실시간 영상처리를 위해 다양한 시스템이 개발되고 있으며, 이들은 주로 고성능 프로세서에 의존한다. 하지만 이러한 영상처리 시스템은 상대적으로 낮은 성능의 모바일 시스템이나 저전력을 요구하는 시스템에는 적용하기 힘들다. 따라서 다양한 어플리케이션에 적용을 하기 위해서는 영상처리를 위한 좀 더 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상대적으로 낮은 성능의 시스템에서도 실시간 영상처리가 가능하도록 인트라 예측기 원리를 이용하여 영상의 처리 범위를 제한하는 전처리 방법을 고안하였고, 이러한 전처리기를 하드웨어 코어로 하는 시스템 구성을 제안한다. 또한 하드웨어 코어 구현 결과와 이를 이용한 영상 처리량 감소 방안을 제시한다.
비디오 코딩에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 40의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 GOP에 할당된 비트량에서 첫 프레임이 차지하는 비율을 조절하여 초기 QP를 결정하며, 첫 프레임이 차지하는 비율에 해당하는 QP를 결정하기 위해서 비트율-QP 모델을 이용한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JVT 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
비디오 코팅에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP (Quantization Parameter) 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저 전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 35의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송 대역폭과 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 반비례 관계를 모델링하기 위하여 선형 모델을 사용하였고, 첫 프레임의 공간적 복잡도에 따라 모델 파라미터를 결정하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
본 논문은 저복잡도 및 고효율 분산 비디오 코딩에서 H.264/AVC로의 변환을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 낮은 복잡도로 높은 부호화 성능을 유지하기 위하여, 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터를 Wyner-Ziv (WZ) 프레임뿐만 아니라 키 프레임에서도 적용하여 부화화를 수행한다. 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터는 키 프레임에서 이전의 키 프레임으로의 움직임 추정에 의해 결정된 움직임 벡터임으로, 이 움직임 벡터를 이용하여 인트라 키 프레임을 예측 프레임으로 변환압축하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법은 두 예측 움직임 벡터를 기반으로 측정된 두 움직임 벡터 중, 비트율-왜곡 최적화를 수행하여 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 보조정보의 움직임 벡터는 보조정보를 생성하기 위하여 수행된 움직임 추정을 통하여 측정된 움직임 벡터임으로, 적은 탐색 영역을 적용하여도 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 예측 움직임 벡터와 보조정보 기반의 예측 움직임 벡터로 적용하여 적은 탐색 영역에서 움직임 추정을 수행함으로써, 저복잡도로 높은 부호화 효율을 가질 수 있다. 실험결과는 기존 변환 방법과 대비하여, 트랜스코더의 복잡도가 2.82%로 감소하고 비트율 성능은 23.06% 상향되었다.
저전송률 영상통신을 위한 H.263+에 포함된 Advanced Intra Coding(AIC) 모드는 인트라매크로블록 별로 DCT 계수의 예측을 위한 세가지 예측 방향 중 하나를 선택한 후, 선택된 예측 방향에 따라 DCT 계수 주사 방향과 양자화 방법, 그리고 VLC 테이블을 달리 적용한다. 이 방법을 비디오 압축에 적용하면 기존의 H.263 기본 부호화 방법에 비해 더 높은 압축율과 객관적 화질의 향상을 얻을 수 있다. 본 논문은 ITU-T의 H.263+에서 제안하는 Advanced Intra Coding 모드를 사용할 때 필요한 DCT 계수의 예측 방향 선택을 위한 간략화된 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교하여 부호화 성능이 비슷하면서, 계산량이 약 1/7로 간단하고 메모리도 절약할 수 있다.
저전력 CMOS 카메라 기술의 발전으로 농업용 모니터링, 자연환경 감시 등의 다양한 비디오 센서네트워크 응용들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용들에서 핵심 기술은 영상을 어떻게 압축하고 전송할 것인가에 대한 것이다. 일반 센서 데이터에 비해 영상 데이터는 양이 크기 때문에 특히 트래픽에 대한 정확한 예측이 이루어져야만 광범위한 네트워크 자원을 효과적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 센서 네트워크 환경에서 비디오 트래픽을 정확하게 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 복잡도를 측정하고 이 값을 적응적으로 트래픽 예측에 적용함으로써 기존의 방법들 보다 정확하게 압축 영상의 트래픽 양을 예측할 수 있다. 실험결과는 적응적 복잡도 예측을 이용한 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 12% 이상 정확하게 결과 비트량을 예측하는 것을 보여준다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 GOP의 초기 QP 값은 이전 GOP의 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값과 이전 GOP의 초기 QP 값에 의해 결정된다. 기존 방식인 JM의 경우 초기 QP 값이 인터 모드 평균 QP 값보다 2 정도 작게 설정 되도록 하고 있는데, 이것은 저전송률 비디오 코딩에 맞지 않다. 본 논문에서는 GOP의 초기 QP 값과 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값의 비와 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 관계를 분석하고 이를 바탕으로 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 모델은 이전 GOP의 인코딩 결과를 이용하여 현재 GOP의 초기 QP 값을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
H.264/AVC는 부호화 성능을 향상시키기 위해 많은 최신의 기술들을 채택하였지만, 그 결과 부호화기의 복잡도가 매우 증가하였다. 특히 화면내(intra) 예측 부호화에서는 주변블록과의 방향성 상관도에 따라 4${\times}$4 휘도블록은 9개, 16${\times}$16 휘도블록과 8${\times}$8 색차블록은 각각 4개의 부호화 모드가 있는데, 이들 중 최적의 모드는 율-왜곡 최적화(RDO) 기법에 의해 선택한다. 따라서 하나의 매크로블록을 부호화하기 위해서는 592번의 RDO 계산을 수행해야 한다. 본 논문에서는 간단한 구조의 방향성 마스크와 주변블록의 모드정보를 이용하여 RDO 계산의 대상이 되는 모드의 개수를 줄임으로써 부호화 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 RDO 계산을 최대132회로 줄이고 부호화 시간을 전역탐색(exhaustive search)에 비해 $70\%$까지 줄이면서 PSNR 및 비트율 변화가 거의 없음을 실험을 통해 보이고 있다.
본 논문은 MPEG-2 인트라 (I) 프레임의 더욱 강화된 오류 은닉 기술을 제안한다. MPEG-2 소스 부호화 알고리즘은 가변장 부호화를 사용하기 때문에 채널 오류에 매우 민감하다. 채널에서 발생된 전송 오류는 오류 정정 기술을 사용하여 보정되지만 제대로 보정되지 않은 오류는 디코더에서 오류 은닉 기술을 사용함으로써 시각적 왜곡이 최소화될 수 있다. 또한 GOP의 시작 프레임인 I 프레임의 오류는 움직임 보상 예측 부호화 방식으로 인하여 다른 인터 프레임에 전달되어 더욱 심각한 화질 저하를 가져온다. 본 논문에서 제안하는 오류 은닉 방식은 I 프레임에 발생된 연속적인 슬라이스 오류를 인접한 인터 프레임의 시공간적 정보를 이용하여 기존 방식보다 효과적으로 처리하는 방식이다. 이 방식은 기존의 방식들이 갖는 시간적 그리고 공간적에서 발생하는 단점을 효율적으로 개선할 수 있으며, 전송 오류가 심한 망에서 발생되는 극심한 슬라이스 오류에서도 좋은 시각적 효과를 얻을수 있다. 알고리즘은 MPEG-2 비디오 코덱 범위에서 수행되었으며 모의실험을 통하여 제안된 방식이 다른 방식들보다 높은 PSNR과 개선된 시각적 효과를 확인할 수 있었다.
최근 스크린 콘텐츠 영상에 대한 제작 및 서비스가 확대됨에 따라, 이를 위한 새로운 압축 기술의 필요성이 대두되고 있다. 차세대 비디오 압축 표준에서도 스크린 콘텐츠 영상을 위한 특별한 부호화 기술 표준을 고려하고는 있지만 아직까지는 초보적인 단계에 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 파악하여 이러한 종류의 영상에 대한 부호화 성능 향상을 위한 화소 영역의 양자화 방법을 제안한다. 제안하는 양자화 방법은 차분 신호를 변환 부호화 하지 않고 직접 화소 영역에서 양자화를 수행하며, 스크린 콘텐츠의 특성에 기반을 두고 양자화된 차분 신호에 대한 적응적인 계수 예측 기술과 화소 영역 양자화를 위한 인-루프 필터를 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 임의 접근 모드, 저지연 모드와 인트라 모드에서는 각각 평균4.4%, 5.1%와 4.9%의 부호화 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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