Quantization Parameter Selection Method For H.264-based Multi-view Video Coding

Recently various prediction structures have been proposed to exploit inter-view correlation among multi-view video sequences. In this paper, we propose a QP(quantization parameter) selection method for the B frame inserted in the first frames of each GOP(group of pictures), where we change QP for the B frame adaptively to achieve uniform picture quality and overall coding gain. Each B frame is coded with reference to two frames in its adjacent views. We calculate QP for the B frame based on the correlation between the two reference frames, calculated using their rate-distortion costs. By applying the proposed method to the MVC reference prediction structure, we have improved the coding gain by 0.09$\sim$0.16 dB.

H.264 기반 다시점 비디오 부호화를 위한 양자화 계수 결정 방법

최근 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위해 다양한 시공간 예측 구조들이 제안되었다. 이 논문에서는 다시점 비디오 부호화 예측 구조에서 각 GOP의 첫 화면들에 삽입되는 B$_{ANC}$ 화면을 위해 양자화 계수를 결정하는 방법을 제안한다. 각 시점의 영상 화질을 균일하게 유지하고 전체적인 부호화 효율을 높이기 위해 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 적응적으로 조절하며, 인접한 두 참조화면의 비트-왜곡 비용값을 사용하여 상관도를 추정하고 이를 이용하여 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 결정한다. 이 논문에서 제안한 방법을 다시점 비디오 참조 예측 구조에 적용하여 부호화한 결과, 0.09$\sim$0.16 dB 정도의 PSNR 개선을 얻었다.