블루투스는 저전력으로 근거리상의 장치들을 무선으로 연결하여 통신하는 기술이다. 본 논문은 이러한 블루투스를 이용하여 Mepg-4 AVC/H.264방식으로 전송하여 재생할 수 있는 프로그램의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 논문에서 제안하는 동영상 플레이어는 JM기반으로 Bluetooth로 미디어 스트림을 읽어올 수 있게 기능을 추가하고 화면에 출력하기 위하여 SDL(Simple DirectMedia Layer)를 사용하였다. JM은 Mpeg-4 AVC/H.264방식의 동영상을 파일에서 읽어와 YUV420 형식의 파일로 출력을 해주는 프로그램이다.
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.
영상 압축 코덱(Codec)을 활용하여 군 혹은 민간 분야에서 다양한 기술과 제품들이 출시되고 있다. 기존 고성능 PC환경 하에서 영상 압축 코덱의 프로세스는 큰 문제가 되지 않았지만, 제한적인 시스템 자원을 가지는 임베디드 시스템 환경에서는 고해상도의 영상을 고밀도 압축하면서 발생하는 시스템 부하로 인하여 성능 및 활용도가 제한되는 문제가 부각되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 환경 상 기존 소프트웨어 알고리즘 형태의 영상 압축 방식에 대한 성능 및 주변 장치 연동 인터페이스 제약에 대한 해결책으로서 하드웨어 방식의 영상 압축코덱성능 최적화, 외부 장치 연동의 편의성 및 확장성을 부각하기 위한 DirectShow 필터 인터페이스화를 제안하였고 검증을 위해 임베디드 시스템을 구현해서 시뮬레이션 하였다.
In this paper, a novel maximum a posterion (MAP) estimation for the channel decoding of H.264 codes in the presence of transmission error is presented. Arithmetic codes with a forbidden symbol and trellis search techniques are employed in order to estimate the best transmitted. And, there has been growing interest of communication, the research about transmission of exact data is increasing. Unlike the case of voice transmission, noise has a fatal effect on the image transmission. The reason is that video coding standards have used the variable length coding. So, only one bit error affects the all video data compressed before resynchronization. For reasons of that, channel needs the channel codec, which is robust to channel error. But, usual channel decoder corrects the error only by channel error probability. So, designing source codec and channel codec, Instead of separating them, it is tried to combine them jointly. And many researches used the information of source redundancy In received data. But, these methods do not match to the video coding standards, because video ceding standards use not only one symbol but also many symbols in same data sequence. In this thesis, We try to design combined source-channel codec that is compatible with video coding standards. This MAP decoder is proposed by adding semantic structure and semantic constraint of video coding standards to the method using redundancy of the MAP decoders proposed previously. Then, We get the better performance than usual channel coder's.
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.
본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 매크로블록 단위에서 비트율과 양자화 파라미터의 관계 및 화면간 영상 변화량에 따른 MAD 값을 선형회귀분석을 통해 예측한다. 예측된 데이터를 바탕으로 각 매크로블록의 양자화 파라미터를 라그랑지 곱수 방법을 이용하여 결정한다. 이 값은 다시 한 프레임에 할당된 비트량과 발생한 비트량의 차이에 따라 수정하여 한 프레임을 압축했을 때 결과 비트량이 목표치에 근접할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트량을 생성하는 것을 보여준다.
디지털 영상은 영상압축이나 기타 다양한 디지털 처리에 용이한 장점이 있는 반면 위/변조가 상대적으로 용이하기 때문에 그에 대한 대응을 위한 다양한 디지털 워터마킹 기법이 개발되었다. 워터마킹 기법은 공간 또는 주파수 영역에서의 다양한 적용에 가능한데, 본 연구에서는 디지털 콘텐츠 대부분이 압축되어 전송, 저장되는 추세와, 최근 대부분의 멀티미디어 동영상 코덱 표준으로 채택이 되고 있는 H.264/AVC 언코더를 기반으로 한 워터마크 삽입을 실시간으로 수행하기 위한 기법을 제시한다.
In the scalable extension of H.264/AVC, the codec is based on a layered approach to enable spatial scalability. In each layer, the basic concepts of motion compensated prediction and intra prediction are employed as in standard H.264/AVC. Additionally inter-layer prediction algorithm between successive spatial layers is applied to remove redundancy. In the inter-layer prediction, as the prediction we can use the signal that is the upsampled signal of the lower resolution layer. In this case, coding efficiency can be variable as the kinds of interpolation filter. In this paper, we investigate the approach to select the interpolation filter for residual signal in order to optimal prediction.
본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.264/AVC 및 VC-1 코덱 표준을 동시에 지원하는 멀티 포맷 비디오 복호기 (MFD)의 설계 방법을 제안한다. 제안하는 MFD는 디지털-TV SoC 에 필요한 고사양의 고화질급 비디오 처리를 목표로 하였다. 리스크 프로세서, 온칩 메모리 및 주변 회로 등의 크기가 큰 공용 자원들을 공유하여 크기를 최소화 하였다. 또한, 코덱 별로 추가 및 제거가 용이한 분리 가능한 구조를 사용하였다. 이러한 구조는 이미 설계되고 검증된 코덱의 안정성의 유지를 용이하게 해준다. 설계된 MFD는 65nm 공정에서 크기가 약 2.4M 게이트 이며, 동작속도는 225MHz이다. 본 논문에서 제안한 MFD는 현재까지 알려진 MFD 중 최고 성능인 고화질급(1080p@30fps) 이상의 비디오 디코딩을 지원하며, 가장 많은 종류의 비디오 코덱 표준을 지원한다.
최근 스마트 기기의 보급과 무선 인터넷망의 보급으로 언제 어디에서나 비디오를 시청할 수 있다. 하지만 무선 인터넷 망의 품질이 안좋을 경우 영상의 QoS(Quality of Service)를 낮춰 프레임을 스킵하여 전송하게 된다. 이 때 FRUC(Frame Rate Up Conversion)기술을 적용한다면 원본의 프레임 레이트를 확보할 수 있어 QoS를 높일 것으로 기대한다. FRUC에서 MV(Motion Vector)추정시에 연산량이 매우 높아서 스마트 기기에 적용하는 것이 어렵지만 H.264코덱으로 인코딩된 동영상은 자체적으로 MV정보를 갖고 있기 때문에 이 MV를 FRUC에 적용할 수 있다면 FRUC의 연산량을 줄일 수 있을 것이다. 이를 위해서 H.264에 적용된 ME(Motion Estimation)와 FRUC에 적용된 ME의 차이를 고려하여 H.264코덱의 MV가 유용한지 분석하는 것이 선행돼야 한다. 본 논문에서는 H.264 MV와 FRUC의 MV의 차이를 분석하고 유용성을 판단하는 실험을 통해 H.264로 인코딩 된 비디오의 MV중 상당수가 FRUC에 적합함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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