H.264/AVC에서는 인트라 예측과 인터 예측의 움직임 추정은 전체 압축 시간의 70 ~ 80%를 차지하게 된다. 다양한 부호화 기술을 이용하여 압축 효율은 높아지지만 복잡도가 증가하여 부호화 시간이 증가하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 H.264 부호화 과정 중 화질 손실을 최소한으로 줄이면서 소모되는 시간을 단축시키는 인트라 예측의 블록크기 결정방법과 모드 결정방법을 제안하고자 한다. 추가적으로 계산량을 줄이기 위해 인터 예측의 움직임 추정을 위해 적응적으로 탐색방법을 결정하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 실험을 통해 화질의 열화와 계산량을 측정하기 위해서 PSNR과 인트라 예측 및 인터 예측 계산 시 소모되는 시간을 알아보았다. 그 결과, 3가지 방법을 모두 사용 했을 때, 기존의 H.264방법과 비교하여 화질은 거의 비슷하게 유지하면서 실험한 모든 영상의 경우 모든 프레임에서 평균 500 ~ 600ms정도의 부호화 시간이 단축됨을 보였다.
우리는 H.264/AVC의 비디오 부호화에서 조기 인트라 모드 생략을 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 새롭게 추가된 다양한 예측 방법들에 의한 매크로블록 부호화 방법은 압축의 효율의 증가를 가져오지만, 모든 부호화 가능한 모드에 대해 율-왜곡 함수를 계산하여 가장 효율이 좋은 모드를 선택하기 때문에 상당한 계산량을 요구한다. 이 논문에서는 인터 프레임에 대한 부호화 시간을 감소시키기 위해서, 적응적인 움직임 벡터 맵(AMVM)을 이용한 모드 결정 방법을 H.264/AVC 비디오 부호화기에서 제안한다. 제안한 알고리즘은 PSNR과 Bit rate 그리고 부호화 처리시간에 대해서 일반적으로 좋은 성능을 가진다.
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.
최근 스크린 콘텐츠 영상에 대한 제작 및 서비스가 확대됨에 따라, 이를 위한 새로운 압축 기술의 필요성이 대두되고 있다. 차세대 비디오 압축 표준에서도 스크린 콘텐츠 영상을 위한 특별한 부호화 기술 표준을 고려하고는 있지만 아직까지는 초보적인 단계에 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 파악하여 이러한 종류의 영상에 대한 부호화 성능 향상을 위한 화소 영역의 양자화 방법을 제안한다. 제안하는 양자화 방법은 차분 신호를 변환 부호화 하지 않고 직접 화소 영역에서 양자화를 수행하며, 스크린 콘텐츠의 특성에 기반을 두고 양자화된 차분 신호에 대한 적응적인 계수 예측 기술과 화소 영역 양자화를 위한 인-루프 필터를 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 임의 접근 모드, 저지연 모드와 인트라 모드에서는 각각 평균4.4%, 5.1%와 4.9%의 부호화 성능을 얻었다.
H.264/AVC는 새로운 부호화 기술을 이용하여 기존의 비디오 표준보다 높은 압축 효율을 나타내고 있다. 특히 다양한 블록 크기의 움직임 예측 방법과 비트율-왜곡 최적화 기법은 H.264/AVC에서 중요한 부호화 기술로써 높은 압축 효율을 나타내고 있지만 부호화기의 높은 복잡도를 보이는 단점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 조기 SKIP 모드 결정 방법과 선택적 인터/인트라 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 실험결과 제안방법은 JM10.2에 비해 전체적인 영상에서 평균적으로 약 30%의 부호화 시간을 감소시켰으며, 부호화 효율의 손실은 무시할 정도로 작았다. 또한 제안 방법은 이전에 제안되었던 고속의 모드 결정 방법(FCMS)[5]과 비교하여 2배 이상의 속도 이득을 나타내었다.
본 논문에서는 H.264/AVC의 성능향상을 위해 단방향 예측에 의한 $4{\times}4$ 인트라 부호화 방법을 제안한다. 최신의 동영상 압축 표준인 H.264/AVC에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 인트라 예측 방법을 사용하고 있다. $4{\times}4$ 인트라 예측 방법은 예측 블록의 크기가 작기 때문에 $16{\times}16$ 예측 방법과 비교하여 상대적으로 복잡한 영역에서 보다 정밀한 예측이 가능하고, $16{\times}16$ 인트라 예측 방법은 $4{\times}4$ 예측 방법에 비해 상대적으로 큰 예측 블록을 사용하여 예측 방향정보를 적게 전송함으로써 평편한 영역에서 보다 높은 효율로 부호화할 수 있는 특징이 있다. 제안하는 방법은 매크로블록(Macroblock)을 부호화하기 위해 $4{\times}4$ 블록 단위로 예측하여 예측블록의 정밀도를 높이고, 동시에 모두 같은 방향으로 예측하여 예측 방향 정보를 줄임으로써 부호화 효율을 높이는 효과가 있다. 실험 결과, 제안하는 단방향의 $4{\times}4$ 인트라 예측 방법은 기존 H.264/AVC의 $16{\times}16$ 예측 방법과의 툴 단위 성능 비교에서 약 10.47% 정도의 비트 감소를 보인다. 또한, $16{\times}16$ 및 $4{\times}4$ 예측 방법을 모두 적용한 것과 두 가지 방법에 제안한 방법을 추가로 적용했을 때의 성능 비교에서는 평균적으로 약 1.57% 정도의 비트 감소가 있음을 확인할 수 있다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임인 I 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 I 프레임을 위한 초기 QP 값은 I 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 이전 연구에서 정확한 초기 QP 계산을 위해 I 프레임의 압축 후 비트량을 분석하였고, GOP의 PSNR을 최대로 하는 I 프레임의 비트량이 GOP에 상관없이 일정한 값을 가짐을 보였다. 본 논문에서는 기존 방법을 이용하여 최적의 I 프레임 비트량을 계산한 후 이 값을 이용하여 초기 QP를 계산할 수 있는 R-Q 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 간단하면서도 적응적으로 모델 파라미터를 수정하기 때문에 실시간 응용에 적합하다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
비디오 코팅에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP (Quantization Parameter) 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저 전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 35의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송 대역폭과 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 반비례 관계를 모델링하기 위하여 선형 모델을 사용하였고, 첫 프레임의 공간적 복잡도에 따라 모델 파라미터를 결정하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
본 논문은 HEVC(high efficiency video coding) 인코더의 인코딩 시간을 줄이기 위한 고속 인트라 예측 방식을 제안한다. 제안하는 고속 인트라 예측 방식은 쿼드트리 구조와 SATD(Sum of Absolute Transformed Differences)를 사용한다. HEVC는 $8{\times}8$ 이상의 블록에서 SATD 값을 구하기 위해 $8{\times}8$ hadamard 변환을 이용한 $8{\times}8$ SATD 값을 사용한다. 제안하는 방식은 $16{\times}16$ 이상의 블록에서 각각의 $8{\times}8$ SATD 결과를 이용해서 최적 SATD 값을 산출한다. 그 후, RDO를 위한 후보 모드의 SATD와 산출된 최적 SATD의 비교를 기반으로 후보 모드를 제거한다. 후보 모드를 제거함으로써 제안하는 방식은 RDO의 연산을 줄이고 전체 인코딩 시간을 줄이게 된다. 제안하는 방식은 $8{\times}8$ 블록에서는 추가로 $4{\times}4$ SATD를 사용하여 최적 SATD를 구한다. 실험 결과 제안하는 방식은 거의 압축 성능 손실 없이 HM 12.1에 비해 5.33%의 인코딩 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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