Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.02a
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pp.109-112
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2008
본 논문에서는 MPEG-4 HE-AAC의 SBR 부호기의 효율을 개선하기 위해 예측 SBR(Predictive-SBR)을 제안한다. SBR 부호기는 주부호기(core encoder)와 결합하여 적은 비트량으로 고주파 성분을 복원할 수 있게 한다. 본 논문에서는 SBR 데이터의 약 70%를 차지하는 포락선 정보를 부호화하는 방법을 개선하여 효율성을 높이고자 한다. 기존 SBR은 포락선 정보의 전송을 위해 다음과 같은 방법을 이용한다. 먼저 고주파 대역의 에너지를 스케일팩터 밴드 단위로 계산한다. 다음으로, 전송정보량의 감소를 위해 델타 코딩 방식을 이용하여 에너지 정보를 부호화한다. 본 논문에서는 SBR의 포락선 정보를 효과적으로 감축하기 위하여 고주파 대역의 에너지를 예측하는 방법을 이용한다. SBR 부호기의 입력 데이터가 SBR 복호기의 입력데이터와 동일하다는 가정 하에 선형 회귀(linear-regression) 기법을 이용하여 고주파 대역의 에너지를 추정한다. 그 후에 추정된 에너지와 원래의 고주파 대역 에너지의 오차를 델타 코딩을 이용하여 부호화한다. 정보를 전송할 때는 고주파 대역 에너지의 델타 코드와 예측 SBR에서 계산한 오차의 델타 코드 중 부호화에 필요한 비트량이 적은 방식을 선택하여 부호화하도록 한다. 그 결과 약 10% 정도의 정보량 감축 효과를 얻을 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.4
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pp.891-898
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2014
The DVC (Distributed Video Coding) provides a theoretical basis for the implementation of light video encoder. Conventionally, lots of studies have been focused on the codec scheme of Stanford University that has a feedback channel to control the bit rate finely. However, the codec scheme can not evaluate the qualities of the frames reconstructed by the received parity bits at the decoder side. This paper presents an efficient method of estimating distortion by correcting the virtual channel noises in side information and then facilitating the measurements of the visual qualities. Through several simulations, it is shown that the proposed method is very efficient in estimating the visual qualities of the reconstructed WZ frames.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.574-577
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2011
H.264/AVC는 휘도 신호 $4{\times}4$ 블록을 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용한다. 예측 모드는 8개의 방향성을 가진 모드와 하나의 비방향성 DC 모드가 있다. 휘도 신호 $16{\times}16$ 블록에서는 4가지의 예측 모드가 있으며 색차 신호 $8{\times}8$ 에서도 4개의 예측모드를 사용한다. 이러한 예측 모드들 중 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여, 부호화기는 선택 가능한 모든 예측 모드의 율-왜곡 비용을 계산한 후, 최적의 율-왜곡 비용을 가진 예측 모드를 사용하여 부호화를 수행한다. 따라서 H.264/AVC의 화면 내 예측 과정은 많은 계산 복잡도를 가진다. 특히 하이 프로파일에서는 휘도 신호 $8{\times}8$ 블록이 화면 내 예측을 위해서 고려되므로 더욱 많은 계산 복잡도를 요구한다. 이에 본 논문은 H.264/AVC 하이 프로파일의 화면 내 예측의 부호화 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 현재 매크로 블록의 분산을 계산한 후, 이를 이용하여 율-왜곡 최적화에 후보로 사용되어지는 블록 모드를 결정하고, 각 블록 모드에서 제공하는 예측 모드들을 효율적으로 선택하는 방법을 연구 개발하였다. 제안된 방법은 기존 H.264/AVC 참조 소프트웨어인 JM13.1 부호화 시간 대비 약 83%의 연산시간이 감소하는 결과를 보였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.5
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pp.66-79
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2009
In this paper, we propose a new adaptive intra coding technique using 1-D and 2-D integer transforms for improving coding efficiency of H.264/AVC. Proposed technique selects the most effective transform and prediction mode for each block after processing 1-D and 2-D transforms of all prediction modes. In case of using 1-D transform, $4{\times}4$ block is divided into four $1{\times}4$ or $4{\times}1$ subblocks and then each subblock is predicted and subtracted by using the decoded subblock located at the nearest position in the direction of prediction. After prediction error subblock is processed by 1-D transform and quantization, four subblocks are merged back into original $4{\times}4$ block and then, reordered as 1-D signal by a DC biased zigzag scanning pattern according to the prediction mode. Finally, comparing the coding efficiency between bitstreams based on 1-D transform and conventional 2-D transform, prediction mode and quantized coefficients for each block are decided and corresponding quantized coefficients are transmitted. Experimental results show that the proposed adaptive technique increases 0.34dB in BD-PSNR and decreases 4.03% in BD-Bitrate on the average compared with H.264/AVC.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.263-266
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2009
H.264/AVC 표준의 화면내 부호화 방법은 화면내 예측을 통한 예측값과 현재 블록의 화소값의 차이를 변환 계수로 변환하고, 이를 양자화 및 엔트로피 부호화하는 순서로 부호화가 진행된다. 그러나 화면내 부호화 방법은 영상간의 시간적 상관성을 이용하지 않고 비교적 상관도가 낮은 공간적 상관성을 이용하기 때문에 화면간 부호화 방법에서는 발견되지 않는 flicker 효과가 발생하게 된다. 일반적으로 flicker 효과는 양자화 및 역양자화 과정에서 변환 계수값의 차이가 크게 증가하기 때문에 발생한다. 따라서 화면내 부호화 방법을 사용하면 flicker 효과로 인해 주관적인 화질이 크게 열화됨에도 불구하고, 이를 위한 해결책이 많지 않다. 본 논문에서는 flicker 효과를 정의하고 flicker 효과의 발생 이유를 분석한다. 이를 바탕으로 flicker 효과를 효과적으로 감소시킬 수 있는 양자화 방법을 제안한다.
In this paper, we propose a novel intra-prediction method using convolutional neural network (CNN) to improve a quality of a predicted block in VVC. The proposed algorithm goes through a two-step procedure. First, an input prediction block is generated using one of the VVC intra-prediction modes. Second, the prediction block is further refined through a CNN model, by inputting the prediction block itself and reconstructed reference samples in the boundary. The proposed algorithm outputs a refined block to reduce residual signals and enhance coding efficiency, which is enabled by a CU-level flag. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves improved rate-distortion performance as compared a VVC reference software, I.e., VTM version 10.0.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.5C
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pp.464-471
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2010
The demand for high quality of multimedia applications, which far surpasses the rapid evolution of transmission and storage technologies, makes better compression coding capabilities ever increasingly more important. In order to provide enhanced video coding performance, this paper proposes an efficient competition-based motion vector coding scheme. The proposed algorithm adaptively forms the motion vector predictors based on the contexts of scene characteristics such as camera motion and nearby motion vectors, providing more efficient candidate predictors than the previous competition-based motion vector coding schemes which resort to the fixed candidates optimized by extensive simulations. Up to 200% of compression gain was observed in the experimental results for the proposed scheme applied to the motion vector selection for skip mode processing.
Generally existing video codec employs entropy coding to deal with residual signals with considering temporal and spatial properties. Scalable Video Coding(SVC) which is extension of H.264/AVC has three technical concepts for removing redundancies between inter-layers. In spite of using novel prediction method between inter-layers in SVC, it is still using same entropy coding method to residual signals. According to the studies, the residual obtained by inter-layer prediction technique has different features of residual signal acquired by spatial or temporal prediction technique. In this paper, we propose an efficient entropy coding method which codes the residual signal obtained by inter-layer prediction with regarding its features adequately. We re-designed the Coded Block Pattern(CBP) table suitably for inter-layer texture prediction. The experiments show that the proposed method can further reduce the BD-Bitrate up to average 2.20% in 4CIF and 1.14% in CIF resolution compared to the existing JSVM 9.18.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.4
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pp.38-44
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1999
본 논문에서는 웨이브릿 변환과 선택적 예측 벡터양자화를 이용한 인공위성 화상데이타 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 대역내 중복성을 제거하기 위하여 각각의 대역을 웨이브릿 변환하고, 대역간 중복성을 제거하기 위해 에측하는 대역으로부터 생성된 임계치 지도를 이용하여 선택적 예측 벡터양자화를 행한다. 따라서 이 방법은 대역내 및 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 때문에 부호화 효율을 향상시킨다. 이 방법을 실제 Landsat TM 인공위성 화상데이타에 실험한 결과 기존의 방법에 비하여 부호화 효율이 향상됨을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.110-112
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2017
본 논문에서는 최신의 비디오 코덱 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 화면 내 예측 부호화의 성능 향상을 위하여 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Networks)을 이용하는 방법을 제안한다. SRCNN 은 비교적 최신 기술인 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 이미지를 추가적인 데이터 없이 보간 하여 해상도를 증가시키는 기술이다. HEVC 에서는 화면 내 예측의 잔차신호를 부호화 하기 위해 많은 비트를 소모하는데, 본 논문에서는 이 잔차신호들의 해상도를 낮추어 부호화 되는 비트를 줄이며, 복호화기에서 SRCNN 을 이용하여 원래의 해상도로 복원을 수행하여 압축성능을 향상 시키는 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 기술은 HM 16.6 에 구현하였으며, CNN 트레이닝에 Caffe 라이브러리를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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