Bloom 필터를 이용한 무손실 비디오 압축

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석, 개발 툴

대상자

비디오 압축, 데이터 압축, 무손실 압축에 관심 있는 개발자 및 연구자

핵심 요약

• Bloom 필터를 사용하여 프레임 간 차이(Δ) 기반으로 무손실 비디오 압축을 실현함
• Rational Bloom Filter를 도입하여 해시 함수 개수(k)를 비정수로 처리함으로써 압축 신뢰도를 높임
• 비트 단위 일치 여부 검증을 통해 완전한 복원 가능을 보장함

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요 및 특징

• Bloom 필터를 활용한 무손실 비디오 압축 기법을 사용함
• 일반적인 코덱과 달리 모든 데이터 복원을 보장함
• 프레임 간 차이를 기반으로 희소 데이터를 압축하여 효율성 향상
• youtube_bloom_compress.py라는 핵심 파일을 통해 데모 실행 가능

2. Bloom 필터의 원리 및 개선

• Bloom 필터는 해시 함수를 사용하여 집합 내 존재 여부를 검증 가능
• Rational Bloom Filter는 비정수형 k*를 사용하여 해시 함수 적용 확률을 조절
• 이 방식은 압축 및 복원 모두에서 정확하게 동작하여 신뢰도 향상

3. 압축 및 복원 과정

• 1의 위치 정보만 저장하여 희소 데이터 압축 가능
• Bloom 필터 외에 증인 데이터를 별도 저장하여 정확한 복원 보장
• 프레임 간 변화(Δ값)만 추출하여 희소 행렬로 변환 후 Bloom 필터 기법 적용
• 비트 단위 일치 여부를 통해 완전한 복원 가능 확인

4. 성능 및 결과

• 압축률 4.8% 달성 (95.2% 크기 감소)
• 복원 속도: 초당 9.16프레임, 압축 속도: 초당 8.29프레임
• 4%만 키프레임 사용으로도 고품질 복원 가능
• PSNR: 31.10 dB를 기록해 표준 코덱과 유사한 품질 유지

5. 제한 및 개선 방향

• 장기 영상 처리 시 속도 한계 존재
• YUV-BGR 변환 과정에서 소수점 오차 발생
• 변환 없이 YUV 직접 처리 및 비트 단위 무손실 구현 계획
• 크로마 서브샘플링 패턴에 맞춘 Bloom filter 정교화 진행 중

결론

• Bloom 필터 기반의 무손실 비디오 압축은 희소 데이터 압축과 프레임 간 차이 기반의 기술적 특장점을 가짐
• Rational Bloom Filter 도입으로 압축 신뢰도 향상 가능
• 비트 단위 일치 검증을 통한 완전한 복원 가능을 보장하며, 과학 데이터, 의료 영상 등에 적합함
• 현재는 압축률 4.8% 달성하며, 무손실 코덱과 유사한 품질을 유지함