Abstract
At 37th VCEG meeting in Jan. 2009, Toshiba proposed Quadtree-based Adaptive Loop Filter (QALF). The basic concept of QALF is to apply Wiener filter to decoded image after the conventional deblocking filter and to represent the filter on/off flag data for each basic filtering unit in a more efficient way of quadtree structure. QALF could enhance the compression performance of around more than 9%, but the structure of one filter for a decoded frame leaves room for further improvement in the sense that optimal filter for one region of a frame could quite different from the optimal filter for other parts of a picture. This paper proposes multiple adaptive loop filters for better utilization of local characteristics of decoded frame to optimize the region-based Wiener filters. Additional filters, proposed in this paper, cover separate spatial area of each decoded frame according to the performance of previously designed filter(s) to provide the flexibility of rate-distortion based selection of the number of filters.
고해상도 비디오에 대한 압축 성능 향상을 위해 ITU-T VCEG에서는 H.264/AVC 표준을 근간으로 다양한 압축 성능 개선 기법들을 추가해 왔는데, 그중 ALF 기법은 양자화에 의해 발생한 오류를 제거할 수 있는 필터링 방법을 제공함으로써, 고해상도 영상에서 평균 9%의 매우 높은 성능 개선 능력을 보이는 핵심 기술이다. 하지만 기존의 ALF는 한 프레임 내에서 하나의 Wiener 필터만을 사용하므로, 다수의 서로 다른 통계적 특성을 가진 영역이 존재하는 경우에는 능률적인 오류 복원 성능을 제공하기 어려운 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한 복호 프레임에 존재하는 다양한 영역 별 통계적 특성을 반영하여 보다 유연한 율-왜곡 관점에서의 ALF 선택이 가능할 수 있도록, 적응적 율-왜곡 최적 다중 루프 필터 기법을 제안한다. 제안 알고리즘을 통해 다양한 영상에 대하여 기존 알고리즘의 성능을 안정적으로 개선할 수 있었으며, 영상에 뚜렷한 특성 차이를 지닌 복수의 오브젝트가 존재할 경우에는 더욱 높은 비트율 감소 이득을 얻을 수 있었다.
