본 논문에서는 초저속 동영상 부호화에 관한 것으로, 움직임 추정 효율을 개선하기 위해 분할된 영역별로 움직임 정보를 추정하여 부호화를 수행할 뿐만 아니라 분할된 영역중 의미있는 부분을 선택적으로 부호화할 수 있는 영역분할 기반 영상부호화 기법에 관한 것이다. 첫째로, 움직임 추정은 분할된 영역 정보를 이용한 가변 탐색 영역 설정을 통해 전역 탐색 움직임 추정시 소모되는 많은 연산량을 줄이고, 둘째로, 움직임 추정 후 추정된 움직임 정보를 이용해 영역의 재분할 과정을 통해 분할된 영역별로 움직임 정보를 부호화 함으로써 개선된 부호화 효율을 보이며, 셋째로, 분할된 영역 중 얼굴과 같은 의미를 갖는 영역을 선택적으로 부호화하고 전송하기 위한 인식 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 360 도 비디오 서비스를 제공하기 위한 타일기반 실시간 부호화 방법을 제시한다. 360 도 비디오 프레임을 공간적으로 분할하여 타일을 생성하고, GOP 길이만큼의 타일 개수로 구성된 타일 세트들을 순차적으로 부호화함으로써 단일 부호화기로 실시간 타일 부호화가 가능하도록 설계하였다. 상기 타일 세트는 독립적으로 부호화되므로 단말은 사용자의 시청영역에 해당하는 타일 세트만 수신 및 복호화함으로써 네트워크 대역폭을 줄일 수 있다. 또 작은 크기의 타일을 순차적으로 고속 부호화하는 방법이므로 타일의 병렬 처리를 효과적으로 수행하기 위한 로드밸런싱을 고려하지 않아도 된다. NVIDA 그래픽카드인 Geforce GTX 1080Ti를 이용하여 32 개의 타일로 분할된 4K 360 도 비디오 시퀀스를 HEVC 로 부호화할 경우 약 120 fps 의 속도로 처리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 초고해상도 영상의 효율적인 부호화를 위해 공간적 다운스케일된 입력영상을 이용하여 장면 전환 정보를 획득하기 위한 전처리(pre-processing)과정과 이 정보를 기반으로 화면 간 예측 과정에서 참조 픽처 리스트를 재구성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리 과정을 통해 얻어진 정보를 기반으로 참조 픽처 리스트를 재구성하였을 때 기존의 HM 16.12 대비 0.44%의 BD-Rate 개선과 동시에 12.46%의 부호화 속도 향상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화기에서 사용되는 TU(Transform Unit) 분할이 깊이에 따라 속도와 화질과 압축률에 미치는 영향을 분석한다. 현재 HD 영상의 표준 부호화기로 사용되던 H.264/AVC 를 대신할 차세대 부호화기인 HEVC 에 대한 표준화 작업이 이루어지고 있으며 이러한 HEVC 부호화기의 특징 중 하나로 영상 압축 시 CU, PU, TU 로 세분화 된 단위를 사용한다는 점을 들 수 있다. HEVC의 reference software 인 HM 의 경우 기존 H.264/AVC 에 비하여 UHD 영상에서 최대 40%에 가까운 비트 절감률을 보이지만 최적화가 이루어지지 않아 실시간 부호화에는 적합하지 않은 속도를 보인다. HM 에서는 각 CU 나 TU 에 대하여 quadtree 형식으로 분할하여 부호화를 수행한 후 최적의 분할 형태를 취하는 방식을 사용하기 때문에 많은 시간을 소요하게 되며 분할되는 깊이에 비례하여 기하급수적으로 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 TU 가 분할되는 깊이가 부호화 화질과 속도에 어느 정도 영향을 미치는지를 분석하고 화질 손상을 최소화 하는 최적의 TU 분할 깊이를 제안하여 보기로 한다.
최근 디스플레이 기기의 발전과 기가 네트워크 등의 전송 대역폭 확대로 인해 대형 파노라마 영상, 4K Ultra High-Definition 방송, Ultra-Wide Viewing 영상 등 2K 이상의 초고해상도 영상의 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 초고해상도 영상은 데이터양이 매우 많기 때문에 부호화 효율이 가장 높은 High Efficiency Video Coding(HEVC) 비디오 부호화 표준을 사용하는 추세이다. HEVC는 가장 최신의 비디오 부호화 표준으로 다양한 부호화 툴을 이용하여 높은 부호화 효율을 제공하지만 복잡도 또한 이전 부호화 표준과 비교하여 매우 높다. 특히 초고해상도 영상을 HEVC 복호기로 실시간 복호화 하는 것은 매우 높은 복잡도를 요구한다. 따라서 본 논문에서는 고해상도 및 초고해상도 영상에 대한 HEVC 복호기의 복호화 속도를 개선시키고자 HEVC에서 지원하는 슬라이스(Slice)와 타일(Tile) 부호화 툴을 사용하여 각 슬라이스 혹은 타일을 동시에 처리하며 디블록킹 필터 과정에서도 소정의 블록 크기만큼 동시에 처리하는 데이터-레벨 병렬 처리 방법을 소개한다. 이는 독립 복호화가 가능한 타일, 슬라이스, 혹은 디블록킹 필터에서 동일 연산을 다중 스레드에 분배하는 방법으로 복호화 속도를 향상 시킬 수 있다. 실험에서 제안 방법이 HEVC 참조 소프트웨어 대비 4K 영상에 대해 최대 2.0배의 복호화 속도 개선을 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.
이 논문에서는 범용 DSP칩인 ADSP2181를 사용하여 프랙탈 알고리즘 기반의 영상 부호화기를 설계 제작하였다. 제작된 부호화기는 고정소수점을 지원하는 Analog Device사의 ADSP2181 두 개를 사용하여 구현되었고, 영상부호화는 3단계의 파이프라인 구조에 의해 이루어진다. 첫 번째 파이프라인단인 영상 획득부는 NTSC표준 영상 신호로부터 디지털 영상 데이터를 획득하여 프레임 메모리에 저장한다. 두 번째 단에서의 주제어부에서는 영상 데이터를 프랙탈 알고리즘을 이용하여 부호화를 수행한다. 마지막 단인 출력 제어부는 부호화된 영상 계수를 RS422 포트를 통하여 출력하도록 한다. 설계 제작된 프랙탈 영상 부호화기의 성능은 QCIF 영상 포맷에서 정지영상에 대하여 초당 10프레임 이상의 부호화 속도를 얻었다. 프랙탈 알고리즘을 이용하여 프레임간 중복성을 이용한 영상 부호화시에는 초당 평균 30 프레임 이상의 부호화속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 디지틀 이동 통신 시스템의 열악한 페이딩 채널에 적합한 변복조 반식중의 하나인${\pi}$/4-shift QPSK 성능을 논하고, 그 성능 개선을 위한 새로운 TCM(trellis-coded modulation)을 적응하여 trellis-부호화된${\pi}$/8-shift 8SPSK 방식을 제안 한다. 기존의 ${\pi}$/4-shift QPSK변조 방식에 TCM의 도입은 요구된 대역폭과 송신 전력과 전송을 그대로 유지하면서 부호화와 변조를 일체화함으로서 부호화 이득(coding gain)을 얻을 수 있다. 이동 통신 채널에서 trellis-부호화된 ${\pi}$/8-shift 8PSK방식의 시스템 성능을 추정하기 위해서, 가산 백색 가우시안 잡음과 레일레이 페이딩 현상이 존재하는 채널에서, 차량속도 변화에 따른 도플러 효과에 의한 페이딩율이 10Hz와 30Hz인 두 경우에 대해 시스템을 모델링한다. Trellis-부호화된${\pi}$/8-shift 8PSK에 대한 부호화 이득은 비트 에러 확률을 적용하여 분석하고, 기본 시스템과 새롭게 모델링 되어진 시스템의 개선된 성능을 비교하기 위해, TCM의 상태수를 4,8,16으로 선정하여 비교 구현해 본 결과, 상태수가 커질수록 더 좋은 성능을 나타내고, 기존의 ${\pi}$/4-shift QPSK보다 trellis-부호된 ${\pi}$/8-shift 8PSK는 가산 백색 가우시안 잡음채널에서는 3~4dB의 부호화 이득을 얻고, 레일레이 페이티 채널하에서 3~16dB정도의 부호화 이득을 얻음을 알 수 있다.
본 논문에서는 차세대 무선 통신 시스템에 적용이 가능한 새로운 FEC(Forward Error Correction) 부호화 방법으로 MLC(Multi-Level Convolutional) 부호화 방식을 제안한다. 차세대 무선통신서비스는 음성, 데이터, 영상 등 많은 종류의 서비스를 함으로써 데이터의 처리속도가 빠른 시스템이 요구된다. 데이터 처리시간을 단축시키기 위한 방법으로 다중 레벨을 이용하여 부호어를 만들어 내는 방식의 부호화 시스템을 설계하였다. MLC는 부호 처리시간을 단축시킬 뿐만 아니라 다양한 알고리즘을 이용해 부호어를 만들어 낼 수 있다는 특징을 가지게 된다. 모의실험은 MLC 코드의 두 가지 방법, Modulo- operation 방식과 Galois Field-Operation 방식을 이용하여 수행하였다. 또한 모의실험을 통하여 (s=2, T=2)인 경우가 MLC 부호기의 최적 연결다항식임을 알았다.
고효율 비디오 부호화/복호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)이 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 진행 하였다. 이 표준에서는 동영상 압축의 대표적 기술인 인트라 예측 방법을 사용하며, 기존 H.264/AVC 보다 더욱 다양한 방향의 예측을 통한 부호화 및 복호화의 효율을 가져온다. 제안하는 방법은 다양한 방향의 화소 예측에 사용되는 율-왜곡 최적화 방법의 계산량을 개선하는 방법으로, 주변 화소의 변화량을 이용하여 선택적인 모드를 사용하는 고속화 알고리즘을 통해 기존 방법보다 약 20%의 부호화 속도 향상을 가져오는 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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