This paper proposes a new frame interpolation algorithm mainly designed for intra-mode blocks. In order to improve the accuracy of pixel interpolation, the new algorithm exploits two different interpolation modes for inter-mode blocks and intra-mode blocks, respectively. The use of the two modes reduces ghost artifacts but increases blocking artifacts between the blocks interpolated by different modes. To reduce blocking artifacts, this paper proposes an interpolation algorithm that attempts to isolate a fast moving object and interpolates such objects as the intra-mode while the remaining blocks are interpolated as the inter-mode. Simulation results show that the proposed algorithm improves subjective and objective quality of pictures by reducing ghost artifacts.
Lee, Alex;Jun, Dongsan;Kim, Jongho;Choi, Jin Soo;Kim, Jinwoong
ETRI Journal
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v.36
no.4
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pp.528-536
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2014
High Efficiency Video Coding (HEVC) is the most recent video coding standard to achieve a higher coding performance than the previous H.264/AVC. In order to accomplish this improved coding performance, HEVC adopted several advanced coding tools; however, these cause heavy computational complexity. Similar to previous video coding standards, motion estimation (ME) of HEVC requires the most computational complexity; this is because ME is conducted for three inter prediction modes - namely, uniprediction in list 0, uniprediction in list 1, and biprediction. In this paper, we propose an efficient inter prediction mode (EIPM) decision method to reduce the complexity of ME. The proposed EIPM method computes the priority of all inter prediction modes and performs ME only on a selected inter prediction mode. Experimental results show that the proposed method reduces computational complexity arising from ME by up to 51.76% and achieves near similar coding performance compared to HEVC test model version 10.1.
The H.264/AVC standard developed by the joint Video Team (JVT) provides better coding efficiency than previous standards. The new emerging H.264/AVC employs variable block size motion estimation using multiple reference frame with 1/4-pel MV(Motion Vector) accuracy. These techniques are a important feature to accomplish higher coding efficiency. However, these techniques are increased overall computational complexity. To overcome this problem, this paper proposes advanced fast mode decision suited for variable block size by classifying inter mode based on Rate Distortion Optimization(RDO) technique. Proposed algorithm is going to use to implement H/W structure for fast mode decision. The experimental results shows that the proposed algorithm provides significant reduction computational complexity without any noticeable coding loss and additional computation. Entire computational complexity is decreased about 30%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.3
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pp.42-49
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2011
In this paper, we propose a fast macroblock mode decision algorithm in H.264/AVC, based on the image sequence statistics. Specically, considering the directional characteristics of image sequences, we eliminate sub$8{\times}4$ or sub$4{\times}8$ mode decision process based on the rate-distortion cost of Inter$16{\times}8$ or Inter$8{\times}16$ mode respectively. Additionally, exploiting the optimal modes of submacroblock in inter$8{\times}8$ mode, we propose an algorithm to eliminate Intra$4{\times}4$ or Intra$16{\times}16$ mode decision process selectively. From the simulation results, the proposed method reduce the encoding time by maximum 70% of total, compared with the other conventional methods.
Versatile Video Coding (VVC) is the latest video coding standard developed by Joint Video Exploration Team (JVET). In VVC, the quadtree plus multi-type tree (QT+MTT) structure of coding unit (CU) partition is adopted, and its computational complexity is considerably high due to the brute-force search for recursive rate-distortion (RD) optimization. In this paper, we aim to reduce the time complexity of inter-picture prediction mode since the inter prediction accounts for a large portion of the total encoding time. The problem can be defined as classifying the split mode of each CU. To classify the split mode effectively, a novel convolutional neural network (CNN) called multi-level tree (MLT-CNN) architecture is introduced. For boosting classification performance, we utilize additional information including inter-picture information while training the CNN. The overall algorithm including the MLT-CNN inference process is implemented on VVC Test Model (VTM) 11.0. The CUs of size 128×128 can be the inputs of the CNN. The sequences are encoded at the random access (RA) configuration with five QP values {22, 27, 32, 37, 42}. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity by 11.53% on average, and 26.14% for the maximum with an average 1.01% of the increase in Bjøntegaard delta bit rate (BDBR). Especially, the proposed method shows higher performance on the sequences of the A and B classes, reducing 9.81%~26.14% of encoding time with 0.95%~3.28% of the BDBR increase.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.2
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pp.408-427
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2011
Intensive computational complexity is an obstacle of enabling multiview video coding for real-time applications. In this paper, we present a fast macroblock (MB) mode selection algorithm for B frames which are based on the computational complexity analyses between the MB mode selection and reference frame selection. Three strategies are proposed to reduce the coding complexity jointly. First, the temporal correlation of MB modes between current MB and its temporal corresponding MBs is utilized to reduce computational complexity in determining the optimal MB mode. Secondly, Lagrangian cost of SKIP mode is compared with that of Inter $16{\times}16$ modes to early terminate the mode selection process. Thirdly, reference frame correlation among different Inter modes is exploited to reduce the number of reference frames. Experimental results show that the proposed algorithm can promote the encoding speed by 3.71~7.22 times with 0.08dB PSNR degradation and 2.03% bitrate increase on average compared with the joint multiview video model.
Chen, Fen;Liu, Sheng;Peng, Zongju;Hu, Qingqing;Jiang, Gangyi;Yu, Mei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1730-1747
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2018
Multi-view video plus depth (MVD) is a mainstream format of 3D scene representation in free viewpoint video systems. The advanced 3D extension of the high efficiency video coding (3D-HEVC) standard introduces new prediction tools to improve the coding performance of depth video. However, the depth video in 3D-HEVC is time consuming. To reduce the complexity of the depth video inter coding, we propose a fast coding unit (CU) size and mode decision algorithm. First, an off-line trained Bayesian model is built which the feature vector contains the depth levels of the corresponding spatial, temporal, and inter-component (texture-depth) neighboring largest CUs (LCUs). Then, the model is used to predict the depth level of the current LCU, and terminate the CU recursive splitting process. Finally, the CU mode search process is early terminated by making use of the mode correlation of spatial, inter-component (texture-depth), and inter-view neighboring CUs. Compared to the 3D-HEVC reference software HTM-10.0, the proposed algorithm reduces the encoding time of depth video and the total encoding time by 65.03% and 41.04% on average, respectively, with negligible quality degradation of the synthesized virtual view.
Kim, Dong-Joon;Moon, Young-Hwan;Kim, Yong-Hak;Yoon, Yong-Beum
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.5
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pp.218-224
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2001
This paper describes the identification of torsional modes and power oscillation modes including the inter-area modes and local modes of KEPCO using the proposed DFT analysis algorithm which is applied to the digitally recorded RMS values of power system variables such as steady-state measured active power, load angle and so on. As a result, the inter-area mode of 0.65Hz and the local modes of the three different generators were identified. In addition the torsional modes of two steam-turbo generators were analyzed by applying the DFT algorithm. Thus, this paper clearly shows the availability of the proposed DFT algorithm that can analyze the digitally recorded effective values measured from the equipment such as PMU of DSM.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.6
s.312
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pp.11-19
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2006
The recent video coding standard H.264 employs the rate-distortion optimization (RDO) method for choosing the best coding mode; however, it causes a large amount of encoding time. Thus, in order to reduce the encoding time, we need a fast mode decision algorithm. In this paper, we propose a fast inter mode decision algorithm considering quantization parameter (QP). The occurrence of best modes depends on QP. In order to reflect these characteristics, we consider the coded block pattern (CBP) which has 0 value when all quantized discrete cosine transform (DCT) coefficients are zero. We also use the early SKIP mode decision and early $16{\times}16$ mode decision methods. By computer simulations, we have verified that the proposed algorithm requires less encoding time than the fast inter mode decision method of the H.264 reference software for the Baseline and Main profiles by 19.6% and 18.8%, respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.1A
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pp.51-56
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2012
In order to reduce the complexity of HEVC, we propose a fast mode decision algorithm in depth videos. Since almost CU mode is decided as SKIP mode in depth-continuity regions, we design the algorithm using the property of depth videos. If cost of SKIP is smaller than the multiplication between the threshold for EarlySKIP and average cost of SKIP, EarlySKIP is performed. Otherwise, we calculate Inter $2N{\times}2N$. Then, if motion vector of Inter $2N{\times}2N$ is 0 and variance of CU is smaller than threshold for inter, we skip Inter $2N{\times}N$, Inter $N{\times}2N$. Experimental results show that our proposed algorithm reduces the encoding time from 39% to 82% with negligible PSNR loss and bitrate increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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