분산 비디오 부호화기법은 초경량의 비디오 부호화기법에 대한 이론적인 근거를 제공하고 있다. 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 주로 스탠포드 대학교의 연구에 기초하고 있으며, 피드백 채널을 통하여 비트율을 정교하게 제어하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 복호화기에서 수신된 패리티 비트에 의해 복원된 각 프레임의 품질에 대한 평가하는 방법은 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 보조정보에 있는 가상채널잡음을 보정함으로써 왜곡크기를 예측하고 또한 복원된 영상의 화질측정을 손쉽게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 복원된 프레임의 왜곡을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC, Distributed Video Coding)은 복잡한 통계 특성을 복호기측에서 처리하고, 간단한 연산만 수행하는 부호기를 구현할 수 있다. 이러한 응용 분야에서는, 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임에 대한 예측치 즉, 보조정보(SI, Side Information)의 우수한 예측치를 구하는 것은 Wyner-Ziv 부호화에서 전체 성능을 결정하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기존의 움직임 보상 프레임 보간에 기초를 둔 방식들은 키 프레임의 블록 기반 또는 물체 기반으로 움직임을 각각 예측하지만, Wyner-Ziv 프레임에 대한 초기 정보를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 평균 영상에 기초한 블록 적응적인 움직임 예측을 통한 보조정보 생성 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 최대 0.4dB 정도의 개선을 보이며, Wyner-Ziv 코덱에 대한 모의실험에서도 우수한 주관적 및 객관적 화질을 제공함을 보인다.
최근 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 복호화가 많은 주목을 받고 있다. 하지만 분산 비디오 복호화 전체 과정 중 피드백 채널을 이용한 패리티 비트 량 제어 방식이 복호화 시간증가의 원인이 되고 있다. 시간적 공간적 상관성이 높은 영상의 특성은 프레임 별 동일 위치 LDPCA프레임의 패리티 비트 요구량에 동일하게 적용할 수 있다. 본 논문에서는 프레임간 적응적인 연산을 통해 패리티 비트 요구량을 예측하여 복호화 시간을 줄이는 방식을 제안한다. 제안 방식을 사용한 경우 패리티 비트 요구량을 예측을 하지 않을 때보다 평균 80%의 시간을 단축함을 보인다.
분산 비디오 부호화 기법은 우수한 비트율-왜곡 성능을 달성하기 위해 패리티 비트 제어용으로 피드백 채널을 필요로 하고 있다. 그러나 이 방법은 분산 비디오 부호화기법에서 매우 높은 복호화 지연을 야기한다. 실시간 환경에 구현하고 상용화를 촉진하기 위해서, 많은 연구가 고속 복호화 알고리즘 개발에 집중되어 오고 있다. 실시간 구현의 한 방법으로서 본 논문에서는 복호화기에서 부호화기측으로 움직임 정보와 같은 부호화 통계 특성을 제공할 수 있는 응용 환경에 적합한 새로운 분산 비디오 부호화 기법을 다룬다. 즉, 본 논문에서는 보조 정보 생성시에 얻어지는 움직임 정보를 피드백함으로써 복호화 속도를 개선하기 위한 고속 분산 복호화 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 기존의 고속 분산 복호화 방식들 보다 우수함을 보인다.
비디오 소스를 다수의 부스트림으로 인코딩하는 향상된 코딩 기법을 이용하는 분산 비디오 스트리밍 시스템의 경우 시스템의 용량 증대를 위해서는 피어들이 자발적으로 많은 양의 부스트림을 재전송할 수 있는 장려책이 필요하다. 또한 참여 피어들은 자원 제공자인 동시에 서비스 소비자인 특성을 가지므로 시스템의 전체 용량은 참여 피어들의 부스트림 제공량에 따라 공정하게 할당되어야 하며 시스템의 효율성 측면에서는 참여 피어들의 전체 서비스 인지 품질이 최대화 되도록 할당되어야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제 해결을 위해 최적화기법을 이용한 부스트림 할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 자원 제공자이자 소비자인 피어의 특성을 고려하여 참여 피어의 자발적 자원 제공을 장려함으로써 기존 최적화 기법과 달리 분산 비디오 스트리밍 시스템 자원의 효율적 이용과 공정한 배분을 보장한다는 것을 모의실험을 통해 정량적으로 검증하였다.
본 논문은 저복잡도 비디오 부/복호화를 위한 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안하는 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩은 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩에서 사용하는 채널코딩을 이용하는 것이 아니라 엔트로피 코딩을 이용하여 부호화를 수행한다. 제안하는 방법에서 복호가는 움집임 추정을 수행하고 그 결과인 움직임 백터를 부호기로 전송하며, 부호기는 전송받은 움직임 백터를 초기 움직임 백터로 하여 움직임 백터 값의 갱신을 수행한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩 방법과 복호기 복잡도를 비교한 결과 99%의 복잡도 감소가 있었고, H.264/AVC의 All Intra 방법과 비교하여 20.3%의 비트율 감소가 있었다.
본 논문은 분산 비디오 코딩을 위한 적응적 블록 양자화 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 분산 비디오 복호기에서 보조정보 프레임을 생성하면서 예측된 움직임 벡터를 부호기에 보내줌으로써, 부호기는 큰 복잡도의 증가 없이 보조정보 프레임을 완벽하게 복원한다. 또한, 이렇게 복원된 보조정보 프레임과 원본 프레임의 차이를 적응적으로 블록별 양자화를 수행한다. 제안한 방법은 오류 발생 비율을 이용하여, 교차 확률에 따라 적응적으로 부호화함으로써 부호화 비트를 감소시킬 수 있는 특징이 있다. 제안한 방법은 부호기에서 교차 확률 및 교차된 비트의 위치를 알 수 있기 때문에, 채널 복호기의 오류 수정 능력에 맞추어 패리티 비트를 전송하여 낭비되는 비트의 양을 감소시킬 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법 대비 66% 비트율 감소를 얻었으며, 기존의 DVC 피드백 채널에 따른 지연을 대폭 감소시켰다.
분산 비디오 부호화(DVC: Distributed Video Coding)는 움직임 추정과 같은 복잡한 연산을 복호기측에서 처리함으로써 경량화 된 영상 부호화를 가능하게 하는 기술로 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 분산 비디오 부호화의 부호화 성능을 개선하기 위한 기존의 연구는 주로 우수한 보조정보(SI: Side Information) 생성 또는 채널 특성을 잘 기술할 수 있는 채널 잡음 모델링에 집중되었다. 본 논문에서는 화소영역 Wyner-Ziv(Pixel Domain WZ: PDWZ) 코덱의 성능을 개선하기 위해 부호기에서 높은 복잡도를 도입하지 않고 간단한 비트 연산을 통하여 구현될 수 있는 성능 개선 방법을 제안한다. 즉, WZ 프레임과 보조정보 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하고, 특정 영역에 집중하여 나타나는 가상채널 잡음을 줄임으로써 부호화 성능을 개선하는 방식을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 코드할당 및 그레이코드(Gray Code)를 사용하여 통계적 중복성을 효과적으로 이용하고, 더불어 비트 인터리버를 통하여 가상 채널 잡음의 영향을 줄이는 PDWZ 코덱을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 최대 약 0.5 dB의 화질 개선을 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문은 저복잡도 및 고효율 분산 비디오 코딩에서 H.264/AVC로의 변환을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 낮은 복잡도로 높은 부호화 성능을 유지하기 위하여, 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터를 Wyner-Ziv (WZ) 프레임뿐만 아니라 키 프레임에서도 적용하여 부화화를 수행한다. 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터는 키 프레임에서 이전의 키 프레임으로의 움직임 추정에 의해 결정된 움직임 벡터임으로, 이 움직임 벡터를 이용하여 인트라 키 프레임을 예측 프레임으로 변환압축하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법은 두 예측 움직임 벡터를 기반으로 측정된 두 움직임 벡터 중, 비트율-왜곡 최적화를 수행하여 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 보조정보의 움직임 벡터는 보조정보를 생성하기 위하여 수행된 움직임 추정을 통하여 측정된 움직임 벡터임으로, 적은 탐색 영역을 적용하여도 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 예측 움직임 벡터와 보조정보 기반의 예측 움직임 벡터로 적용하여 적은 탐색 영역에서 움직임 추정을 수행함으로써, 저복잡도로 높은 부호화 효율을 가질 수 있다. 실험결과는 기존 변환 방법과 대비하여, 트랜스코더의 복잡도가 2.82%로 감소하고 비트율 성능은 23.06% 상향되었다.
DVC(분산 비디오 부호화) 기술은 새로운 패러다임의 기술로서 Slepian-Wolf와 Wyner-Ziv 이론에 기초하고 있다. DVC 기술은 부호화기와 복호화기 사이의 복잡도를 융통성 있게 분할할 수 있게 할 뿐만 아니라, 본질적으로 정보원-채널 통합 부호화를 지원함으로 인해 채널 에러에 대한 강인함을 제공한다. 기존의 많은 연구들은 주로 부호화기의 경량화와 부호화기의 비트율-왜곡 성능 개선에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 본 논문에서는 전송 중에 비트 에러가 발생되는 환경에 적합한 DVC 코덱 구조를 제안한다. 제안된 코덱은 데드존이 없는 양자화기와 영을 중심으로 대칭적인 그레이 코드를 사용한다. 모의실험을 통해 제안된 구조에 대해 채널의 연집 비트 에러의 수뿐만 아니라 비트 발생 위치에 따른 성능을 분석한다. 또한, 주어진 응용에 대해 실제 발생되는 채널의 비트 에러에 따라 최대 및 최소 전송율의 크기가 선형적으로 결정될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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