• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.140-151
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• 2012

Wyner-Ziv 부호화 방법에서는 키 픽처 부호화를 위하여 상대적으로 복잡도가 낮은 H.264/AVC 인트라 부호화 기술을 사용하고 있다. 인트라 부호화와 달리 인터 부호화는 율 왜곡 성능은 매우 좋으나, 움직임 예측 및 보상과 같은 복잡한 연산을 반복적으로 수행하기 때문에 저복잡도 부호화를 지향하는 분산 비디오 부호화에 적합하지 않다. 하지만 제로 모션 부호화 방법은 시간적 상관도를 활용하면서도 높은 복잡도를 갖는 움직임 예측을 사용하지 않기 때문에 현재 Wyner-Ziv 부호화에 사용하고 있는 키 픽처 부호화의 좋은 대안이 될 수 있다. 특히, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술은 시간적 중복성을 WZ 픽처에만 활용하기 때문에, 제로 모션 부호화 방법으로 키 픽처를 부호화하는 경우 키 픽처와 WZ 픽처 모두 시간적 상관도를 활용하여 율 왜곡 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용한 Wyner-Ziv 부호화의 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화 대비 평균적으로 약 9%의 복잡도가 증가되었지만, 움직임이 적은 정적인 영상에서 최대 54% 비트율이 감소하였다. 또한, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술에 제안한 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용할 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화의 율 왜곡 성능과 비교하여 최대 70%의 비트율을 감소시킬 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.144-154
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• 2011

본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존의 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방법은 양자화 된 변환계수를 비트플레인 단위로 분해한 후 비트플레인별로 순차적으로 LDPCA 채널코드로 부호화함에 따라 전체 부호화 연산량에서 LDPCA 부호화가 평균적으로 60% 정도 차지하였고, 이러한 복잡도는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 본 논문에서는 이런 분산비디오부호화 방법의 복잡도 문제를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인들을 하나의 메시지묶음으로 묶어서 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 고속 LDPCA 채널코드 부호화하는 병렬화 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 순차적 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA 채널코드 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에서 LDPCA 채널코드 부호화의 상대적인 복잡도 비율을 평균 9%까지 낮출 수 있었으며, Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 QCIF 크기 영상을 2.5GHz 속도의 CPU를 가진 PC환경에서 GOP 길이가 64인 경우 초당 700 ~ 2,300장을 부호화 할 수 있음을 확인했다. 제안 방법은 LDPCA를 사용하는 화소영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에도 적용 가능하여 고속의 부호화가 요구되는 다양한 응용에 활용이 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.98-106
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• 2011

Wyner-Ziv 부호화에서의 시간예측은 원본 영상을 알 수 없는 Wyner-Ziv 복호화기에서 이루어지기 때문에 압축성능 저하를 피할 수 없었다. 이를 해결할 방안으로 Wyner-Ziv 부호화기의 가장 큰 장점인 부호화기의 경량화를 유지하면서도 최소한의 시간예측을 부호화기에서 하기 위하여 제안된 기술이 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술이다. 이 기술은 키 프레임과 부호화 하는 Wyner-Ziv 프레임간의 단순한 차로 만들어진 잔차 신호를 분산비디오 부호화 하는 것이다. 하지만, 화소 영역에서 이잔차 신호 부호화 기술을 적용할 경우 기존의 화소영역 Wyner-Ziv 부호화보다는 성능이 개선되지만, 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 기술과는 유사한 성능에 그쳤다. 이에 변환영역 WZ 잔차 신호 부호화 기술개발의 시도가 있었으나, 기존의 변환영역 WZ 부호화가 사용하는 양자화와의 호환성 문제로 성능 저하가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 고정적인 양자화 행렬과 양자화 레벨을 WZ 프레임의 잔차 신호에 따라 적응적으로 바꿀 수 있는 양자화를 제안한다. 제안 방법은 Wyner-Ziv 프레임만 고려하였을 때, 4개의 영상에서 평균 약 22%의 BDBR 이득과 약 1.2dB의 BDPSNR 이득을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.128-138
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• 2010

본 논문에서는 Wyner-Ziv 비디오 부호화를 위한 비트배정 방법을 제안한다. 손실 압축을 하는 분산 비디오 부호화 기술인 Wyner-Ziv 비디오 부호화는 부호화기에서 예측 부호화를 수행하지 않는 구조로 인해 저 복잡도 비디오 부호화의 실현이 가능하여 이동단말, 원격영상압축전송, 초저전력 비디오 부호화 등의 응용에 기대되는 기술이다. 비트율-왜곡 측면에서의 부호화 성능은 이론적으로 기존의 방법과 동일할 수 있음이 증명되었지만 지금까지 연구결과들의 비트율-왜곡 성능은 아직 이론적인 목표치에 많이 미치지 못하고 있다. 또한 H.264/AVC와 같은 기존의 비디오 부호화는 블록별로 서로 다른 양자화 값으로 부호화 될 수 있는 구조이므로 다양한 비트배정 기술이 연구되었으나, Wyner-Ziv 비디오 부호화의 한 가지 방법인 변환 영역에서의 Wyner-Ziv 방법 (Transform Domain Wyner-Ziv; TDWZ)의 경우 영상 전체에 해당하는 정보를 하나의 메시지로 묶어서 부호화 및 복호화 하므로, 영역 별로 차등화 된 비트할당이 어려워 목표로 하는 비트율로 부호화 수행이 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 부호화기에서 영역별 영상 특성을 예측하여 할당해야할 비트량을 자동으로 계산하며, 이렇게 계산한 할당 비트량은 양자화 행렬을 영역별로 적응적으로 선택하는데 사용하도록 하여 전체 영상의 부호화 성능을 향상 시킬 수 있게 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.144-153
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• 2009

최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제34권2호
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• pp.190-198
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• 2012

An adaptive correlation noise model (CNM) construction algorithm is proposed in this paper to increase the efficiency of parity bits for correcting errors of the side information in transform domain Wyner-Ziv (WZ) video coding. The proposed algorithm introduces two techniques to improve the accuracy of the CNM. First, it calculates the mean of direct current (DC) coefficients of the original WZ frame at the encoder and uses it to assist the decoder to calculate the CNM parameters. Second, by considering the statistical property of the transform domain correlation noise and the motion characteristic of the frame, the algorithm adaptively models the DC coefficients of the correlation noise with the Gaussian distribution for the low motion frames and the Laplacian distribution for the high motion frames, respectively. With these techniques, the proposed algorithm is able to make a more accurate approximation to the real distribution of the correlation noise at the expense of a very slight increment to the coding complexity. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the average peak signal-to-noise ratio of the decoded WZ frames by 0.5 dB to 1.5 dB.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.892-904
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• 2008

센서네트워크와 같은 자원한정적인 상황에서의 비디오 부호화가 중요해짐에 따라 경량화 비디오 부호화 문제의 솔루션으로 분산비디오 부호화 기술(DVC: Distributed Video Coding)이 폭넓게 연구되고 있다. 이의 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 부호화 기술은, 복호화기에서 영상간 유사도를 이용하여 부호화하는 현재 프레임에 대한 보조정보를 생성하고, 발생하는 잡음을 채널코드를 이용하여 제거함으로써 영상을 복원한다. 따라서 복호화기에서 보조정보를 정교하게 만들수록, 즉 제거되어야 할 잡음이 적게 생성될수록 전체적인 시스템의 부호화 효율이 좋아진다. 하지만 실제로 복호화기가 부호화하는 현재 프레임에 대한 정보 없이 정확도 높은 보조정보를 만드는 것은 상당히 어려운 일이므로, 복호되는 현재 프레임의 정보 및 그 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조 정보를 향상시키는 방법이 개발되었다. 하지만 복호결과를 이용하여 보조정보를 향상시키기 위해서는 복호결과 정보의 에러율에 못지않게 복호결과로부터 유효한 정보의 양 또한 중요하다. 따라서 본 논문에서는 변환영역의 Wyner-Ziv 부호화 기술에서 점진적으로 복호되는 현재 프레임에 대한 정보의 에러율 및 유효한 정보 양을 고려한 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조정보를 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 제안 방법이 점진적 보조정보 향상방법을 사용하지 않는 이전 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 방법에 비해 최대 약 1.7 dB에 이르는 성능향상이 있음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.381-384
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• 2009

In the Wyner-Ziv coding, compression performance highly depends on the quality of the side information since better quality of side information brings less channel noise and less parity bit. However, as decoder generates side information without any knowledge of the current Wyner-Ziv frame, it doesn't have optimal criterion to decide which block is more advantageous to generate better side information. Hence, in general, fixed block size motion estimation (ME) is performed in generating side information. By the fixed block size ME, the best coding performance cannot be attained since some blocks are better to be motion estimated in different block sizes. Therefore if there is a way to find appropriate ME block of each block, the quality of the side information might be improved. In this paper, we investigate the effects of variable block sizes of ME in generating side information.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.81-84
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• 2008

최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.23-31
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• 2010

모바일 영상 서비스와 센서 네트워크와 같은 저전력, 저복잡도의 비디오 부호기를 필요로 하는 분야의 수요가 증대됨에 따라 프레임간의 상관성을 이용하지 않고 압축함으로써 낮은 복잡도로도 높은 압축률을 얻을 수 있는 분산 비디오 코딩에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 코딩에서 부호기는 오류정정 부호기를 이용하여 원래 영상보다 압축된 형태의 신드롬을 생성한다. 반면, 복호기에서는 원본 영상을 추정하고 부호기에서 만들어진 신드롬을 이용하여 추정한 원본 영상의 오류를 정정한다. 이 때, 추정된 원본 영상을 보조 정보라 하며, 보조 정보는 원본 영상이 가상의 상관 채널을 통해 얻어진 영상이라 해석할 수 있다. 분산 비디오 코딩의 성능 향상을 위해서는 오류 정정 복호기와 최적 복원과정의 성능향상이 필요하며, 두 과정 모두 가상의 상관 채널의 정확도에 영향을 받는다. 본 논문에서는 오류 정정 복호기와 복원과정에서 최적의 입력값을 예측하기 위하여, 상관 채널의 구성 파라미터의 정확한 추정을 위한 효과적인 알고리즘들을 제안한다. 일반적으로 상관 채널은 라플라시안 분포로 모델링 되는데, 이 분포와 실제 채널 측정값과의 자승오류를 최소화 하는 알고리즘인 최소자승법 및 복잡도를 낮춘 변형된 알고리즘을 제안하였다. 또한, 신뢰구간 설정으로 기존의 채널 파라미터 추정 알고리즘을 사용할 때 오류를 줄이는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘으로 Mother 영상과 Foreman 영상에서 각각 최대 PSNR이득 1.8 dB와 1.1 dB를 얻었으며, 특히 상관도가 낮은 영역에서 더 효과적인 성능 개선을 보인다.