본 논문은 MPEG-2 TM 5 비디오 복호기의 전체 구조와 처리과정을 기술한다. 주요한 MPEG-2 복호화 과정으로 비디오 syntax 분석, bitstream 복호 처리과정, quantization, DCT, scanning(zigzag 혹은 alternate scanning), 움직임 보상, frame 재구성, 화면 출력을 위한 dithering 과정이 있다. 본 논문에서는 MPEG-2 복호기의 핵심을 복호기 전체 구조, MPEG-2 bitstream syntax, MPEG-2 복호과정, 움직임 보상과 frame 재구성 그리고 화면 출력을 위한 dithering으로 구분하여 소개한다.
최근 MPEG에서는 ITU-T와 함께 JCT-VC(Joint Collaboration Team on Video Coding)를 구성하여 H.264/AVC 보다 두 배 이상 높은 고효율의 비디오 압축 표준을 진행하고 있으며, 이 새로운 표준을 가칭으로 HEVC(High Efficiency Video Coding)라 부른다. HEVC는 기존의 비디오 압축 표준들과 같이 하이브리드 부호화 구조를 사용하고 있으며, 고해상도 및 고효율의 압축을 실현하기 위해서 많은 새로운 기술들이 소개되었다. UHD급 이상의 고해상도 영상을 위해 큰 블록 단위의 부호화 처리와 변환 부호화 기술이 제안되었다. 그리고 H.264/AVC의 화면 내 예측과 화면 간 예측에 대한 성능 향상을 위해 많은 기술들이 소개되었다. 본 기고에서는 다양한 HEVC 기술 중에 엔트로피 부호화 방법에 대해서 소개한다.
최근 초고해상도(UHD: Ultra High Definition) 영상 서비스의 확산을 위하여 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배이상의 압축 성능을 가지는 HEVC (High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 예로써 HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 모드을 최대 35개까지 확장함으로써 기존 H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖지만 화면내 부호화의 복잡도는 크게 증가되어 복잡도 감소 기법이 필요하다. 본 논문은 화면내 예측 부호화에 사용되는 예측 모드 35가지를 비디오 해상도와 양자화 파라미터 크기를 고려하여 4개의 세트로 분류하고 비디오 해상도에 따른 PU (Prediction Unit)의 크기의 점유율에 따라 예측 모드 개수를 변경함으로써 계산 복잡도를 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법을 적용함으로써 대략 2%의 BD-rate 증가로 부호화 시간을 7% 가량 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
H.264는 MPEG-2, MPEG-4 Part 2, H.263 등 기존의 비디오 압축 표준들에 비해 우수한 화질과 부호화 효율을 제공하여 차세대 비디오 압축 표준으로서 널리 사용될 전망이다. 현재 H.264표준화 그룹인 JVT에서는 디지털 시네마 영상을 위한 Advanced 4:4:4 프로파일에 대한 표준화가 진행 중이다. 이 프로파일은 기존의 프로파일과 달리 화소당 8-12비트의 영상을 지원하며, YUV 영상대신 RGB 영상을 입력영상으로 사용한다. 디지털 시네마 영상은 보통 HD급 이상의 화면 크기를 가지며 초당 24Hz의 프레임율을 가진다. 이러한 영상에서는 화소간의 공간적 유사성이 매우 높아지는 경향이 있으며, 30Hz 영상에 비해 시간적 유사성이 감소하는 경향이 있다. 그 결과 H.264로 디지털 시네마 영상 압축 시, 공간 예측을 통한 Intra 매크로블록의 비율이 다른 테스트 영상들에 비해 월등히 높다는 것을 알 수 있다. 이는 디지털 시네마 영상 압축 시, 화면간 예측을 수행하는 ME/MC에 비해 공간 예측이 효율적이다는 것을 입증한다. 화면간 예측의 성능을 향상하기 위해 본 논문에서는 ME/MC 후 생성된 잔차 신호들을 간단히 변환하는 방법을 제안한다. 간단한 변환 기술이 추가되어 화면간 예측의 압축 성능이 향상됨은 물론, Inter 프레임에서 화면간 예측과 공간예측을 모두 사용하였을 때 전체적인 압축성능이 향상함을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
디지털 TV의 영상 신호를 전송하기 위해 많이 사용되는 MPEG-2 비디오 압축 비트열은 전송 채널의 오류에 매우 민감하다. 즉, MPEG-2 비디오 압축 알고리즘의 부호화 비트열에서 단 하나의 비트 오류만 발생하더라도 현재 복호할 화면에 화질 저하를 초래할 뿐만 아니라, 이후에 복원되는 화면에도 많은 영향을 미친다. 오류은폐 기법은 정상적으로 복원된 화면의 공간적 또는 시간적 상관정보를 이용하여 현재 화면의 손상된 부분의 복원을 시도한다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 압축 비트열에서 전송오류의 영향을 분석하고, 화면들 사이에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 손상된 매크로블록의 움직임 벡터를 추정한다. 즉. 손상된 매크로블록의 위와 아래에 인접한 화소 값을 이용하여 움직임 벡터를 추정하고, 이를 사용하여 손상된 부분을 움직임 보상시켜서 오류를 은폐시킨다. 본 논문에서 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 합산 방법과 초기 움직임벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 시각적으로나 PSNR 비교에서 우수한 결과를 보였다.
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.
VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.
본 논문은 다시점 비디오 부호화를 위한 제한적인 시점 간 예측 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서는 카메라의 위치 및 각도에 따라 시점 간에 보이지 않는 부분이 발생한다. 이와 같은 특성은 시점 간 예측을 하는 화면에서 매크로블록(Macroblock)이 보이지 않는 부분에 대해서도 양쪽의 참조 화면을 이용함으로써 예측 시간이 증가하는 요인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 점을 해결하기 위해 보이지 않는 부분에 속한 매크로블록의 시점 간 예측을 제한하는 방법을 적용하였다. 실험 결과, 기존의 다시점 비디오 부호화와 비교하여 4% 정도 부호화 시간을 단축시켰고 화질의 저하는 거의 없었다.
분산 비디오 부호화기법은 초경량의 비디오 부호화기법에 대한 이론적인 근거를 제공하고 있다. 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 주로 스탠포드 대학교의 연구에 기초하고 있으며, 피드백 채널을 통하여 비트율을 정교하게 제어하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 복호화기에서 수신된 패리티 비트에 의해 복원된 각 프레임의 품질에 대한 평가하는 방법은 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 보조정보에 있는 가상채널잡음을 보정함으로써 왜곡크기를 예측하고 또한 복원된 영상의 화질측정을 손쉽게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 복원된 프레임의 왜곡을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 LDP, VCR, Camcoder 등으로부터 아날로그 신호를 입력받아 디지탈 데이타로 변환한 후 이를 원하는 형태로 편집하여 다시 아날로그 형태로 변환시키는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 특히 본 논문에서는 비디오 데이타를 편집할 때 유용하게 쓰일 수 있는 다양한 화면 전환 효과 알고리즘을 제시하며 일부는 이미 개발 되어 있는 단일 이미지 처리 알고리즘을 응용한다. 마지막으로 기존의 전문 비디오 편집 시스템들과 본 편집 시스템과의 성능을 비교 분석해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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