• 제목/요약/키워드: MPEG-7 기술

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HEVC기반 스크린 콘텐츠 코딩을 위한 개선된 BVP 후보 선정 방법 (Improved BVP Candidate Selection Algorithm for HEVC Screen Content Coding)

  • 김유선;이시웅
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.1-7
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    • 2017
  • 동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 스크린 콘텐츠 영상의 부호화 기술을 위한 HEVC Screen Content Coding(HEVC SCC)표준을 제정하였다. 현재까지 개발된 HEVC SCC 기술들 중 가장 높은 부호화 성능을 보이는 화면 내 블록 카피(IBC, Intra Block Copy)기술은 현재 프레임 내에서 복원된 블록들 중 현재 블록과 가장 유사한 블록을 예측하는 과정이다. IBC에서는 전송되는 블록 벡터의 데이터양을 줄이기 위해 예측 블록 벡터 값과 그 차이 값을 부호화 한다. 본 논문에서는 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM-2.0과 SCM-4.0을 이용하여 IBC의 블록 벡터 예측 과정에 대해 분석하였다. 또한 분석한 내용을 바탕으로 HEVC SCC IBC의 IBC의 예측 성능 향상을 위해 예측 블록 벡터(BVP, Block Vector Predictor) 후보 선정 과정에서 기존의 공간적 BVP 후보 외에 인접한 BV에 대한 탐색 과정을 추가하여 개선된 BVP 후보 선정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 부호화 속도 저하 없이 최소 0.2%부터 최대 1%의 BD-rate 감소를 보인다.

모양 변화 축적도를 이용한 움직이는 객체의 표현 및 검색 방법 (A method of describing and retrieving a sequence of moving object using Shape Variation Map)

  • 최민석;김회율
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권1호
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    • pp.1-6
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    • 2004
  • 동영상에서 움직임 정보는 동$.$영상의 내용을 표현하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 움직임 정보론 이용하여 동영상의 내용을 분석하고 검색하는 방법들이 다양하게 제안되고 있다. 지금까지의 움직임 정보에 관한 연구는 움직이는 동작의 분석보다는 단순한 움직임의 방향이나 궤적의 분석에 치중되고 있다. 본 논문에서는 객체의 동작을 분석하기 위한 방법으로 움직임에 의한 모양 변화를 표현하는 모양 변화 기술자(descriptor)를 소개하고, 모양 변화 축적도(shape variation map)를 이용한 모양 변화 표현방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 검색 효율측면에서 11%의 성능향상을 보였으며, 제안된 방법이 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 효과적으로 표현하며, 인지적 관점의 움직임 검색에 이용 가능함을 보였다.

스케일러블 비디오 부호화에서 통계적 가설 검증 기법을 이용한 프레임 간 모드 결정 (Fast Intermode Decision of Scalable Video Coding using Statistical Hypothesis Testing)

  • 이범식;김문철;함상진;이근식;박근수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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    • pp.111-115
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    • 2006
  • 스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 특히 시간적 스케일러빌리티를 위해 계층적 B-픽처 구조를 채택하고 있다. 스케일러블 비디오 코딩의 기본 계층은 H.264|AVC와 호환적이므로, 모션 예측과 모드 결정과정에서 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8,\;8{\times}4,\;4{\times}8$ 그리고 $4{\times}4$와 같은 7개의 서로 다른 크기를 갖는 블록을 사용한다. 스케일러블 비디오 코딩에서 사용되고있는 계층적 B-픽처 구조는 키 픽처인 I와 P 픽처를 제외하고는 한 GOP (Group of Picture)내에서 모두 B-픽처를 사용하므로 H.264|AVC와 비교했을 때 연산량 증가와 함께 부호화 지연도 급격히 증가한다. B-픽처는 양방향 모션 벡터인 LIST0와 LIST1을 사용하고 양방향 모두에서 다중 참조 픽처를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 통계적 가선 검증을 이용하여 스케일러블 비디오 부호화에 적용 가능한 고속 프레임간 모드 결정 알고리듬 대해 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 서브 매크로 블록에 통계적 가설 감증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 픽셀 값을 비교하여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다.

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