다중 기술 코딩을 위한 가변 지원 로버스트 변환 document_id A220517006030

003c#발명의 분야003e# 본 발명은 일반적으로 시간적으로 코히어런트한 데이터(temporally coherent data)의 인코딩 및 디코딩에 관한 것으로, 특히 그러한 인코딩 및 디코딩을 위한 변환에 관한 것이다. 003c#저작권 고지/허가003e# 이 특허 문서의 개시 내용의 일부는 저작권 보호를 받는 자료를 포함한다. 저작권 소유자는 어느 누구든지 이 특허 문서 또는 특허 개시 내용을 특허 상표청 특허 파일 또는 기록에 나타나 있는 대로 팩시밀리 복제하는 것에는 이의가 없지만, 그렇지 않은 경우에는 모든 저작권 권리를 보유한다. 다음의 고지는 아래에서 설명되고 첨부된 도면들에 있는 소프트웨어 및 데이터에 적용된다: 저작권 2003, Sony Electronics, Inc. 모든 권리 보유(All Rights Reserved). 003c#발명의 배경003e# 이미지 또는 비디오와 같은, 많은 양의 시간적으로 코히어런트한 데이터를 통신 링크를 거쳐서 전송하려면 일반적으로 소스 데이터를 인코딩할 필요가 있다. 인코딩은, 전형적으로 소스 데이터를 나타내는 계수들을 생성하는, 웨이블릿 변환(wavelet transform) 또는 겹쳐진(lapped) DCT(이산 코사인 변환)와 같은 변환을 이용하여 소스 데이터를 압축한다. 게다가, 인코딩은 소스 데이터를 서브샘플링(sub-sample)하여 채널이라고도 불리는 다수의 스트림을 생성한다. 각각의 스트림은 기술들(descriptions) 또는 패킷들의 세트를 포함하고, 오리지널 소스 데이터의 전체를 나타내지만 충실도(fidelity)는 저감된다. 소스 데이터는 기술들이 생성되기 전에 압축될 수도 있고, 또는 기술들이 생성된 후에 그 기술들이 압축될 수도 있다. 하나 이상의 기술 스트림들(description streams)이 링크를 통하여 대응하는 디코더에 전송된다. 기술들을 생성하는 프로세스는 때때로 기술 생성(description generation) 또는 "패킷화"(packetization)라고 불린다. 여기에서 기술된 패킷들/기술들은 TCP/IP와 같은 특정 네트워크 전송 프로토콜에 따라서 준비된 패킷들과 혼동되어서는 안 된다. 통신 링크들은 신뢰할 수 없을 수 있기 때문에, 전송 중의 기술 손실 또는 손상(description loss or corruption)을 핸들링하여, 전송에 견고성(robustness)을 제공하기 위해 일반적으로 몇몇 오류 복구 기법이 이용된다. 통상적인 복구 기법들은 재전송 프로토콜, 오류 정정 또는 채널 코딩, 및 보간 복구(interpolation recovery)를 포함한다. 재전송(retransmissions)은 지연을 초래하므로 실시간 응용에 대해서는 선호되지 않는다. 큰 버스트 오류(burst error) 때문에, 오류 정정/채널 코딩은 낮은 비트 비용(low bit cost)으로 충분한 보호를 제공하지 않는다. 보간 복구 기법은 이용 가능한 주위 데이터로부터 누락된 데이터를 복구하지만 주위 데이터도 오류가 있는(erroneous) 경우에는 제한이 있다. 멀티-레졸루션/계층 전송 방법(multi-resolution/layered transmission method)은 덜 중요한 중보를 포함하는 것들보다 높은 우선 순위를 갖는 중요한 정보(즉, 저역 통과(low pass) 또는 앵커(anchor) 데이터)를 포함하는 기술들을 송신한다. 그러나, 기술들/패킷들은 무작위로 손실될 수 있고, 네트워크는 중요한 패킷과 덜 중요한 패킷을 구별하기 위해 패킷들 내부를 들여다 보지 않기 때문에, 이 방법은 제한된 견고성을 제공하였다. 보다 견고한 인코딩 방법(MD)에서, 다중 기술들(multiple descriptions)은 동등한 중요성을 갖는다. 각각의 기술은 독립적으로 인코딩되고 소스 데이터에 관한 어떤 새로운 정보를 전달한다. 임의의 개수의 수신 기술들/패킷들이 소스의 어떤 유용한 복구를 제공하기 위해 사용될 수 있도록, 기술들은 원칙적으로 서로 상보적(complement)이어야 한다. 게다가, MD 방법은, 예를 들면, 우선 순위 지원을 갖고 있지 않은 네트워크들과 같은, 보다 넓은 범위의 응용들을 지원한다. 전통적으로 기술 생성 및 압축 프로세스는 별개의 동작들로 생각되어왔다. 그 동작들 및 각각의 상세의 순서는 인코딩된 데이터의 압축과 견고성 간의 트레이드오프(trade-off)를 초래한다. 도 1a 및 도 1b는 압축-견고성 특징화 공간(compression-robustness characterization space)에서의 2개의 극단적인 점들(extreme points)을 예시한다. 도 1a의 시스템 A(100)는 먼저 소스 데이터(101)를 기술들(105)로 패킷화하고(103) 그 후에 그 기술들(105)을 압축된 기술들(109)로 변환한다(107). 따라서, 시스템 A는 기술 경계들(description boundaries) 내에서 동작한다. 시스템 A(100)는 시간 영역(time domain)에서의 기술 생성(서브샘플링)을 수반하기 때문에, 기술 내의 상관관계(correlation)가 불량하여, 즉 기술 내의 이웃 화소들이 최초 영역(original domain)에서 더 멀리 떨어진 화소들에 대응하여, 결과적으로 불량한 무오류 압축(poor error free-compression)(31.34 dB의 무오류 신호-잡음비(signal-noise ratio))이 초래된다. 그러나, 오류 패턴은 개개의 화소 손실이므로(25% 기술 손실을 반영하는 패턴(109) 참조), 분류된(classified) LS(최소 제곱) 필터들과 같은 시간 영역 보간 복구 방법들로 처리될 수 있다. 따라서, 시스템 A(100)는 불량한 무오류 압축을 제공하지만 패킷/기술 손실로부터의 오류 전파가 매우 적다. 도 1b의 시스템 B(120)는 먼저 소스 데이터(101)를 압축된 형태(125)로 변환하고(123) 그 후에 그 압축된 데이터(125)를 압축된 기술들(129)로 패킷화한다(127). 따라서, 시스템 B는 기술 경계들을 넘어 동작한다. 시스템 B는 전체적으로 소스 데이터를 변환/필터링하고, 변환 영역(transform domain)에서 기술들을 생성하기 때문에, 그것은 높은 무오류 압축(SNR 36.13)을 제공한다. 즉, 변환/필터링은 높은 화소 상관 관계 때문에 효과적이다. 그러나, 오류 패턴은 다루기가 매우 곤란하다(패턴(131) 참조). (필수적인 앵커 변환 데이터의 손실로부터의) 강한 로컬화된 오류 홀들(strong localized error holes), 및 기술들을 넘는 변환 필터들의 지원으로부터의 오류의 확산이 있다. 기술의 손실로부터의 오류 복구는 채널 코딩에 강하게 의존한다. 만일 변환이 겹쳐진 블록 변환(lapped block transform)이라면, 변환의 중복(overlap)과 관련된 (변환 영역에서의) 어떤 복구 시도가 가능할 수 있다. 따라서, 시스템 B는 양호한 무오류 압축을 제공하지만, 패킷/기술 손실로부터 매우 강한 오류 전파를 갖는다.