멀티미디어 바람이 세차게 불고 있다. 1990년에 개념이 정립된 멀티미디어는 여러 분야에 응용되기 시작하였다. 특히 영상과 음성을 다룸으로써 시청각적 효과가 커졌으며, 따라서 소위 "뭔가 보여줄 수 있는" 컴퓨팅 기술로 각광받게된 것이다. 여기서는 멀티미디어 시대에 꼭 필요한 기술중에서 영상압축과 영상복원에 대하여 살펴보기로 한다.
영상압축이란 주어진 영상을 보다 간단하게 표현하는 기법인데 영상을 저장 하거나 전송하는데 있어서 효율성을 높이는 응용분야에 꼭 필요한 기술 이다. 예를 들면 의학적 영상 데이터베이스의 구축, 박물관에서의 수많은 예술작품들의 영상 저장, 팩시밀리 등을 통한 전송과 저장 등을 들 수 있다. 그 외에도 멀리 떨어진 곳에 있는 사람들끼리 화면을 마주 대하면서 쌍방 통화가 가능한 영상회의(Video Conferen-cing) 등을 들 수 있다.
우리는처리해야 할 데이터의 양이 매우 많을 때에는 압축하여 사용하는 경우가 많다. 가령 화소(pi.el) 마다 24비트를 가지는 7백25×5백25개의 화소 로 이루어진 컬러 영상의 경우에는 압축을 하지 않은 상태에서 한 프레임의 영상을 저장하는데 1.1메가 비트의 메모리가 사용된다.
이와같이 비교적 많은 양의 데이터를 다룰 경우에는 통상 압축률이 20대1인 JPEG규약을 사용함으로써 영상의 질적인 측면에서는 거의 차이가 없으면서도영상의 저장과 전송에 드는 많은 시간과 메모리를 저장할 수 있다. 특히 이점은 실시간 처리를 중요시 하는 많은 응용분야에의 활용에 결정적인 요인이 되기도 한다.
최근들어 관심을 끌고 있는 프랙탈 (Fractal) 이론도 영상압축과 관련이 깊다. 자연계에 존재하는 물체의 영상을 몇개의 간단한 수학식으로 표현하고자 하는 것이 주요 목표중의 하나이다. 만약 어떤 영상을 몇개의 복소수로 표현 할 수 있다면 대규모 자료를 전송하는 대신에 몇개의 수학식을 전송하여 도착 장소에서 그래픽으로 그린다면 영상압축의 한계는 어렵지 않게 극복될 수있을 것이며, 장차 영상 전달에 있어서 획기적인 전기가 마련될 것이다. 그러나 이 일은 결코 단순한 것이 아니어서 실제로 활용하기 위해서는 더욱 많은 연구가 선행되어야 할 것이다.
필자가 몇년전 미국의 어느 국제회의에서 들은 기억으로는 영상압축 기술은 고선명TV (HDTV)에 있어서 매우 중요하며 이론상 약 2백대1 정도까지 압축이 가능하다고 한다. 현재는 1백50대1 정도의 압축이 실제로 구현되었다. 이러한 영상 압축 기술을 개발하기 위한 많은 노력과 시도가 있었는데 최근 에는신경망 기법을 이용한 영상압축에 관한 연구가 주목을 받고 있다.
그중의 하나인 직접 방법(Direct Method)은 1987년 코트렐(Cottrel)등에 의해 제안되었는데 3개의 층으로 이루어진 전방향 네트워크를 사용하며 입력층 에서는 은닉층, 스칼라 정량기는 인코더(Encoder), 그리고 나머지 단계는 디코더 Decoder 인데 압축률은 약 6.4대1이다. 이 외에도 코호넨의 LVQ 방법이나 백프로퍼게이션을 통하여 구현하려는 노력도 진행되고 있다.
그러면영상 복원(Im-age Restoration)이란 무엇인가. 영상복원이란 성능이 다소 저하된 영상으로부터 흐림이나 노이즈를 제거하는 기법을 말한다. 효과 적인 영상복원 기법을 개발하기 위하여 지난 20여년간 칼만필터(Kalman Fil ter), 위너필터(Wiener Filter) 등 영상복원을 위한 수많은 방법들이 연구되 어 왔다. 그러나 현재까지는 어느 방법도 계산에서의 복잡성으로 인해 만족 할 만한 방법이라고 여겨지지 않는다.
요즘에는신경망을 통한 효과적인 영상복원에 관한 연구가 진행되고 있는데특히 에너지의 안정화를 통하여 신경망을 구현하는 홉필드 신경망 모델이 쓰이고 있다. 필자가 관찰한 1992년의 연구문헌에 의하면 신경망을 이용한 영상복원이 전통적인 필터기법에 의한 결과보다도 복원에 있어서 우수한 결과를 보여 주었다.
영상압축과영상복원에 관한 연구는 매우 중요하다. 현재의 전자적 구현보다앞서가는 이론으로 이들에 대한 연구는 몇년 앞의 구현기술을 예측해 볼 수있는 척도이기 때문이다.