기존의 참조 소프트웨어인 MPEG-2, MPEG-4, H.264/AVC에서는 움직임 벡터를 찾을 때 항상 고정된 해상도를 사용하였으며 다른 참조 소프트웨어인 KTA에서는 움직임 벡터를 찾을 때 움직임벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 성능이 가장 높은 해상도를 선택해서 사용하였다. 하지만 움직임 벡터의 해상도는 블록마다 서로 다르기 때문에 블록별로 서로 다른 해상도를 적응적으로 사용할 필요가 있다. 적응적인 움직임 벡터 해상도 부호화 방법은 이러한 점을 이용하여 블록 별로 현재 블록의 움직임 벡터가 1/4 해상도인지 1/8 해상도인지에 판단하고 그에 대한 정보를 복호기에 전송해준다. 제안하는 알고리즘은 적응적 움직임 벡터 해상도를 사용하여 부호화 할 때 1/8 해상도 움직임 벡터가 성능이 없다고 판단되는 곳에선 적응적 움직임 벡터 해상도 방식을 사용하지 않고 1/4 해상도로만 움직임 벡터를 찾는다. 이러한 경우 해상도 정보를 복호기에 전송하지 않아 부호화 효율을 높일 수 있고 또한 1/8 해상도에 대한 움직임 예측을 하지 않기 때문에 부호화기 복잡도를 낮출 수 있다. 실험결과 평균 0.2%의 성능을 얻을 수 있었으며 부호화기 복잡도는 4% 감소하였다.
기존의 비디오 부호화 표준에서는 참조영상을 보간하여 해상도를 증가시킨 후, 고정된 움직임 벡터 해상도로 영상 전체를 부호화 한다. 참조 영상의 해상도를 증가시킨 만큼 움직임 보상에 의하여 예측에러가 줄어들지만, 움직임 벡터 해상도가 증가한 만큼 움직임 벡터의 부호화 비트량이 증가한다. 고정된 해상도의 움직임 벡터로 부호화하는 경우, 영상의 지역적인 움직임 특성이 다른 경우 부호화 효율이 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 비디오 부호화 표준들이 영상의 지역적인 특성을 고려하지 않고 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용하여 부호화하는 문제점을 극복하기 위하여 슬라이스 단위로 1/4 화소 해상도 또는 1/8 화소 해상도 또는 움직임 벡터 단위로 적응적으로 화소 해상도를 결정하는 것 중에서 최적의 슬라이스 움직임 벡터 해상도를 결정하여 부호화하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 부호화하면 움직임 벡터의 부호화 비트의 낭비를 막고, 예측 에러도 줄어들어 부호화 효율을 높일 수 있다. 제안하는 방법을 사용하여 부호화 하는 경우 H.264/AVC와 비교하여 평균 1.97%의 BD-RATE을 감소한다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
대부분의 비디오 압축 표준들이 1/4 부화소 정밀도와 같은 고정 움직임 벡터 해상도를 사용하고 있는 데 반해, 다중 움직임 벡터 해상도를 지원하는 형태의 구조는 비디오 콘텐츠의 성질에 따라 필요로 하는 만큼의 움직임 벡터 정밀도를 효율적으로 사용할 수 있고, 더 정확한 움직임 예측자 생성이 가능해지므로, 부호화 효율을 향상할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 다중 움직임 벡터 해상도 구조는 각각 움직임 벡터에 대해 선택된 움직임 벡터 해상도를 추가로 시그널링 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 해상도의 모순 검증 기반 시그널링 구조를 제안한다. 제안 방법은 여러 개의 후보 중, 각 움직임 벡터에 대해 최소크기의 부호화율을 갖는 움직임 벡터 해상도를 선택한다. 또한, 움직임 벡터 해상도의 시그널링에 따른 오버헤드를 줄이기 위해, 부호화기 및 복호화기 양쪽에서 미리 정의된 기준을 통한 모순 검증 과정을 수행하여 시그널링 할 필요가 없는 후보 움직임 벡터 해상도를 판별하는 과정을 수행한다. 실험 결과, 제안 구조가 고정 움직임 벡터 해상도 기반의 구조와 비교하여 $Bj{\o}ntegaard$ delta bit rate (BDBR)에서 평균 약 4.01%의 이득(최대 15.17%)을 달성함으로써 부호화되는 움직임 정보의 양을 줄이는 데 효과적이라는 것을 검증하였다.
본 논문에서는, 인터 예측시 움직임 벡터의 해상도를 나타내는 1비트 플래그를 두어 적응적으로 1/4 해상도의 움직임 벡터와 1/8 해상도의 움직임 벡터를 선택하고 부호화하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 1/4 해상도의 움직임 벡터만을 이용하여 부호화하는데, 영상 신호의 변화가 복잡한 영역에서 1/4 해상도의 움직임 벡터만으로는 충분한 효율을 얻어내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 PU마다 해상도 플래그를 1비트 추가하여 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정할 수 있도록 한다. 제안한 방법의 실험 결과로서, 인코더의 복잡도는 30%~33% 증가하고 디코더의 복잡도는 1%~5% 증가하였지만, 휘도신호의 압축효율은 최대 5.3% 좋아졌으며, 색차신호의 압축효율은 최대 7.9% 좋아졌다.
Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.
본 연구에서는 중복 고유치를 갖는 비비례 감쇠 진동계의 고유치와 고유벡터의 민감도를 계산하는 새로운 방법을 제시하였다. 제안 방법은 매우 간단하면서도 수치적 안정성이 보장되고 정확한 해를 주는 방법이다. 제안 방법에서는 (n+m)차의 대칭 행렬로 이루어진 대수방정식을 해석함으로써 n개의 자유도를 갖는 감쇠계에 있어서 m차의 중복도를 갖는 고유치와 고유벡터의 설계변수에 대한 미분을 구한다. 제안 방법의 검증을 위해 5자유도를 갖는 단순구조물의 민감도해석을 예제에서 다루고 있다. 예제에서의 설계변수는 모델의 부분강성으로 하였다.
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. 세밀한 움직임 예측으로 인해 기존의 동영상 표준보다 압축 효율을 높일 수 있었지만, 복잡도도 증가하는 단점이 있다. 따라서, H.264/AVC의 고속 움직임 추정 기법은 필수적이다. H.264/AVC에서 사용하는 움직임 예측 방법은 고정된 탐색 영역 안에서 모든 정수 화소 단위로 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 불필요한 정수 화소까지 움직임을 예측하므로 계산양이 증가한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 시간적 상관도와 공간적 상관도를 이용하여 가변적으로 탐색 영역의 크기를 조절하는 방법과 적응적인 초기 시작점 결정 방법을 제안했다. 현재 매크로블록과 참조 화면 사이의 거리를 고려하여 시간적 상관도와 공간적 상관도의 탐색 영역 비중을 가변적으로 조절했다. 또한 참조 화면과 현재 매크로블록 사이의 거리가 멀어질수록 초기 시작점의 정확도를 높이기 위해 초기 시작점을 예측 움직임 벡터와 이전 참조 화면에서 결정된 최적의 움직임 벡터의 평균으로 결정했다. 제안하는 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 53.98% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
MPEG-2, MPEG-4와 같은 기존의 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용한다. 그러나 KTA 참조 소프트웨어에서는 움직임 벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 선택하여 사용할 수 있는 기능을 지원한다. 그러나 선택된 하나의 움직임 벡터 해상도를 슬라이스 전체에 일괄적으로 적용하기 때문에 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐색 구간에 따라 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정하는 방법을 제안한다. 움직임 벡터의 탐색 영역을 움직임 벡터가 예측 움직임 벡터로부터 떨어진 거리에 따라 다수개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 대하여 하나의 움직임 벡터 해상도를 할당하여 움직임 예측에 적용한다. 따라서 제안하는 방법의 부호화 효율은 각 구간을 분할하는 Threshold와 움직임 벡터를 부호화하는 엔트로피 코딩 방법에 영향을 받는다. HEVC의 참조 소프트웨어인 HM3.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에 B picture를 적용한 경우는 약 0.6%, P picture를 적용한 경우에서는 약 2.7%의 평균 발생 비트량 감소를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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