DVC(Distributed Video Coding) techniques have been attracting a lot of research works since these enable us to implement the light-weight video encoder and to provide good coding efficiency by introducing the feedback channel. However, the feedback channel causes the decoder to increase the decoding complexity and requires very high decoding latency because of numerous iterative decoding processes. So, in order to reduce the decoding delay and then to implement in a real-time environment, this paper proposes several parity bit estimation methods which are based on the temporal correlation, spatial correlation and spatio-temporal correlations between LDPCA frames on each bit plane in the consecutive video frames in pixel-domain Wyner-Ziv video coding scheme and then the performances of these methods are compared in fast DVC scheme. Through computer simulations, it is shown that the adaptive spatio-temporal correlation-based estimation method and the temporal correlation-based estimation method outperform others for the video frames with the highly active contents and the low active contents, respectively. By using these results, the proposed estimation schemes will be able to be effectively used in a variety of different applications.
Distributed compressive video sensing (DCVS) is a low cost sampling paradigm for video coding based on the compressive sensing and the distributed video coding. In this paper, we propose using a skip-mode coding in DCVS under the assumption that in case of high temporal correlation, temporal interpolation can guarantee sufficiently good quality of nonkey frame, therefore no need to transmit measurement data in such a nonkey frame. Furthermore, we extend it to use a hierarchical structure for better temporal interpolation. Simulation results show that the proposed skip-mode coding can save the average subrate of whole video sequence while the PSNR is reduced only slightly. In addition, by using the proposed scheme, the computational complexity is also highly decreased at decoder on average by 43.75% for video sequences that have strong temporal correlation.
Kim, Man-Jae;Kim, Jin-Soo;Kim, Jae-Gon;Seo, Kwang-Deok
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.2
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pp.259-265
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2012
Recently, many research works are focusing on DVC (Distributed Video Coding) system for low complexity encoder. Most DVC systems need feedback channel for parity bit control to achieve the good RD performances, however, this causes the system to have high decoding latency and is considered as one of the most critical problems for real implementation. In order to overcome this problem, this paper proposes an effective distributed video decoding method using adaptive LDPCA frame-based parity bit request estimation. The proposed method applies for the pixel-domain Wyner-Ziv system and exploits the statistical characteristics between adjacent LDPCA frames to estimate adaptively the parity bit request. Through computer simulations, it is shown that the proposed method achieves about 80% of latency reduction compared to the conventional no-estimation DVC system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.128-138
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2010
In this paper, we propose a new bit assignment scheme for Wyner-Ziv video coding. Distributed video coding (DVC) is a new video coding paradigm which enables greatly low complexity encoding because it does not have any motion prediction module at encoder. Therefore, it is very well suited for many applications such as video communication, video surveillance, extremely low power consumption video coding, and other portable applications. Theoretically, the Wyner-Ziv video coding is proved to achieve the same rate-distortion (RD) performance comparable to that of the joint video coding. However, its RD performance has much gap compared to MC-DCT-based video coding such as H.264/AVC. Moreover, Transform Domain Wyner-Ziv (TDWZ) video coding which is a kind of DVC with transform module has difficulty of exact bit assignment because the entire image is treated as a same message. In this paper, we propose a feasible bit assignment algorithm using adaptive quantization matrix selection for the TDWZ video coding. The proposed method can calculate suitable bit amount for each region using the local characteristics of image. Simulation results show that the proposed method can enhance coding performance.
Wyner-Ziv video coding is a new video compression paradigm based on distributed source coding theory of Slepian-Wolf and Wyner-Ziv. Wyner-Ziv coding enables light-encoder/heavy-decoder structure by shifting complex modules including motion estimation/compensation task to the decoder. Instead of performing the complicated motion estimation process in the encoder, the Wyner-Ziv decoder performs the motion estimation for the generation of side information in order to make the predicted signal of the Wyner-Ziv frame. The efficiency of side information generation deeply affects the overall coding performance, since the bit-rates of the Wyner-Ziv coding is directly dependent on side information. In this paper, an improved side information generation method using field coding is proposed. In the proposed method, top fields are coded with the existing SI generation method and bottom fields are coded with new SI generation method using the information of the top fields. Simulation results show that the proposed method improves the quality of the side information and rate-distortion performance compared to the conventional method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1355-1363
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2017
Recently, distributed compressed video sensing (DCVS) has been actively studied in order to achieve a low complexity video encoder by integrating both compressed sensing and distributed video coding characteristics. Conventionally, a motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber (MC-BCS-SPL) has been considered as an effective scheme of DCVS with all compressed sensing frames pursuing the simplest sampling. In this scheme, video frames are separately classified into key frames and WZ frames. However, when reconstructing WZ frame with conventional MC-BCS-SPL scheme at the decoder side, the visual qualities are poor for temporally active video sequences. In this paper, to overcome the drawbacks of the conventional scheme, an enhanced MC-BCS-SPL algorithm is proposed, which corrects the initial image with reference to the key frame using a high correlation between adjacent key frames. The proposed scheme is analyzed with respect to GOP (Group of Pictures) structuring method. Experimental results show that the proposed method performs better than conventional MC-BCS-SPL in rate-distortion.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.595-597
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2011
분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 종래 와이너 지브 부호화 기술에서는 낮은 복잡도의 부호화기를 얻기 위하여 일반적으로 인트라 부호화된 키 픽처를 사용한다. 하지만 인트라 부호화 방법은 공간적 중복성분만을 제거하기 때문에, 정적인 영상에서 부호화 효율이 매우 떨어지게 되어, 전체적인 율 왜곡 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 (0, 0)으로 간주한 제로 모션 키 픽처를 이용하여 공간적 중복성분 이외에 시간적 중복성분 또한 제거하여 부호화 효율 성향을 위한 방법에 대한 종래 인트라 키 픽처 대비 율 왜곡 성능을 비교하여 보이고, 제로 모션 키 픽처 부호화의 복잡도가 기존 인트라 부호화 방법과 유사한 것을 보였다. 실험결과 기존 방법에 비해 유사한 복잡도를 갖으면서, 정적인 영상에서 최대 56%의 비트율 이득을 얻었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.81-84
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2008
최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.1024-1026
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2013
DVC (Distributed Video Coding) techniques provides a basic theory for the implementation of low-power video encoder. Conventional methods decide the parity bit request at decoder side. These are effective in controlling the bit-rate, but, are not able to control the visual quality. Thus, this paper presents an effective method of estimating visual quality improved by correcting the virtual channel noise for the reconstructed frame. Through several experiments, it is shown that the proposed method are able to estimate effectively the decoded visual quality.
DVC(Distributed Video Coding) technique is a new paradigm, which is based on the Slepian-Wolf and Wyner-Ziv theorems. DVC offers not only flexible partitioning of the complexity between the encoder and decoder, but also robustness to channel errors due to intrinsic joint source-channel coding. Many conventional research works have been focused on the light video encoder and its rate-distortion performance improvement. However, in this paper, we propose a new DVC codec which is effectively applicable for error-prone environment. The proposed method adopts a quantiser without dead-zone and symmetric Gray code around zero value. Through computer simulations, the proposed method is evaluated by the bit errors position as well as the number of burst bit errors. Additionally, it is shown that the maximum and minimum transmission rate for the given application can be linearly determined by the number of bit errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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