한국의 DMB 서비스는 이미 대중화되어 많은 이용자들이 이용하고 있다. 그러나 최신 디스플레이 장치들은DMB 컨텐츠의 해상도에 비해 더 높은 해상도를 지원하고 있으며, 다양한 방법의 동영상 재표본화 기술을 채용하고 있다. 일반적으로 주관적인 영상 품질은 영상 내 객체에 대한 인식률에 따라 결정되며, 에지 공간에서 객체 간구분이 명확할수록 증가한다. 에지는 객체와 배경간의 경계이며 겹쳐진 사물간의 경계를 나타내는데, H.264/AVC(이하 AVC)에서 사용되는 화면 내 예측 부호화에서 선택되는 예측 모드와 필터를 통해 추출된 에지 정보는 80% 이상의 유사도를 보인다. 본 연구에서는 H.264 동영상 부호화에서 사용되는 화면 내 예측 부호화 정보와 DCT 계수 정보의 관계를 이용하여 에지 정보를 추출하여, 이를 이용한 효과적인 상향 표본화 방법을 제안한다.
In the scalable extension of H.264/AVC, spatial scalability is provided residual information as encoding layered spatial resolution between layers. We use the inter-layer prediction to remove this redundancy. In the inter-layer prediction, as the prediction we can use the signal that is the upsampled signal of the lower resolution layer. In this case, coding efficiency can be different from optimal prediction by kinds of interpolation filter. This paper indicates technique to choose the interpolation filter and to enhance coding efficiency for finding more correct prediction in intra macroblock.
본 논문에서는 화면간 상관성을 이용한 최적의 비트 할당 알고리즘을 제안한다 제안된 알고리즘은 기존의 Q2 비트율 제어 알고리즘을 기반으로 하며, 인트라(Intra) 화면에 대한 비트할당과 인터(Inter) 화면에 대한 비트 할당으로 구성된다. 일반적으로 비디오 시퀀스(Sequence)의 각 화면들은 서로 많은 상관성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 다른 화면들의 화질에 상대적으로 더 많은 영향을 미칠 수 있는 중요한 화면을 선택하고, 선택된 화면들은 각각의 중요도에 따라 더 많은 비트가 할당되어 화질이 향상된다. 선택된 화면의 화질 향상은 이 화면으로부터 움직임 예측과 움직임 보상을 하는 다른 화면의 화질까지도 향상시킨다. 본 논문에서 제안된 방법은 MPEG-4비디오를 비롯하여 최근에 만들어진 H.264/AVC 부호화 표준에서도 좋은 결과를 보였다.
H.264/AVC는 최신의 국제 비디오 압축 표준으로 가변블록크기 지원, 다중 참조 프레임 움직임 보상 등의 기법으로 이전의 압축 표준인 MPEG-4, H.263등에 비해 비슷한 화질에서 비트율을 거의 50%정도 줄였다. 이러한 기법들로 압축 효율성이 높아진 반면, 계산 복잡도는 증가하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 움직임 벡터 예측인 MVP를 이용하여 시간적 상관성을 고려하고 프레임 내의 주위 매크로블록 모드정보에 가중치를 부여하여 부호화를 매크로블록의 최종 모드를 빠르게 선택하는 기법을 제안한다. 실험에서 JM10.2의 모드 선택기법과 비교한 결과, 평균 85%이상 선택한 모드가 동일함을 보여주었다.
H.264/AVC의 프레임내 예측기법은 현 매크로블록의 이웃픽셀들로부터 예측값을 추출함으로써 인트라 픽처의 압축률을 높이는데 크게 기여했다. 그러나 모든 매크로블록에 대해 총 17가지의 후보 모드를 검사해야 하기 때문에, 전체 부호화기의 복잡도를 상당히 상승시키는 요인이기도 하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 기존의 움직임 추정 전용 하드웨어로 주로 사용되는 1차원 시스톨릭 어레이 구조에 부가적인 하드웨어를 장착하여, 움직임 추정뿐만 아니라 프레임 내 예측까지 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 병렬적으로 끊김이 없는 수행을 위해 프레임내 예측 알고리즘을 약간 수정했으나, 이것은 화질이나 비트스트림 크기에 영향을 거의 미치지 않는다. 제안된 구조는 연산에 대한 명령어 개수로 비교할 때, ARM 기반 시스템에서 얻을 수 있는 성능의 10배에서 40배에 달하는 높은 성능을 보여준다.
H.264/AVC는 부호화되는 잉여 데이터의 유형에 따라 3개의 변환을 사용할 수 있다. $4{\times}4$ DCT 변환은 항상 수행되며, $16{\times}16$ 인트라 모드인 경우에는 추가적으로 휘도 DC 계수에는 $4{\times}4$ 하다마드 변환을 수행하고, 색체 DC 계수에는 $2{\times}2$ 하다마드 변환을 수행한다. 변환 코딩을 완료한 이후에 한층 더한 데이터 압축을 위해 양자화가 수행된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 중요한 역할을 하는 DCT 변환, 하다마드 변환 및 양자화에 대한 하드웨어적인 구현에 대해 연구하였다. 특히 파이프라인 기법을 적용하여 33클럭의 대기지연시간 이후에는 매 클럭 당 1개의 양자화된 결과를 출력할 수 있는 아키텍쳐를 제안하였다. 제안한 아키텍쳐는 Verilog HDL로 코딩되고, Xilinx 7.1i ISE툴을 사용하여 합성하고 검증하였다. 합성 결과 SPARTAN3S-1000 디바이스에서 동작 주파수는 106MHz이다. $1920{\times}1080$ HD 영상 프레임의 경우 최대 33프레임을 처리할 수 있다.
작은 면적과 저전력으로의 구현은 다양한 멀티미디어 하드웨어, 특히 모바일 환경에서 매우 중요한 요구사항이다. 본 논문은 작은 면적과 그에 따른 저전력을 목표로 H.264/AVC 인트라 예측기기 하드웨어 구조를 제안한다. 이미지 프레임을 예측하기 위해 하나의 연산기로 모든 모드 결정과 계산들이 순차적으로 수행기고 그들 중 최적의 값을 선택하는 방식이며, 그 결과로 다른 기존의 논문들 보다 더 작은 면적의 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 구조는 Altera Excalibur device를 이용하여 검증되었고, 구현된 하드웨어 구조는 Synopsys Design Compiler와 Samsung STD130 0.18um CMOS Standard Cell Library를 이용하여 합성하였다. 합성결과 크기는 11.9k의 하드웨어 로직 게이트와 1078 byte의 내부 SRAM을 사용하고 최대 동작 주파수는 약 107MHz가 되었다. 제안한 구조는 하나의 QCIF($176\times144$ 화소) 영상 프레임을 처리하는데 879,617클록이 소요되며, 이는 QCIF 영상을 초당 121.5프레임으로 처리가 가능하며, 이는 하드웨어 기반의 실시간 H.264/AVC 부호화 시스템에 적합한 구조임을 보여준다.
HEVC 비디오 압축 표준은 기존 비디오 표준보다 더 다양한 블록 구조와 예측 모드를 사용함으로써 우수한 부호화 성능을 제공하나, 최적의 블록 크기 및 예측 모드를 결정하기 위한 RDO(Rate Distortion Optimization)과정으로 인해 연산량이 많다는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 화면 내 예측 수행 전 CU영역의 모멘트 값을 계산하고 이를 CU영역의 텍스쳐 복잡도로 이용하여 CU의 분할 여부를 결정하는 모멘트 기반의 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법을 차용하여 CU영역의 밝기 값에 대한 분산 값을 계산하여 영역의 텍스쳐 평평도를 추정하고, 추가로 CU영역의 밝기 값에 대한 비대칭도를 계산하여 CU영역을 이루는 밝기 값 분포의 비대칭성 정도를 측정한 뒤 이를 조합하여 기존 방법보다 더 정밀하게 텍스쳐 복잡도를 측정하였으며, 이를 RDO과정 중 현재 CU의 분할 여부를 결정하는데 이용하여 기존의 부정확한 CU분할 여부 결정 방법을 개선시킨 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법 대비 4.2%의 BD-rate 감소를 보여주며, HM-10.0과 비교하여 BD-rate는 1.1% 증가하였고, 인코딩 시간이 32% 절감되었다.
최근 경량화 비디오 부호화를 위함 분산 비디오 부호화 기술 (DVC: Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로써 각광받고 있다. Wyner-Ziv (WZ) 부호화기는, 영상을, 기존의 인트라 부호화기를 이용하는 키 (Key) 프레임과 WZ 부호화를 하는 WZ 프레임으로 나누어 독립적으로 부호화 한다. WZ 복호화기로 전송된 키 프레임은 복원된 뒤 키 프레임 사이의 WZ 프레임을 추정하는데 사용되며 추정된 WZ 프레임을 보조정보 (Side Information)라고 한다. 보조정보는 WZ 프레임에 대한 정보가 없는 상태에서 추정되므로 필연적으로 WZ 프레임과 다르며 WZ 복호화기에서는 보조정보와 WZ 프레임과의 차이를 가상의 채널 잡음으로 간주한다. WZ 복호화 과정은 가상의 채널잡음을 WZ 복호화기 내에 존재하는 채널코드를 이용하여 제거함으로써 이루어지므로 채널 정보를 정확히 아는 것은 채널코드의 에러정정능력에 큰 영향을 미친다. WZ 복호화기에서는 추정된 WZ 영상만이 존재하므로 정확한 잡음의 양을 알 수 없으며, 일반적으로 선형 움직임에 근거한 키 프레임 간의 차를 하나의 예측 수단으로 사용한다. 또한 이와 같이 예측이 갖는 불확실성으로 채널코드의 효율이 저하되는 것을 막기 위하여 주변의 잡음과 비교를 통한 잘못된 잡음을 정정하는 방법도 제안되었다. 하지만 이런 방법들이 모든 프레임이나 비트 플레인에 존재하는 잡음을 제대로 측정한다고 할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 개의 후보 잡음 모델을 생성한 후, 복호화 과정에서 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대한 실험결과는 최대 0.8 dB의 PSNR이득을 보여준다.
MPEG-2 소스 부호화 알고리즘은 가변장 부호화를 사용하기 때문에 채널 오류에 매우 민감하다. 압축 데이터가 전송되는 동안 비트 오류가 발생하게 되고, 이 오류를 정정 기술로 보정할 수 없는 경우 디코더에서는 오류 은닉 방식을 사용함으로써 영상의 화질 저하를 최소화할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 I 프레임의 연속적인 매크로블록 오류를 은닉하기 위한 방식으로 I 프레임과 시간적으로 가장 가까이 위치한 이전 GOP의 B 프레임의 시간적 정보와 P 프레임의 공간적 정보를 이용한다. 이 방식은 기존의 오류 은닉 방식들이 갖는 시간적 오류에 의한 움직임 왜곡과 공간적 오류에 의한 번짐 현상을 개선할 수 있으며, 전송 오류가 매우 심한 망에서의 심각한 슬라이스 오류를 보다 효과적으로 은닉할 수 있다. 알고리즘은 MPEG-2 비디오 코덱에서 수행되었고 모의 실험을 통하여 다른 방식들에 비하여 I 프레임의 슬라이스 오류를 효율적으로 은닉할 수 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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