초록
HEVC는 성능 향상과 더불어 복잡도 또한 크게 증가했다. 본 논문은 깊이 영상의 복잡도를 줄이기 위해 깊이 영상의 특성을 이용한 조기 SKIP과 인터 예측의 고속 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 동차 영역에서 SKIP 모드가 자주 발생한다는 점을 이용해 설계됐다. 동차 영역의 SKIP에서 발생한 비용값이 양자화 매개변수에 적응적인 문턱값과, 평균 SKIP의 비용값의 곱보다 작다면 조기 SKIP 모드를 발생시킨다. 그렇지 않은 경우 인터 $2N{\times}2N$의 비용값을 구한 뒤 인터 $2N{\times}2N$의 움직임 벡터가 0이고 부호화 단위의 분산이 인터 예측을 위한 문턱값보다 작다면 인터 $2N{\times}N$과 인터 $N{\times}2N$의 탐색을 수행하지 않는다. 조기 SKIP과 인터 예측을 위한 문턱값은 실험을 통해 결정이 됐고, 실험 결과는 기존의 HEVC와 비교하였을 때 BDBR이 0.24%, BDPSNR이 -0.011 dB로 비트율과 화질의 큰 변화 없이 부호화 시간은 최소 39%에서 최대 82%까지 줄였다.
In order to reduce the complexity of HEVC, we propose a fast mode decision algorithm in depth videos. Since almost CU mode is decided as SKIP mode in depth-continuity regions, we design the algorithm using the property of depth videos. If cost of SKIP is smaller than the multiplication between the threshold for EarlySKIP and average cost of SKIP, EarlySKIP is performed. Otherwise, we calculate Inter $2N{\times}2N$. Then, if motion vector of Inter $2N{\times}2N$ is 0 and variance of CU is smaller than threshold for inter, we skip Inter $2N{\times}N$, Inter $N{\times}2N$. Experimental results show that our proposed algorithm reduces the encoding time from 39% to 82% with negligible PSNR loss and bitrate increase.
