This paper proposes a novel spectral hole substitution technique for low bit-rate audio coding. The spectral holes frequently occurring in relatively weak energy bands due to zero bit quantization result in severe quality degradation, especially for harmonic signals such as speech vowels. The enhanced aacPlus (EAAC) audio codec artificially adjusts the minimum signal-to-mask ratio (SMR) to reduce the number of spectral holes, but it still produces noisy sound. The proposed method selectively predicts the spectral shapes of hole bands using either intra-band correlation, i.e. harmonically related coefficients nearby or inter-band correlation, i.e. previous frames. For the bands that have low prediction gain, only the energy term is quantized and spectral shapes are replaced by pseudo random values in the decoding stage. To minimize perceptual distortion caused by spectral mismatching, the criterion of the just noticeable level difference (JNLD) and spectral similarity between original and predicted shapes are adopted for quantizing the energy term. Simulation results show that the proposed method implemented into the EAAC baseline coder significantly improves speech quality at low bit-rates while keeping equivalent quality for mixed and music contents.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.11
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pp.77-82
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2008
H.264 is a video coding standard of ITU-T and ISO/IEC, and widely spreads its application due to its high compression ratio more than twice that of MPEG-2 and high image quality. It has different architecture depending on demands since it is a lied from small image of QVGA to large size of HD. In this paper, We propose a scalable architecture for intra-prediction of H.264 decoders. The proposed scheme has a scalable architecture that can accommodate up to 4 processing elements depending on performance demands and can reduce the number of access to memory using efficient memory management so as to be energy-efficient. We design the intra-prediction unit using Verilog-HDL and verily it by prototyping using an FPGA. The performance is analyzed using the results of design.
VVC(Versatile Video Coding)는 국제 표준화 단체인 JVET(Joint Video Exports Team)에서 표준화가 진행되고 있는 새로운 국제 비디오 부호화 표준이다. 이 표준화에서는 기존 최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)/H.265 대비 2배 이상의 부호화 성능을 목표로 다양한 부호화 방법들이 논의되고 있다. 본 고에서는 VVC의 새로운 부호화 모드 중 화면내 예측(intra prediction) 부호화 방법에 대해 소개한다. 화면내 예측은 현재 부호화를 진행하려는 블록의 주변에 이미 재구성된 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측하는 방법이다. 이 화면내 부호화 방법은 화면간 예측(inter prediction) 부호화 방법과 함께 부호화 효율 향상에 기여할 뿐만 아니라, 임의 접근(random access)을 가능하게 하고 부호화된 비트스트림의 에러 내성을 높인다. VVC는 화면내 부호화 예측 모드 종류를 최대 87개까지 확장하고 다양한 화면내 부호화 방법을 채택함으로써 기존 비디오 부호화 표준에 비해 높은 부호화 효율을 갖는다. 본 고에서는 VVC에 채택된 주요 화면내 부호화 방법들을 소개한다.
H.264/AVC compresses video data by applying DCT transform, quantization and entropy coding processes to the residual signal obtained by inter/intra prediction. This paper proposes a method enhancing an existing DC offset adjustment technology which uses information of neighboring blocks to reduce residual information for improving coding efficiency. DC offset information is not sent over bitstreams, but calculated in the same way both in the decoder and in the encoder. Experimental results show that the proposed method enhances coding efficiency by 0.25% in average BD-Rate compared to H.264/AVC and gives better or worse coding efficiency compared to the existing DC offset method depending on video sequences with coding efficiency degradation by 0.09% in average BD-Rate. This experimental results also show that further coding efficiency improvement is possible by applying the proposed method adaptively to slice or macroblock coding units.
Generally existing video codec employs entropy coding to deal with residual signals with considering temporal and spatial properties. Scalable Video Coding(SVC) which is extension of H.264/AVC has three technical concepts for removing redundancies between inter-layers. In spite of using novel prediction method between inter-layers in SVC, it is still using same entropy coding method to residual signals. According to the studies, the residual obtained by inter-layer prediction technique has different features of residual signal acquired by spatial or temporal prediction technique. In this paper, we propose an efficient entropy coding method which codes the residual signal obtained by inter-layer prediction with regarding its features adequately. We re-designed the Coded Block Pattern(CBP) table suitably for inter-layer texture prediction. The experiments show that the proposed method can further reduce the BD-Bitrate up to average 2.20% in 4CIF and 1.14% in CIF resolution compared to the existing JSVM 9.18.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.656-659
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2012
In general, images captured by the color filter array are compressed after applying demosaicking process. Since this process introduces data redundancy which can reduce coding efficiency, several methods have been proposed to address this problem. While some conventional approachs convert color format to GBR or YUV 4:2:2 format, we propose to use the YCoCg 4:2:2 format to carry out compression. The proposed method shows an average bits reduction of 3.91% and PSNR increase of 0.04dB compared with H.264 YUV 4:2:0 intra-profile prediction method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.4
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pp.736-739
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2009
In this paper, an efficient lossless compression algorithm using motion adaptation is proposed. It is divided into two parts: a motion adaptation based nonlinear predictor part and a residual data coding part. The proposed nonlinear predictor can reduce prediction error by learning from its past prediction errors using motion adaption. The predictor decides the proper selection of the intra and inter prediction values according to the past prediction error. The reduced error is coded by existing context adaptive coding method. Experimental results show that the proposed algorithm has the higher compression ratio than context modeling methods, such as FELICS, CALIC, and JPEG-LS.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.175-178
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2009
H.264/AVC is a video coding standard of ITU-T and ISO/IEC, and widely spreads its application due to its high compression ratio more than twice that of MPEG-2 and high image quality. In this paper, we explained Intra Prediction in H.264/AVC, which is able to achieve higher compressing efficiency from correlation removal of adjacent samples in spatial domain, and proposed efficient Intra Predictor architecture design for H.264/AVC decoder. The proposed system reduced computation cycle using processing element and precomputation processing element and also reduced the number of access to external memory using efficient register. We designed the proposed system with Verilog-HDL and verified with suitable test vector. The proposed Intra Predictor achieved about 60% cycle reduction comparing with existing Intra Predictors.
In this paper, we propose a new error concealment (EC) method using inter-layer correlation for scalable video coding. In the proposed method, the auxiliary motion vector (MV) and the auxiliary mode number (MN) of intra prediction are interleaved into the bitstream to recover the corrupted frame. In order to reduce the bit rate, the proposed method encodes the difference between the original and the predicted values of the MV and MN instead of the original values. Experimental results show that the proposed EC outperforms the conventional EC by 2.8 dB to 6.7 dB.
Detection of double compression is one of the most efficient ways of remarking the validity of videos. Many methods have been introduced to detect HEVC double compression with different coding parameters. However, HEVC double compression detection under the same coding environments is still a challenging task in video forensic. In this paper, we introduce a novel method based on the frame partitioning information in intra prediction mode for detecting double compression in with the same coding environments. We propose to extract statistical feature and Deep Convolution Neural Network (DCNN) feature from the difference of partitioning picture including Coding Unit (CU) and Transform Unit (TU) information. Finally, a softmax layer is integrated to perform the classification of the videos into single and double compression by combing the statistical and the DCNN features. Experimental results show the effectiveness of the statistical and the DCNN features with an average accuracy of 87.5% for WVGA and 84.1% for HD dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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