본 논문에서는 정수 웨이블릿 변환(Integer Wavelet Transform)과 선형 예측(Linear Prediction)을 이용한 Hybrid 무손실 오디오 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 부호화기는 입력된 신호를 적당한 프레임으로 분할 후, 정수 웨이블릿 변환과 정수 예측기를 사용하여 입력된 오디오 신호내의 상관관계(Correlation)를 제거하였다. 그리고 신호내의 상관이 제거된 신호를 엔트로피 부호화(Entropy Coding) 하였다. 엔트로피 부호화기로는 정수 입력원의 특성에 따라 최적의 압축 효율을 갖는 옵션을 선택적으로 처리하는 Adaptive Golomb-Rice 부호화기법을 이용하였다. 제안된 부호화 방식은 모든 연산을 정수 연산으로 가능케 하므로 기존의 실수를 사용하는 연산과 비교하여 연산 속도의 개선과 시스템의 복잡성을 낮추어 고속처리 및 저전력화가 가능하다. 또한 각 프레임은 독립적으로 부호화되고, 부호화된 데이터는 프레임헤더와 바이트 단위로 정렬이 되도록 데이터 포맷을 설계하여, 압축 부호화된 데이터의 이동, 찾기, 편집이 편리하도록 하였다.
기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.
비디오를 다양한 단말과 이종의 망에 효과적으로 제공하기 위한 방법 중에, FD(Frame Dropping)-CD(Coefficient Dropping) 트랜스코딩 기법은 계산량을 줄이고, 손쉽게 구현할 수 있다는 측면에서 주목을 받고 있다. 그러나, FD-CD트랜스코딩 기법은 CD에 의한 왜곡이 GOP내의 부호화 의존성을 갖는 프레임의 복호화 영상 품질에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는, CD로 인하여 각 프레임별로 전파되는 왜곡의 크기를 적응적으로 예측하는 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 프레임별로 부호화된 매크로블록의 부호화 모드 비율에 대해 적응적으로 구해진다. 모의실험을 통하여, 제안된 모델은 CD로 인해 초래되는 전체 왜곡크기를 잘 예측할 수 있음을 보이고, 또한, 부호화된 비트스트림에서 CD에 의해 초래되는 프레임 단위로 일정한 전체 왜곡을 삽입하는데 효과적임을 보인다.
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.
본 논문에서는 비트율이 매우 한정된 응용에 적용되는 초저속 동영상 부호화 표준인 H.236plus에 기반한 의미기반 율-제어 기법을 제안한다. 기존의 율-제어 기법들은 의미기반이 아닌 단순히 프레임에 대해 매크로 블록 단위로 최적의 양자화 파라미터를 설정해 정해진 비트율을 조정하나, 본 논문에서는 부호화 효율을 높이기 위해 의미 영역인식 및 우선권 부여를 통해 영역별로 최적의 양자화 파라미터를 설정함으로써 제약된 비트 내에서 주관적인 화질의 향상을 보이는 기법을 제안한다. 제안하고자하는 기법의 핵심은 부호화 시 배경에 해당하는 영역에 배정되는 비트량을 할당해 전경(얼굴) 영역에 비트 자원을 더 많이 배정함으로써 주관적인 화질을 보호, 개선하기 위한 것이다.
H.264/AVC부호화 방식이 압축성능이 뛰어나더라도 가변길이부호화방식을 따르기 때문에 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 밖에 없다. 따라서 부호화된 비디오 비트스트림을 고정된 저대역폭의 네트워크를 통해 실시간으로 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트율을 반드시 제어할 필요가 있다. 기존의 비트율 제어 알고리즘은 각 프레임당 목표 비트를 결정하는 2차원 비트율-왜곡 모델을 채택하고 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 채널에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 동영상을 전송할 때 움직임이 많은 영상의 비트율을 보다 효율적으로 제어하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 비트율 제어 알고리즘은 2차원 비트율-왜곡 모델식을 이용하여 이전 프레임의 매크로블록과 현재 프레임의 매크로블록간에 움직임 변화량을 예측함으로써 매크로블록 단위로 비트율을 제어한다. 움직임이 많고 장면전환이 빈번한 동영상 샘플을 대상으로 비교 실험한 결과, 비트율 제어의 경우 기존의 알고리즘은 채널전송 환경에 부적합하게 비트율을 초과하지만, 새롭게 제안한 알고리즘은 채널전송에 적합하게 부호화됨을 확인할 수 있었다. 화질 또한 제안한 방법이 기존의 비트율 제어 방법보다 평균적으로 $0.4{\sim}0.9\;dB$로 높게 나타남을 확인하였다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 재귀적 쿼드트리 분할구조의 부호화단위(CU: Coding Unit)와 각 CU에서 다양한 예측단위(PU: Prediction Unit)를 제공하고, 율-왜곡 기반으로 최적의 CU 분할구조와 PU 모드를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위해 상위깊이의 부호화 정보를 이용한 다음 세 가지의 PU 모드 고속 결정 기법을 제안한다. 첫 번째 방법은 상위깊이 CU의 sub-CBF(Coded Block Flag)를 이용하여 현재깊이 CU에서의 PU 모드를 조기 결정하여 PU 탐색을 고속화 한다. 두 번째 방법은 화면내(Intra) 예측 고속화를 위하여 상위 CU의 sub-Intra 율-왜곡 비용을 이용하여 현재깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 마지막 방법으로는 화면내 예측 고속화를 위하여 현재 CU의 sub-CBF를 함께 사용하여 하위깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 실험결과 제안 방법은 HM 14.0 대비 각각 1.2%, 0.11%, 0.9%의 BD-rate 증가에 31.4%, 2.5%, 23.4%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 3가지 방법은 화면간 및 화면내 예측에 적용되는 것으로 결합하여 적용될 수 있으며, 이 경우 1.9%의 BD-rate 증가에 34.2%의 부호화 시간 감소를 얻었다.
JPEG은 정지 영상의 압축 표준으로 8$\times$8 블록을 기반으로 DCT 변환을 한 후 양자화 및 엔트로피 부호화 과정을 통해 압축이 이루어진다. DCT는 이미지를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환하는 기법으로 대체로 저주파 성분은 저주파 성분끼리, 고주파 성분은 고주파 성분끼리 모아준다. 이러한 형태는 필요 없는 성분들을 쉽게 제거할 수 있어 압축이 효율적으로 이루어지도록 한다. 블록 기반의 압축 기법을 적용할 때 흔히 나타나는 문제점은 블록 기반으로 인해 발생하는 블?킹 현상으로서 이는 양자화로 인한 정보의 손실에서 비롯되며 그 기본이 되는 8$\times$8 블록 단위로 나타난다. 본 연구세어서는 작은 블록 단위를 16$\times$16의 매크로블록으로 확대한 개념을 이용하여 매크로 블록 내의 수직 및 수평 방향으로 1:2단위로 샘플링한 4개의 8$\times$8블록 간의 블록킹 경계로 없애 주도록 하고자 한다. 또한 16$\times$16의 DCT 블록 대신 16$\times$16 블록내의 8$\times$8 블록들을 이용함으로써 표준 기법에서 이용되는 8$\times$8 단위의 양자화 테이블이나 RLE기법 등을 그대로 적용할 수 있다.
본 논문은 전송 오류가 존재하는 환경에서 사용될 수 있는 오류 내성을 갖는 비트스트림을 생성하기 위한 H.26L부호화 알고리즘을 소개한다. 소개되는 새로운 부호화 알고리즘은 기존의 GOB 단위 forced intra-refreshment 기법이나 multiple decoder simulation 기반 RD 최적화 기법에 비해서 RD 특성 등에서 대단히 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 휘도 성분 영상으로부터 컬러 성분 영상들을 추정 부호화함으로써 높은 압축률을 달성할 수 있는 영역 기반 스펙트럴 상관 추정 부호화 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 3단계로 구성되어 있다. 우선, 정규 색차합 영상과 휘도 영상을 이용해 산출한 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 영상 분할을 수행하여 영역들의 형상 정보를 추출한다. 이후, 각 영역 단위로 휘도 영상과 R, B 영상 간의 근사화 자승 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 산출한다. 최종적으로, 각 영역의 비례 인자와 가감 인자를 비트스트림으로 부호화한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동일한 PSNR에서 두 칼라 성분 영상을 부호화하기 위해 소요되는 bpp를 비교할 때, JPEG/베이스라인 혹은 JEPG2000/EBCOT 알고리즘에 비해 2배 혹은 3배 이상의 압축률을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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