In this paper, we propose a parallelization method for a High Efficiency Video Coding (HEVC) deblocking filter with transform unit (TU) split information. HEVC employs a deblocking filter to boost perceptual quality and coding efficiency. The deblocking filter was designed for data-level parallelism. In this paper, we demonstrate a method of distributing equal workloads to all cores or threads by anticipating the deblocking filter complexity based on the coding unit depth and TU split information. We determined that the average time saving of our proposed deblocking filter parallelization method has a speed-up factor that is 2% better than that of the uniformly distributed parallel deblocking filter, and 6% better than that of coding tree unit row distribution parallelism. In addition, we determined that the speed-up factor of our proposed deblocking filter parallelization method, in terms of percentage run-time, is up to 3.1 compared to the run-time of the HEVC test model 12.0 deblocking filter with a sequential implementation.
분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 계산 성능 및 전력이 제한된 환경에 적합한 초경량 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있으며, 부호화 성능을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 영역별 선택적 블록 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기로 피드백 되는 경우, 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡 기반으로 블록 단위로 선택적 블록 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법에 비해 시퀀스에 따라 최대 약 2.2 dB의 PSNR 성능 향상을 확인하였다. 또한 율-왜곡을 고려하여 일부 영역만 부호화함으로써 기존 방식에 비해 부호화 복잡도를 줄일 수 있음을 보인다.
피어들의 접속과 이탈이 빈번한 P2P 기반의 분산 저장 시스템에서 실시간 제약 조건을 가지는 비디오 파일에 대해 데이터 가용성뿐만 아니라 재생 시 로컬 저장 장치에서 제공하는 수준의 품질을 보장하는 것이 필수적이다. 또한, 분산 저장 시스템 기반의 클라우드 저장 서비스에서는 각 사용자가 자신의 파일을 다른 사용자와 공유하는 기능을 제공하기 때문에 여러 사용자가 동일한 비디오 파일에 대해 동시에 재생을 요청하는 경우 모든 재생이 실시간으로 끊김 없이 지원되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 파일 공유를 지원하는 P2P 기반의 분산 저장 시스템에서 데이터 가용성뿐만 아니라 각 비디오 파일에 대해 동시에 요청되는 여러 재생들을 실시간 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법은 각 비디오 파일에 대한 사용자의 재생 요청 수에 맞게 이레이져 코딩으로 인코딩된 중복 데이터의 양을 조절하여 실시간 동시 재생을 지원할 수 있으며 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.
본 논문은 엔트로피 코딩 기반 분산 비디오 코딩 시스템에서의 복잡도 분배 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기의 복잡도 감소를 위하여 채널 코더 대신 엔트로피 코더를 이용하며, 저 복잡도로 높은 부호화 효율을 얻기 위한 블록 단위 복잡도 분배 방법을 수행한다. 제안하는 분산 비디오 복호화기는 움직임 추정을 수행하여 측정된 움직임 벡터를 부호화기로 전송하고, 부호화기에서는 복호화기로부터 수신된 움직임 벡터를 보정하여 보다 정확한 움직임 추정을 수행한다. 움직임 벡터의 보정을 수행 시, 수신된 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터를 이용하여 최적의 예측 움직임 벡터를 결정하며, 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터의 차에 따라 범위를 조절함으로써 블록의 복잡도를 적응적으로 할당한다. 제안하는 부호화기는 H.264/AVC의 부호화기의 복잡도에 비교하여 11.8% 감소하였고, 제안하는 복호화기는 기존의 분산 비디오 시스템의 복호화기 복잡도보다 99%감소되다.
분산비디오기법은 초경량의 비디오 부호화기를 구현 가능한 이론을 제공한다. 기존의 방법은 패리티비트 요구량을 수신측에서 결정한 다음에 부호화기측으로 요구하는 방법이 널리 연구되어 왔다. 비트율 제어 측면에서 매우 효과적이지만 화질의 측면에서는 어떠한 정보도 제공되고 있지 않고 있다. 본 논문에서는 화소영역에서 수신되는 패리티비트에 의해 보정되는 가상채널 잡음의 양에 따라 복원된 프레임의 품질을 예측하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 비트율 제어방법에 따라 화질이 적응적으로 제어될 수 있음을 보인다.
최근에 낮은 복잡도의 부호화기를 구현하기 위해 분산 비디오 부호화 와 압축센싱을 결합한 구조로서 분산 압축 비디오 센싱기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존에 움직임 보상 블록 압축센싱 기술(MC-BCS-SPL)은 가장 간단한 표본화를 추구하면서 모든 압축센싱 프레임을 갖는 DCVS방식중의 효과적인 방안으로 다루어져 왔다. 이 방식은 키 프레임과 WZ 프레임으로 분리하여 압축센싱한다. 그러나 MC-BCS-SPL 방식은 복호화기에서 WZ 프레임을 복원할 때, 움직임이 큰 영상 시퀀스의 경우에 화질 저하가 발생시키는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 극복하기 위한 개선된 MC-BCS-SPL 방식을 제안한다. 제안한 방식은 연속적인 키 프레임 간 에 존재하는 높은 상관관계를 이용하여 키 프레임을 참조함으로써 초기 영상을 보정한다. GOP 예측 구조 방식에 따른 율-왜곡 성능을 비교한다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 더 좋은 화질을 제공함을 보여준다.
낮은 채널 전송율을 갖거나 낮은 부호화 자원을 지원하는 응용을 위해 분산 비디오 부호화 기법이 요구된다. 그러나 기존의 분산 비디오 부호화 기법에 대한 성능제약을 갖고 있으며, 이를 극복하고 부호화 효율을 개선하기 위한 방법으로서 복호화기에서 보조정보의 움직임 정보를 부호화기측으로 전송하는 방법을 시도하고 있다. 본 논문에서는 기존에 움직임 정보를 부호화기측으로 전송하는 방식을 갖는 시스템에서 부호화 효율을 개선하기 위해 보조정보의 비신뢰 블록을 추출하고 이 추출된 블록들에 대한 위치정보를 전송하는 방식을 제안한다. 이를 위해 보조정보를 구성하는 블록단위에 대하여 효과적인 비신뢰성을 측정하는 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 기존의 방식에 비해 더욱 부호화 효율을 개선시킬 수 있음을 보인다.
분산 소스 부호화 시스템은 복호복잡도가 높다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 신드롬 기반의 분산 소스 부호인 low-density parity check accumulate (LDPCA) 부호의 복호복잡도를 효율적으로 낮추기 위하여 LDPC 부호에 사용되는 각종 정지조건을 LDPCA 복호기에 적용하고 이에 따른 복잡도를 평가하였다. 대표적으로 convergence of mean magnitude (CMM) 정지 조건을 적용하여, 정지 조건을 사용하지 않았을 때보다 압축부호율 손실을 2% 이하로 발생시키며 약 85%의 복호복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다. 더불어 사용되는 부호의 성능을 파악하고 있을 때 초기에 과잉 신드롬을 전송하는 방법과, 채널 정보가 얻기 힘든 경우 기존 정지조건을 부호율 적응적인 LDPCA 부호에 적합하게 수정하는 방법을 제안하였다.
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.
분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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