적합한 양자화 문턱값을 선정하고, 상기 양자화 문턱값에 기반하여 상기 데이터를 양자화한다.
여기서, 상기 동적 범위는, 동위상(In-Phase) 채널 및 반대위상(Quadrature-Phase) 채널에 대하여 복수 개의 샘플들의 최대값 및 최소값의 차이가 큰 채널에 대한 상기 최대값 및 최소값의 차이에 기반한다.
여기서, 상기 양자화 문턱값은 상기 블록의 유형을 양자화하여 표현하도록 상기 복수 개의 샘플들에 대한 정규분포의 누적분포함수의 역함수에 기반한다.
여기서, 상기 양자화 문턱값은 상기 복수개의 샘플들에 대한 중간값을 기준으로 상기 정규분포의 누적분포함수의 역함수에 기반한다.
여기서, 상기 동적범위의 분포가 밀집된 부분은 상기 양자화 문턱값을 좁은 간격으로 구분하고, 상기 동적범위의 분포가 적은 부분은 상기 양자화 문턱값을 넓은 간격으로 구분할 수 있다.
상기 무선 통신부(110)는 상기 양자화된 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 블록을 지상국으로 송신한다.
상기 메모리부(130)는 상기 동적 범위, 양자화 문턱값, 양자화된 데이터 및 적어도 하나의 데이터 블록 및 이와 연관된 값들을 저장한다.
한편, 도 2는 본 발명에 따른 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 압축 방법의 흐름도를 도시한다.
상기 블록 적응 양자와 기법과 관련하여, 원시데이터의 압축기법이 요구되는 이유에 대해 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
영상레이더는 점차 고해상/고화질이 요구되어 원시데이터의 크기가 늘어나고 있다. 일반적으로 무선통신을 이용하여 지상국에 원시데이터를 전송하기 때문에 데이터 전송을 위한 원시데이터의 압축기법이 필요하다. 특히 위성 탑재 영상레이더의 경우 정해진 궤도상에서만 지상국과 교신할 수 있으므로 데이터 전송시간의 제한이 있다. 따라서 영상레이더의 원시데이터 압축을 위한 블록적응양자화기법의 활용이 필요하다. 일반적인 양자화에서는 목표 비트의 수에 맞게 문턱값을 설정하여 양자화를 수행한다. 이 때 하나의 문턱값 세트만을 이용하는 경우 문턱값 작성시 가정한 통계적 분포를 따르지 않는 블록의 경우에 양자화 오차가 커지게 된다. 따라서 복수의 문턱값을 이용하고, 각 블록에 맞는 문턱값을 이용하는 과정으로 블록적응양자화를 적용하게 된다. 블록에 적합한 문턱값을 찾기 위해 기존에는 분산을 계산하거나 블록 내의 n개 샘플들의 절대값의 합인 L-1 norm 을 계산하였으나, 분산은 제곱 계산으로 인해 위성 탑재체의 하드웨어로 계산하는데 부담이 있고, L-1 norm은 영상레이더의 원시데이터에 따라 상관관계가 떨어지는 경우가 관찰되어 분산을 대체하기 힘들다는 단점이 있다. 또한, 기존의 영상레이더는 컴퓨터의 처리단위로 인해 8비트 신호를 사용하였으나 점차 고해상/고화질이 요구되는 경향으로 보다 고비트 신호의 사용이 요구되고 있다. 특히 고비트 신호를 활용하는 경우 L-1 norm의 크기도 커지기 때문에 연산량 및 메모리자원이 증가하고, 도 3과 같이 블록의 분산과 L-1 norm의 상관관계가 낮은 원시데이터가 관찰되어, L-1 norm이 블록의 통계적 특성을 추정하기에 적당하지 않음을 확인할 수 있다. 따라서 블록의 통계적 특성을 계산하는 새로운 방법이 요구된다.
따라서, 영상레이더의 원시데이터 특성을 이용한 블록적응양자화(BAQ)기법을 활용함에 있어 블록의 동적범위를 활용하여 보다 효율적으로 원시데이터를 실시간으로 축소시키는 방법을 제안한다.
도 2를 참조하면, 상기 영상 레이더 압축 방법은 데이터 블록 분할 과정(S210), 블록 특성 계산 과정(S220), 문턱값 선정 과정(S230) 및 양자화 과정(S240)을 포함한다. 또한, 상기 영상 레이더 압축 방법은 압축 데이터 송신 과정(S250)을 더 포함할 수 있다.
상기 데이터 블록 분할 과정(S210)은 영상 레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할한다. 상기 데이터 블록 분할 과정(S210)에서, I/Q 두 채널로 입력된 영상레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할한다.
상기 블록 특성 계산 과정(S220)은 상기 블록 내의 데이터의 동적 범위(dynamic range)의 특성을 계산한다. 즉, 앞서 분할된 블록을 동적범위를 통해 분류하는 과정이다. 영상레이더의 데이터는 평균이 0인 정규분포를 따르는 것으로 알려져 있으므로, 분산을 이용하여 블록을 쉽게 구분할 수 있으나, 제곱연산이 필요하기 때문에 연산량이 많다. 따라서 분산을 직접 계산하기보다 분산과 상관관계가 큰 동적범위를 이용하면 보다 효율적으로 블록의 특성을 파악할 수 있다. 실제 알고리즘에서는 동적범위를 양자화하여 블록의 유형을 숫자로 표현하게 된다.
이와 관련하여, 상기 동적 범위의 특성을 계산하는 방법에 대해 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
본 발명에서 블록의 특성은 기존의 분산이나 L-1 norm 대신 동적 범위를 활용하여 계산한다. 동적범위는 I/Q 채널별 n개의 샘플로 이루어진 블록에서 샘플의 최대/최소값을 구한다. 이때, 상기 최대/최소값의 차이를 통해 채널별 동적범위를 구하고, 그 중 큰 동적범위를 블록의 동적범위로 삼는다. 즉, 상기 동적 범위는 아래의 수학식 1과 같이 계산된다.
한편, 상기 동적 범위와 관련하여, 도 3 및 도 4는 블록의 분산 값, L-1 norm 및 동적 범위 사이의 상관 관계를 도시한다.
도 3을 참조하면, 블록의 L-1 norm을 사용하는 경우 원시데이터가 고비트 신호에서는 분산과 L-1 norm의 상관관계가 약해지는 경우가 발견된다. 도 3에 도시된 바와 같이, 분산과 L-1 norm의 상관관계는 0.0935로 낮은 값을 가짐을 알 수 있다.
반면에 도 4를 참조하면, 동적범위는 분산과 높은 상관관계를 유지함을 알 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 분산과 동적 범위의 상관관계는 0.9378로 높은 값을 가짐을 알 수 있다. L-1 norm보다 동적범위를 이용할 때 분산을 효과적으로 유추할 수 있어 연산량을 줄이면서도 효율적으로 블록의 유형을 계산할 수 있다.
상기 문턱값 선정 과정(S230)은 상기 동적 범위의 특성에 기반하여 상기 블록에 적합한 양자화 문턱값을 선정한다. 예를 들어 큰 동적범위값을 보이는 블록은 분산이 크기 때문에 샘플들이 넓은 범위에 분포하므로 이를 표현할 수 있도록 넓은 범위를 갖는 블록 내 샘플들의 양자화를 위한 문턱값을 사용하는 것이다. 이때 문턱값은 BAQ압축률 등을 고려하여 사전에 계산하여 대조테이블의 형태로 영상레이더에 저장해둔다. 실제 알고리즘에서는 블록의 동적범위 양자화값으로 대조테이블의 문턱값을 불러오게 된다.
한편, 구해진 동적범위를 통해 블록의 특성을 분류하고 숫자로 나타내기 위해 문턱값을 설정하여 블록의 동적범위를 양자화한다. 동적범위를 양자화하기 위한 문턱값은 정규분포의 특징을 활용한다. 일반적으로 동적범위의 분포는 중간이 높고 양쪽 꼬리는 낮아지는 모습이지만, 정규분포처럼 대칭은 아니다. 따라서 동적범위의 중간값을 기준으로 각각 문턱값을 설정하는 방법을 적용하기로 한다. 문턱값은 [0,∞]에서의 정규분포의 누적분포함수를 나누고자 하는 문턱값의 개수(n)만큼 등분한 후 그 값에서의 누적분포함수의 역함수값을 문턱값으로 정한다. 이는 각 구간에 포함된 동적개수의 개수가 비슷해지도록 설정하고자 한 것이다. 이때, 상기 문턱값의 선정은 아래의 수학식 2와 같이 결정될 수 있다.
상기 수학식 2는 동적범위의 중간값 이상의 범위(
)에서의 문턱값 계산방법을 나타낸다. 정규분포의 양의 부분의 합이 1/2(= 0.5)이므로, 누적분포가 1/2의 n등분이 될 때의 역함수값을 문턱값으로 설정하는 것이다. 이를 이용하면 동적범위 값이 많이 모인 중간값 주변에서는 문턱값이 촘촘(fine)해지고, 양옆으로 멀어질수록 성기게(coarse) 배치된다.
위의 동적범위를 통해 같은 유형의 블록끼리 모아 블록의 특징을 반영한 샘플 양자화 문턱값을 계산한다. 동적범위 양자화값에 따라 Lloyd-Max algorithm을 사용하여 양자화 문턱값을 산출하고, 이를 대조테이블 형태로 저장한다. 추후 입력된 블록의 동적범위를 구하고, 이를 양자화하면 대조테이블에서 블록에 적합한 양자화 문턱값을 선정하여 블록적응양자화기법을 적용할 수 있다.
이와 관련하여, 도 5는 본 발명에 따른 대조테이블을 이용한 문턱값의 개수에 따른 양자화 문턱값들의 예시를 도시한다. 한편, 도 6은 본 발명의 일 실시에 따른 문턱값의 개수에 따른 블록의 동적범위의 양자화 문턱값을 도시한다.
도 5를 참조하면, 10:5 BAQ를 위해 31개의 문턱값을 한 세트로 하여 총 32세트의 문턱값을 대조테이블로 구성하였다. 실제 알고리즘구현에서는 음수부는 양수부와 절대값이 같기 때문에 0을 제외한 자연수 15개만 저장하고, 부호(Sign bit)를 이용하여 양자화하여 메모리를 절약할 수 있다. BAQ복조기에서는 블록의 동적범위 또는 유형값(양자화값)을 이용하여 양자화 결과를 원래의 신호로 복원하게 된다.
도 6을 참조하면, 문턱값은 정규분포의 누적분포함수의 역함수를 사용하여 각 구간별로 비슷한 개수의 블록이 분포하도록 간격을 정한다. 결과적으로 동적범위의 값이 밀집된 중간에는 촘촘하고, 양 옆으로 가면서 성긴 모습을 갖도록 구성한다. 이때 동적범위의 분포는 영상레이더의 시스템 구성에 따라 변화할 수 있고, 일반적으로 대칭이 아니므로 동적범위의 중간값을 기준으로 각각 문턱값을 설정한다. 이를 통해 다양한 동적범위의 분포에서도 블록들의 유형을 분류할 수 있다.
상기 양자화 과정(S240)은 상기 양자화 문턱값에 기반하여 상기 데이터를 양자화한다. 전술된 바와 같이 선정된 문턱값을 이용하여 블록의 유형을 결정하고, 이에 적합한 샘플 양자화 문턱값을 대조테이블로부터 불러온다. 선택된 샘플 양자화 문턱값 세트를 이용하여 블록의 샘플을 보다 낮은 비트로 양자화한다. 만약 원시데이터의 마지막 부분에서 분할되고 남은 샘플들이 설정된 블록의 길이보다 작다면, 잔여블록(residual block)으로 분류한다. 잔여블록에서는 동적범위가 실제보다 낮게 추정될 가능성이 높기 때문에 이전의 블록과 통계적 특성이 크게 달라지지 않는다는 가정으로 이전 블록과 동일하게 처리한다. 즉, 앞의 블록의 양자화 문턱값을 통해 샘플 양자화 문턱값을 선정하여 양자화한다.
이와 관련하여, 양자화 기법은 신호처리에서 널리 활용되는 기법으로 아날로그 신호처럼 다양한 값의 범위를 갖는 신호를 디지털 신호처럼 보다 작은 범위의 신호로 변환하는 과정이다. 이 과정에서 문턱값을 사용하여 신호를 양자화한다. 블록적응양자화 기법은 영상레이더의 원시데이터를 적당한 샘플을 갖는 블록으로 분할하고, 양자화에 의한 오차를 줄이고자 각 블록에 맞는 문턱값을 사용하여 양자화를 수행한다. 이를 통하여 영상레이더 원시데이터를 보다 작은 비트로 표현하여 지상국에 전송하는 데이터량을 감소시킬 수 있다.
상기 압축 데이터 송신 과정(S250)은 상기 양자화된 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 블록을 지상국으로 송신한다.
양자화를 통해 압축된 영상레이더 원시데이터는 지상국으로 송신된 후 복원된다. 데이터 복원 과정은 블록의 동적범위 양자화정보를 이용하여 압축과정과 동일하게 복원용 대조테이블에서 복원을 위한 문턱값을 선정하여 양자화된 결과를 기존 비트의 결과로 치환하여 원시데이터를 복원한다.
본 발명에서는 블록적응양자화 기법을 적용함에 있어 블록의 동적범위를 이용하여 블록을 구분하고, 블록에 적합한 문턱값을 선정하는 방법을 설명한다. 영상레이더 원시데이터는 평균이 0인 정규분포를 따른다고 알려져 있으므로, 블록의 통계적 특성은 분산을 활용하면 파악할 수 있다. 이때, 분산은 제곱연산을 사용하여 연산량이 증가하게 되는 단점이 있다. 따라서, 보다 효율적으로 블록의 특성을 계산하기 위해 본 발명에서는 블록의 동적범위를 계산하여 블록의 특성을 분류하는 것을 제안한다.
도 4와 같이 블록의 동적범위는 분산과 높은 상관관계를 갖고 있으므로 동적범위를 이용하여 블록의 분산을 추정할 수 있다. 본 발명에서는 블록을 구분하기 위해 정규분포의 확률밀도함수를 이용하여 동적범위가 구간마다 일정한 개수가 포함되도록 동적범위의 문턱값을 설정하여 이를 통해 블록을 분류한다. 제안된 구분법을 활용하면 영상레이더의 제한된 하드웨어에서도 효과적으로 블록적응양자화를 수행할 수 있다. 도 6은 앞서 설명한 블록의 동적범위 문턱값의 한 예를 보여준다.
전술된 본 발명의 실시예들에 따르면, 영상레이더의 신호 특성을 이용하여 원시데이터의 비트수를 감소시켜 압축하므로, 고해상/고화질을 만족하기 위한 고비트 영상을 지상에서 실시간 또는 근실시간으로 수신 가능하도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 영상레이더 위성의 경우 제한된 접속시간(contact time) 내에 궤도에서 촬영된 영상을 전송해야 하는 제약사항을 만족시킬 수 있는 효과가 있다.
한편, 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 및 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 압축 방법에서 전술된 내용들은 상호 결합되어 이용될 수 있음은 물론이다.
한편, 본 발명에서 제시된 제어부(120)는 하드웨어, 소프트웨어 및 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 또한, 상기 제어부(120)의 세부 구성 모듈 또한 하드웨어, 소프트웨어 및 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다.
소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능 뿐만 아니라 각각의 구성 요소들은 별도의 소프트웨어 모듈로도 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되고, 제어부(controller) 또는 프로세서(processor)에 의해 실행될 수 있다.
100: 영상 레이더 110: 무선 통신부
120: 제어부 130: 메모리부
120: 제어부 130: 메모리부
Claims (7)
- 블록 적응 양자화 기법(BAQ: Block Adaptive Quantization)을 이용한 영상 레이더 원시 데이터 압축 방법에 있어서,
영상 레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할하는 데이터 블록 분할 과정;
상기 블록 내의 데이터의 동적 범위(dynamic range)의 특성을 계산하는 블록 특성 계산 과정;
상기 동적 범위의 특성에 기반하여 상기 블록의 유형 구분을 위한 양자화 문턱값을 선정하는 문턱값 선정 과정;
상기 블록의 유형에 적합한 샘플 양자화 문턱값 세트를 대조테이블에서 선택하는 과정; 및
상기 양자화 문턱값에 기반하여 상기 데이터를 양자화하는 양자화 과정을 포함하고,
상기 양자화 문턱값은 상기 블록의 유형을 양자화하여 표현하도록 복수 개의 블록들의 동적범위에 대한 정규분포의 누적분포함수의 역함수에 기반하는 양자화 문턱값 작성 과정을 사용하고,
상기 양자화 문턱값 작성 과정은, 상기 정규분포의 누적분포함수를 나누고자 하는 문턱값의 개수만큼 등분한 후, 상기 등분된 좌표 값에서의 상기 누적분포함수의 역함수 값을 상기 양자화 문턱값으로 결정하는, 영상 레이더 원시 데이터 압축 방법. - 제1항에 있어서,
상기 양자화된 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 블록을 지상국으로 송신하는 압축 데이터 송신 과정을 더 포함하는, 영상 레이더 원시 데이터 압축 방법. - 제1항에 있어서,
상기 동적 범위는, 동위상(In-Phase) 채널 및 반대위상(Quadrature-Phase) 채널에 대하여 복수 개의 샘플들의 최대값 및 최소값의 차이가 큰 채널에 대한 상기 최대값 및 최소값의 차이에 기반하는, 영상 레이더 원시 데이터 압축 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 양자화 문턱값은 상기 복수개의 블록들의 동적범위 분포들에 대한 중간값을 기준으로 상기 정규분포의 누적분포함수의 역함수에 기반하는 양자화 문턱값 작성 과정을 복수 사용한, 영상 레이더 원시 데이터 압축 방법. - 제5항에 있어서,
상기 동적범위의 분포가 밀집된 부분은 상기 양자화 문턱값을 좁은 간격으로 구분하고, 상기 동적범위의 분포가 적은 부분은 상기 양자화 문턱값을 넓은 간격으로 구분하는, 영상 레이더 원시 데이터 압축 방법. - 블록 적응 양자화 기법(BAQ: Block Adaptive Quantization)을 이용하는 영상 레이더에 있어서,
영상 레이더 신호를 일정한 길이의 블록으로 분할하고, 상기 블록 내의 데이터의 동적 범위(dynamic range)의 특성을 계산하고, 상기 동적 범위의 특성에 기반하여 블록의 유형을 결정하고, 상기 블록에 적합한 샘플 양자화 문턱값을 선정하고, 상기 샘플 양자화 문턱값에 기반하여 상기 데이터를 양자화하는 제어부; 및
상기 양자화된 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 블록을 지상국으로 송신하는 무선통신부를 포함하고,
상기 제어부는 상기 블록의 유형을 양자화하여 표현하도록 복수 개의 블록들의 동적범위에 대한 정규분포의 누적분포함수의 역함수에 기반하여 양자화 문턱값을 작성 과정을 수행하고,
상기 제어부는 상기 양자화 문턱값 작성 과정에서 상기 정규분포의 누적분포함수를 나누고자 하는 문턱값의 개수만큼 등분한 후, 상기 등분된 좌표 값에서의 상기 누적분포함수의 역함수 값을 상기 양자화 문턱값으로 결정하는, 영상 레이더.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150151268A KR101677991B1 (ko) | 2015-10-29 | 2015-10-29 | 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 원시데이터의 압축 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150151268A KR101677991B1 (ko) | 2015-10-29 | 2015-10-29 | 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 원시데이터의 압축 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101677991B1 true KR101677991B1 (ko) | 2016-11-21 |
Family
ID=57537799
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020150151268A KR101677991B1 (ko) | 2015-10-29 | 2015-10-29 | 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 원시데이터의 압축 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101677991B1 (ko) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108254724A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-06 | 西安电子科技大学 | 改进压缩质量baq的sar数据压缩系统及方法 |
| CN109239679A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-18 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种可智能压缩的雷达信号处理系统及验证方法 |
| KR20190041322A (ko) * | 2017-10-12 | 2019-04-22 | 국방과학연구소 | 영상레이더에서 원시 데이터의 압축률을 결정하는 방법 및 장치 |
| CN114839631A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-08-02 | 上海航天电子通讯设备研究所 | 一种星载sar原始数据的智能量化压缩方法及系统 |
| US11656324B2 (en) | 2021-08-18 | 2023-05-23 | Agency For Defense Development | Method for generating squeezed quantum illumination light source and quantum radar device using the same |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2702764A1 (en) * | 2011-04-25 | 2014-03-05 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Non-linear vdr residual quantizer |
-
2015
- 2015-10-29 KR KR1020150151268A patent/KR101677991B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2702764A1 (en) * | 2011-04-25 | 2014-03-05 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Non-linear vdr residual quantizer |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Ever Attema et al., "Flexible Dynamic Block Adaptive Quantization for Sentine1-1 SAR Missions, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.7, issue. 4, 2010.5.27.* * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190041322A (ko) * | 2017-10-12 | 2019-04-22 | 국방과학연구소 | 영상레이더에서 원시 데이터의 압축률을 결정하는 방법 및 장치 |
| KR102081373B1 (ko) | 2017-10-12 | 2020-04-23 | 국방과학연구소 | 영상레이더에서 원시 데이터의 압축률을 결정하는 방법 및 장치 |
| CN108254724A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-06 | 西安电子科技大学 | 改进压缩质量baq的sar数据压缩系统及方法 |
| CN108254724B (zh) * | 2018-01-26 | 2019-12-31 | 西安电子科技大学 | 改进压缩质量baq的sar数据压缩系统及方法 |
| CN109239679A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-18 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种可智能压缩的雷达信号处理系统及验证方法 |
| CN109239679B (zh) * | 2018-09-17 | 2021-02-05 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种可智能压缩的雷达信号处理系统及验证方法 |
| US11656324B2 (en) | 2021-08-18 | 2023-05-23 | Agency For Defense Development | Method for generating squeezed quantum illumination light source and quantum radar device using the same |
| CN114839631A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-08-02 | 上海航天电子通讯设备研究所 | 一种星载sar原始数据的智能量化压缩方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101677991B1 (ko) | 블록 적응 양자화 기법을 이용한 영상 레이더 원시데이터의 압축 방법 | |
| US11727548B2 (en) | Method and apparatus for encoding and decoding HDR images | |
| US6687294B2 (en) | Distortion quantizer model for video encoding | |
| EP2990993B1 (en) | Image communication apparatus and image reception apparatus | |
| US6697529B2 (en) | Data compression method and recording medium with data compression program recorded therein | |
| Zemliachenko et al. | Lossy compression of noisy remote sensing images with prediction of optimal operation point existence and parameters | |
| US7365673B2 (en) | Compression and transmission of weather data | |
| US11798254B2 (en) | Bandwidth limited context based adaptive acquisition of video frames and events for user defined tasks | |
| US9979969B2 (en) | Method and system for image compression using image block characteristics | |
| US9002913B2 (en) | Method for fully adaptive calibration of a prediction error coder | |
| KR102081373B1 (ko) | 영상레이더에서 원시 데이터의 압축률을 결정하는 방법 및 장치 | |
| WO2016142971A1 (ja) | 送信装置及び量子化方法 | |
| KR20150139088A (ko) | 데이터 압축 장치 | |
| CN107666472B (zh) | 混合的数字-模拟编解码的方法和设备 | |
| KR20210078350A (ko) | 초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법 | |
| JP4784281B2 (ja) | 復号化装置、逆量子化方法及びこれらのプログラム | |
| CN113783575B (zh) | 一种基于fpga实现的高效数据压缩方法 | |
| JP2013145954A (ja) | 分散情報処理装置 | |
| JP4645948B2 (ja) | 復号化装置及びプログラム | |
| Akutsu et al. | End-to-End Deep ROI Image Compression | |
| Kozhemiakin et al. | An approach to prediction and providing of compression ratio for DCT-based coder applied to multichannel remote sensing data | |
| Pan et al. | Complexity-scalable transform coding using variable complexity algorithms | |
| US20200259504A1 (en) | Decompression of model parameters using functions based upon cumulative count distributions | |
| Li | Adaptive two-step method for providing the desired visual quality for SPIHT | |
| CN118827990B (zh) | 一种基于窄带图传器的图像压缩方法、装置、计算设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20151029 |
|
| PA0201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20160923 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20161107 |
|
| GRNT | Written decision to grant | ||
| PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20161115 Patent event code: PR07011E01D |
|
| PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20161116 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
| PG1601 | Publication of registration | ||
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20201113 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20211015 Start annual number: 6 End annual number: 6 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20221024 Start annual number: 7 End annual number: 7 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20231020 Start annual number: 8 End annual number: 8 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20241031 Start annual number: 9 End annual number: 9 |