ITU-T와 ISO/IEC의 공동 작업으로 제정 된 H.264/AVC는 기존 비디오 표준들에 비해 동일한 화질에서 약 30%~70%의 비트 량을 절감할 수 있으며, 동일한 비트 량으로 PSNR이 2~3dB 가량 우수한 영상을 제공할 수 있다. H.264/AVC는 인트라 부호화 효율을 높이기 위해 공간 영역에서 주변 화소를 이용하여 $4{\times}4$ luma 예측의 9가지 모드와 $16{\times}16$ luma 예측의 4가지 모드에 대한 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 최적의 인트라 예측 모드를 선택한다. 본 논문에서는 프레임 내에서 공간 중복 성을 더 많이 줄이기 위해 9가지 모드의 $4{\times}4$ luma 예측에 7가지 모드를 추가하여 총16가지의 $4{\times}4$ luma 예측 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 인트라 예측 모델이 기존 기술에 비해 높은 압축효율을 보인다.
본 논문에서는 MPEG-4 HE-AAC의 SBR 부호기의 효율을 개선하기 위해 예측 SBR(Predictive-SBR)을 제안한다. SBR 부호기는 주부호기(core encoder)와 결합하여 적은 비트량으로 고주파 성분을 복원할 수 있게 한다. 본 논문에서는 SBR 데이터의 약 70%를 차지하는 포락선 정보를 부호화하는 방법을 개선하여 효율성을 높이고자 한다. 기존 SBR은 포락선 정보의 전송을 위해 다음과 같은 방법을 이용한다. 먼저 고주파 대역의 에너지를 스케일팩터 밴드 단위로 계산한다. 다음으로, 전송정보량의 감소를 위해 델타 코딩 방식을 이용하여 에너지 정보를 부호화한다. 본 논문에서는 SBR의 포락선 정보를 효과적으로 감축하기 위하여 고주파 대역의 에너지를 예측하는 방법을 이용한다. SBR 부호기의 입력 데이터가 SBR 복호기의 입력데이터와 동일하다는 가정 하에 선형 회귀(linear-regression) 기법을 이용하여 고주파 대역의 에너지를 추정한다. 그 후에 추정된 에너지와 원래의 고주파 대역 에너지의 오차를 델타 코딩을 이용하여 부호화한다. 정보를 전송할 때는 고주파 대역 에너지의 델타 코드와 예측 SBR에서 계산한 오차의 델타 코드 중 부호화에 필요한 비트량이 적은 방식을 선택하여 부호화하도록 한다. 그 결과 약 10% 정도의 정보량 감축 효과를 얻을 수 있다.
ITU-T와 ISO/IEC의 공동 작업으로 제정된 H.264/AVC는 기존 비디오 표준들에 비해 동일한 화질에서 약 30%~70%의 비트 량을 절감할 수 있으며, 동일한 비트 량으로 PSNR이 2~3dB 가량 우수한 영상을 제공할 수 있다. H.264/AVC는 인트라 부호화 효율을 높이기 위해 공간 영역에서 주변 화소를 이용하여 $4{\times}4$ luma 예측의 9가지 모드와 $16{\times}16$ luma 예측의 4가지 모드에 대한 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 최적의 인트라 예측 모드를 선택한다. 본 논문에서는 $4{\times}4$ luma 예측에서 발생하는 정보량을 줄이기 위해 사용하는 MPM을 기존의 방법과는 다르게 연산을 통해 상관도를 높임으로써 보다 정확한 MPM 결정으로 부호화 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 BD-RATE 평균 약 -1.4%의 성능 개선 효과를 보였다.
제한된 전송속도와 버퍼크기에 따라 효과적으로 비디오 전송을 하기 위하여 비디오 비트율 제어 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 제안된 기법들에서는 비트율을 제어하는 부호 파라미터, 양자화 크기 등이 일단 영상이 부호화된 다음 얻어진 정보를 바탕으로 조정된다. 그러므로 현재 부호화하는 프레임의 복잡도에 적절하게 비트율을 제어하지 못하거나 지연이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 DCT를 기반으로 한 활성도를 이용하여 비트율 예측하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 비디오 비트율 제어에 효과적으로 적용할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 예측기반 비트율 제어 기법이 장면변환 및 갑자기 비트량이 많이 발생하는 프레임에도 잘 적용될 수 있으며, TM5 기법보다도 향상된 PSNR과 비트율 제어 성능을 보였다.
분산 비디오 부호화기(DVC)에서 패리티 비트를 채널을 통해 전송하는 기법은 초경량 비디오 압축 기술의 핵심적인 부분이다. 하지만 복호과정 중 피드백 채널을 이용하여 패리티 비트 전송량을 제어하는 방법이 주로 사용되기 때문에 복호 시간 증가의 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 고속 분산 비디오 복호화를 위해 패리티 비트 요구량을 움직임 정보 피드백을 이용하여 예측하는 기법을 제안한다. 먼저 율-왜곡에 대한 모델을 제시하고, 시간적인 상관성이 높은 영상의 특성을 이용하여 이전 프레임의 LDPCA 프레임의 패리티 비트 요구량에 모델을 적용하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 저전송률 환경에서 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 저전송률 환경에서 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 한 프레임의 모든 매크로블록에 대한 MAD 값을 예측하고 이를 바탕으로 각 매크로블록 압축 전에 목표 잔여 비트량을 설정한다. 설정된 목표 잔여 비트량과 실제 잔여 비트량의 차이가 임계치보다 크면 두 값의 차이가 감소하도록 양자화 파라미터 값을 조절하여 한 프레임에 대한 결과 비트량이 목표 비트량과 비슷하게 발생되게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 한 프레임에 대한 목표 비트량과 실제 비트량의 차이를 66% 이상 감소시키고 있으며 동시에 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.
본 논문에서는 비트패턴을 이용한 고속 워핑 예측을 제안한다. 워핑 예측은 이웃한 노드들의 움직임 벡터에서 움직임 정보를 가져오는 공간적인 의존성 때문에 최적의 움직임을 찾기 위해서는 반복적인 탐색을 요구한다. 반복적인 탐색에 의해 발생하는 연산량의 증가는 워핑 예측의 사용을 저해하는 큰 이유 중의 하나이다. 본 논문에서 제안한 방법은 비트패턴을 이용해서 움직임 여부를 판단한다 움직임이 없는 영역에서의 의미없는 움직임 예측을 제거하고, 움직임이 있는 영역에서만 워핑 예측을 수행함으로써 빠른 움직임 예측이 가능하게 된다. 제안된 방법으로 실험한 결과 기존의 워핑 예측을 수행했을 때보다 성능은 근접하면서도 연산량이 75% 이상 감소하였다
움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.
저전력 CMOS 카메라 기술의 발전으로 농업용 모니터링, 자연환경 감시 등의 다양한 비디오 센서네트워크 응용들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용들에서 핵심 기술은 영상을 어떻게 압축하고 전송할 것인가에 대한 것이다. 일반 센서 데이터에 비해 영상 데이터는 양이 크기 때문에 특히 트래픽에 대한 정확한 예측이 이루어져야만 광범위한 네트워크 자원을 효과적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 센서 네트워크 환경에서 비디오 트래픽을 정확하게 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 복잡도를 측정하고 이 값을 적응적으로 트래픽 예측에 적용함으로써 기존의 방법들 보다 정확하게 압축 영상의 트래픽 양을 예측할 수 있다. 실험결과는 적응적 복잡도 예측을 이용한 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 12% 이상 정확하게 결과 비트량을 예측하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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