본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존의 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방법은 양자화 된 변환계수를 비트플레인 단위로 분해한 후 비트플레인별로 순차적으로 LDPCA 채널코드로 부호화함에 따라 전체 부호화 연산량에서 LDPCA 부호화가 평균적으로 60% 정도 차지하였고, 이러한 복잡도는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 본 논문에서는 이런 분산비디오부호화 방법의 복잡도 문제를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인들을 하나의 메시지묶음으로 묶어서 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 고속 LDPCA 채널코드 부호화하는 병렬화 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 순차적 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA 채널코드 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에서 LDPCA 채널코드 부호화의 상대적인 복잡도 비율을 평균 9%까지 낮출 수 있었으며, Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 QCIF 크기 영상을 2.5GHz 속도의 CPU를 가진 PC환경에서 GOP 길이가 64인 경우 초당 700 ~ 2,300장을 부호화 할 수 있음을 확인했다. 제안 방법은 LDPCA를 사용하는 화소영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에도 적용 가능하여 고속의 부호화가 요구되는 다양한 응용에 활용이 기대된다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존에는 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화를 위해 양자화 정보를 비트플레인단위로 분해후 이를 순차적으로 LDPCA 부호화하여 전체 부호화기 연산량에서 LDPCA의 복잡도가 약 54% 정도 차지하였고, 이는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 제안방법은 이를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인을 하나의 심벌 (symbol)로 묶어서 LDPCA 부호화를 수행하여 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 처리할 수 있게 한다. 일종의 단일 명령 복수 데이터 처리 (SIMD, Single instruction, multiple data)에 의한 고속화 방법이다. 이를 통해 제안방법은 기존의 순차적 처리 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA의 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 부호화에서 LDPCA의 상대적인 복잡도 비율은 4%정도로 낮아지게 되었으며 Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 약 1.5 ~ 2배까지 향상되었다. 제안방법은 LDPCA를 사용하는 다른 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 구조에도 적용 가능할 것으로 기대한다.
본 논문은 저복잡도 비디오 부/복호화를 위한 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안하는 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩은 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩에서 사용하는 채널코딩을 이용하는 것이 아니라 엔트로피 코딩을 이용하여 부호화를 수행한다. 제안하는 방법에서 복호가는 움집임 추정을 수행하고 그 결과인 움직임 백터를 부호기로 전송하며, 부호기는 전송받은 움직임 백터를 초기 움직임 백터로 하여 움직임 백터 값의 갱신을 수행한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩 방법과 복호기 복잡도를 비교한 결과 99%의 복잡도 감소가 있었고, H.264/AVC의 All Intra 방법과 비교하여 20.3%의 비트율 감소가 있었다.
분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 복호화보다 훨씬 적은 계산량으로 부호화를 가능하게 함으로써 계산 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있다. 그러나 DVC의 부호화 성능은 아직 기존의 비디오 압축 표준에 많이 미치지 못하고 있으며 이를 극복하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡 기반의 영역별 선택적 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기 측에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기 측으로 피드백된다는 가정하에 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 블록 단위로 선택적 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법보다 시퀀스에 따라 최대 약 2.25 dB 개선된 성능을 가짐을 보인다.
최근에 연구되어 온 초경량 비디오 부호화 기법으로 분산 비디오 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 부호화 효율을 얻기 위해 분산 비디오 부호화 기법은 패리티 비트 제어용으로 피드백 채널을 필요로 하고 있다. 그러나 이 방법은 매우 높은 복호화 지연을 야기하여 실시간 구현과 상용화에 극복해야 할 문제가 되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 복호화기에서 보조정보를 생성할 때 생성되는 움직임 벡터를 부호화기측으로 전송하는 환경을 위한 고속 분산 비디오 복호화기법을 제안한다. 제안한 방법은 수신된 움직임벡터를 이용하여 비트-에러율을 계산하고, 이를 이용하여 복호화기측에서 전송함으로써 복호화 속도를 개선하는 방법을 사용한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 기존에 제안된 기법에 비해 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.
낮은 채널 전송율을 갖거나 낮은 부호화 자원을 지원하는 응용을 위해 분산 비디오 부호화 기법이 요구된다. 그러나 기존의 분산 비디오 부호화 기법에 대한 성능제약을 갖고 있으며, 이를 극복하고 부호화 효율을 개선하기 위한 방법으로서 복호화기에서 보조정보의 움직임 정보를 부호화기측으로 전송하는 방법을 시도하고 있다. 본 논문에서는 기존에 움직임 정보를 부호화기측으로 전송하는 방식을 갖는 시스템에서 부호화 효율을 개선하기 위해 보조정보의 비신뢰 블록을 추출하고 이 추출된 블록들에 대한 위치정보를 전송하는 방식을 제안한다. 이를 위해 보조정보를 구성하는 블록단위에 대하여 효과적인 비신뢰성을 측정하는 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 기존의 방식에 비해 더욱 부호화 효율을 개선시킬 수 있음을 보인다.
초경량 비디오 부호화기에 대한 이론적인 근거를 제공하는 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 기존의 국제 표준의 비디오 부호화기에 비해 성능이 우수하지 못한 특징을 갖는다. 이러한 성능 제한을 극복하기 위해 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 얻어지는 정보를 이용하여 피드백하는 채널 분리형 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 적응적 가중치 기반의 움직임 보상 보간을 수행하고, 보상된 블록의 움직임 벡터 및 정합 특성을 분석하여 채널 분리하는 방법을 도입함으로써 효과적으로 채널을 구성 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존방식에 비해 낮은 비트율에서 우수한 성능을 보임과 동시에 일정한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
최근 초경량 비디오 부호를 위해 분산 비디오 부호 (Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 부호는 H.264/AVC와 같은 종래의 비디오 부호 기술보다 부호화 복잡도는 훨씬 낮지만, 복호기 복잡도는 높은 특징이 있다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호의 낮은 부호 및 복호 복잡도를 갖는 관심 영역 (Region-Of-Interest, ROI) 기반의 분산 비디오 부호를 제안하였다. 제안하는 분산 비디오 부호화는 기존의 분산 비디오 부호화와 달리 Wyner-Ziv (WZ) 프레임 전체를 WZ 부호화 하지 않고, 움직임이 많은 영역을 ROI로 두어 ROI 영역만 WZ 부/복호화 함으로서 부/복호화의 복잡도 감소 뿐만 아니라 비트율을 절감 하는 장점을 가지고 있다. 실험을 통해서 제안된 ROI기반의 분산 비디오 부호가 Hall Monitor 영상에서 최대 0.95dB 이득과 Salesman 영상에서 최대 1.87dB의 PSNR 성능 향상을 보였다. 또한, 기존의 분산 비디오 부호 구조보다 부호화 복잡도는 최대 73.7%, 복호기 복잡도는 최대 63.3%를 낮추는 것을 확인하였다. 낮은 복호 복잡도를 위해 기존의 Low-Density Parity-Check (LDPC) 복호 알고리즘으로 사용된 Belief Propagation (BP) 알고리즘 대신 수렴 속도가 최대 41.71% 빠른 Layered BP (LBP) 알고리즘을 이용하였다.
분산 비디오 부호화기법은 초경량의 비디오 부호화기법에 대한 이론적인 근거를 제공하고 있다. 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 주로 스탠포드 대학교의 연구에 기초하고 있으며, 피드백 채널을 통하여 비트율을 정교하게 제어하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 복호화기에서 수신된 패리티 비트에 의해 복원된 각 프레임의 품질에 대한 평가하는 방법은 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 보조정보에 있는 가상채널잡음을 보정함으로써 왜곡크기를 예측하고 또한 복원된 영상의 화질측정을 손쉽게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 복원된 프레임의 왜곡을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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