최근 딥러닝 기술을 비디오 부호화에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 차세대 비디오 코덱인 VVC(Versatile Video Coding)에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix-based Intra Prediction)를 확장한 완전연결계층(Fully Connected Layer) 기반의 다중 모델을 이용하는 화면내 예측 부호화 기법을 제시한다. 또한 다중 화면내 예측 모델을 위한 효율적인 학습기법을 제안한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서의 성능검증을 위해 VVC의 MIP와 제안하는 완전연결계층 기반 다중 화면내 예측 모델을 HEVC의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하였다. 실험결과 제안하는 방법이 HM16.19와 VVC MIP 대비 각각 0.47%과 0.19% BD-rate 성능향상이 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1093-1104
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2014
The High Efficiency Video Coding (HEVC) is a new video coding standard that can provide much better compression efficiency than its predecessor H.264/AVC. However, it is computationally more intensive due to the use of flexible quadtree coding unit structure and more choices of prediction modes. In this paper, a fast intraframe coding scheme is proposed for HEVC. Firstly, a fast bottom-up pruning algorithm is designed to skip the mode decision process or reduce the candidate modes at larger block size coding unit. Then, a low complexity rough mode decision process is adopted to choose a small candidate set, followed by early DC and Planar mode decision and mode filtering to further reduce the number of candidate modes. The proposed method is evaluated by the HEVC reference software HM8.2. Averaging over 5 classes of HEVC test sequences, 41.39% encoding time saving is achieved with only 0.77% bitrate increase.
This paper proposes hardware architecture of HEVC (high efficiency video coding) CABAC (context-based adaptive binary arithmetic coding) binarizer. The proposed binarizer was designed and implemented as an independent module that can be integrated into HEVC CABAC encoder. It generates each bin string of each syntax element in a single cycle. It consists of controller module, TU (truncated unary binarization) module, TR (truncated Rice binarization) module, FL (fixed length binarization) module, EGK (k-th order exp-Golomb coding) module, CALR (coeff_abs_level_remaining) module, QP Delta (cu_qp_delta_abs) module, Intra Pred (intra_chroma_pred_mode) module, Inter Pred (inter_pred_idc) module, and Part Mode (part_mode) module. The proposed binarizer was designed in Verilog HDL, and it was implemented in 45 nm technology. Its operating speed, gate count, and power consumption are 200 MHz, 1,678 gates, and 50 uW, respectively.
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 버전에 적용된 바 있는 화면 내 블록 복사 (Intra Block Copy; IntraBC) 기술에 대해 개선 알고리듬을 제안하고 있다. IntraBC 는 화면 내 부호화 진행 시, 예측 유닛 (prediction unit; PU)단위로 현재 부호화하고 있는 코딩 트리 유닛 (coding tree unit; CTU)의 왼쪽에 위치하는 CTU 를 탐색하는 기법이다. 이때, 왼쪽 CTU 에서 가장 비슷한 블록을 찾아 그 움직임 벡터 (motion vector)를 저장 및 전송하게 된다. 제안하는 알고리듬은 움직임 벡터를 찾기 전, 왼쪽의 복원된 CTU 에 대해 특정 필터를 적용하여 블록킹 열화 (blocking artifact)를 완화시키고, 더욱 정확하고 섬세한 움직임 벡터를 찾도록 하였고, 이는 자연영상보다 스크린 콘텐츠에 더욱 적합함을 확인할 수 있었다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1877-1891
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2016
In video coding, the goal of rate control (RC) is not only to avoid the undesirable fluctuation in bit allocation, but also to provide a good visual perception. In this paper, a novel frame-level rate control algorithm for High Efficiency Video Coding (HEVC) is proposed. Firstly a model that reveals the relationship between bit per pixel (bpp), the bitrate of the intra frame and the bitrate of the subsequent inter frames in a group of pictures (GOP) is established, based on which the target bitrate of the first intra frame is well estimated. Then a novel frame-level bit allocation algorithm is developed, which provides a robust bit balancing scheme between the intra frame and the inter frames in a GOP to achieve the visual quality smoothness throughout the whole sequence. Our experimental results show that when compared to the RC scheme for HEVC encoder HM-16.0, the proposed algorithm can produce reconstructed frames with more consistent objective video quality. In addition, the objective visual quality of the reconstructed frames can be improved with less bitrate.
During the $2^{nd}$ JVET (Joint Group on Future Video Coding Technology Exploration) meeting, up to 22 coding tools focusing on Future Video Coding (FVC) were proposed. Despite that the application of proposed coding tools has a considerable performance enhancement, however, the encoding time of Joint Exploration Model (JEM) software is over 20 times for All Intra coding mode, 6 times for Random Access coding mode, of HEVC reference model (HM), and decoding time is 1.6 times for All Intra coding mode, 7.9 times for Random Access coding mode, of HM. This paper focuses on analyzing the complexity of the JEM software compared with HM.
Compared to the former H.264 standard, the number of the prediction modes has highly increased in HEVC intra prediction. Compression efficiency and accurate prediction are significantly improved. However, the computational complexity increases as well. To solve this problem, this paper proposes the new scheme where not only prediction modes but also block partition candidate are early chosen. Compared to the original intra prediction in HEVC, the proposed scheme achieves about 38% reduction in processing cycles with a marginal loss in compression efficiency.
HEVC(high efficiency video coding) 표준에서 사용되는 기존의 rough mode decision(RMD) 알고리즘은 transform skip mode(TSM)와는 연관성이 낮은 DCT를 기반으로 하는 모드 선택 방법을 이용하고 있다. 따라서 기존 RMD의 결과로 구한 후보 모드가 TSM에서 사용될 때, 압축 효율이 손실되고 인코딩 시간을 낭비하게 된다. 본 논문은 HEVC에서의 TSM을 위한 새로운 RMD를 제안한다. 우리가 제안한 RMD 알고리즘은 TSM에서 최선의 모드를 선택할 확률을 높이는 새로운 비용 함수를 제안하여 코딩 효율을 향상시킨다. 또한, 제안하는 알고리즘은 새롭게 제안한 임계값을 기준으로 선택 가능성이 거의 없는 TSM의 인코딩 과정을 생략하여 인코딩 시간을 줄인다. 실험 결과 제안하는 방식은 HEVC 표준에 비해서 10%의 인코딩 시간을 줄이며 스크린 콘텐츠에 대해서 0.3%의 압축률을 향상시킨다.
본 논문은 HEVC를 위한 고속의 화면 내 예측 알고리즘을 제안한다. HEVC 화면 내 예측은 DC, Planar와 35개의 각모드를 포함해 총 35개의 모드를 가지고 있다. 화면 내 예측의 연산량을 줄이고 고속의 모드 결정을 지원하기 위해 본 논문은 계층적 모드 결정 방법(HMD)를 제안한다. 제안하는 HMD는 주로 후보 모드를 줄이는데 중점을 두고 있다. 실험 결과는 제안하는 HMD가 39.17%의 인코딩 시간 감소에도 불구하고 아주 작은 BDBR 성능 열화만 있는 것을 보여준다. 제안하는 HMD는 기존의 알고리즘에 비해 아주 작은 0.01 ~ 0.42%의 BDBR 상승만을 가지고 인코딩 시간을 평균적으로 14,13% ~ 19.37% 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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