최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)에서는 NNVC(Neural Network-based Video Coding) EE(Exploration Experiment)를 통하여 화면내 예측을 포함한 신경망 기반의 부호화 기술들을 탐색하고 검증하고 있다. 본 논문에서는 VVC 에 채택되어 있는 다중 변환 선택(MTS: Multiple Transform Selection)에 따라서 적절한 예측 블록을 선택할 수 있는 TDIP(Transform-Dependent Intra Prediction) 모델을 제안한다. 실험결과 제안기법은 VVC 의 AI(All Intra) 부호화 환경에서 VTM(VVC Test Model) 대비 Y, U, V 에 각각 0.87%, 0.87%, 0.99%의 BD-rate 절감의 비디오 부호화 성능 향상을 보였다.
After the Versatile Video Coding (VVC)/H.266 standard was completed, the Joint Video Exploration Team (JVET) began to investigate new technologies that could significantly increase coding gain for the next generation video coding standard. One direction is to investigate signal processing based tools, while the other is to investigate Neural Network based technology. Neural Network based Video Coding (NNVC) has not been studied previously, and this is the first trial of such an approach in the standard group. After two years of research, JVET produced the first common software called Neural Compression Software (NCS) with two NN-based in-loop filtering tools at the 27th meeting and began to maintain NN-based technologies for the common experiment. The coding performances of the two filters in NCS-1.0 are shown to be 8.71% and 9.44% on average in a random access scenario, respectively. All the material related to NCS can be found in the repository of the JVET. In this paper, we provide a brief overview and review of the NNVC activity studied in JVET in order to provide trend and insight for the new direction of video coding standard.
최근 JVET(Joint Video Experts Team)은 새로운 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)의 표준화를 시작하였다. 기존의 HEVC 및 VVC의 참조 SW 코덱인 HM 및 VTM(Versatile Test Model)에서는 효율적인 화면간 예측 부호화를 위한 움직임 정보 병합(Merge) 모드를 사용하고 있다. 본 논문에서는 VTM 의 Merge 후보 리스트 구성에서 공간적 주변블록의 움직임 정보가 존재하지 않을 경우, 이를 대체할 수 있는 Merge 후보 리스트 생성 기법을 제시한다. JVET CTC(Common Test Condition)를 이용하여 제안한 기법의 실험을 진행하였고, 실험결과 Y, U, V 성분 각각 0.2%, 0.17%, 0.12%의 BD-rate 감소를 확인하였다.
VVC(Versatile Video Coding)는 H.264/AVC(Advanced Video Coding)와 H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)의 엔트로피 코딩 기술로 사용되었던 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)을 기반으로하여 압축율과 처리율을 향상시킬 수 있는 다양한 기술들이 채택되어 현재 CD(Committee Draft)가 완성되었고 참조 모델인 VTM6.0이 정식으로 배포되었다. 본 논문에서는 VVC Draft 6에 채택된 엔트로피 코딩 관련 기술들과 H.265/HEVC의 엔트로피 코딩의 차이점을 설명하고 엔트로피 코딩의 압축 성능과 엔트로피 코딩의 복잡도를 분석한다.
VVC (Versatile Video Coding)는 기존 HEVC에 비해 약 2 배 높은 부호화 효율을 목표로 HD / UHD / 8K 및 HDR (High Dynamic Range) 비디오를 지원하기 위하여 개발되어 현재 표준화의 막바지에 이른 새로운 최신 비디오압축 국제표준기술이다. 또한 스크린 컨텐트 부호화, 적응적인 해상도 변경 및 독립적인 서브 픽처와 같은 다양한 기능의 지원도 목표로 한다. 본 논문에서는 VVC의 색차 인트라 예측모드를 위한 효과적인 부호화 방법을 개발하기 위해 색차신호의 인트라부호화 모드를 위한 신호방법을 조사하고, 이중 DM모드 (Derived Mode) 가 사용되는 경우 휘도블록의 각도 (angular) 모드 참조 시 단순화된 방향을 적용하여 색차블록에 적용되는 화면 내 예측모드를 간략화 시킬 수 있는 방식을 제안한다. 이 기술은 시스템의 복잡도는 낮추면서 DM모드의 선택확률을 높여 부호화 효율을 높일 수 있으며, 이때, 블록의 크기까지 고려할 경우, 부호화 효율을 더욱 높일 수 있는 장점이 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3018-3038
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2020
In the stereoscopic or multiview display, the depth video illustrates visual distances between objects and camera. To promote the computational efficiency of depth video encoder, we exploit the intra prediction of depth videos under Versatile Video Coding (VVC) and observe a diverse distribution of intra prediction modes with different coding unit sizes. We propose a hybrid scheme to further boost fast depth video coding. In the first stage, we adaptively predict the HADamard (HAD) costs of intra prediction modes and initialize a candidate list according to the HAD costs. Then, the candidate list is further improved by considering the probability distribution of candidate modes with different CU sizes. Finally, early termination of CU splitting is performed at each CU depth level based on the Bayesian theorem. Our proposed method is incorporated into VVC intra prediction for fast coding of depth videos. Experiments with 7 standard sequences and 4 Quantization parameters (Qps) validate the efficiency of our method.
An increase in high-quality video service continually leads to the standardization of high-performance video codecs such as the versatile video coding standard. Although such codecs have improved coding efficiency in terms of high fidelity, a tremendous increase in the amount of video data is required for more efficient compression, especially for efficiently recognizing and analyzing the target within the millions of objects/events captured every day, such as those by surveillance systems. Therefore, newly established MPEG standardization efforts have studied the new generation of video compression standards for machine vision-oriented video. This paper presents the standardization trends in video coding for machines and discusses further directions for improvement.
Light Field (LF) camera captures not only the light intensity but also the light direction coming to camera. While the rich information captured by LF camera enables many interesting applications such as digital refocusing, viewpoint changing, and 3D reconstruction, but it also requires powerful coding tools to reduce its large volume of data. In this paper, we investigate using the intra prediction scheme of the versatile video coding (VVC), which is the most recent video coding technology currently under developing, to compress the LF image. The Intra Block Copy (IBC) technique in VVC is exploited considering special LF image structure. The experimental result shows that VVC intra predict ion outperforms the H.265/HEVC intra coding technique in encoding LF data irrespective of using the IBC mode or not.
기존 동영상 부호화 표준보다 더 높은 효율의 표준에 대한 수요가 커지면서, 최근 MPEG과 VCEG에서 Versatile Video Coding(VVC)이라는 차세대 동영상 부호화 프로젝트를 개발하고 표준화하고 있다. 압축 효율 증대를 위하여 다양한 화면간 부호화 기법이 등장하였으며, 특히 움직임 벡터의 적응적인 해상도 부호화가 등장하여 VVC의 압축 효율을 올리는데 기여하였다. 다만, 최적의 움직임 벡터 해상도를 결정하기 위해 부호화기에서 다양한 율-왜곡 비용을 계산해야 했기에, 부호화기 시간 복잡도가 높아지게 되었다. 실시간 동영상 방송 및 스트리밍 서비스를 위해서는 부호화기의 복잡도를 줄이는 것이 필요하나, 아직 적응적 움직임 벡터 해상도 결정기법에 대한 복잡도 감소 연구는 미개척분야이다. 따라서, 본 논문에서는 이 움직임 벡터 해상도 결정을 위한 부호화 복잡도를 줄이는 연구를 제안한다. 이를 위해, VVC의 특별한 트리 구조인 multi-type tree 구조 내에서의 부호화된 문맥을 활용한 고속 결정기법을 고안한다. 실험 결과, 본 고속결정 기법은 VVC 참조 소프트웨어 대비 약간의 압축효율 감소 내에서 10%의 전체 부호화 시간을 줄임을 확인하였다.
최근 JVET(Joint Video Experts Team)는 새로운 비디오 압축 표준을 VVC(Versatile Video Coding)으로 이름 짓고 2020 년 완료를 목표로 그 표준화를 시작하였다. HEVC 및 VVC 에서는 화면간 예측의 부호화 효율을 위하여 공간적/시간적 주변블록의 움직임 정보로부터 Merge/AMVP(Advanced Motion Vector Prediction)의 후보 리스트를 구성하고 최적의 움직임 정보를 활용한다. 본 논문에서는 Merge/AMVP 의 후보 리스트를 유도할 때, 현재블록의 모양을 고려하여 상관성이 높은 주변블록의 움직임 정보를 우선 순위로 유도하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 VTM(VVC TM) 대비 제안기법의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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