Acknowledgement
이 논문은 2017 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2017-0-00486, 360 VR 영상정보의 공간 기하학적 특성을 이용한 화질개선 및 트랜스코딩 기술개발)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.311-312
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- 2021
CNN-Based Transformed Coefficient-Adaptive Enhancement for VVC
VVC 를 위한 CNN 기반의 변환계수 적응적 화질개선 기법
- Kim, Ji-Hun (Korea Aerospace University) ;
- Lim, Sung-Gyun (Korea Aerospace University) ;
- Park, Dohyeon (Korea Aerospace University) ;
- Kim, Jae-Gon (Korea Aerospace University)
- Published : 2021.06.23
Abstract
최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 NNVC(Neural Network-based Video Coding) AhG(Ad-hoc Group)을 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 VVC 복원 영상의 DCT 계수를 기반으로 복원 영상을 분류하고, 분류된 각 클래스에 따라 적응적으로 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선을 수행하는 VVC 후처리 기법을 제안한다. 실험결과, 제안기법은 AI(All Intra) 부호화 모드에서 1.23% BD-rate 이득을 보였다.
Keywords