본 논문에서는 동영상 압축 방식에서 압축 효율을 증가시키는 움직임 벡터 추정 방식의 개선된 방법에 대해 제안한다. 움직임 벡터 추정 방식의 하나인 BMA(block matching algorithm) 중에 가장 좋은 성능을 보이는 FSA(full search algorithm)은 움직임의 정도를 예측하지 않고 모든 블록에 대해 고정적인 탐색 영역이 결정되어 있다. 이는 계산량을 상당히 크게 하는 원인이 된다. 제안된 방식은 블록 사이의 움직임이 유사한 특성을 이용하여 블록 단위의 동적인 탐색 영역을 결정하여 계산량을 효율적으로 줄이면서 FSA와 유사한 특성을 유지하게 된다.
Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.
지속적인 네트워크 전송 능력 및 저장 매체 성능 향상에도 불구하고, 다양한 기술적 경제적 이유에서, 화질 열화를 최소화하면서 압축 성능을 증대시키기 위한 비디오 부호화 기술이 꾸준히 개발되고 있다. 본 논문에서는 종래의 비디오 성능을 더욱 향상시키기 위해, 경쟁 기반 스킵모드 부호화를 위한 적응적 문맥기반 움직임 예측 후보 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 카메라의 움직임 여부와 주변 블록의 움직임 벡터 문맥을 기반으로 움직임 예측 후보를 적응적으로 구성하여, 고정된 움직임 예측 후보를 가지는 종래의 방식에 비해 효율적인 움직임 예측 후보를 제공하였다. 이와 같이 선택된 적응적 움직임 예측 후보를, 비디오 부호기의 인터 모드 중 가장 효율적인 부호화 모드로 알려진 스킵 모드의 움직임 예측 후보 선택에 적용함으로써 종래 방식 중 가장 우수한 성능을 나타내는 경쟁 기반 움직임 벡터 부호화 방식의 BD-RATE 성능을 최대 2배까지 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 적응적 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 정방형의 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 비정방형의 적응적 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 시간적으로 움직임이 연속될 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행하여 탐색의 정확성을 높이고 탐색 시간을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 탐색 방법들에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 보였다.
다중 참조 영상을 이용한 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상 기법이 부호화 효율을 높이기 위해 H.264/AVC에 채택되었다. 하지만 움직임 예측 및 보상으로 인한 계산량은 다중 참조 영상과 가변 블록의 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 화질은 유지하며 계산량을 줄이기 위한 새로운 고속 참조 영상선택 방법을 제안한다. 먼저 다중 참조 영상들에 대해서 $4{\times}4$ 블록의 SAD값을 이용하여 움직임 벡터 참조 지도를 만든다. 다음으로 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상이 움직임 벡터 참조 지도를 활용하여 실시된다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 표준과 비교하여 BDPSNR은 평균적으로 0.01dB 나빠지고 BDBR은 약 0.27% 증가하지만 영상 부호화 속도를 약 38% 단축시킨다.
애니메이션 영상에서 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 분포 특성을 이용하는 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해서 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 장면전환 검출 방식들 보다 재요청 측면에서 더 좋은 성능을 나타내었으며, 제안된 방법은 빠르고 정확하며 저장 공간을 적게 사용하는 장점을 가진다.
영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 정확한 움직임 벡터를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 이용해 움직임 벡터를 찾음으로써 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 화질을 향상시킨다.
대부분의 비디오 압축 표준들이 1/4 부화소 정밀도와 같은 고정 움직임 벡터 해상도를 사용하고 있는 데 반해, 다중 움직임 벡터 해상도를 지원하는 형태의 구조는 비디오 콘텐츠의 성질에 따라 필요로 하는 만큼의 움직임 벡터 정밀도를 효율적으로 사용할 수 있고, 더 정확한 움직임 예측자 생성이 가능해지므로, 부호화 효율을 향상할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 다중 움직임 벡터 해상도 구조는 각각 움직임 벡터에 대해 선택된 움직임 벡터 해상도를 추가로 시그널링 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 해상도의 모순 검증 기반 시그널링 구조를 제안한다. 제안 방법은 여러 개의 후보 중, 각 움직임 벡터에 대해 최소크기의 부호화율을 갖는 움직임 벡터 해상도를 선택한다. 또한, 움직임 벡터 해상도의 시그널링에 따른 오버헤드를 줄이기 위해, 부호화기 및 복호화기 양쪽에서 미리 정의된 기준을 통한 모순 검증 과정을 수행하여 시그널링 할 필요가 없는 후보 움직임 벡터 해상도를 판별하는 과정을 수행한다. 실험 결과, 제안 구조가 고정 움직임 벡터 해상도 기반의 구조와 비교하여 $Bj{\o}ntegaard$ delta bit rate (BDBR)에서 평균 약 4.01%의 이득(최대 15.17%)을 달성함으로써 부호화되는 움직임 정보의 양을 줄이는 데 효과적이라는 것을 검증하였다.
H.264표준으로 압축된 동영상들은 IPTV, DMB, 디지털콘텐츠서비스 등 다양한 응용분야에 사용되고 있다. 기존 MPEG-2표준으로 압축된 동영상들은 H.264표준을 따르는 디바이스에 적합한 트랜스코딩 방법들이 연구되어왔다. 반대로 H.264표준으로 압축된 동영상은 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 시청할 수 없게 되었다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 H.264표준을 이용할 수 있는 H.264 to MPEG-2 트랜스코딩을 제안한다. 제안한 알고리즘은 H.264부호기의 특징인 가변블록의 움직임벡터를 MPEG-2의 매크로블록에 적합한 한 개의 움직임벡터를 예측하여 MPEG-2부호기의 계산량을 향상시키는 방법을 제안한다. 이때 H.264표준의 매크로블록안에 존재하는 다양한 움직임벡터들 간의 거리에 따라 MPEG-2부호기에서 최적의 움직임벡터를 예측한다. 실험결과, 제안한 방법의 PSNR은 MPEG-2 부호기의 "전역탐색"과 거의 비슷하면서, 부호화 계산 시간은 평균적으로 약 68% 감소하였다.
공간계층형 영상부호화에서 상위계층의 시공간방향 예측을 위한 움직임벡터 추정시에 계산량의 복잡도를 줄이기 위한 움직임벡터 추정 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터가 상위계층의 움직임벡터 추정을 위한 초기값으로 이용되어 작은 탐색영역내에서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 두 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터와 공간 가중치가 연계된 시공간 가중 탐색에 의해서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법들이 기존의 방법에 비해서 부호화율 효율을 저하시키지 않으면서 계산량의 복잡도를 더욱더 감소시킴을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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