IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.171-181
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2012
In the new video coding standard, called high efficiency video coding (HEVC), the coding unit (CU) is adopted as a basic unit of a coded block structure. Therefore, the rate control (RC) methods of H.264/AVC, whose basic unit is a macroblock, cannot be applied directly to HEVC. This paper proposes the largest CU (LCU) level RC method for hierarchical video coding in a HEVC. In the proposed method, the effective bit allocation is performed first based on the hierarchical structure, and the quantization parameters (QP) are then determined using the Cauchy density based rate-quantization (RQ) model. A novel method based on the linear rate model is introduced to estimate the parameters of the Cauchy density based RQ model precisely. The experimental results show that the proposed RC method not only controls the bitrate accurately, but also generates a constant number of bits per second with less degradation of the decoded picture quality than with the fixed QP coding and latest RC method for HEVC.
본 논문에서는 현재 표준화가 진행중인 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 고정 비트율(CBR: Constant Bitrate) 부호화를 위한 비트율 제어(rate control) 기법을 다룬다. 기존의 H.264/AVC의 비트율 제어 기법에서는 계층적 부호화 구조의 특성을 고려하지 못한 제어 기법을 사용하여 정확한 비트율 제어에 어려움이 있다. 현재 HEVC의 참조 소프트웨어인 HM(HEVC test Model)에는 CBR 부호화를 위한 비트율 제어 알고리즘이 제공되지 않은 상태이며, 추후 비트율 제어 모듈이 추가될 것으로 예상된다. 이때 HM의 공통실험조건에 정의된 임의접근(Random Access: RA) 모드의 계층적 부호화 구조에서의 보다 정확한 비트율 제어가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 계층적 부호화 구조에서의 효율적인 비트율 제어를 위해 2차 비트율-왜곡(Rate-Distortion: R-D) 모델 기반의 시간계층 및 프레임 타입에 따른 비트율 특성을 반영한 비트율 제어 기법을 제시한다. 또한, 제어 단위에 따른 비트 변동율과 화질 손실 간에 발생하는 상충관계를 고려하여 비트율 제어 단위를 프레임 단위와 HEVC의 기본 부호화 단위(Coding Unit: CU)로 설정하고 모의실험을 통해 계층적 부호화 구조를 위해 제시된 기법의 비트율 제어 성능을 확인한다.
대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.152-160
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2012
This paper proposes a frame-level rate control algorithm for low delay video applications to reduce the fluctuations in the bitrate. The proposed algorithm minimizes the bitrate fluctuations in two ways with minimal coding loss. First, the proposed rate control applies R-Q model to all frames including the first frame of every group of pictures (GOP) except for the first one of a sequence. Conventional rate control algorithms do not use any R-Q models for the first frame of each GOP and do not estimate the generated-bit. An unexpected output rate result from the first frame affects the remainder of the pictures in the rate control. Second, a rate-distortion (R-D) cost is calculated regardless of the hierarchical coding structure for low bitrate fluctuations because the hierarchical coding structure controls the output bitrate in rate distortion optimization (RDO) process. The experimental results show that the average variance of per-frame bits with the proposed algorithm can reduce by approximately 33.8% with a delta peak signal-to-noise ratio (PSNR) degradation of 1.4dB for a "low-delay B" coding structure and by approximately 35.7% with a delta-PSNR degradation of 1.3dB for a "low-delay P" coding structure, compared to HM 8.0 rate control.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1614-1632
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2017
Bag of visual words is a popular model in human action recognition, but usually suffers from loss of spatial and temporal configuration information of local features, and large quantization error in its feature coding procedure. In this paper, to overcome the two deficiencies, we combine sparse coding with spatio-temporal pyramid for human action recognition, and regard this method as the baseline. More importantly, which is also the focus of this paper, we find that there is a hierarchical structure in feature vector constructed by the baseline method. To exploit the hierarchical structure information for better recognition accuracy, we propose a tree regularized classifier to convey the hierarchical structure information. The main contributions of this paper can be summarized as: first, we introduce a tree regularized classifier to encode the hierarchical structure information in feature vector for human action recognition. Second, we present an optimization algorithm to learn the parameters of the proposed classifier. Third, the performance of the proposed classifier is evaluated on YouTube, Hollywood2, and UCF50 datasets, the experimental results show that the proposed tree regularized classifier obtains better performance than SVM and other popular classifiers, and achieves promising results on the three datasets.
This paper invetigates estimation methods of mapping parameters in object-oriented coding. In this paper, we propose a fast parameter estimation method with its performance similar to that of the conventional methods. We employ hierarchical structure in difference images to redcue the computational complexity and also combine conventional six- and eight-mapping parameter estimation methods to compensate for the performance degradation caused by employment of hierarchical structure. Computer simulation shows that the proposed mehtod gives results similar to conventional methods with greatly reduced computational complexity.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi 계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 최대 6.5(Kbps) 감소하였다.
In this paper, we propose an adaptive multiview video coding scheme based on spatiotemporal correlation analyses using hierarchical B picture (AMVC-HBP) for the integrative encoding performances, including high compression efficiency, low complexity, fast random access, and view scalability, by integrating multiple prediction structures. We also propose an in-coding mode-switching algorithm that enables AMVC-HBP to adaptively select a better prediction structure in the encoding process without any additional complexity. Experimental results show that AMVC-HBP outperforms the previous multiview video coding scheme based on H.264/MPEG-4 AVC using the hierarchical B picture (MVC-HBP) on low complexity for 21.5%, on fast random access for about 20%, and on view scalability for 11% to 15% on average. In addition, distinct coding gain can be achieved by AMVC-HBP for dense and fast-moving sequences compared with MVC-HBP.
다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영 영상으로 다시점 비디오 부호화의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 예측 구조와 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 개선된 예측 구조는 B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi계층의 화면수를 고려하였다. 제안한 움직임 추정 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 점진적인 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 수정된 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 제안한 예측 구조와 움직임 추정 기법의 성능을 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조와 TZ 움직임 추정 기법을 사용한 JMVC 참조 모델의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생 비트량은 비슷하지만 다시점 비디오 부호화의 계산량을 40~70% 줄인다.
In this paper, we propose a lossless progressive image transmission scheme using hierarchical pyramid structure and classified vector quantizer in DCT domain. By adopting DCT to the hierarchical pyramid signals, we can reduce the spatial redundance. Moreover, the DCT coefficients can be encoded efficiently by using classified vector quantizer in DCT domain. The classifier is simply based on the variance of a subblock. Also, the mirror set of training set of images can improve the robustness of codebooks. Progressive image transmission can be achieved through following processes: from top to bottom level of planes in a pyramid, and from high to low AC variance class in a plane. Some simulation results with real images show that the proposed coding scheme yields a good performance at below 0.3 bpp and an excellent result at 0.409 bpp. The proposed coding scheme is well suited for lossless progressive image transmission as well as image data compression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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