초록
분산 비디오 부호화 기법(DVC)은 매우 낮은 복잡도를 갖는 비디오 부호화기를 제공하는데 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 기존의 대부분의 DVC 기법은 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으며, 이것은 비디오 복호화에 있어 많은 시간을 초래하여 실시간 구현을 위해 꼭 극복해야 할 문제점으로 남아 있다. 이러한 문제점을 해결하고 상업화를 촉진하기 위해, 본 논문에서는 LDPCA 프레임 크기가 복호화 지연 및 전체적인 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 먼저 화소 영역 위너-지브 부호화 기법에서 각 비디오 프레임을 일정한 크기의 LDPCA 프레임으로 분할하고, 분할된 LDPCA 프레임별로 시간적 상관성을 이용한 예측 방식과 공간적 상관성을 갖는 예측 방식에 따른 성능을 비교 분석한다. 모의실험을 통하여, 현재 가장 많이 연구되고 있는 QCIF크기의 영상에 대해서는 LDPCA 프레임 크기가 3168크기일 때, 가장 우수한 부호화 성능 및 고속화에 유리함을 보인다.
DVC (Distributed Video Coding) technique plays an essential role in providing low-complexity video encoder. But, in order to achieve the better rate-distortion performances, most DVC systems need feedback channel for parity bit control. This causes the DVC-based system to have high decoding latency and becomes as one of the most critical problems to overcome for a real implementation. In order to overcome this problem and to accelerate the commercialization of the DVC applications, this paper analyzes an effect of LDPCA frame size for adaptive LDPCA frame-based parity bit request estimations. First, this paper presents the LDPCA segmentation method in pixel-domain and explains the temporal-based bit request estimation method and the spatial-based bit request estimation method using the statistical characteristics between adjacent LDPCA frames. Through computer simulations, it is shown that the better performance and fast decoding is observed specially when the LDPCA frame size is 3168 in QCIF resolution.
