H.264/AVC 부호화 표준은 움직임 벡터를 부호화하기 위해 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 확률적으로 해당 움직임 벡터와 가장 유사한 중간값을 예측 움직임 벡터로 사용한다. 이러한 방법은 다수의 움직임 벡터 중에서 어떤 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 추가 정보 없이 비트량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있으나, 중간값을 이용한 예측 움직임 벡터는 해당 움직임 벡터를 부호화하는데 소요되는 비트량을 항상 최소로 만드는 최적 예측값이 아니라는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 인접 블록이 가지는 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지 표현하는 정보를 복호화기에 알려주도록 하여 항상 최적의 예측 움직임 벡터를 선택함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있으나, 이에 대한 추가 정보를 부호화해야 하는 문제점이 발생하게 된다. 본 논문에서는 부호화기가 부호화 효율 측면에서 가장 우수한 움직임 벡터를 예측값으로 선택하고, 이를 복호화기가 스스로 예측함으로써 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 정보없이 움직임 벡터 부호화에 소요되는 비트량을 효과적으로 감소시키는 움직임 벡터 부호화 방법을 제안한다. 제안한 부호화기는 율-왜곡 측면에서 가장 우수한 예측 움직임 벡터를 선택하고, 복호화기는 부호화기가 선택한 예측 움직임 벡터를 정합 기술을 사용하여 스스로 예측한다. 실험 결과는 제안 방법이 QCIF 및 CIF 영상에서 약 2.2%의 전체 비트량을 감소시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 실시간 H.264/AVC를 위한 적응적인 프레임 단위 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. QP값에 의한 프레임당 발생 비트량은 영상의 특성에 따라 다양하게 발생하고 있으며, 부호화하고자 하는 프레임은 인접한 프레임들과의 일정한 상관관계를 유지하는 특성이 존재한다. 제안 방식은 이러한 통계적 특성을 이용하여, 영상의 특성별 QP값에 따른 발생 비트량을 적용시키기 위하여 예측된 영상의 복잡도에 따라 QP값에 대한 발생 비트량의 변화를 구하여 부호화하고자 하는 프레임의 예측 비트량에 적용하고 이전 프레임들의 통계 정보인 QP와 발생비트량과의 가중치를 이용하여 현재 프레임의 복잡도를 예측한다. 실험 결과를 통해 동일 비트율에서 PSNR 성능 저하없이 기존 방식 대비 99%이상 계산량 감소가 있음을 확인할 수 있었다.
최근 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 복호화가 많은 주목을 받고 있다. 하지만 분산 비디오 복호화 전체 과정 중 피드백 채널을 이용한 패리티 비트 량 제어 방식이 복호화 시간증가의 원인이 되고 있다. 시간적 공간적 상관성이 높은 영상의 특성은 프레임 별 동일 위치 LDPCA프레임의 패리티 비트 요구량에 동일하게 적용할 수 있다. 본 논문에서는 프레임간 적응적인 연산을 통해 패리티 비트 요구량을 예측하여 복호화 시간을 줄이는 방식을 제안한다. 제안 방식을 사용한 경우 패리티 비트 요구량을 예측을 하지 않을 때보다 평균 80%의 시간을 단축함을 보인다.
최근에 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 부호화 기법 (DVC)이 많은 주목을 받고 있다. 대부분의 DVC 시스템들은 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으나, 높은 복호화 시간 지연을 초래하여 실시간 구현에 가장 큰 문제점이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDPCA 프레임별 적응적 패리티 요구 비트량에 대한 적응적 예측을 통한 효과적인 분산 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소영역 위너-지브 부호화기법에서 각 비트 플레인 내의 LDPCA 프레임간에 존재하는 통계적 특성을 이용하여 비트 요구량을 적응적으로 예측하는 방식을 이용한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 LDPCA 복호화기에 사용한 경우 패리티 비트 요구량 예측을 사용하지 않는 방식보다 평균적으로 80% 이상의 복호화 지연 시간을 절감함을 보인다.
H.264/AVC의 매크로블록 단위의 비트율 제어 방법은 부적당한 양자화 파라미터 할당으로 인해 한 프레임에 할당된 목표 비트가 일찍 고갈되곤 하는 문제가 있다. 이 경우 잔여 매크로블록들을 부호화 하기 위해 제한 범위내의 가장 큰 양자화 파라미터가 사용되고 화질 저하로 이어진다. 또한 양자화 파라미터의 할당을 위해 사용되는 헤더 비트량 예측도 이전 프레임과 현재프레임의 부호화된 매크로블록들의 헤더 비트량의 평균으로 구해진다. 따라서 실제 발생하는 헤더 비트량과 오차가 크다. 본 논문에서는 현재 프레임에서 부호화 도중 발생하는 조기 목표 비트 고갈을 막기 위해 이전 프레임들에서 음수 목표 비트를 갖는 매크로블록의 수를 이용한 적응적 양자화 파라미터 결정 방법과 정확한 양자화 파라미터 결정을 위해 향상된 헤더 비트량 예측 방법을 제시한다.
본 논문에서는 H.264/AVC를 위한 효율적이고 적응적인 프레임 단위의 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. QP값에 의한 프레임당 발생 비트량은 영상의 특성에 따라 다양하게 발생하고 있으며, 부호화하고자 하는 프레임은 인접한 프레임들과의 일정한 상관관계를 유지하는 특성이 존재한다. 제안 방식은 이러한 통제적 특성을 이용하여, 영상의 특성별 QP값에 따른 발생 비트량을 적용시키기 위하여 예측된 영상의 복잡도에 따라 QP값에 대한 발생 비트량의 변화를 구하여 부호화하고자 하는 프레임의 예측 비트량에 적용하고 이전 프레임들의 통계 정보인 QP와 발생비트량과의 가중치를 이용하여 현재 프레임의 복잡도를 예측한다. 실험 결과를 통해, 실험에 사용된 모든 CIF 영상에서 평균 PSNR 이득이 0.02~0.43dB에 이르는 성능 향상에 있었고, 계산량 또한 기존 방식 대비 99% 이상의 감소가 있음을 확인할 수 있었다.
제한된 채널을 통하여 영상을 전송하고자 할 때 한정된 비트량 에서 최적의 화질을 얻기 위한 비트 할당기법은 영상의 부호화 과정에서 중요한 역할을 하며 중요한 연구 과제이다. H.264/AVC 표준안의 비트율 제어 방식은 영상의 복잡도에 따라 최적의 비트를 할당하는 방식을 사용하지만 첫 번째 프레임인 인트라 프레임에 대한 QP 값을 정확히 예측하지 못하는 문제점을 보인다. 비트율 제어에 있어 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 인트라 프레임에 대하여 할당되는 비트량은 인트라 프레임 이후 영상들의 화질에 큰 영향을 미치게 되므로 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 적절한 QP를 결정 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 실시간 H.264/AVC를 위하여 인트라 모드의 적응적 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. 통계적 실험을 통한 인트라 프레임과 인터 프레임과의 선형적 특성을 이용하여 인트라 프레임과 인터 프레임 간의 관계식을 도출한다. 이 관계식을 통하여 인터 프레임 이후에 일어나는 인트라 프레임의 QP 값을 정확하게 예측하는 비트율 제어 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 실시간 H.264/AVC를 위한 적응적인 유닛 단위의 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. 부호화 하고자 하는 프레임은 인접한 프레임들과의 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 프레임당 발생되는 비트량은 QP값과 영상의 특성에 따라서 발생한다. 제안 방식은 인접한 프레임들의 각 유닛별 통계적 특성을 이용하여, 예측된 영상의 복잡도에 따라 QP값에 의한 발생 비트량의 변화를 구하여 부호화하고자 하는 프레임내 각 유닛의 예측 비트량에 적용하고 이전 프레임들의 통계 정보인 QP와 발생 비트량과의 가중치를 이용하여 현재 프레임내의 각 유닛별 복잡도를 예측한다. 실험 결과를 통해 동일 비트율에서 PSNR 성능 저하없이 기존 방식 대비 99%이상 계산량 감소가 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 매크로블록 단위에서 비트율과 양자화 파라미터의 관계 및 화면간 영상 변화량에 따른 MAD 값을 선형회귀분석을 통해 예측한다. 예측된 데이터를 바탕으로 각 매크로블록의 양자화 파라미터를 라그랑지 곱수 방법을 이용하여 결정한다. 이 값은 다시 한 프레임에 할당된 비트량과 발생한 비트량의 차이에 따라 수정하여 한 프레임을 압축했을 때 결과 비트량이 목표치에 근접할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트량을 생성하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 비트율 제어 (rate-control)와 혼잡 제어(congestion-control) 사이의 관계를 고려하여 비디오데이터의 전송량 변화에 따른 화질 증감의 관계를 조사하고, 전송 대역폭의 변화에 대한 화질 열화를 최소화하기 위한 비디오 데이터 전송량의 변화 조건을 제안하고자 한다. 비디오 데이터를 전송하는 경우에 혼잡 제어는 현 채널 상에서 가용 전송 대역폭(Available Transmission Bandwidth)을 예측하고, 비트율 제어는 예측한 전송 대역폭을 비디오 부호화기의 전송 비트율에 적응시킨다. AIMD 기반의 혼잡 제어 기법은 비디오 데이터의 목표 비트율 (target bit rate)을 변화시키게 되고 이러한 결과는 비디오 화질의 잦은 변동으로 인해 나쁜 영향을 준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 QP, SNR, 비트량 사이의 관계를 이용한 적응적인 메커니즘을 제안하고자 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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