HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 모드를 최대 35개까지 확장함으로써 기존H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖는다. 반면 화면내 부호화의 복잡도 또한 크게 증가하여 복잡도 감소를 위한 고속 부호화 기법이 요구된다. HEVC의 차조모델인 HM에서는 화면내 부호화 고속화를 위해 RMD(Rough Mode Decision) 과정을 통하여 후보 모드를 결정하고 선택된 후보 모드에서 초종 예측 모드를 결정한다. 본 논문에서는 화면내 부호화의 복잡도 감소를 위하여 고속 화면내 예측 모드 결정 기법을 제시한다. 본 기법은 후보 모드를 결정하기 위한 RMD 과정에서의 탐색 모드 수와후보 모드로부터 최종 모드를 결정하기 위한 탐색 모드 수를 제한하는 방법을 결합하여 모드 결정을 위한 복잡도를 감소한다. 본 제안 기법은 실험결과 HM 12.0대비 1.0%의 비트 증가로 13.19%의 복잡도를 감소시킬 수 있었다.
H.264/AVC는 기존 영상 압축 표준과 달리 Intra 부호화에서도 가변 크기 블록과 예측 부호화를 사용하여 압축 효율을 높이고 있다. 한 매크로 블록을 부호화 하는 경우 $I16{\times}16$ 모드에서 4가지, $I4{\times}4$ 모드에서 9가지 예측 모드 중 가장 좋은 성능을 보이는 모드를 선택하여 부호화를 행한다. 현재 H.264 참조 소프트웨어인 JM에서는 모드 결정 방법으로 RDO (Rate Distortion Optimization)를 채택하여 사용하고 있으며 이는 RD 관점에서 가장 좋은 성능을 보이는 모드를 선택하여 부호화를 행하는 것이다. 본 논문에서는 H.264/AVC Intra 부호화의 부호화 효율을 향상 시킬 수 있는 모드 결정 방법을 제안한다. RDO는 영상 부호화기에 적용되는 과정에서 복잡도를 줄이기 위하여 부호화 되는 단위 블록들의 부호화 결과는 독립이라는 가정을 하였다. 하지만 실제 H.264/AVC 인트라 부호화 구조는 인접 블록의 이미 부호화 된 픽셀 값을 사용함으로써 인접 블록의 부호화 결과에 영향을 받도록 되어있다. 때문에 제안하는 방법은 이 블록 간 부호화 결과가 종속이라는 점을 고려하여, 기존 RDO 내 $I4{\times}4$ 예측 모드 결정 과정 중 다음 블록의 예측을 위해 사용되는 현재 블록 내 화소 값의 왜곡에 중점을 두어 모드 결정을 하는 과정을 추가함으로써 압축 성능 향상을 꾀한다. 제안하는 모드 결정 방법은 다양한 시퀀스와 QP에서 같은 화질대비 $0.64{\sim}l.65%$의 비트율 감소나 같은 비트율 대비 $0.049{\sim}0.101dB$의 PSNR 향상을 보인다.
현재 MPEG에서 무료(Royalty-Free) 비디오 코덱으로 표준화 중인 IVC(Internet Video Coding)에서는 인트라 부호화를 위하여 DC 모드의 한 가지 예측 모드만 사용하고 있다. 이러한 기존의 인트라 부호화 기법은 부호화 모드를 시그널링할 필요가 없고 부호화 시간이 빠른 장점이 있지만 인트라 예측의 정확도가 많이 떨어짐에 따라 부호화 효율이 저하된다. 본 논문에서는 IVC의 인트라 부호화 성능 향상을 위하여 4 가지 예측 모드를 지원한다. 즉, 공간적 상관성을 고려하여 평활화된 참조화소 값을 사용하는 평활화된 다중모드 인트라 부호화 기법을 제안한다. 실험결과 제안된 기법은 All-Intra 부호화 구조에서 기존의 ITM 6.0 대비 7.4% 정도의 비트율 감소를 얻음을 확인하였다.
최근에 표준화가 완료된 H.264 비디오 부호화 표준은 기존 표준에 비해 높은 부호화 효율을 제공한다. H.264에는 움직임 보상 부호화를 위해 블록 크기에 따른 7가지 모드가 있으며, 인트라 부호화를 위해서는 인트라 예측 방향에 따라 다양한 모드를 지원한다. 이렇게 다양한 모드 중에서 가장 부호화 효율이 높은 모드를 결정하기 위하여, H.264 참조 모델은 복잡도가 높은 비트율-왜곡(Rate distortion) 최적화 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서 제안한 '조기 SKIP 모드 결정법'과 '선택적 인트라 모드 생략법'은, 부호화 효율의 큰 감소 없이 H.264의 모드 결정에 소요되는 비트율-왜곡치(Rate distortion cost) 계산수를 평균 72% 감소 시켰으며, 전체 부호화 시간도 평균 30% 감소시켰다.
HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 하고 있는 JVET(Joint Video Exploratory Team)에서는 기술 검증을 위한 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)을 공개하고 있다. JEM 의 화면내 예측 부호화에서는 67 가지의 예측모드를 사용하고 6 개의 MPM(Most Probable Mode)을 이용하여 예측모드를 부호화 한다. 본 논문에서는 코딩블록에서의 화면내 예측모드의 선택 확률을 바탕으로 보다 효율적인 예측모드 부호화 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 MPM 을 포함한 예측모드 부호화 정보의 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding) 엔트로피 부호화를 제외하고, AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.23% 정도의 BD-rate 감소를 보임을 확일 할 수 있었다.
H.264/AVC의 화면내 예측 부호화 기술에서 예측 모드 정보를 부호화하기 위해 최우선 모드를 이용하며 최우선 모드의 선택율은 매우 높다. 또한 일반적으로 자연 영상이나 동영상의 경우 균일한 특성을 나타내는 영역을 많이 포함하고 있으며, 이러한 영역은 주변 블록과의 상관도가 매우 높다. 따라서 주변 블록의 예측 모드, 화소 에지의 방향성을 이용하면 복호화기에서도 현재 블록의 최적의 예측 모드를 결정할 수 있다. 본 논문에서는 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 예측 모드 정보를 전혀 전송하지 않는 복호화기 예측을 이용한 화면내 예측 모드 SKIP 부호화 모드를 제안한다. 제안하는 방법은 주변 블록의 정보만을 이용하여 예측 모드를 결정하고 기존의 예측/변환 방법을 이용하여 부호화를 실시하며 예측 모드 정보는 전혀 전송하지 않는다. 실험 결과 제안하는 방법은 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM 17.0에 비하여 CIF 영상에서 1.40%, 720p 영상에서는 3.24%의 비트 감소를 나타내었다.
지난 수년간 많은 국제 비디오 부호화 표준들이 연구되고 제안되었다. 그 중에서도 H.264는 가장 최근에 제안된 부호화 방식으로 가장 높은 부호화 효율을 제공한다. 이는 기존의 부호화 방식들보다 향상된 부호화 기법들을 사용했으며, 특히 다양한 매크로블록 모드와 라그랑지안(Lagrangian) 최적화 기법을 통한 최적 모드 결정법은 부호화 효율 향상에 결정적인 역할을 했다. 비록 H.264는 부호화 효율 측면에서 기존의 방식보다 월등한 성능 향상을 보이지만, 최적 모드를 결정하는 과정에서 모든 부호화 매개 변수를 고려하므로 실시간 부호화가 어려울 정도로 복잡도가 크게 증가한다. 본 논문에서는 이러한 복잡도를 최소화하기 위해 매크로블록 모드를 복잡도 측면에서 분류하고 복잡도가 낮은 최적 모드를 조기에 결정하는 고속 모드결정 방식을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방식은 여러 종류의 실험 영상에 대해 현저한 PSNR 감소나 비트량 증가 없이 부호화 시간을 평균 34.95%까지 감소시켰다. 또한, 본 논문에서 제공한 실험 결과의 타당성을 보이기 위해 부호화 효율과 복잡도에 대한 하위 경계조건(low boundary condition)을 설정하고, 제안한 방식이 하위 경계조건을 만족함을 보였다.
H.264/AVC는 율-왜곡 계산에 기반한 화면 내 예측과 화면 간 예측을 통하여 높은 압축효율을 나타낸다. 그러나 모든 예측 모드의 율-왜곡 값을 계산하여 하나의 최적의 모드를 구하는 기존의 방법은 높은 계산량을 가지며 부호화에 걸리는 시간을 현저히 증가시킨다. 이러한 높은 계산량을 갖는 모든 예측모드의 율-왜곡 계산을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 매크로블록의 움직임 특성 을 고려한 고속 부호화 모드 결정 방법을 제안한다. 각각의 매크로블록을 부호화하기 위해 미리 계산되는 SKIP모드에 대한 율-왜곡 값을 바탕으로 두 가지 문턱 값을 사용하여 움직임의 특성을 판단한다. 움직임의 특성에 따라 매크로블록은 3가지 분류로 나뉘게 되며, 각 분류에 따라 경쟁 모드를 적응적으로 선별하여 최적의 모드를 선택한다. 이러한 움직임 특성을 고려한 선택적 부호화 모드 결정을 통하여 부호화 효율의 큰 손실 없이 계산량을 감소시킴으로서 H.264/AVC의 고속 부호화가 가능한 x.264 대비 MMX를 사용하였을 때 16%, MMX를 사용하지 않았을 때 22%의 속도향상을 가져왔다.
본 논문에서는 최근 연구되고 있는 신경망 이미지 부호화(NNIC: Neural Network based Image Coding)를 위한 적응적 크기 조정을 이용한 블록 기반 신경망 이미지 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 이미지를 여러 개의 2N×2N 블록으로 분할한 후 분할된 각 블록에 대해 두 가지 크기 조정 모드 중 하나로 부호화를 수행한다. 첫번째 모드는 2N×2N 블록을 구성하는 4 개의 N×N 블록을 각각 NNIC 인코더의 입력으로 사용하는 모드 1(크기 미조정 모드)이며, 두번째 모드는 2N×2N 블록을 하나의 N×N 블록으로 다운 스케일링하여 NNIC 입력으로 사용하는 모드 2(크기 조정 모드)이다. 모드 결정은 비트율-왜곡 비용(Rate-distortion Cost)이 더 적도록 이루어진다. 블록 기반 부호화와 제안 알고리즘을 비교하면, BDBR 은 약 -1.75%, BDSNR 은 약 0.073dB 으로 제안 알고리즘에서 성능 향상이 나타났고, 픽처 부호화와 제안 알고리즘을을 비교하면 BDBR 은 약 0.57%, BDSNR 은 -0.029dB 로 픽처 부호화와 거의 유사한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.
H.264/AVC는 화면 내, 화면 간 예측을 포함한 다양한 부호화 기술을 이용, 높은 부호화 성능을 보여준다. 그러나 화면 내 예측은 화면 간 예측에 비해 여전히 많은 부호화 데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 적응적 모드 선택 기술을 포함한 새로운 화면 내 부호화 기술을 제안한다. 인접 모드의 결합을 통한 새로운 부호화 모드와 단순화된 gradient 모드가 추가되면서 세밀한 방향의 특징 및 gradation 영역을 효과적으로 부호화한다. 또한 주변블록을 통해서 적절한 모드를 선택적으로 제공하면서 상대적으로 적은 복잡도와 높은 부호화 성능을 보여준다. 제안한 방법은 1.72배의 복잡도 증가수준에서 1.96%의 비트율 절감 및 0.25 dB의 PSNR 향상을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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