본 논문은 차세대 압축 표준(high efficiency video coding; HEVC)을 기반으로 하는 계층 간 비디오 압축 코덱의 부호화 속도 향상을 위하여 참조 계층 CU(coding unit) 깊이정보를 참조하여 향상 계층의 CU깊이를 고속으로 결정하는 방법을 제안한다. 향상 계층의 CU깊이를 예측하기 위해 먼저, 참조 계층의 대응 CU의 깊이 정보를 참조 한다. 이때, 참조 깊이 기준으로 -1부터 +1까지의 CU깊이에 대한 RDcost만을 계산하여 향상 계층의 최종 CU깊이를 결정한다. 제안하는 방법을 이용하여 향상 계층의 모든 CU깊이에 대한 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 과정을 거치지 않고 최종 CU깊이를 결정하기 때문에 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법의 고속화 성능을 평가하기 위해 HM 4.0 기반의 simulcast 계층 간 부호화기를 이용한 결과 제안하는 알고리듬을 적용하지 않은 경우 대비 약 1.4% 정도 이내의 적은 비트율 증가에도 불구하고, 약 26%의 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.
3GPP에서는 이동망에서 QoS를 관리하기 위하여 트래픽 조절기가 포함된 QoS 구조에 대해서 정의하고 있다. 본 논문에서는 3GPP에서 정의하는 트래픽 조절기에 적용 가능한 영상 전송 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 토큰 버킷을 이용하여 가변적인 트래픽을 제어하는 트래픽 조절기에서 영상의 품질 변화를 최소화 한다. 제안하는 알고리즘은 반복적인 최적화 방법을 사용하지 않고 프레임 레이어에서 전송률을 제어하는 방법으로 영상 프레임간의 왜곡의 변화를 최소화한다. 그리고 전처리가 필요하지 않은 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하기 때문에 영상을 압축할 때 추가적인 지연을 발생시키지 않는다. 따라서 제안하는 알고리즘은 낮은 계산량을 필요로 하는 실시간 영상 코덱에 적당한 알고리즘이다.
H.264 영상 부호화 표준은 인트라 예측에서 압축 효율을 향상시키기 위해 율-왜곡 최적화(RDO : Rate Distortion Optimization) 방법을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 현재 블록에 대한 최적의 부호화 모드의 선택이 가능해졌지만 복잡도와 연산은 이전대비 더욱 증가하였다. 본 논문은 우세한 에지 방향(DED : Dominant Edge Direction)의 예측을 통한 고속인트라 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이 알고리즘은 이산 코사인 변환(DCT : Discrete Cosine Transform) 계수를 근사화하여 이용한다. DED를 예측함으로써 $4{\times}4$ 휘도 블록의 경우 최적 모드 결정을 위한 율-왜곡 최적화 계산에 9개 모드 중 3개 모드가 선택된다. $16{\times}16$ 휘도 블록과 $8{\times}8$ 색상 블록의 경우 4개 모드 대신에 2개 모드가 최적 모드 결정을 위해 율-왜곡 최적화 계산을 수행한다. 이러한 방법을 이용한 실험 결과 인트라 전체 검색 방법대비 약 72%의 연산시간이 감소하는 결과를 보여준다.
HEVC 표준은 기존의 H.264 표준을 대체할 차세대 고효율 영상 압축 코덱이다. H.264 표준에 비해 약 50% 수준으로 비트레이트를 감소시켰지만 계산 복잡도는 약 1.4배 정도 증가하였다. 계산 복잡도를 낮추기 위해 다양한 고속화 알고리즘들이 제안되어 왔다. 인트라 코딩에는 rough mode decision(RMD) 기법이 적용되었다. 최적의 모드를 선정하기 위한 rate-distortion optimization (RDO) 과정은 복잡도가 높기 때문에 RMD를 사용하여 더 간소화된 방법으로 RDO 단계를 위한 후보 모드들을 선정한다. 그러나 큰 사이즈의 블록들의 경우 RMD 과정 역시 계산 복잡도를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 RMD 과정에서 참조 픽셀을 가져오고, 예측 픽셀 생성하는 과정에서 다운 샘플링을 적용하였으며 참조 소프트웨어에 적용된 기존 RMD 방식에 비해 계산량을 70%가량 줄일 수 있었다. 이때 BDBR 증가는 0.04%로 미미한 수준이다. 제안한 다운샘플링 기법을 RMD 하드웨어에 적용하면 게이트 카운트는 약 33%, 버퍼의 크기는 약 66% 줄어든다.
High efficiency video coding (HEVC)은 H.264/AVC와 같은 이전 비디오 압축 표준 보다 더 높은 압축 효율을 갖는 최신 비디오 압축 표준이다. 화면 내 예측에서 최대 압축 단위 (LCU)들은 quadtree 구조를 통해 64x64부터 8x8까지의 크기를 갖는 더 작은 압축 단위 (CU)들로 나누어지고, 이들은 다시 예측 단위 (PU)들로 나누어진다. 가능한 크기까지 CU를 분할하면서 RDO (Rate Distortion Optimization) 과정을 통해 최적의 CU 분할 형태가 선택된다. 이 과정에서 HEVC는 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 HEVC의 계산량을 줄이기 위해, FAST (Features from Accelerated Segment Test) 코너 검출을 이용하여 화면 내 예측을 위한 고속 CU depth 결정 방법 (FCDD)을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 HEVC와 비교하여 약 0.7%의 BDBR 만큼의 적은 압축 성능 감소와 함께 부호화기에서 약 53.73%의 계산 시간을 감소시켰다.
H.264/AVC 비디오 부호화 표준은 부호화 효율을 향상시키기 위하여 기존의 부호화 표준들과는 다른 새로운 부호화 기법들을 사용한다. 그러나 새로이 채택된 여러 기법들로 인해 H.264/AVC 표준 부호기의 복잡도는 극단적으로 증가하게 되었다. 특히 율-왜곡 최적화 기법에 의한 H.264/AVC의 인터/인트라 모드 결정 방법은 부호기의 복잡도를 증가시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 매크로블록 모드 결정 과정의 복잡도 감소 및 전체 부호화 효율 측면에서 우수함을 나타내는 데 주안점을 두며, 이에 대한 고속 매크로블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 적용한 실험 결과, 고속 움직임 추정/보상과 결합한 경우 최대 80%의 부호화 시간을 감소시켰으며, 평균 $8{\sim}10%$의 비트율을 감소시키는데 반해 PSNR의 변화량은 미미하여 전체 부호화 효율 또한 상승시킬 수 있었다.
낮은 대역폭을 가지는 네트웍을 통해 비디오를 전송하기 위해 개발된 H.263과 같은 낮은 비트율 비디오는 대역폭에 맞게 출력 데이터를 조절하여야 한다. 본 논문에서는 토큰 버킷 알고리즘을 사용하여 입력 트래픽을 관리하는 네트웍에 적합한 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계산의 복잡도를 줄이기 위해 반복 연산을 수행하지 않는 최 적화 방법을 사용하였고, 전체 시퀀스의 평균 왜곡을 최소화하면서도 인접 프레임 사이의 왜곡 차이를 최소화하도록 알고리즘을 설계하였다. 비디오 품질의 변동을 감소시키기 위하여 제안된 방법은 슬라이딩 윈도우 개념을 도입하였으며, 이 방법은 선분석(pre-analysis) 처리를 요구하지 않는 특징이 있다. 따라서, 제안된 알고리즘은 비디오를 압축할 때 추가적 인 지연을 필요로 하지 않게 되어 실시간 처리와 낮은 복잡도를 요구하는 비디오 압축기에 적용될 수 있다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 비트율 제어 알고리즘에 비해 영상의 품질이 우수한 것을 보여준다.
최근에 표준화가 완료된 차세대 비디오 코딩 표준인 H.264 는 적은 비트율에서 높은 품질의 비디오 압축을 목표로 하기 때문에, H.263+ 및 MPEG-2/4 와 같은 이전의 표준들보다 훨씬 더 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문은 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 명령어를 가지는 범용 프로세서(예를 들면, 펜티엄 4)에서 H.264 S/W 인코더의 속도 최적화를 위한 알고리듬 및 구현 기술을 제안한다. 화질 저하 없이 RDO (Rate Distortion Optimization) 의 속도를 높일 수 있는 효율적인 모드 검색 건너뛰기 알고리듬을 제안하고, SIMD 명령어를 이용하여 1/4 화소 보간, SAD(Sum of Absolute Difference), SATD(Sum of Absolute Transformed Difference), SSD (Sum of Squared Difference) 등의 개별 루틴의 속도를 최적화한다. 일련의 최적화 후에 인코더는 화질 저하 없이 H.264 레퍼런스 인코더보다 평균 3배 정도의 속도 향상이 이루어진다.
전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는 낮은 전송률에서 공간적 시간적 해상도를 tradeoff하는 새로운 비디오 코딩 알고리듬을 제안한다. 먼저 영상의 움직임을 측정하여 최적의 frame rate를 선택한다. DCT quantization parameter (QP)는 앞에서 결정된 frame rate와 주어진 bit rate에 따라 결정한다. 마지막으로, 본 논문은 skip된 비디오 영상에 대해 단순하고 효과적인 distortion 측정방법을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 H.263 TMN5 보다 영상 품질이 2 ㏈ 정도 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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