네트워크를 통한 영상 데이터 전송 시 에러가 발생하면 복원 영상의 화질 열화는 매우 심각하다. 따라서, 에러 영상을 복원하기 위한 에러 은닉 기술은 복호기 쪽에 매우 중요하다. 본 논문에서는 매크로블록이 움직임 벡터와 함께 손상이 되었을 때 주변 매크로블록의 움직임 벡터를 이용한 빠르고 효율적인 에러 은닉 기법을 제안한다. 실험 결과 에러 은닉 기법을 제안한다. 실험 결과 에러 블록 주변의 경계화소를 이용한 기존의 방법과 비교하여 거의 동등한 복원 화질을 얻으면서도 에러 은닉을 위한 처리 시간을 획기적으로 단축하였다.
MPEG-2 압축 방법을 이용한 비트열은 가변장 부호를 이용하기 때문에 에러에 매우 민감하다. 하나의 비트에러가 발생하더라도, 다음 동기화 부호를 찾을 때까지 매크로블록 또는 슬라이스 단위의 정보 손실을 초래하기 때문에 복원 영상의 화질 열화가 심각하다. 따라서 에러 영상의 복원을 위한 에러 은닉 기술은 복호기 쪽에 매우 중요하다. 기존에 발표된 방법들은 에러에 의한 손실이 매크로블록 단위로 발생했다는 가정 하에 손상된 매크로블록주위의 상, 하, 좌, 우 네 방향의 데이터를 이용하였다. 하지만 대부분의 심각한 에러는 슬라이스 단위로 발생하기 때문에 좌, 우의 데이터는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 슬라이스 단위의 에러를 은닉하기에 적합한 알고리즘을 제안한다. 상, 하, 오른쪽 상단, 왼쪽 상단, 오른쪽 하단, 왼쪽 하단의 6영역의 데이터를 이용하여 두 가지 대표적인 에러 은닉 방법인 boundary matching 방식과 주변 움직임 벡터 정보를 이용한 움직임 벡터 추정 방식에 적용하였다. 실험 곁과 기존의 방법에 비해 향상된 복원 화질을 얻을 수 있었다.
에러가 존재하는 전송 환경에서 압축된 영상을 전송하는 경우, 일정한 화질을 유지하기 위해서는 에러 은닉 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록 기반의 영상 압축에 있어서 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 영역에서 슬라이스 단위의 에러가 발생했을 경우, 에러가 발생한 블록에 이웃하는 상 하 블록의 경계 화소를 이용하여 손상된 블록의 상 하 외곽 영역의 세밀한 에지 방향성을 찾아 각각 부분 복원을 한다. 그리고 복원되지 않은 내부 영역은 이웃한 경계 화소를 이용하여 블록 내의 전체적인 에지 방향성을 찾아 적응적으로 최종 복원 영상을 만들어 내는 2단계의 경계 정합 기법이다. 이 기법은 기존의 에러 은닉 방식보다 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 에지를 흐름을 잘 복원하여 객관적 주관적으로 우수한 복원 영상을 얻게 해준다.
영상을 통신망에서 실시간 전송하려면 압축된 비디오 비트열이 필요하다. 비디오 압축 알고리즘은 시간적, 공간적, 확률적 중복성을 제거하기 때문에 부호화된 비트열은 전송과정 중에 발생하는 전송에러에 매우 민감한 특성을 보인다. 본 논문에서는 저 전송률 비디오 코딩에서 에러의 확산을 막기 위한 에러 복원코딩 방식을 제안한다. 이런 에러 복원 코딩 기술의 성능은 전송에러를 얼마나 정확하게 탐지해 내느냐에 달려 있는데, 전송 에러를 검출하기위해 데이터 숨김이라는 방식을 제안한다. 그리고 에러가 발생한 매크로블록을 복원하기 위해 인트라 매크로블록 갱신 기술과, 움직임 벡터 예측을 이용한 움직임 보상 기술을 적용하여 성능을 비교 및 평가한다. 이 방식은 WCDMA와 같이 에러가 발생할 확률이 있는 비디오 전송망에서 사용할 경우 매우 효과적이다.
MPEG-4에서 오류강인성(Error Resilience)를 위한 한 방법으로 Resynchronization Markers(RM)을 사용한다. 한 프레임이 시작될 때 StartCode를 사용하여 동기를 맞추고 몇 개의MacroBlock을 encoding한 후 일정한 비트수(Threshold 값)가 지나면 재동기 마커 표시하여 재동기를 한다. 이렇게 하므로서 한 프레임 내에서 어떤 부분에 에러가 발생하더라도 그 에러가 속해있는 비디오패킷(재동기 마커와 재동기 마커사이의 Data)만을 버리거나 RVLC(ReversibleVariable Length Codes)를 사용하여 Data를 복원할 수 있다. 그러나 만약 재동기 마커에 에러가 발생하거나 에러의 전파로 인하여 재동기 마커를 인식 못한다면 두 개 이상의 패킷이 손실되거나RVLC를 사용한 데이터 복원을 할 수 없다. 본 논문에서는 이를 막기위해 디코딩 전에 Prescan을 통해서 재동기 마커의 위치를 탐지하고 에러가 생긴 재동기 마커를 복원하는 방법을 제안하였다. 그리고 bitrate에 따른 MB(MacroBlock)의 크기와 비디오 패킷 크기(재동기 마커와 재동기 마커간의 거리)를 분석하여 재동기 마커를 찾는 루틴에 적용하였다.
에러 발생율이 높은 이동 통신 채널 환경에서는 부호화된 비디오 스트림 전송시 발생된 채널 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서 현재 널리 사용되고 있는 H.263 부/복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 제안하였다. 특히, 영상신호는 대개 인트라 픽쳐와 인터 픽쳐로 크게 구분되는데, 이들 중 부호화된 스트림에서 발생빈도가 놀은 인터 픽쳐에 대한 오류은닉을 우선적으로 목표로 하였다. 인터 프레임 픽쳐에서 DFD나 움직임벡터 손실시, 정확히 복원된 손실된 매크로블럭에 인접한 주변 픽셀 4*4을 이용해서 이전픽쳐에서 움직임벡터을 추정하고, 추정된 움직임 벡터을 가지고 손실된 매크로블록을 복원한다. 이때 주변블럭의 움직임벡터 추정시 소요되는 계산량은 충분히 디코더측에서 수용한다는 전제하에서 실험하였다.
H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법으로 복원된 블록은 주변블록 픽셀들의 평균을 취하기 때문에 그로 인해 생기는 블러링 현상을 피할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 주변블록의 에지정보를 이용하여 인터폴레이션하는 방법이 제안되었으나 에지성분이 다양하거나 에지성분이 없는 경우, 블록을 복원하는 데 있어서 기존 H.264의 복원기법보다 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 주변블록의 정보를 이용하여 손실된 블록의 인터폴레이션의 에지방향을 추정하고 방해함수를 통해서 임계치를 결정하여 적응적으로 에지방향의 인터폴레이션과 가중치평균 인터폴레이션을 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향의 인터폴레이션에서는 선택된 전체에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들간의 상호 관계를 고려함으로써 최종적으로 최적에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5dB\;{\sim}\;2dB$ PSNR 향상을 보였고 주관적인 화질개선의 결과를 보였다.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 방향성 기반 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 우선 공간적 경계 정합 기법을 이용하여 손실된 블록 내의 에지 방향성을 나타내는 공간 방향 벡터들을 찾아낸다. 이 벡터들을 이용한 방향성 보간을 통해 복원 블록들을 만들고, 그 중 방향성 경계정합 에러가 작은 복원 블록들을 이용하여 최종 복원 영상을 생성한다. 제안된 기법은 매크로블록이나 슬라이스 단위의 에러에 대해 적응적으로 대처할 수 있고, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
VVC(Versatile Video Coding)는 입력된 영상을 CTU(Coding Tree Unit) 단위로 분할하여 코딩하며, 이를 다시 QTBTT(Quadtree plus binary tree and triple tree)로 분할하고, TU(Transform Unit)도 이와 같은 단위로 분할된다. 따라서 TU의 크기는 $4{\times}4$, $4{\times}8$, $4{\times}16$, $4{\times}32$, $8{\times}4$, $16{\times}4$, $32{\times}4$, $8{\times}8$, $8{\times}16$, $8{\times}32$, $16{\times}8$, $32{\times}8$, $16{\times}16$, $16{\times}32$, $32{\times}16$, $32{\times}32$, $64{\times}64$의 17가지 종류가 있다. 기존의 VVC 참조 Software인 VTM에서는 디블록킹필터와 SAO(Sample Adaptive Offset)로 이루어진 인루프필터를 이용하여 에러를 복원하는데, 본 논문은 TU 크기에 따라서 원본블록과 복원블록의 차이(에러)가 통계적으로 다름을 이용하여 서로 다른 CNN(Convolution Neural Network)을 구축하고 에러를 복원하는 방법으로 VTM의 인루프 필터를 대체한다. 복원영상의 에러를 감소시키기 위하여 TU 블록크기에 따라 DenseNet의 Dense Block기반 CNN을 구성하고, Hyper Parameter와 복잡도의 감소를 위해 네트워크 간에 일부 가중치를 공유하는 모양의 Network를 구성하였다.
H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 주변블록 픽셀의 간단한 평균값을 이용하여 복원하므로 심각한 블러링 현상이 발생하고 화질 저하의 문제를 야기한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 주변블록의 픽셀 정보를 이용하여 손실된 블록의 주된 에지 방향을 추정하고, 통계값을 이용한 방해함수의 결과 값으로 에지 방향 기반의 보간법과 가중치 평균 보간법을 적응적으로 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향 기반의 보간법에서는 선택된 주된 에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들 간의 상호관계를 고려함으로써 최종적으로 최적 에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5{\sim}2.0dB$ 정도의 PSNR 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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