Quantization in video coding plays an important role in controlling the bit-rate of compressed video bit-streams. It has been used as an important control means to adjust the amount of bit-streams to at]owed bandwidth of delivery networks and storage. Due to the dependent nature of video coding, dependent quantization has been proposed and applied for MPEG-2 video coding to better maintain the quality of reconstructed frame for given constraints of target bit-rate. Since Scalable Video Coding (SVC) being currently standardized exhibits highly dependent coding nature not only between frames but also lower and higher scalability layers where the dependent quantization can be effectively applied, in this paper, we propose a dependent quantization scheme for SVC and compare its performance in visual qualities and bit-rates with the current JSVM reference software for SVC. The proposed technique exploits the frame dependences within each GOP of SVC scalability layers to formulate dependent quantization. We utilize Lagrange optimization, which is widely accepted in R-D (rate-distortion) based optimization, and construct trellis graph to find the optimal cost path in the trellis by minimizing the R-D cost. The optimal cost path in the trellis graph is the optimal set of quantization parameters (QP) for frames within a GOP. In order to reduce the complexity, we employ pruning procedure using monotonicity property in the trellis optimization and cut the frame dependency into one GOP to decrease dependency depth. The optimal Lagrange multiplier that is used for SVC is equal to H.264/AVC which is also used in the mode prediction of the JSVM reference software. The experimental result shows that the dependent quantization outperforms the current JSVM reference software encoder which actually takes a linear increasing QP in temporal scalability layers. The superiority of the dependent quantization is achieved up to 1.25 dB increment in PSNR values and 20% bits saving for the enhancement layer of SVC.
차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 진행하고 있는 JVET(Joint Video Exploration Team)의 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)은 재귀적 QTBT(Quadtree plus Binary Tree) 분할 구조의 부호화단위(CU)를 제공한다. QTBT를 통하여 새로운 블록 형태를 추가하여 부호화 효율 이득을 얻을 수 있는 반면, 부호화 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 JEM 부호화기의 복잡도 감소를 위해 상위 분할 깊이(depth)와 현재 분할 깊이의 율-왜곡(Rate-Distortion: RD) 비용을 사용하는 고속 블록 분할 깊이 결정 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.7%의 BD-rate 증가에 21.6%의 부호화 시간 감소를 보였고, RA(Random Access)에서는 1.2%의 BD-rate 증가에 11.0%의 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
최근 3차원 영상 서비스의 보급과 함께 깊이 영상에 대한 부호화의 필요성이 대두되고 있으며, 이미 MPEG의 3DV/FTV 그룹에서는 깊이 영상에 대한 표준화를 진행 중에 있다. 기존의 깊이 영상 부호화는 컬러 영상의 참조 없이 독립적으로 부호화가 수행되었기 때문에 깊이 영상의 부호화 성능이 좋지 않았다. 본 논문에서는 깊이 영상에 대한 효율적인 부호화 방법으로써, 컬러와 깊이 영상에 대한 블록 모드의 유사성을 이용하여 컬러 영상의 블록 모드에 따라 깊이 영상의 블록 모드로 재배열하는 방법을 제안하였다. 실험결과 JSVM 기반의 깊이 영상 부호화 방법 대비 약 2.2%의 비트 감소를 얻었다.
MPEG 과 VCEG 의 공동협력팀인 JCT-VC(Joint Collaboration Team on Video Coding)에서는 H.264/AVC 보다 두 배 이상의 높은 부호화 효율을 목표로 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준화를 진행하고 있다. HEVC 표준화에서는 압축 효율뿐만 아니라 부호화기의 복잡도도 중요하게 고려되고 있다. 본 논문에서는 HEVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 상위 깊이의 부호화 단위(Coding Unit: CU)의 움직임 정보를 이용하여 현재 부호화하는 예측단위(Prediction Unit: PU)의 참조영상의 후보의 수를 제한하는 고속 부호화 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘은 HM3.0 에 비해 평균 10.8% 정도의 부호화 시간을 감소시키며, 이때 평균 비트율은 0.5%로 부호화 효율의 감소가 미미함을 확인 하였다.
The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. The multi-view video can be used in various applications, including free viewpoint TV and three-dimensional TV. Since the data size of the multi-view video linearly increases as the number of cameras, it is necessary to compress multi-view video data for efficient storage and transmission. The multi-view video can be coded using the concept of the layered depth image (LDI). In this paper, we describe a procedure to generate LDI from the natural multi-view video and present a method to encode multi-view video using the concept of LDI.
최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.
Many new techniques have been adopted in HEVC (High efficiency video coding) standard, such as quadtree-structured coding unit (CU), prediction unit (PU) partition, 35 intra-mode, and so on. To reduce computational complexity, the paper proposes two optimization algorithms which include fast CU depth range decision and fast PU partition mode decision. Firstly, depth range of CU is predicted according to spatial-temporal correlation. Secondly, we utilize the depth difference between the current CU and CU corresponding to the same position of adjacent frame for PU mode range selection. The number of traversal candidate modes is reduced. The experiment result shows the proposed algorithm obtains a lot of time reducing, and the loss of coding efficiency is inappreciable.
본 논문에서는 MCTF와 표준 비디오 압축 도구를 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 방법을 제안한다. 홀로그램은 객체 영상과 깊이 정보를 바탕으로 하여 컴퓨터 생성 알고리즘으로부터 생성되었다. 제안한 알고리즘은 홀로그램을 분리하는 국부화 과정, $64\times64$ 크기의 세그먼트를 나누는 과정, 상관성을 유도하기 위한 DCT 과정, MCTF 과정, 압축을 위해 비디오 시퀀스를 만드는 과정, 그리고 H.264/AVC를 이용하여 압축하는 과정으로 구성된다. 제안한 알고리즘은 이전의 연구와 비교할 때 복원된 객체에 대해서 10%만큼 압축 효율이 향상되었다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 재귀적 쿼드트리 분할구조의 부호화단위(CU: Coding Unit)와 각 CU에서 다양한 예측단위(PU: Prediction Unit)를 제공하고, 율-왜곡 기반으로 최적의 CU 분할구조와 PU 모드를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위해 상위깊이의 부호화 정보를 이용한 다음 세 가지의 PU 모드 고속 결정 기법을 제안한다. 첫 번째 방법은 상위깊이 CU의 sub-CBF(Coded Block Flag)를 이용하여 현재깊이 CU에서의 PU 모드를 조기 결정하여 PU 탐색을 고속화 한다. 두 번째 방법은 화면내(Intra) 예측 고속화를 위하여 상위 CU의 sub-Intra 율-왜곡 비용을 이용하여 현재깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 마지막 방법으로는 화면내 예측 고속화를 위하여 현재 CU의 sub-CBF를 함께 사용하여 하위깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 실험결과 제안 방법은 HM 14.0 대비 각각 1.2%, 0.11%, 0.9%의 BD-rate 증가에 31.4%, 2.5%, 23.4%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 3가지 방법은 화면간 및 화면내 예측에 적용되는 것으로 결합하여 적용될 수 있으며, 이 경우 1.9%의 BD-rate 증가에 34.2%의 부호화 시간 감소를 얻었다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화 속도 향상을 위한 최대 부호화깊이 및 참조영상 고속결정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 계산 복잡도 감소와 속도향상을 위하여 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 LCU(Largest Coding Unit)내 각 CU(Coding Unit)의 최대 부호화 깊이를 제한하며, 이때 공간적인 상관성을 기반으로 주변 LCU에서 사용된 최대 부호화 깊이와 율-왜곡 비용을 이용한다. 두 번째 방법에서는 각 CU의 다양한 PU(Prediction Unit) 중, 화면간 예측을 수행하는 PU에 대해서 참조영상을 제한하며, 이때 상위 깊이 PU의 움직임 정보를 이용한다. 제안하는 방법은 항상 최대 깊이까지 부호화를 수행하는 것을 적응적으로 제한하고, 상당한 복잡도를 요구하는 움직임 예측을 수행하는 PU의 참조영상 수를 제한함으로써 계산 복잡도를 감소시킬 수 있으며, 기존의 HEVC 참조 소프트웨어인 HM6.1 대비 약 1.2% 정도의 비트율이 증가하면서 약 39%의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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