• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.26-39
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• 2007

H.264/AVC 표준은 기존의 부호화 기법보다 뛰어난 압축 성능 때문에 비디오 데이터의 압축과 전송에 널리 응용될 것으로 전망된다. 그러나 H.264/AVC 표준도 기존의 비디오 압축표준과 마찬가지로 가변길이부호화 방식을 따르기 때문에, 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변한다. 이 때문에 PSTN이나 ISDN 망과 같이 대역폭이 고정된 네트워크를 통해 비디오 비트 스트림을 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트량을 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 전송채널 환경에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 영상 데이터를 전송할 때 장면전환에 효율적인 비트율 제어 방식을 제안한다. 즉, 제안하는 비트율 제어 방식은 장면 전환과 같이 움직임이 많은 부분에서는 이전 프레임과 현재 프레임간의 움직임 변화량을 예측하여 움직임의 양에 따라 2차원 RD 모델 식을 수정하여 프레임 단위로 비트량을 효율적으로 제어하는 방법이다. 또한 장면전환이 많은 영상일 경우에 버퍼의 넘침을 방지하기 위해서 효율적인 프레임 스킵 방법을 제안한다. 실험 결과는 화면간 움직임이 많은 영상의 경우, 기존의 비트량 제어 방법이 채널 전송에 부적합할 정도로 비트량을 초과하지만, 제안한 방법은 채널 전송에 적합하게 효율적으로 부호화한다. 또한 기존 비트율 방법보다 제안한 방법의 프레임 스킵 개수가 적어 화면간의 끊김 현상이 줄었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1742-1754
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• 1999

본 논문에서는 히스토그램 기반의 비트율-왜곡 (R-D) 추정 결과를 이용하여 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 제공하는 비트율 제어방식을 제안한다. 히스토그램 기반의 R-D 추정 방식은 부호화에 사용되는 양자화 파라미터(QP)에 따라 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 QP 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 제공한다. 이 추정 방식의 가장 큰 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수에 대한 히스토그램 또는 가중 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 적은 것이다. 또 실제 비디오 부호화에 적용할 수 있을 만큼 정확하다. 따라서 이 추정 모델을 이용하는 제안된 비트율 제어 방식은 저 지연과 저 복잡도를 요구하는 응용 분야에 적합하고, 정확한 제어를 수행한다. 제안된 비트율 제어방식은 비디오 버퍼 제한 조건을 만족시킴으로써 버퍼의 넘침이나 고갈이 발생하지 않도록 하고, 추가적으로 왜곡 제한에 의하여 이웃한 영상들간에 화질차이가 일정 범위를 벗어나지 않도록 한다. 그리고 하나의 영상에 대하여 하나의 QP를 사용하여 영상 내에서도 일관된 화질을 유지하며, 誰?영상과 비 기준 영상에 대한 버퍼 제한 조건을 차별화함으로써 기준 영상의 화질 열화에 의한 오류 전파를 감소시킨다. 제안된 방식과 MPEG-2의 TM5 (Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어 방식의 성능을 비교한 실험으로부터 제안된 방식이 평균 PSNR을 0.521.84 dB 정도 향상시키고, 영상간 그리고 영상 내에서도 일관된 화질을 유지함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-20
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• 1990

본 논문에서는 이동보상과 분류 벡터양자화기를 이용한 화면각 부호화방법을 제안하였다. 이동보상벡터양자화방식에서는 중요화소를 포함하는 블록을 효과적으로 부호화하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 이동보상후에 나타나는 화면간 예측오차에 적합한 분류법을 갖는 새로운 CVQ 알고리듬을 제안하였다. 본 연구에서는 저 전송율에서 영상을 효과적으로 부호화하기 위하여 이동보상에서 처리단위인 블록을 4개의 크기가 같은 벡터로 나누고, 각 벡터들을 벡터내의 중요화소의 위치에 따라 15부류로 분류하여 각기 독립적으로 제작된 부호책에 따라 벡터양자화기로 부호화하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에서 영상회의와 영상전화와 같은 상대적으로 움직임이 적은 영상에 대하여, 평균 비트율이 0.2~0.25 bit/pel에서 35~37dB의 신호대 잡음비를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.271-279
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• 2009

Moving Picture Experts Group (MPEG)과 Video Coding Experts Group (VCEG)은 기존의 MPEG-4와 H.263 표준안보다 우수한 비디오 압축 기술을 개발하였다. 이 새로운 표준안은 H.264/AVC (Advanced Video Coding) 이라 하며, MPEG-4 Part 10과 ITU-T Recommendation H.264로 공동 발표 되었다. H.264/AVC에는 9가지의 모드를 가진 $Intra4{\times}4$ 예측 부호화가 존재하는데, 이는 영상의 공간적인 상관성을 이용한 압축 부호화 방식이다. 본 논문에서는 압축 효율을 높이기 위하여 인접 화소들의 유사성을 이용한 ABS (Adaptive Bit Skip) 모드를 제안함으로써, 적응적으로 intra mode bit를 생략하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 R-D 곡선 상에서 평균 약 0.2 dB의 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 향상이 있었고 평균 약 3.6%의 비트율을 절약하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1121-1125
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• 2004

본 논문은 H.264/AVC를 위한 고속 블록 모드 결정 알고리즘에 대해 연구한다. H.264/AVC는 단일 크기의 블록을 이용하여 움직임 추정을 수행하는 기존 동영상 부호화 방식과는 다르게 16$\times$16, 16$\times$8, 8$\times$16, 8$\times$8, 8$\times$4, 4$\times$8, 4$\times$4의 7가지 서브 블록을 이용하는 가변 블록 움직임 추정을 채택한다. 이 방식은 효율적인 움직임 추정을 가능하게 하지만 동영상 부호화의 연산량을 크게 증가시키는 원인으로 작용한다. 고속 블록 모드 결정 알고리즘은 먼저 매크로블록에 존재하는 4개의 8$\times$8 블록을 기준으로 8$\times$8 보다 큰 블록 모드와 8$\times$8 보다 작은 블록 모드로 블록 영역을 예측한다. 여기서 8$\times$8 보다 큰 블록 모드로 예측되면 각 8$\times$8 블록간의 움직임 벡터 거리를 임계값과 비교하여 8$\times$8 이상의 블록 모드로 합병한다. 이는 8$\times$8보다 큰 블록 모드의 움직임 추정을 위해 RDO를 16$\times$16, 16$\times$8, 8$\times$16 8$\times$8에 대해 모두 수행하는 것이 아니라 각각의 8$\times$8 블록에 대해서만 수행하므로 블록 모드 결정을 위한 연산량을 효율적으로 감소시킬 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1080-1087
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• 2005

움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10C호
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• pp.1484-1489
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• 2004

비디오 프레임의 크기를 축소하거나 확대할 때, 응용에 따라서는 입력 및 출력이 8${\times}$8 블록 DCT 계수들로 구성되도록 할 필요가 있다. 선형 변환이고 유니터리(unitary) 변환의 일종인 DCT에는 행렬 곱셈에 대한 분배 법칙이 성립한다. 이러한 사실을 이용하여 두가드, 묵허지, 박 등은DCT 영역에서 비디오 프레임들의 크기를 축소하는 방법들을 제안하였다. 이러한 방식으로 영상을 축소 후 확대하면 원 영상의 저 주파수 DCT 계수들이 잘 보존된다. 즉, 원 상(축소되기 전의 영상)과 예측된 영상(축소 후 확대된 영상)의 차이를 부호화 해야 되는 경우 부호화 효율이 매우 높아진다. 이러한 것은 스케일러빌러터를 이용한 비디오 부호화에 바람직한 사실이다. 본 논문에서는 이전의 방식들의 연장선 상에서 가로 세로 각각 2:1로 축소하고 다시 2:1로 확대할 때 DCT 블록의 크기를 다양이 하였다. 실험에 의하면 DCT 블록 크기를 크게 할수록 PSNR 값이 커짐을 알 수 있었다. 그러나, 계산상의 복잡도 역시 커질 것으로 예상된다. 본 논문의 실험 결과는 압축 영역 영상 축소 및 확대를 위한 고속 알고리즘 개발에 중요한 데이터가 될 것으로 생각한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9C호
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• pp.849-860
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• 2007

H.264/AVC부호화 방식이 압축성능이 뛰어나더라도 가변길이부호화방식을 따르기 때문에 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 밖에 없다. 따라서 부호화된 비디오 비트스트림을 고정된 저대역폭의 네트워크를 통해 실시간으로 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트율을 반드시 제어할 필요가 있다. 기존의 비트율 제어 알고리즘은 각 프레임당 목표 비트를 결정하는 2차원 비트율-왜곡 모델을 채택하고 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 채널에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 동영상을 전송할 때 움직임이 많은 영상의 비트율을 보다 효율적으로 제어하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 비트율 제어 알고리즘은 2차원 비트율-왜곡 모델식을 이용하여 이전 프레임의 매크로블록과 현재 프레임의 매크로블록간에 움직임 변화량을 예측함으로써 매크로블록 단위로 비트율을 제어한다. 움직임이 많고 장면전환이 빈번한 동영상 샘플을 대상으로 비교 실험한 결과, 비트율 제어의 경우 기존의 알고리즘은 채널전송 환경에 부적합하게 비트율을 초과하지만, 새롭게 제안한 알고리즘은 채널전송에 적합하게 부호화됨을 확인할 수 있었다. 화질 또한 제안한 방법이 기존의 비트율 제어 방법보다 평균적으로 $0.4{\sim}0.9\;dB$로 높게 나타남을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.70-79
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• 2007

논문은 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에서 중요한 과정인 움직임 추정에서 효율적인 전 영역 추정을 위해 인접 서브매크로 블록과 독립적인 새로운 움직임 예측 방식을 제안한다. H.264/AVC는 높은 압축 효율을 위해 H.264/AVC에서는 움직임 추정 과정에서 7가지의 다양한 가변 블록을 사용 한다. 그러나 다양한 가변 블록으로 인해 반복적인 연산이 많아지고 복잡해져 움직임 추정에 많은 시간이 소요된다. 이로 인해 실시간 인코딩이 어려워지게 되었다. 이를 해결하기 위해 많은 고속 움직임 추정 방식이 제안되었으나 전 영역 움직임 추정에 비해 영상의 품질(PSNR)이 떨어지고 비트 수가 증가하게 된다. 제안된 독립적 움직임 예측 방식과 SAD 값을 공유하여 움직임 추정을 수행할 경우 기존 전 영역 탐색에 비해 반복적인 연산 양이 80%정도 감소하게 된다. 또한 연산양이 감소됨에도 불구하고 시뮬레이션 결과 Y PSNR은 최대 0.04 dB 이하의 변화만을 가져왔고 인코딩된 Bit 수는 평균적으로 약 0.6% 정도만 증가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.383-394
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• 2018

본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.