본 논문에서는 비트율 제어 (rate-control)와 혼잡 제어(congestion-control) 사이의 관계를 고려하여 비디오데이터의 전송량 변화에 따른 화질 증감의 관계를 조사하고, 전송 대역폭의 변화에 대한 화질 열화를 최소화하기 위한 비디오 데이터 전송량의 변화 조건을 제안하고자 한다. 비디오 데이터를 전송하는 경우에 혼잡 제어는 현 채널 상에서 가용 전송 대역폭(Available Transmission Bandwidth)을 예측하고, 비트율 제어는 예측한 전송 대역폭을 비디오 부호화기의 전송 비트율에 적응시킨다. AIMD 기반의 혼잡 제어 기법은 비디오 데이터의 목표 비트율 (target bit rate)을 변화시키게 되고 이러한 결과는 비디오 화질의 잦은 변동으로 인해 나쁜 영향을 준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 QP, SNR, 비트량 사이의 관계를 이용한 적응적인 메커니즘을 제안하고자 한다
H.264/AVC 영상 부호화기의 비트율(Bitrate) 제어에 사람의 눈에 잘 인식되는 부분의 화질을 향상하고 인식률이 낮은 부분의 화질을 낮추어 상대적으로 향상된 화질을 얻기 위한 방법을 연구하였다. 먼저 H.264/AVC 영상 부호화기에서, 장면 변화로 인한 참조 프레임의 비트 낭비를 막기 위해 GOP(Group of Pictures) 단위로 장면 변화를 검출한 후, 검출된 장면 변화에 대해 GOP를 적용 시킨다. 해당 GOP 내에서 시각 인지도에 기초하여 물체의 움직임으로 인한 인식률이 높은 부분을 검출하고, 인식률이 높은 부분에 대해 QP(Quantization Parameter)의 재분배로 비트율을 높임으로써 화질을 향상시키고, 인식률이 낮은 부분에 대해서는 비트율을 적게 분배한다. 그 결과 한정된 대역폭을 갖는 전송 환경에서 영상을 향상된 화질로 이용할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 현재 JSVM2.0에 적용된 비트율 조절방법과 비교하여 효율적인 비트율 조절방법을 제안한다. 우선, 기존 방법의 문제점을 서술하고 이 문제를 해결하기 위한 효율적 비트할당 방법을 제시한다. JSVM2.0에서 비트율 조절은 초기 양자화 파라미터(QP)와 스케일링 요소를 적용하여 재조정된 QP값에 의해 이루어진다. 즉, 초기 QP 값과 스케일링 요소에 의해 영상의 화질과 발생 비트량이 결정된다. 그런데 기존 방법은 모든 영상에 대해 적절한 초기 QP값을 알아야 한다. 또한, 인코더 파라미터에 의해 선택적으로 매크로블록에 대한 QP 변화량을 조절할 수 있지만 이 변화량의 조절은 매우 비효율적이기 때문에 임의의 비트율에서 최적의 화질을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 각 프레임의 복잡도에 따라 발생 비트량을 조절함으로써 초기 QP의 영향력을 줄이고 더 나아가 매크로블록의 특성에 따라 매크로블록 단위마다 적절한 QP를 적용하여 프레임 내의 비트율 조절에 대한 효율성을 높인다. 본 논문에서 제안하는 방법은 목표 비트율에 근사한 비트량을 발생시키도록 부호화하는 것을 가능하게 하며, 기존 방법들과 비교했을 때 같은 비트율에서 개선된 화질의 영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 특정 부호화율을 가지는 H.264 비트열을 다른 부호화율로 바꾸어 전송하는 비트열변환 방법에서 필요되는 부호화율-양자화변수 사이의 모델 관계식을 규명한다. 그리고 H.264 동영상 부호화된 비트열간 부호화율을 변환하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 비트열 변환기법은 근사화된 부호화율-양자화 계단 크기 사이의 관계식을 사용하여 이전 부호화화면, 이전 슬라이스에서 부호화된 결과로부터 모델변수를 갱신하고, 이로부터 목표되는 양자화 계단 크기를 찾아 재 양자화 이후의 부호화 과정만을 수행하여 목표되는 부호화율로 비트량을 발생시킨다. 따라서, 제안된 방식은 비트열변환에서 복잡한 부호화율 제어를 필요로 하지 않으며, 간단한 구현만으로 목표되는 부호화율로 변환시킨다. 모의실험으로부터 제안된 비트열변환방법이 4가지 다른 특성의 실험영상에 대하여 설정된 비트열로 정확하게 변환됨을 보인다.
본 논문은 프레임간의 특성 변화를 이용한 균등 비트 할당 기법을 제안한다. 모델 기반 비트율 조정 알고리즘에 대한 기존의 연구는 양자화 파라미터와 비트율 및 왜곡 모델간의 관계를 찾는 것에 초점을 맞추어 진행해 왔다. 본 논문에서는 비트율-왜곡 모델을 새로이 설정하는 것 대신에 모델 기반 접근 알고리즘 내에서 프레임 특성 변화에 따라 모델 파라미터를 조절하여 모델 기반의 비트율 조정 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 모델 기반 접근의 성능은 비트율-왜곡 모델 자체의 정확성과 프레임 간의 비트율-왜곡 특성 차이를 보상하는 모델 파라미터의 정확한 설정이 알고리즘의 성능을 좌우한다. 제안 알고리즘은 프레임의 특성 변화를 모델 파라미터에 의해 파악하고 모델 파라미터를 현재 프레임에 맞도록 조정한다. 제안 알고리즘은 MPEG-4 비디오 부호를 이용하여 설계하고, 성능은 모델 기반 접근의 대표적인 방법인 TMN8과 비교하여 0.6dB 정도의 성능 향상을 나타낸다.
본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 베이직 유닛 레벨 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 한 프레임에 할당된 목표 비트량과 일치하는 결과 비트율을 생성하기 위해 한 프레임에 할당된 비트량을 각 베이직 유닛에 적절하게 분배하였고 목표치와 결과치의 차이를 다음 프레임에 반영하여 트래픽이 목표치에 수렴할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트를 생성하며 동시에 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
JPEG 알고리듬은 같은 크기의 영상이라도 영상의 복잡도에 따라 다른 크기의 압축된 파일이 생성된다. 따라서, 디지털 카메라와 같은 제한된 저장용량을 갖는 기기에서 추후에 저장될 수 있는 영상의 개수를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 대표적인 JPEG 비트율 조절알고리듬은 양자화표를 조절하는 방식이다. 기존의 연구가 영상의 복잡성과 양자표의 관계를 선형적으로 보는 반면, 본 연구에서는 복잡성과 양자표의 조절에 정교한 통계적 모델을 적용하여, 목표가 되는 비트율을 얻을 수 있는 함수관계를 추출하여, 기존의 방식보다 개선된 비트율 조절결과를 얻을 수 있었다. 모의실험결과 제안한 방식이 목표 비트율과의 오차의 표준편차가 2배 이상 감소하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 음성 신호 시간축 분할의 새로운 기법으로, 비트율과 왜곡을 함께 고려한 기법이 제안되었다. 시간축 분할에 필요한 보간 함수는 학습 음성 데이터로부터 얻어진다. 보간 함수는 두 타겟간의 길이에 따라 유일하게 결정되므로 보간 함수는 추가 정보없이 표현된다. 타겟 샘플은 비트율을 최소화시키면서 동시에 최대 스펙트럼 오차가 문턱 치보다 작게 되도록 선택하였다. 제안된 기법은 음성 부호화기의 스펙트럼 변수로 널리 사용되는 LSP계수의 부호화에 적용되었으며, 모의실험 결과 평균적으로 8 bits/Frame의 비트율에서 1.4 dB의 스펙트럼 왜곡이 얻어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 first-hop 무선 채널을 갖는 무-유선망에서 채널 특성에 따라 코딩 비트율을 조절할 수 있는 동적 TCP-friendly 비트율 제어방식 (TFRC)을 제안한다. 제안되는 비트율 제어 기법은 무선망을 통해 전송되는 멀티미디어 플로우의 QoS 성능 저하 현상을 피하기 위해 패킷 손실 통계자료를 이용한 새로운 무선 손실 구별 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 무-유선망에서 TCP 플로우와 함께 백본 대역폭을 공유하는 동안 TCP-friendly하도록 비트율을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 비트율 제어방식의 시스템은 TFRC 흐름 제어에서 무선 손실의 영향을 제거하고 신뢰성이 낮은 무선 링크에 의해서 발생되는 비디오 스트림의 갑작스런 품질 저하 현상을 상당히 줄일 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 가변블록에 대해 DCT와 VQ를 적용함으로써 복원시 영상의 품질을 원하는 수준으로 유지하면서 비트율을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 블록에 대해 임계값에 따라 블록의 크기를 세분화 시켜 하위 블록에 대해 DCT와 VQ를 적용한다. 임계값 결정 방법은 원 화소의 최대군과 최소군의 편차를 이용하였다. 제안된 방법은 화소의 변화가 급격한 영상에서는 비트율이 0.34~0.47bpp가 감소하였고, 화소의 변화가 적은 영상에서는 0.74~0.79bpp정도 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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