스케일러블 비디오 부호화 (Scalable Video coding)는 시간, 공간, 화질의 스케일러빌러티를 가지는 비트스트림을 제공하므로, 가변하는 네트워크 환경에서 QoS 를 만족시키는 비디오 서비스를 가능케 한다. 먼저 스케일러블 비디오 부호화에서 실시간으로 가변 가능한 스케일러빌러티에 대한 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 본 논문에서는 실시간으로 스케일러블 비디오 비트스트림의 시간, 및 화질을 변화하며 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 JSVM2.0에 구현되었으며, 실험 결과는 제안한 방법이 유효함을 보여준다.
제한된 전송속도와 버퍼크기에 따라 효과적으로 비디오 전송을 하기 위하여 비디오 비트율 제어 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 제안된 기법들에서는 비트율을 제어하는 부호 파라미터, 양자화 크기 등이 일단 영상이 부호화된 다음 얻어진 정보를 바탕으로 조정된다. 그러므로 현재 부호화하는 프레임의 복잡도에 적절하게 비트율을 제어하지 못하거나 지연이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 DCT를 기반으로 한 활성도를 이용하여 비트율 예측하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 비디오 비트율 제어에 효과적으로 적용할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 예측기반 비트율 제어 기법이 장면변환 및 갑자기 비트량이 많이 발생하는 프레임에도 잘 적용될 수 있으며, TM5 기법보다도 향상된 PSNR과 비트율 제어 성능을 보였다.
본 논문에서는 이질적인 수신단말들에 효율적인 스테레오 영상전송을 위한 시공간적 계위를 이용한 부호화 방법을 제시하였으며, 각각의 시간적, 공간적 계위의 오버헤드를 분석하였다. 제시된 부호화기는 유연성있는 스테레오 비디오 서비스를 위해서 하나의 영상에 각각 시간적, 공간적으로 확장 가능한 추가적인 비트열을 정의하였다. 실험을 통하여 공간적 계위 오버헤드는 시간적 계위 오버헤드에 비해 상대적으로 크지만, 스테레오 부호화기의 양안차 예측으로 인해 많이 감소됨을 보였다. 제안된 스테레오 비디오 부호화기는 다양한 디스플레이 장치 및 네트워크 환경을 가지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 효율적인 스테레오 비디오 전송 서비스에 활용될 것으로 기대된다.
최근 인공지능 기술을 바탕으로 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 요구되면서, MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machines) 표준화를 시작하였다. VCM 에서는 기계를 위한 비디오/이미지 압축 또는 비디오/이미지 특징 압축을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 객체추적(object tracking)을 위한 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 다중스케일(multi-scale) 특징의 효율적인 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 다중스케일 특징을 단일스케일(single-scale) 특징으로 차원을 축소하여 형성된 특징 시퀀스를 최신 비디오 코덱 표준인 VVC(Versatile Video Coding)를 사용하여 압축한다. 제안기법은 VCM 에서 제시하는 기준(anchor) 대비 89.65%의 BD-rate 부호화 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 향상된 중간 시점 합성 영상을 위한 깊이 영상 부호화 방식을 제안한다. 깊이 영상은 실제 영상과 다르게 날카로운 경계를 기준으로 완만한 변화를 가지는 픽셀 값을 가지는 특성이 있다. 따라서 깊이 영상의 부호화에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 기존의 다시점 비디오 부호화기 (Multiview Video Coding)가 하나의 프레임 내에서 고정된 양자화 파라미터 값을 사용하는 것에 반해, 제안된 방식에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하기 위해 블록의 특성에 따라 적응적으로 양자화 파라미터를 할당한다. 2 차 미분 영상의 분포에 기반해 각 블록을 경계 블록, 평탄 블록, 일반 블록으로 구분하고 이에 따라 양자화 파라미터를 할당한다. 실험결과로서, 제안하는 방법의 성능이 다시점 비디오 부호화기 참조 소프트웨어 JMVC 8.3 에 비하여 BD-PSNR 이 평균 0.18dB 향상되고, BD-BR 은 평균 4.03% 감소되어 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
우리는 H.264/AVC의 비디오 부호화에서 조기 인트라 모드 생략을 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 새롭게 추가된 다양한 예측 방법들에 의한 매크로블록 부호화 방법은 압축의 효율의 증가를 가져오지만, 모든 부호화 가능한 모드에 대해 율-왜곡 함수를 계산하여 가장 효율이 좋은 모드를 선택하기 때문에 상당한 계산량을 요구한다. 이 논문에서는 인터 프레임에 대한 부호화 시간을 감소시키기 위해서, 적응적인 움직임 벡터 맵(AMVM)을 이용한 모드 결정 방법을 H.264/AVC 비디오 부호화기에서 제안한다. 제안한 알고리즘은 PSNR과 Bit rate 그리고 부호화 처리시간에 대해서 일반적으로 좋은 성능을 가진다.
본 논문에서는 스케일러블 비디오 부호화기의 복잡도 감소를 위해, 공간 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하고 그 정보를 바탕으로 향상 계층에서 모드를 고속으로 결정하는 방법에 대해 소개한다. 계층간 잔차 신호 부호화는 스케일러블 비디오 부호화에서 공간 계층간 상관도를 이용하여 계층간의 두 잔차 신호에 대한 차 신호를 부호화하는 방법으로서 부호화 효율을 증대 할 수 있는 장점이 있으나 향상 계층의 모든 화면간 모드에 대해 율-왜곡 비용을 계산하기 때문에 부호화기의 복잡도를 크게 증가시키는 주요 요인이 된다. 제안 알고리듬은 하위 계층으로부터 업샘플된 잔차 신호와, 하위 계층의 움직임 벡터, 참조 화면 정보를 이용하여 향상 계층에서 얻은 잔차 신호의 SAD값을 통해 정수 변환 계수의 특징을 미리 판별하여 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하는 방법이다. 제안 알고리듬에서는 계층간 잔차 영상의 차 신호에 대한 SAD값에 양자화 계수와 시간 계위에 따라 문턱치 값을 적응적으로 적용시키면서 SAD가 적응적으로 설정된 문턱치 보다 작을때는 잔차 블록에 대한 정수변환 계수가 매우 작다고 판단하여 그 블록에 대해서는 선택적으로 계층간 잔차 부호화를 수행하고 역시 공간적 향상 계층에서 $16{\times}16$블록에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행한다. 따라서 계층간 차분 신호에 대한 SAD값만으로 정수변환계수의 특성을 양자화 계수와 시간 계위에 따라 분류하여 고속의 부호화를 달성함으로써 SVC 부호화기의 복잡도 및 부호화 시간을 크게 감소 시켰다. 제안 알고리듬을 적용하면 다양한 특성을 갖는 영상에 대하여 부호화 시간을 원래의 SVC 참조 소프트웨어 대비 평균 51.5%의 부호화 속도를 향상하였음에도 이에 따른 PSNR의 감소는 평균 0.03dB, 비트율의 증가는 0.64%로 무시할 수 있을 정도로 작았다.
비디오 부호화 기술 중 하나인 스케일러블 비디오 코딩은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌리티를 조합함으로써 다양한 프레임율과 해상도 및 화질을 가지는 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 상기의 스케일러블 비디오 코딩-부호화된 비디오 스트림은 하나의 기본계층과 다수의 향상계층을 이루고 있고 무선 기지국은 변화하는 무선 네트워크 환경에서 수신 단말들의 수신 전력에 따라서 적합한 계층을 선택하여 전송하기 때문에 스케일러블 비디오 코딩을 지원하는 수신 단말들은 자신의 수신 전력 상태에 따라 적합한 해상도 및 화질을 가지는 영상을 수신하여 볼 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 수신전력, 패킷 손실률, 최대 신호 대 잡음비, 비디오 화질 레벨, 수신 비디오 데이터의 양들에 대한 성능 분석을 수행한 후에 요구되는 최대 신호 대 잡음비를 만족하면서도 수신 비디오 데이터양을 최소화하는 비디오 계층 수를 선택하는 효율적인 방법을 제안한다.
본 논문에서는 다시점 영상 부호화 시 효율적인 부호화를 위해 이웃한 시점 영상의 부호화 정보를 이용하는데 있어 영상 간의 최대 시차 정보를 이용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화 방법은 일반적인 단일 시점 영상의 부호화와 같이 화면 내 참조, 화면 간 참조를 수행할 뿐만 아니라, 이웃한 시점의 영상을 참조하여 부호화 하는 시점 간 참조를 수행한다. 현재 표준화가 진행중인 HEVC 기반의 다시점 부호화 방법에서는, 시점 간 참조 시 이미 부호화가 완료된 이웃한 블록으로부터 시차 벡터 (Disparity vector)를 유도하여 부호화 하는 방법도 사용된다. 이 때 이웃한 블록들로부터 얻어낼 수 있는 시차 벡터가 여러 개일 때, 최대의 절대값을 갖는 시차 벡터를 선택함으로써 부호화 효율을 높일 수 있다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 특히 시간적 스케일러빌리티를 위해 계층적 B-픽처 구조를 채택하고 있다. 스케일러블 비디오 코딩의 기본 계층은 H.264|AVC와 호환적이므로, 모션 예측과 모드 결정과정에서 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8,\;8{\times}4,\;4{\times}8$ 그리고 $4{\times}4$와 같은 7개의 서로 다른 크기를 갖는 블록을 사용한다. 스케일러블 비디오 코딩에서 사용되고있는 계층적 B-픽처 구조는 키 픽처인 I와 P 픽처를 제외하고는 한 GOP (Group of Picture)내에서 모두 B-픽처를 사용하므로 H.264|AVC와 비교했을 때 연산량 증가와 함께 부호화 지연도 급격히 증가한다. B-픽처는 양방향 모션 벡터인 LIST0와 LIST1을 사용하고 양방향 모두에서 다중 참조 픽처를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 통계적 가선 검증을 이용하여 스케일러블 비디오 부호화에 적용 가능한 고속 프레임간 모드 결정 알고리듬 대해 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 서브 매크로 블록에 통계적 가설 감증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 픽셀 값을 비교하여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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