DOI QR코드

DOI QR Code

단계적 움직임 예측을 이용한 분산비디오코딩(DVC)의 복잡도 분배 방법

Distributed video coding complexity balancing method by phase motion estimation algorithm

  • 김철근 (경희대학교 전자전파공학과) ;
  • 김민건 (경희대학교 전자전파공학과) ;
  • 서덕영 (경희대학교 전자전파공학과) ;
  • 박종빈 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 전병우 (성균관대학교 정보통신공학부)
  • Kim, Chul-Keun (Department of Electronics and Radio Engineering, Kyunghee Univ.) ;
  • Kim, Min-Geon (Department of Electronics and Radio Engineering, Kyunghee Univ.) ;
  • Suh, Doug-Young (Department of Electronics and Radio Engineering, Kyunghee Univ.) ;
  • Park, Jong-Bin (School of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Jeon, Byeung-Woo (School of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 발행 : 2010.01.30

초록

분산 동영상 코딩(Distributed Video Coding)은 기존의 동영상 코딩과 다르게 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배가 가능한 새로운 코딩 방식이다. 본 논문에서는 단계적 움직임 예측을 이용하여 인코더와 디코더의 복잡도를 분배하는 방법을 제안한다. 인코더에서는 부분적으로 움직임 예측을 수행하여 그 결과를 디코더로 전송하고, 디코더는 이를 받아 좁혀진 범위 내에서 남은 움직임 예측을 수행하게 된다. 인코더에서 어느 정도 복잡도를 감당할 수 있을 때 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배 비율의 조절이 가능하다. 이를 통해 복잡도 분배 비율과 압축효율과의 상관성을 알아볼 수 있는데, 인코더의 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율이 디코더 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율보다 훨씬 크다는 것을 알 수 있다. 제안 방법을 통해 단말기의 성능이나 채널 상황에 따라 인코더와 디코더 사이의 복잡도를 적응적으로 분배하고 그에 따라 코딩 성능을 조절할 수 있다.

Distributed video coding is a coding paradigm that allows complexity to be shared between encoder and decoder, in contrast with conventional video coding. We propose that complexity balancing method of encoder/decoder by phase motion estimation algorithm. The encoder performs partial motion estimation. The result of the partial motion estimation is transferred to the decoder, and the decoder performs motion estimation within the narrow range. When the encoder can afford some complexity, complexity balancing is possible. The method proposed is able to know relativity between complexity balancing and coding efficiency. The coding efficiency increase rate by the encoder complexity increases is higher than that by the decoder complexity increases. The proposed method can control the complexity and coding efficiency according to devices' resources and channel conditions.

키워드

참고문헌

  1. http://www.discoverdvc.org
  2. http://www.img.lx.it.pt/~discover/complexity.html
  3. X. Artigas, J. Ascenso, M. Dalai, S. Klomp, D. Kubasov, M. Ouaret, "The discover codec: Architecture, techniques and evaluation," picture coding symposium (PCS'07), Nov 2007.
  4. Martinez.J.L, Fernandez-Escribano.G, Kalva.H, Weerakkody.W.A.R.J, Fernando.W.A.C, Garrido.A, "Feedback free DVC architecture using machine learning," Image Processing, 2008. ICIP 2008. 15th IEEE International Conference on, pp.1140-1143, Oct 2008.
  5. Puri.R, Majumdar.A, Ramchandran.k, "PRISM: A video coding paradigm with motion estimation at the decoder," Image Processing, IEEE transactions on, Vol.16, pp.2436-2448, Oct 2007. https://doi.org/10.1109/TIP.2007.904949
  6. Yu-Chen Sun, Chun-Jen Tsai, "Low complexity motion model analysis for distributed video coding," Wireless Communications and Mobile Computing Conference, 2008. IWCMC '08. International, pp.437-440, Aug 2008.
  7. Clerckx.T, Munteanu.A, Cornells.J, Schelkens.P, "Distributed video coding with shared encoder/decoder complexity," Image Processing, 2007. ICIP 2007. IEEE International Conference on, Vol.6, 417-420, Oct 2007.
  8. Koga.T, Iinuma.K, Hirano.A, Iijima.Y, Ishiguro.T, "Motion compensated interframe coding for video conferencing," proceedings of the IEEE 1981 national telecommunications conference, Vol.29, pp.1799-1808, Dec 1981.
  9. Jain.J, Jain.A, "Displacement measurement and its application in interframe image coding," Communications, IEEE Transactions on, Vol.29, pp.1799-1808, Dec 1981. https://doi.org/10.1109/TCOM.1981.1094950
  10. Srinivasan.R, Rao.K, "Predictive coding based on efficient motion estimation," Communications, IEEE Transactions on, Vol.33, pp.888-896, Aug 1985. https://doi.org/10.1109/TCOM.1985.1096398