H.264/AVC [l]-[4]는 ITU-T H.264와 ISO/IEC 14496-10 (MPEG-4 Part 10)으로써 승인된 새로운 국제 비디오 압축 표준이다. H.264/AVC는 7가지 가변 블록에 대한 움직임 예측 및 RD[5], 디블로킹 필터[6], 다중 프레임 참조등 여러 가지 방식으로 인해 압축 효율은 높아졌으나 복잡도 또한 훨씬 증가하였다. 그러므로 압축시간 단축을 위한 효율적인 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 매크로 블록의 모드와 움직임벡터를 결정하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. H.264/AVC에서는 7가지 가변블록들에 대한 블록모드와 움직임 벡터를 찾고 그 중에 가장 효율적인 하나의 모드와 움직임 벡터를 선택한다. 이와 달리 본 논문에서는 가장 작은 블록(4${\times}$4)의 움직임 벡터를 이용하여 더 큰 블록들의 모드와 움직임벡터를 추정하는 방법을 제안한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안하는 방법과 기존의 방법을 비교한 결과 영상의 화질은 거의 유사하면서 전체적인 부호화 시간은 단축되어짐을 알 수 있다.
본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.
본 논문에서는 다해상도 움직임 추정 알고리즘을 이용하여 모션 리터를 검색하는 고속 다해상도 움직임 추정기에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 동영상 압축기술인 MPEG-4 AVC 전체 구성 중에서 핵심 부분인 움직임 추정 모듈을 하드웨어로 설계하기 위하여 기본적인 구조를 구성하고 높은 화질로 실시간 부호화를 할 수 있도록 고속 움직임 검색을 위해 특수하게 설계된 램 구주 메모리 공유, 4화소x4화소 Motion Vector 추출 등과 같은 기술들을 사용하여 전체 움직임 검색기를 구현하였다. 구현된 전체 모듈은 Altera(사)의 Excalibur 디바이스를 이용한 FPGA 구성을 통해 검증하고 최종적으로 Samsung STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하며 합성 및 검증을 하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현할 경우 최대 동작 주파수가 약 140MHz이며 QCIF(176화소x144화소) 사이즈 기준으로 초당 약 1100프레임, 4CIF(704화소x576화구 사이즈 기준으로 초당 약 70프레임의 움직임을 검색할 수 있다 본 성능은 하드웨어 기반의 MPEG-4 AVC 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
대부분의 비디오 부호화기에서 움직임 예측은 부호화된 영상의 화질을 결정하는 중요한 기술이다. 그러나 일반적으로 많이 사용되는 전역 탐색 방법은 많은 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위한 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량을 줄이기 위한 복잡한 프로그램 구조를 가지고 있어서 DSP와 같은 전용 프로세서에 구현하기가 부적합하다. 본 논문에서는 미디어 프로세서에 적합한 효율적인 움직임 탐색 방법을 제안한다. 주위 블록 간의 공간적 상관도를 이용해 예측 움직임 벡터를 구할 수 있으며, 또한 탐색 영역을 축소시킴으로써 전체 연산량을 줄일 수 있다. 제안된 방법의 효율을 확인하기 위하여 MPEG-4 SP@L3(Simple Profile at Level 3) 부호화기를 TM1300에서 구현하였다. 제안한 방법은 TM1300 프로세서 상에서 전역 탐색 방법에 근접한 화질을 유지하며 기존 고속 움직임 예측 방법보다 향상된 성능을 보였다.
AR/VR 디바이스에서 무손실 이미지 압축을 위한 JPEG-LS(: LosSless) 코덱에서 SBT 기반 프레임 압축기술로 메모리와 지연을 줄이는 설계를 제안하였다. 제안된 JPEG 무손실 코덱은 주로 콘텍스트 모형화 및 업데이트, 픽셀과 오류 예측 그리고 메모리 블록으로 구성된다. 모든 블록은 실시간 영상처리를 위해 파이프라인 구조를 가지며, LOCO-I 압축 알고리즘에 SBT 코딩기반의 개선된 2차원 접근방식을 사용한다. 제시한 STB-FLC기법을 통해 Block-RAM 사이즈를 기존 유사연구보다 1/3로 줄이고 예측(prediction) 블록의 병렬 설계는 처리속도에 향상을 가져올 수 있었다.
본 논문에서는 VVC의 LMCS에서 휘도 신호 매핑 방법의 부호화 효율을 향상시키기 위한 휘도 신호 매핑 함수 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 LMCS에서 지역적 특징을 반영하기 위하여 사용하는 지역적 공간 분산에 합성 곱 신경망의 어텐션 맵을 곱하여 인지 지각적 특징을 추가적으로 반영한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI (All Intra) 조건에서 VVC 표준 실험 영상의 A1, A2, B, C, D 클래스를 이용하여 VTM-12.0과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험 결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM-12.0 대비 BD-rate 성능 관점에서 휘도 성분이 평균 -0.07%의 성능 향상을 보이고, 부/복호화 시간은 거의 동일하다.
본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC) GPU 기반 정수화소(integer-pel) 움직임 추정(Motion Estimation)을 고속화하기 위한 적응적인 탐색영역 결정 방법을 제안한다. 적응적인 탐색영역은 Motion Vector Difference (MVD)를 이용하여 결정한다. 먼저, 입력 영상의 MVD를 분석하여 입력 영상을 두 모델로 분류한다. 이후 분류된 각 모델의 MVD 특성에 따라 적응적인 탐색영역을 결정한다. 제안하는 알고리즘을 GPU 기반 정수화소 움직임 추정에 적용하기 위해 움직임 추정의 시작점은 이전 프레임의 Motion Vector (MV)로 결정한다. 위 과정은 CPU에서 이뤄지며, CPU는 움직임 추정의 시작점과 적응적인 탐색영역을 GPU에 전송한다. 이후 GPU는 정수화소 움직임 추정을 병렬로 수행한다. 제안하는 알고리즘은 참조 모델 대비 1.1%의 BD-rate 상승과 전체 부호화 시간의 37.9% 감소 및 951.2배 빠른 정수화소 움직임 추정 수행 시간을 얻는다. 또한, 적응적인 탐색영역이 적용되지 않은 단순 병렬화 알고리즘 대비 57.5%의 정수화소 움직임 추정 시간 감소와 0.6% BD-rate 상승을 얻는다.
본 연구에서는 8K UHD($7680{\times}4320$) 영상을 실시간 부호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기를 제안한다. 연산처리성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $10{\times}10$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 436.5K게이트의 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기는 동작주파수 187MHz에서 8K UHD급 동영상을 초당 30프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.
자기공명영상에서 위상대조(phase contrast; PC) 기법으로 혈류 속도와 혈류량을 정량적으로 측정하기 위해 VENC(150 cm/s)에서 숙임각의 변화에 따른 혈류 속도와 혈류량을 측정하였다. 1.5T MRI로 지원자 17명(여: 8, 남: 9, 평균연령 $57.9{\pm}15.4$)을 대상으로 non-breath holding 기법을 적용하여 상행대동맥에서 VENC(150 cm/s)로 숙임각을 $20^{\circ}$, $30^{\circ}$, $40^{\circ}$ 변화하여 측정하였다. 혈류는 average velocity, peak velocity, net forward volume, net forward volume/body surface area를 획득하였다. 상행대동맥에서 AV(average velocity)의 평균값은 숙임각 $20^{\circ}$(9.87 cm/s), $30^{\circ}$(9.6 cm/s), $40^{\circ}$(10.05 cm/s)로 측정되었다. 숙임각을 $20^{\circ}$, $30^{\circ}$, $40^{\circ}$에서 peak velocity, average velocity, net forward volume, net forward volume/body surface area는 통계적인 유의한 차이가 없었다(p > .05). 혈류속도와 혈류량 측정은 매개변수를 조정하여 적용하면 심장혈관 질환의 진단 및 치료에 중요한 정보가 되는 혈류량을 정확히 계산하고, 혈류량 측정에 관한 연구에 도움을 줄 수 있다.
일반적으로 화자와 같이 중요하게 인식되는 객체를 시퀸스 전체에서 높은 우선순위를 부여한다. 그러나 다중 객체 동영상 부호화에서 각 객체의 중요도는 시퀸스 전체에서 일관적이지 않고 프레임마다 변화되므로 시변적으로 중요도를 변화시킬 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 독립적 율제어 알고리즘과 정적 파라미터들인 객체 중요도 또는 우선 순위와 목표 PSNR, 가중치 왜곡에 따라 각 객체에 QP를 할당하는 포괄적 율제어 알고리즘을 설명하고 정적 파라미터 중 우선 순위는 카메라 인터페이스를 통해 인간의 시각적 관심도 또는 중요도에 따라 동적 파라미터로 적용하며 목표 PSNR 및 가중치 왜곡은 객체의 크기, 움직임, 왜곡의 세 변수를 기준으로 비율적으로 나타내어 가중치 왜곡 제어와 우선 순위 기반 제어 알고리즘에 적용하여 비트율 분배의 효율을 높이고 있다. 결과로서 중요도가 적은 객체에 대해서는 매우 적은 비트를 할당받게 하며 시각적 중요도가 높은 객체에 대해서는 많은 비트를 할당받게 한다. 또한 화질이 적정 수준으로 안정되는 안정화 시간도 15 프레임 이내로 줄어드는 효과를 보였다 PSNR의 측면에서도 다른 기법에 비해 평균레벨에서 2㏈ 이상 높아지는 결과를 얻어서 인간과 결합한 내용기반 부호기가 다중객체 통영상 부호기에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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