KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.56-67
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2013
Because H.264/SVC can meet the needs of different networks and user terminals, it has become more and more popular. In this paper, we focus on the spatial resolution scalability of H.264/SVC and propose a blind video watermarking algorithm for the copyright protection of H.264/SVC coded video. The watermark embedding occurs before the H.264/SVC encoding, and only the original enhancement layer sequence is watermarked. However, because the watermark is embedded into the average matrix of each macro block, it can be detected in both the enhancement layer and base layer after downsampling, video encoding, and video decoding. The proposed algorithm is examined using JSVM, and experiment results show that is robust to H.264/SVC coding and has little influence on video quality.
다양한 네트워크 환경에서 적응적인 서비스 품질을 제공할 수 있는 H.264 SVC 전송에 대한 연구가 활발하다. 본 논문은 H.264 SVC의 무기준법 객관적 화질 평가 방법으로서, H.264 SVC의 계층성을 이용한 품질 평가 지표를 제안한다. 제안하는 지표는 패킷 손실의 위치에 따라 움직임 벡터, 계층적 예측 구조에 의한 에러 전파 패턴, 양자화 파라미터, 영향을 받은 영상프레임 수 등 에러를 반영한 인지적 화질 평가를 예측한다. 제안하는 품질평가 지표는 사람의 인지적인 영상 품질을 반영한 객관적 지표이며 이 지표를 주관적 화질평가 결과인 DMOS와의 상관관계를 통해 성능을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.379-394
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2012
The ever-increasing demand for H.264 scalable video coding (H.264/SVC) distribution motivates researchers to devise ways to enhance the quality of video delivered on the Internet. Furthermore, researchers and practitioners in general depend on computer simulators to analyze or evaluate their designed network architecture or proposed protocols. Therefore, a complete toolset, which is called myEvalSVC, for evaluating the delivered quality of H.264/SVC transmissions in a simulated environment is proposed to help the network and video coding research communities. The toolset is based on the H.264 Scalable Video coding streaming Evaluation Framework (SVEF) and extended to connect to the NS2 simulator. With this combination, people who work on video coding can simulate the effects of a more realistic network on video sequences resulting from their coding schemes, while people who work on network technology can evaluate the impact of real video streams on the proposed network architecture or protocols. To demonstrate the usefulness of the proposed new toolset, examples of H.264/SVC transmissions over 802.11 and 802.11e are provided.
This paper presents a dynamic retry adaptation scheme for H.264 HD video, called DRAS.264, which dynamically adjusts the retry limits of frames at the medium access control (MAC) layer according to the impact those frames have on the streamed H.264 HD video. DRAS.264 is further improved with a bandwidth estimation technique, better prediction of packet delays, and expanded results covering multi-slice video. Our study is performed using the Open Evaluation Framework for Video Over Networks as a simulation environment for various congestion scenarios. Results show improvements in average peak signal-to-noise ratios of up to 4.45 dB for DRAS.264 in comparison to the default MAC layer operation. Furthermore, the ability of DRAS.264 to prioritize data of H.264 bitstreams reduces error propagation during video playback, leading to noticeable visual improvements.
The H.264/SVC enables network-adaptive video transmission to smart device which uses wireless network. But, quality scalability of H.264/SVC does not consider personal subjective image quality. In addition, its network efficiency also does not optimized because it uses MGS(Medium Grained Scalability) and CGS(Coarse Grained Scalability). Thus, this paper proposed a new scalable ROI algorithm for not only subjective image quality improvement but also network adaptation. To experiment our proposed a scheme, we added designed algorithm to JSVM(Joint Scalable Video Model) open source video codec of H.264/SVC. Experiment was performed according to the pre-defined scenario for simulating various network conditions. Finally, experimental result showed our proposed scalable ROI scheme. It is better than traditional non-selective scheme in subjective video quality.
H.264 기술은 차세대 동영상 코덱 표준의 핵심으로 간주되고 있다. 유럽을 포함하여 많은 나라에서는 HD 방송을 위한 동영상 코덱 표준으로 H.264 기술을 사실상 지정해 놓고 있는 실정이다. 하지만 복잡한 알고리즘 사용으로 인해 HD급 영상의 경우에는 아직도 데스크탑 컴퓨터에서조차 실시간 복호화가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실시간으로 동작이 보장되는 H.264 소프트웨어 동영상 복호기를 구현하기 위해서 복호화 과정의 일부를 제한하고, 이에 따른 화질열화가 최소가 되는 알고리즘들을 적응적으로 선택하는 H.264 복호기를 제안한다. 제안하는 H.264 복호기는 PC 환경에서 모의실험을 통해 성능을 비교 및 검증하였다. 그 결과 실시간 복호화가 어려운 환경에서 제안하는 복호기를 사용하였을 경우 대부분 최소한의 화질 열화와 함께 실시간 복호화를 만족하는 결과를 보였다.
본 논문은 디지털 저작권 관리를 위한 효율적인 H.264/AVC 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264 동영상 압축 방법에서 엔트로피 부호화에서 사용되는 레벨 및 suffix와 움직임 예측에서 사용되는 MVD에 스크램블링 방법을 적용하는 것이다. 다른 논문들에서 제안된 방법들은 데이터의 압축 효율을 감소시키거나 많은 연산량으로 인해 실시간 처리가 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 스크램블링/디스크램블링 방법은 다른 논문에서 제안한 방식들의 문제점을 개선시켜 복원된 영상에 왜곡을 일으키지 않을 뿐만 아니라 압축 효율을 원래의 압축 방법 그대로 유지한다. H.264 레퍼런스 프로그램을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 성능 및 동작을 검증하였으며, USB동글을 이용하여 제안하는 스크램블링/디스크램블링 방식을 H.264 비디오 압축에 적용할 수 있는 동영상 재생 시스템을 구현하였다.
ITU-T와 ISO가 공동 제정한 동영상 압축 표준 H.264는 기존 동영상 압축 표준에 비해 높은 압축성능과 유연성을 가진다. 본 논문에서는 병렬 처리에 효과적인 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 이용하여 H.264/AVC 복호화 알고리즘에서 병렬 처리가 가능한 IQ/IDCT (Inverse Quantization/ Inverse Discrete Cosine Transform) 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 구조와 방법을 제안한다.
H.264/AVC는 기존 비디오 코덱보다 성능이 우수하여 최근 IPTV, DMB등의 압축표준으로 사용되고 있다. 따라서 H.264/AVC로 압축된 데이터를 이전 코덱을 사용하는 장비에서 이용하기 위하여 트랜스코딩 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 움직임벡터의 군집화(Clustering)를 이용한 H.264/AVC에서 MPEG-2로의 트랜스코딩 방법을 제시한다. H.264/AVC 비트스트림을 MPEG-2의 인코더로 보낼 때 H.264/AVC 가변블록의 움직임벡터들의 거리와 방향성을 고려한 클러스터링을 수행하여 후보벡터를 선택한 후 최소의 왜곡치를 갖는 1개의 움직임벡터로 최종 결정한다. 이렇게 선정된 최종 움직임벡터는 MPEG-2 인코더에서 ${\pm}2$ pixel 만큼 전역탐색으로 보정 한 후 재사용하는 방법으로 트랜스코딩 시간을 최소화하고자 한다. 실험을 통하여 계산시간과 비디오 화질을 비교한 결과 기존연구보다 PSNR값이 최대 6.7% 향상되었으며 부호화 시간은 최대 64% 개선되었다.
Several video coding standards, such as MPEG-4 and H.263, have been investigated to reduce the resulting number of bits while pursuing the maximum video quality. The recent video coding standard, H.264, provides higher coding efficiency than previous coding standards by using the mode decision scheme. For mode decision, H.264 chooses the best macroblock mode among the several candidates using Lagrangian cost function which reflects both the rate and the distortion. H.264 employs only one rate-distortion optimization (RDO) model for all macroblocks. Since the characteristics of each macroblock is different, each macroblock should have its own RDO model. In this paper, we propose an adaptive rate-distortion optimization algorithm for H.264. We regulate the Lagrangian multiplier considering the picture type and characteristics of each macroblock.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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