HEVC(High Efficiency Video Coding)는 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)라는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)가 공동으로 진행한 팀이 만들어낸 표준화이다. 이 표준화된 코덱에서 율-왜곡 최적화(RDO)는 실행함에 있어 높은 성능 향상을 보이지만 상대적으로 많은 부호화 시간이 요구된다. RDO 의 부호화 시간을 줄이기 위해서 이 논문에서는 변환 계수를 이용한 고속 인트라 예측 방법을 제안한다. 기존 HEVC 에서는 RMD(Rough Mode Decision)를 통해 상위 N 개의 후보를 구하고 MPM(Most Probable Mode)을 거쳐 나온 후보들의 수의 합을 가지고 RDO 를 구하게 된다. 여기서 제안하는 고속 인트라 예측 방법은 RDO 를 구하기 전에 나왔던 N 개의 후보에서 이산 여현 변환(DCT) 계수를 이용하여 예측 모드의 수를 한 번 더 줄임으로써 RDO 수행시간을 줄이는 방법이다. 이 방법은 기존 HEVC 부호화 방법보다 적은 손실에도 불구하고 높은 속도 향상을 보인다.
율-왜곡 최적화 기법을 통한 화면내 예측 모드 결정 방법은 부호화 효율이 높지만 복잡도가 크다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 율-왜곡 값의 특성을 분석하여 율-왜곡 최적화 기법에 사용되는 예측 모드의 후보를 줄임으로써 보다 빠른 휘도 화면내 $4{\times}4$ 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 균일한 차분 블록값을 가지는 예측 모드와 균일하지 않은 차분 블록값을 가지는 예측 모드의 통계적 분석을 통해 부호화 속도를 향상시킨다. H.264/AVC의 참조 소프트웨어 JM 14.2와 비교하여 0.04[dB]라는 무시할 수 있는 PSNR의 손실을 가지면서도 0.3[%]의 비트율 절약과 19.6[%]의 부호화 속도 향상을 가져왔다.
H.264는 가변 블록 크기, 다양한 방향성 예측 등과 같은 새로운 기법들을 도입하여 적은 비트율로 높은 압축효율을 가진다. 하지만 이와 같은 다양한 기법이 적용됨에 따라 계산복잡도가 크게 증가되었다. 본 논문에서는 계산복잡도를 줄이기 위해 효율적인 인트라 예측 모드 선택 기법을 제안한다. H.264의 $4{\times}4$ 인트라 예측을 위한 모드 선택에서는 8개의 방향성을 이용하는데 본 논문에서 제안하는 기법은 4개의 방향만을 사용하여 모드를 선택한 후, 선택한 모드의 방향성과 인접한 후보 모드를 추가하여 인트라 예측을 수행한다. 실험 결과, H.264 표준에서 제시한 $4{\times}4$ 인트라 모드 선택 기법과 비교하여 평균 83.7%의 정확도를 가지면서 계산복잡도는 63.3% 감소시켰다.
최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
H.264|AVC는 인트라 부호화 효율을 높이기 위해 공간 영역에서 주변 화소를 이용하여 다양한 방향에 대한 율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 최적의 인트라 예측 모드를 선택한다. 하지만 율-왜곡 최적화 기법을 사용함에 따라 인트라 부호화에 높은 복잡도가 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 인트라 예측 모드 결정의 연산 복잡도를 감소시키고자 사전에 인트라 4x4 예측 모드들의 SATD(Sum of Absolute Transform Difference)를 계산하여 조기에 최우선 모드(Most Probable Mode)를 선택하는 방법을 제안하고, SATD의 값에 따라 제한된 후보 모드에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행하여 연산 복잡도를 감소하는 방법을 제안한다. 또한 Vertical, Horizontal 그리고 DC모드는 인트라 $4{\times}4$와 인트라 $16{\times}16$의 공통적인 모드이므로 인트라 $4{\times}4$에서 계산되어진 SATD값을 이용하여 인트라 $16{\times}16$에서의 SAD 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 빠른 인트라 예측 모드 결정 기법은 연산 복잡도는 평균 61.4% 감소 시킨 반면 부호화 손실은 평균 3.09%에 불과하였다.
H.264/AVC는 휘도 신호 $4{\times}4$ 블록을 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용한다. 예측 모드는 8개의 방향성을 가진 모드와 하나의 비방향성 DC 모드가 있다. 휘도 신호 $16{\times}16$ 블록에서는 4가지의 예측 모드가 있으며 색차 신호 $8{\times}8$ 에서도 4개의 예측모드를 사용한다. 이러한 예측 모드들 중 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여, 부호화기는 선택 가능한 모든 예측 모드의 율-왜곡 비용을 계산한 후, 최적의 율-왜곡 비용을 가진 예측 모드를 사용하여 부호화를 수행한다. 따라서 H.264/AVC의 화면 내 예측 과정은 많은 계산 복잡도를 가진다. 특히 하이 프로파일에서는 휘도 신호 $8{\times}8$ 블록이 화면 내 예측을 위해서 고려되므로 더욱 많은 계산 복잡도를 요구한다. 이에 본 논문은 H.264/AVC 하이 프로파일의 화면 내 예측의 부호화 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 현재 매크로 블록의 분산을 계산한 후, 이를 이용하여 율-왜곡 최적화에 후보로 사용되어지는 블록 모드를 결정하고, 각 블록 모드에서 제공하는 예측 모드들을 효율적으로 선택하는 방법을 연구 개발하였다. 제안된 방법은 기존 H.264/AVC 참조 소프트웨어인 JM13.1 부호화 시간 대비 약 83%의 연산시간이 감소하는 결과를 보였다.
GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.
H.264/AVC에서는 율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 부호화 성능을 이전 보다 대폭 향상시켰다. 율-왜곡 최적화 기법은 선택할 수 있는 모든 코딩 모드들의 비용을 계산한 후, 최소의 비용을 가진 모드를 선택하여 부호화를 한다. 따라서 코딩 모드들이 많아질수록 복잡도 역시 증가하며, 기존 표준보다 다양한 코딩모드를 지원하는 H.264에서는 복잡도가 더 많이 증가한다. 본 논문에서는 SAHTD(Sum of Absolute Hadamard Transform Difference)를 이용하여 화면 내 모드 결정부에서 빠른 화면내 모드 결정을 하면서도 압축 손실이 적게 발생하는 방법을 제시하였다. 휘도 신호 $16{\times}16$블록, 휘도 신호 $4{\times}4$블록, 색차 신호 $8{\times}8$블록 모두 SAHTD를 기준으로 최적의 모드가 결정된다. 휘도 신호 $16{\times}16$블록에서 SAHTD값에 따라 $4{\times}4$블록 부호화 과정을 조기 종결이 가능하게 하는 것과, 휘도 신호 $4{\times}4$에서는 SAHTD 값이 가장 낮은 3개의 모드와 MPM(Most Probable Mode)을 후보 모드로 선택하여 율-왜곡 최적화를 수행하는 방식이 사용되었다. MPM이 SAHTD값이 가장 낮을 경우 MPM이 휘도신호 $4{\times}4$블록의 최적의 모드로 선택되고 종료된다. JM 참조 소프트웨어를 통한 실험결과 제안된 기법은 기존 JM의 방식에 비해 화면 내 프레임의 부호화 시간의 84.7% 감소와 0.049dB의 PSNR 감소율, 0.595%의 비트 증가율을 보여주었다.
높은 효율을 가진 비디오 압축 코덱인 H.264/AVC는 예전보다 압축 성능을 향상 시키기 위한 방법 중 하나로 율-왜곡 최적화 기법이라는 것을 사용한다. 이 기법은 압축된 결과를 가지고 손실과 압축률 두 가지를 모두 고려하여 어떤 경우가 더 최적의 압축인가 하는 것을 판별하는데, 여기서 모든 경우에 대해 압축을 수행해야 함으로 이전 보다 몇 배나 높은 복잡도를 가질 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하고자 하는 노력으로 본 논문에서는 SAHTD(Sum of Absolute Hadamard Transform Difference)라는 기준을 사용하여 이를 이용해 율-왜곡 최적화 기법을 사용하지 않거나, 사용을 최소화 하면서 압축 효율을 유지하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 휘도 신호 $8{\times}$8과 $4{\times}4$블록을 위한 방법을 제시하고 있다. 이 두 가지 크기의 블록에 대해서 SAHTD값을 구해 SAHTD가 낮은 순으로 모드들을 정렬하고, 이것이 가장 낮은 3개의 모드를 선택해 이것 중에 MPM이 포함되지 않았을 경우에 대해서는 MPM을 포함해 4개의 모드를 선택해 압축을 수행하도록 한다. 여기서 얻은 모드들 중에 SAHTD값이 일정 값 이상 더 낮은 모드가 존재할 경우, 그 모드들에 대해서만 율-왜곡 최적화 기법을 수행한다. 이를 통해 최적의 모드일 가능성이 낮은 모드들에 대한 부가적인 연산 수행을 방지하게 된다. 휘도신호 16x16이나 색차 신호 압축의 경우에는 SAHTD를 사용하여 가장 낮은 SAHTD값을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정한다. JM 참조 소프트웨어를 통한 실험결과 제안된 기법은 기존 JM의 방식에 비해 화면 내 프레임의 부호화 시간의 82.2% 감소와 0.042dB의 PSNR 감소율, 0.527%의 비트 증가율을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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