Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.12
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pp.66-72
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2009
This paper proposes an efficient binary arithmetic encoder for CABAC which is used one of the entropy coding methods for H.264/AVC. The present binary arithmetic encoding algorithm requires huge complexity of operation and data dependency of each step, which is difficult to be operated in fast. Therefore, renormalization exploits 2-stage pipeline architecture for efficient process of operation, which reduces huge complexity of operation and data dependency. Context model updater is implemented by using a simple expression instead of transIdxMPS table and merging transIdxLPS and rangeTabLPS tables, which decreases hardware size. Arithmetic calculator consists of regular mode, bypass mode and termination mode for appearance probability of binary value. It can operate in maximum speed. The proposed binary arithmetic encoder has 7282 gate counts in 0.18um standard cell library. And input symbol per cycle is about 1.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1C
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pp.35-44
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2004
In this paper, we design an efficient VLSI architecture of entropy coding algorithm in JPEG2000. Entropy coder is a context-based binary arithmetic encoder, and composed of a Context Extractor(CE) and an Arithmetic Coder(AC). We speed-up CE by skipping no-operation bits in coding passes, and AC is to be performed based on MQ coder. Because of using Qe value associated with each allowed context and probability estimation, MQ coder is a multiplication free coder that reduces computation loads and makes simple the structure of arithmetic coder. We have developed and synthesized the VHDL models of CE and AC pairs using Xilinx FPGA technology. The proposed architecture operates up to 30MHz.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.38
no.2
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pp.103-113
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2001
This paper described a design and implementation of a single-chip encoder/decoder using the LZSS algorithm and entropy coding in 0.6${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS technology. Dictionary storage for the dictionary search processor(DISP) used a 2K$\times$8bit on-chip memory with 50MHz clock speed. It performs compression on byte-oriented input data at a data rate of one byte per clock cycle except when one out of every 33 cycles is used to update the string window of dictionary. In result, the average compression ratio is 46% by applied entropy coding of the LZSS codeword output. This is to improved on the compression performance of 7% much more then LZSS.
This paper proposes an entropy coding unit for H.264/AVC baseline profile. Entropy coding requires code tables for macroblock encoding. There are patterns in codewords of each code tables. In this paper, the patterns between codewords are analyzed to reduce the hardware cost. The entropy coding unit consists of Exp-Golomb unit and CAVLC unit. The Exp-Golomb unit can process five code types in a single unit. It can perform Exp-Golomb processing using only two adders. While typical CAVLC units use various code tables which require large amounts of resources, the sizes of the tables are reduced to about 40% or less of typical CAVLC units using relationships between table elements in the proposed CAVLC unit. After the Exp-Golomb unit and the CAVLC unit generate code values, the entropy unit uses a small size shifter for bit-stream generation while typical methods are barrel shifters.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.12
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pp.1043-1053
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2012
In distributed video coding (DVC) systems, the complexity of encoders is greatly reduced by removing the motion estimation operations in encoders, since the correlation between frames is utilized in decoders. The transmission of parity bits is requested through the feedback channel, until the related errors are corrected to decode the Wyner-Ziv frames. The requirement to use the feedback channel limits the application of DVC systems. In this paper, we propose an efficient method to remove the feedback channel in DVC systems. First, a simple side information generation method is proposed to calculate the amount of parity bits in the encoder, and it is shown that the proposed method yields good performance with low complexity. Then, by calibrating the theoretical entropy with three parameters, we can calculate the amount of parity bits in the encoder and remove the feedback channel. Moreover, an adaptive method to determine quantization parameters for key frames is proposed. Extensive computer simulations show that the proposed method yields better performance than conventional methods.
Over the past 30 years, many efficient 2D video coding techniques have been presented and developed from many research centers for commercialization. However, direct application of these monocular compression schemes is not optimal for stereo video coding. In this paper, we present a new technique for coding stereo video sequences based on Discrete Wavelet Transform (DWT). The proposed technique exploits Zerotree Entropy Coding (ZTE) that makes use of the wavelet block concept to achieve low bit rate stereo video coding. The one of two image streams, called main stream, is independently coded by modified MPEG-4 encoder and the other stream, called auxiliary stream, is coded by predicting from its corresponding image, its previous image or its follow image.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.6
no.1
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pp.39-47
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2001
A blocked zerotree coding algorithm for compression of subband image is proposed. Significance of blocks with respect to a certain threshold are coded with a set of transition rules for the significance of blocks. Significant blocks are quantized by vector quantization. The basic idea for this coding approach are: 1) Subband images are coded by blocks, 2) Important blocks based on the significance of blocks are coded and quantized, 3) Multiband codebook which is composed of sub-codebooks dedicated for each threshold and subband level is adapted to produce good reproduction vectors for vector quantization. The compression results are similar to Shapiro's zerotree coding even though ours are obtained without entropy coding of bit streams from blocked zerotree encoder. If an entropy coding is applied to the bitstream, PSNR will be improved.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.6
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pp.1222-1236
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2010
In this paper, we propose an improved distributed multi-view video coding method that is robust to illumination changes among different views. The use of view dependency is not effective for multi-view video because each view has different intrinsic and extrinsic camera parameters. In this paper, a modified distributed multi-view coding method is presented that applies illumination compensation when generating side information. The proposed encoder codes DC values of discrete cosine transform (DCT) coefficients separately by entropy coding. The proposed decoder can generate more accurate side information by using the transmitted DC coefficients to compensate for illumination changes. Furthermore, AC coefficients are coded with conventional entropy or channel coders depending on the frequency band. We found that the proposed algorithm is about 0.1~0.5 dB better than conventional algorithms.
In the HEVC standard, transform coefficient coding that affects the output bitstream directly is a core part of the encoder and it includes coefficient scanning and entropy coding. Recently, JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) advances to HEVC Committee Draft (CD). In this paper, we explain HEVC transform coefficient coding and propose an efficient transform coefficient coding method considering statistics of transform coefficients in the intra frame coder. The proposed method reduces BD-Rate by up to 0.74%, compared to the conventional HEVC transform coefficient coding.
Kim, Yeongwoong;Kim, Donghyun;Jeong, Se Yoon;Choi, Jin Soo;Kim, Hui Yong
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.1
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pp.31-43
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2022
Traditional video compression has developed so far based on hybrid compression methods through motion prediction, residual coding, and quantization. With the rapid development of technology through artificial neural networks in recent years, research on image compression and video compression based on artificial neural networks is also progressing rapidly, showing competitiveness compared to the performance of traditional video compression codecs. In this paper, a new method capable of improving the performance of such an artificial neural network-based video compression model is presented. Basically, we take the rate-distortion optimization method using the auto-encoder and entropy model adopted by the existing learned video compression model and shifts some components of the latent information that are difficult for entropy model to estimate when transmitting compressed latent representation to the decoder side from the encoder side, and finally compensates the distortion of lost information. In this way, the existing neural network based video compression framework, MFVC (Motion Free Video Compression) is improved and the BDBR (Bjøntegaard Delta-Rate) calculated based on H.264 is nearly twice the amount of bits (-27%) of MFVC (-14%). The proposed method has the advantage of being widely applicable to neural network based image or video compression technologies, not only to MFVC, but also to models using latent information and entropy model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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