본 논문에서는 8bit 영상으로 복원하여 메모리 사용량을 줄이는 HEVC 10bit bitstream 의 복호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 10bit HEVC 비트스트림을 양자화 과정에서 10bit 양자화 계수로 변환하고 이후에 8bit 복호화를 진행하여 메모리 사용량을 절반만 사용하는 복호화를 수행한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 적용하였을 때, 10bit 비트스트림의 기존 복호화 방법을 원본으로 PSNR 을 비교하였다. 그 결과 Y, U, V 각각 평균 32.79dB, 39.87dB, 39.79dB 을 보인다.
HEVC 표준에서 변환 계수 부호화 과정은 비트스트림에 포함되는 정보를 직접 부호화하는 핵심 부분으로 변환 계수 주사와 엔트로피 부호화를 포함한다. 최근, JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)는 HEVC 위원회 초안(Committee Draft)을 완성했다. 본 논문에서는 HEVC 표준의 변환 계수 부호화 기술을 설명하고, 화면내 부호기에서의 변환 계수 발생확률을 고려한 효율적인 변환 계수 부호화 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 HEVC 변환 계수 부호화 기술에 비해 평균 0.74%의 BD-Rate를 절약한다.
This paper proposes an algorithm to detect persons in bitstream domain by skipping a reconstruction picture process in HEVC decoding. A new 3-channel feature extraction map is introduced in this paper by modelling the relationship between bits per CU density, average PU shape in CU, and total transform coefficients in CU from syntax elements. A state-of-the-art of YOLOv3 detection algorithm is used to detect and localize person on extracted feature maps. Based on the experimental results, the proposed person detection framework can achieve mAP of 0.68 and be able to find persons on feature maps. In addition, the proposed person detection can save decoding time about 60% by removing reconstruction picture process.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.292-298
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2017
The complexity of image compression algorithms has increased in order to improve image compression efficiency. One way to resolve high computational complexity is parallel processing. However, entropy coding, which is lossless compression, does not fit into the parallel processing form because of the correlation between consecutive symbols. This paper proposes a new application-specific instruction set processor (ASIP) platform by adding new context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC) instructions to the existing platform to quickly process a variety of entropy coding. The newly added instructions work without conflicts with all other existing instructions of the platform, providing the flexibility to handle many coding standards with fast processing speeds. CABAC software is implemented for High Efficiency Video Coding (HEVC) and the performance of the proposed ASIP platform was verified with a field programmable gate array simulation.
동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.
본 논문에서는 참조 프레임 혹은 시간적으로 이전에 부호화한 프레임을 통해 현재 프레임의 LCU 분할구조를 예측하여 부호화하는 방법을 제안한다. HEVC에서는 CU로 부호화 및 복호화를 수행하는데, CU의 기본이 되는 LCU 단위로 영상의 특성에 따라 분할구조를 결정하여 영상을 적응적으로 부호화한다. 이 때, 현재 부호화하려는 LCU의 분할구조와 참조 프레임 및 시간적으로 이전에 부호화한 프레임 내의 동일한 위치에 대응되는 LCU(Co-located LCU)의 분할구조는 매우 유사한 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 인코더의 복잡도를 낮추기 위하여 현재 LCU의 분할구조를 결정할 때, Co-located LCU의 복잡성을 통해 현재 부호화하는 LCU의 분할구조 정보를 예측하고 분할구조에 포함될 확률이 높은 CU만 부호화하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 시뮬레이션 결과로서, 인코더만을 변경하여 인코더 복잡도를 낮추는 방법이 기존 대비 인코더 복잡도가 평균 21.3% 감소하였고, 디코더 복잡도는 거의 비슷했으며, BD-Bitrate는 최대 0.6% 증가하였다. 또한 인코더에서 분할구조를 결정할 때 LCU의 분할 정보를 예측하여 부호화하고, CU 분할 정보를 부호화 및 복호화하는 과정을 변경하는 방법을 통해 BD-Bitrate를 감소시키는 방법을 제안하였다. 제안 방법의 시뮬레이션 결과는 인코더 복잡도가 평균 22% 감소하였고, 디코더 복잡도는 거의 비슷했으며, BD-Bitrate는 최대 0.3% 정도만 증가하여 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.
본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT (set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에 복소 홀로그램의 공간적인 특성을 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 제안한다. 분할한 부대역을 각각 압축하는 것으로 부대역 전역의 정보가 균일하게 유지하도록 한다. 제안하는 방법은 기존 방법에 비하여, PSNR 대비 더 좋은 복원 결과를 보여주었다.
표준화 마무리 단계인 차세대 비디오 부호화 표준 VVC(Versatile Video Coding)는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 두배 이상의 압축 성능을 달성하기 위해 다양한 기술들을 채택하고 있다. VVC는 GPB(Generalized P and B) 슬라이스에서의 양예측(bi-prediction) 기법의 성능 향상을 위하여 두 예측신호에 다양한 가중치를 적용하여 최종 예측신호를 생성하는 BCW(Bi-prediction with CU-level Weight)를 채택하였다. BCW 가중치는 가용한 참조픽처 중 재생 순서상 미래 픽처의 존재 유무를 지시하는 신택스(syntax) 요소인 NoBackwardPredFlag에 따라 적응적으로 시그널링 된다. 이러한 신택스 구조는 비디오 코덱의 유연성을 저해하고 비트스트림 파싱(parsing) 단계에서의 의존성 문제를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가중치 전송에서 기존의 조건 판단 없이 가능한 모든 가중치를 허용하는 기법을 제안하였으며, 부호화기에서의 다양한 가중치 탐색을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다. 제안된 기법은 제기된 문제를 해결하면서도 실험결과 3개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 무시할 정도의 BD-rate 손실과 5개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 다소의 부호화 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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