The 3D-AVC standard aims at improving coding efficiency by applying new techniques for utilizing intra, inter and view predictions. 3D video scenes are rendered with existing texture video and additional depth map. The depth map comes at the expense of increased computational complexity of the encoding process. For real-time applications, reducing the complexity of 3D-AVC is very important. In this paper, we present a fast intra mode decision algorithm to reduce the complexity burden in the 3D video system. The proposed algorithm uses similarity between texture video and depth map. The best intra prediction mode of the depth map is similar to that of the corresponding texture video. The early decision algorithm can be made on the intra prediction of depth map coding by using the coded intra mode of texture video. Adaptive threshold for early termination is also proposed. Experimental results show that the proposed algorithm saves the encoding time on average 29.7% without any significant loss in terms of the bit rate or PSNR value.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.501-506
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2009
In the H.264/ AVC video coding standard, the intra-prediction coding with various block sizes offers a considerably high improvement in coding efficiency compared to previous standards. In order to achieve this, H.264/AVC uses the Rate-distortion optimization (RDO) technique to select the best intraprediction mode for a macroblock, and it brings about the drastic increase of the computation complexity of H.264 encoder. To reduce the computation complexity and stabilize the coding performance on visual quality, this paper proposed a fast intra-prediction mode decision algorithm using non-parametric thresholds and simplified directional masks. The use of nonparametric thresholds makes the intra-coding performance not be dependent on types of video sequences and simplified directional masks reduces the compuation loads needed by the calculation of local edge information. Experiment results show that the proposed algorithm is able to reduce more than 55% of the whole encoding time with a negligible loss in PSNR and bitrates and provides the stable performance regardless types of video sequences.
인트라 예측 코딩은 H.264/AVC에 제시된 여러 가지 효율적인 코딩 도구 중 하나이지만 그 결정과정에서 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 이러한 과도란 계산량을 줄이기 위하여 인트라 예측 모드 결정을 위한 많은 고속화 알고리즘이 제안되었다. 이전 대부분의 연구가 모드 결정 과정에 집중된 반면 본 논문에서는 비트율-왜곡 최적화를 통한 인트라모드의 결정시 연산 수행 대상의 인트라 예측 모드 중 여러 개의 인트라 예측 모드를 한두 개의 효율적인 인트라 예측 모드로 대체하여 고속화를 이루었다. 추 논문에서 제안한 알고리즘을 참조소프트웨어로 구현한 실험결과 눈에 띄는 화질의 저하 없이 전체 부호화에 약 $49\%$의 계산량을 줄이는 효과를 보였다.
HEVC 비디오 압축 표준은 기존 비디오 표준보다 더 다양한 블록 구조와 예측 모드를 사용함으로써 우수한 부호화 성능을 제공하나, 최적의 블록 크기 및 예측 모드를 결정하기 위한 RDO(Rate Distortion Optimization)과정으로 인해 연산량이 많다는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 화면 내 예측 수행 전 CU영역의 모멘트 값을 계산하고 이를 CU영역의 텍스쳐 복잡도로 이용하여 CU의 분할 여부를 결정하는 모멘트 기반의 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법을 차용하여 CU영역의 밝기 값에 대한 분산 값을 계산하여 영역의 텍스쳐 평평도를 추정하고, 추가로 CU영역의 밝기 값에 대한 비대칭도를 계산하여 CU영역을 이루는 밝기 값 분포의 비대칭성 정도를 측정한 뒤 이를 조합하여 기존 방법보다 더 정밀하게 텍스쳐 복잡도를 측정하였으며, 이를 RDO과정 중 현재 CU의 분할 여부를 결정하는데 이용하여 기존의 부정확한 CU분할 여부 결정 방법을 개선시킨 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법 대비 4.2%의 BD-rate 감소를 보여주며, HM-10.0과 비교하여 BD-rate는 1.1% 증가하였고, 인코딩 시간이 32% 절감되었다.
HEVC is the high efficiency video coding standard, which provides better coding efficiency contrasted with the other video coding standard. But at the same time the computational complexity increases drastically. Thirty-five kinds of intra-prediction modes are defined in HEVC, while 9 kinds of intra prediction modes are defined in H.264/AVC. This paper proposes a fast rough mode decision (RMD) algorithm which adopts the smoothness of the up-reference pixels and the left-reference pixels to decrease the computational complexity. The three step search method is implemented in RMD process. The experimental results compared with HM13.0 indicate that the proposed algorithm can save 39.7% of the encoding time, while Bjontegaard delta bitrate (BDBR) is increased slightly by 1.35% and Bjontegaard delta peak signal-to-noise ratio (BDPSNR) loss is negligible.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.193-198
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2009
The H.264/ AVC video coding standard supports the intra prediction with various block sizes for luma component and a 8x8 block size for chroma components. This new feature of H.264/AVC offers a considerably higher improvement in coding efficiency compared to previous compression standards. In order to achieve this, H.264/AVC uses the Rate-distortion optimization (RDO) technique to select the best intra prediction mode for each block size, and it brings about the drastic increase of the computation complexity of H.264 encoder. In this paper, a fast block size decision algorithm is proposed to reduce the computation complexity of the intra prediction in H.264/AVC. The proposed algorithm computes the smoothness based on AC and DC coefficient energy for macroblocks and compares with the nonparametric criteria which is determined by considering information on neighbor blocks already reconstructed, so that deciding the best probable block size for the intra prediction. Also, the use of non-parametric criteria makes the performance of intra-coding not be dependent on types of video sequences. The experimental results show that the proposed algorithm is able to reduce up to 30% of the whole encoding time with a negligible loss in PSNR and bitrates and provides the stable performance regardless types of video sequences.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.388-392
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2014
This paper proposes an early termination method of a block vector search for fast encoding of high efficiency video coding (HEVC) screen content coding (SCC). In the proposed algorithm, two blocks indicated by two block vector predictors (BVPs) were first employed as an intra block copy (IBC) search. If the sum of absolute difference (SAD) value of the block is less than a threshold defined empirically, an IBC BV search is terminated early. The initial threshold for early termination is derived by statistical analysis and it can be modified adaptively based on a quantization parameter (QP). The proposed algorithm is evaluated on SCM-2.0 under all intra (AI) coding configurations. Experimental results show that the proposed algorithm reduces IBC BV search time by 29.23% on average while the average BD-rate loss is 0.41% under the HEVC SCC common test conditions (CTC).
다중 참조 영상을 이용한 최적 부호화 모드를 선택하기 위해 율-왜곡 최적화 기법을 적용한 H.264/AVC 동영상 압축 표준은 기존의 동영상 압축 표준들보다 높은 부호화 효율을 얻었지만 계산 복잡도가 그만큼 증가하게 되었다. 따라서 이런 계산의 복잡도를 줄이기 위한 많은 빠른 모드 결정 방법들이 제안되었다. 그중에 I4MB의 방향성 정보를 이용한 고속 인트라 모드 결정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 JM11.0과 비교하여 무시할만하게 PSNR이 손실되고 비트율의 증가하지만 IPPP 영상들에서 전체 부호화 시간을 평균 15%와 모든 영상을 인트라로 처리한 영상들에서 부호화 시간을 평균 44% 감소시킬 수 있었다.
H.264/AVC 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오 부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率-歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 크게 증가하였다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 인트라 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이에 대한 복잡도 감소 알고리즘을 제시한다. 고속 인트라 모드 선택을 위한 제안하는 방법은 변환 영역에서 에지 활동도를 산출효과 이를 이용하여 intra4x4 및 색차블록에 대한 예측모드를 고속으로 선택함으로써 H.264/AVC 인트라프레임에 대한 고속 부호화를 수행한다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 참조소프트웨어와 비교하여 QCIF 및 CIF 영상에 대해서 각각 59.76% 및 65.03%의 속도향상을 가져오는 반면 비트율 증가 및 PSNR 감소는 매우 미미한 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3286-3300
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2016
High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard, as the latest coding standard, introduces satisfying compression structures with respect to its predecessor Advanced Video Coding (H.264/AVC). The new coding standard can offer improved encoding performance compared with H.264/AVC. However, it also leads to enormous computational complexity that makes it considerably difficult to be implemented in real time application. In this paper, based on machine learning, a fast partitioning method is proposed, which can search for the best splitting structures for Intra-Prediction. In view of the video texture characteristics, we choose the entropy of Gray-Scale Difference Statistics (GDS) and the minimum of Sum of Absolute Transformed Difference (SATD) as two important features, which can make a balance between the computation complexity and classification performance. According to the selected features, adaptive decision trees can be built for the Coding Units (CU) with different size by offline training. Furthermore, by this way, the partition of CUs can be resolved as a binary classification problem. Experimental results have shown that the proposed algorithm can save over 34% encoding time on average, with a negligible Bjontegaard Delta (BD)-rate increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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