비디오 부호화에 있어서 평균화질의 향상뿐만 아니라 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 유지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오에 대한 왜곡-비트율 추정방식과 이 추정결과를 이용히여 일정 비트율(CBR)로 부호화되는 MPEG-2 비디오가 일관된 화질을 유지하면서도 향상된 평균화질을 얻도록 하는 순방향 비트율 제어방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 왜곡-비트율 추정은 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따라한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 한편 제안된 비트율 제어는 프레임 단위로 왜곡-비트율 추정, 목표 비트 할당, 왜곡 제한 그리고 VBV(Video B Buffer Verification) 제한 절차에 의해서 부호화에 적용할 양자화 파라메터를 결정하고, 이 양자화 파라메터를 적용하여 영상을 부호화 함으로써 일관되고도 향상된 화질을 유지한다. 또한 화면전환이나 기준영상의 화질열화 등에 의하여 화질저하가 오래 지속되는 문제를 B-picture 제거와 기준영상에 대하여 최소 비트량 할당을 보장함으로써 해결한다. 그리고 제안된 순방향 비트율 제어방식과 MPEG-2의 TM5(Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어를 비교한 실험 결과들을 통하여 제안된 방식이 영상들 간에 일관된 화질을 유지할 뿐만 아니라 평균화질도 향상 됨을 확인한다.
저전력 CMOS 카메라 기술의 발전으로 농업용 모니터링, 자연환경 감시 등의 다양한 비디오 센서네트워크 응용들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용들에서 핵심 기술은 영상을 어떻게 압축하고 전송할 것인가에 대한 것이다. 일반 센서 데이터에 비해 영상 데이터는 양이 크기 때문에 특히 트래픽에 대한 정확한 예측이 이루어져야만 광범위한 네트워크 자원을 효과적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 센서 네트워크 환경에서 비디오 트래픽을 정확하게 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 복잡도를 측정하고 이 값을 적응적으로 트래픽 예측에 적용함으로써 기존의 방법들 보다 정확하게 압축 영상의 트래픽 양을 예측할 수 있다. 실험결과는 적응적 복잡도 예측을 이용한 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 12% 이상 정확하게 결과 비트량을 예측하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 H.264/MPEG-4 AVC의 확장표준으로 제정된 SVC(Scalable Video Coding)에서 화면 내 예측 모드를 효율적으로 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 공간 향상 계층에서의 화면 내 예측 모드의 통계적 분석을 기반으로 매크로블록의 복잡도 특성에 따라 화면 내 예측 모드를 결정하고 Intra_BL 모드의 RD 값을 사용하여 Intra_BL 모드를 선 결정한다. 실험결과 제안한 방법은 화면 내 예측 모드의 부호화 시간을 54.67% 감소시키는 것에 반해 화질의 열화가 매우 작음을 보였다. 특히 낮은 QP 값에서는 미비한 PSNR의 감소와 약 0.011% 정도의 비트율 증가를 보였고, 높은 QP 값에서는 약 0.01dB 미만의 PSNR 감소와 0.249% 정도의 비트율이 증가하였다.
지난 수년간 많은 국제 비디오 부호화 표준들이 연구되고 제안되었다. 그 중에서도 H.264는 가장 최근에 제안된 부호화 방식으로 가장 높은 부호화 효율을 제공한다. 이는 기존의 부호화 방식들보다 향상된 부호화 기법들을 사용했으며, 특히 다양한 매크로블록 모드와 라그랑지안(Lagrangian) 최적화 기법을 통한 최적 모드 결정법은 부호화 효율 향상에 결정적인 역할을 했다. 비록 H.264는 부호화 효율 측면에서 기존의 방식보다 월등한 성능 향상을 보이지만, 최적 모드를 결정하는 과정에서 모든 부호화 매개 변수를 고려하므로 실시간 부호화가 어려울 정도로 복잡도가 크게 증가한다. 본 논문에서는 이러한 복잡도를 최소화하기 위해 매크로블록 모드를 복잡도 측면에서 분류하고 복잡도가 낮은 최적 모드를 조기에 결정하는 고속 모드결정 방식을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방식은 여러 종류의 실험 영상에 대해 현저한 PSNR 감소나 비트량 증가 없이 부호화 시간을 평균 34.95%까지 감소시켰다. 또한, 본 논문에서 제공한 실험 결과의 타당성을 보이기 위해 부호화 효율과 복잡도에 대한 하위 경계조건(low boundary condition)을 설정하고, 제안한 방식이 하위 경계조건을 만족함을 보였다.
비디오 데이터 부호화를 위한 여러 가지 방법들 중 matching pursuit을 이용한 비디오 부호화 방법은 저속 채널상에서 뛰어난 효율을 보이고 있으나, 기존의 블록 기반 변환 부호화 방법에 비하여 연산량이 월등히 많기 때문에 비디오 부호화에 적용하는 데는 어려운 점이 있다 본 논문에서는 matching pursuit의 전체 계산량 중 가장 큰 비중을 차지하는 내적 연산량을 줄이기 위해 matching pursuit의 내적연산에 사용되는 1차원 사전(Dictionary)을 구성하는 각각의 기본 신호들의 절대값이 대칭성을 가진다는 특성과, 크게 화질에 영향을 주지는 않지만 연산량을 줄이는 데는 도움을 줄 수 있도록 변형된 사전을 사용할 수 있다는 것, 그리고 주파수 특성을 이용하여 2차원 사전이 미리 분류될 수 있다는 사실을 이용한다. 실험결과에 나타난 바와 같이 제안하는 방법은 큰 화질 열화 없이, Neff가 제안한 사전의 분리성(Separability)을 이용한 기존의 고속 방법보다 내적 연산량에 소요되는 곱셈량을 약 1/8로 감소시키는 효과를 가져온다.
비디오 코팅에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP (Quantization Parameter) 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저 전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 35의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송 대역폭과 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 반비례 관계를 모델링하기 위하여 선형 모델을 사용하였고, 첫 프레임의 공간적 복잡도에 따라 모델 파라미터를 결정하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
초경량 비디오 부호화기에 대한 이론적인 근거를 제공하는 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 기존의 국제 표준의 비디오 부호화기에 비해 성능이 우수하지 못한 특징을 갖는다. 이러한 성능 제한을 극복하기 위해 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 얻어지는 정보를 이용하여 피드백하는 채널 분리형 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 적응적 가중치 기반의 움직임 보상 보간을 수행하고, 보상된 블록의 움직임 벡터 및 정합 특성을 분석하여 채널 분리하는 방법을 도입함으로써 효과적으로 채널을 구성 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존방식에 비해 낮은 비트율에서 우수한 성능을 보임과 동시에 일정한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
디지털 캠코더에서 이용하는 영상 압축 방식인 DY 부호화 방식은 DCT와 가변장 부호화 방식을 이용한다. DV 방식은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 압축된 비트율이 악 26Mb/s로 높은 편이다. 따라서 스튜디오에서 낮은 복잡도로 영상을 부호화 한 후 VOD 시스템에 이용하기 위하여 MPEG-2로 변환부호화 할 필요가 있다. 이때의 두 압축방식이 DCT를 이용하므로, DCT 영역에서 변환부호화 하면 중간 과정을 줄일 수 있어서 계산상의 복잡도를 줄일 수 있다. DV 방식에서 MPEG-2 인트라로 변환부호화 시에, DV 방식의 4:1:1 색차 포맷을 MPEG-2의 4:2:2 영상 포맷으로 변환할 때 와 2-4-8 DCT 모드에서 8-8 DCT 모드로 변환 시 변환 영역에 있는 데이터에 미리 계산된 행렬을 곱함으로써 병렬처리가 가능하게 하였다. MPEG-2 율제어 시에 서브 블록의 분산을 완전히 DCT 영역에서 계산하였다. 실험을 통하여 제안한 방식들을 검증하였다. MPEG-2 인터 프레임 부호화로 변환 부호화 할 때 DCT 계수를 이용하여 계층적으로 움직임을 추정하였다. 먼저 4개의 서브 블록에 있는 4개의 DC 값으로 하나의 매크로 블록에 대한 움직임을 추정한 다음 각 서브 블록의 저주파수에 해당하는 2×2에 IDCT를 취하여 16 포인트로 구성된 매크로 블록을 만든 후 이에 대한 움직임을 추정하며, 다섯 번째 단계에서 서브 화소에 대한 움직임을 추정함으로써 움직임 추정을 마친다. 탐색영역을 겹치는 방식이 겹치지 않는 방식보다 좋은 PSNR값을 보여 주었다.
아주 높은 압축률에서도 시각적으로 만족할 만한 동영상을 전송할 수 있는 3차원 영상 분할기반 부호화법을 제안하였다. 두개의 변화검출 마스크를 이용하여 동영상에서 의미있는 움직임 영역만을 효과적으로 추출하고 또한, 차영상을 분할하는 대신 현재 프레임을 직접 분할함으로써 높은 압축률에서도 우수한 품질의 영상을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안된 방법은 Miss America의 연속영상을 360배 정도의 압축률로 전송하였을 경우에도 재생영상의 품질이 우수함을 확인하였다.
모바일 비디오 스트리밍을 위해 비디오 스트림들을 사용가능한 대역폭에 맞추면서 인코딩을 하기 위해서 시간 적 해상도, 공간적 해상도, 화면 화질의 세 가지 요소를 가지고 조절할 수 있는데, 그 중에서도 양자화 파라미터 (quantization parameter)를 가지고 화변 화질을 조절하는 것이 가장 널리 사용되고 있는 방법이다. 그러나 본 논 문에서는 낮은 대역폭 환경에서는 적응적으로 공간적 해상도를 변경하는 것이 화면 화질이나 에너지 소모량 면에서 더 효율적이라는 것을 보이고, 사용 가능한 대역폭에 대해서 최척의 공간적 해상도를 찾기 위한 모델을 제시 한다. 적응적 공간 해상도 제어 기법은 비디오 서버와 모바일 기기 간의 대역폭이 심하게 변화거나, 모바일 기기가 에너지 소모에 민감한 상황에서 특히 효과적이다. 본 기법은 낮은 비트율 상황에서 기존의 방법에 비해 화질을 약 0.5dB 만큼 개선하고, 에너지 소모를 50% 이상 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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