본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.
본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.
본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.
기존의 비디오 부호화 표준에서는 참조영상을 보간하여 해상도를 증가시킨 후, 고정된 움직임 벡터 해상도로 영상 전체를 부호화 한다. 참조 영상의 해상도를 증가시킨 만큼 움직임 보상에 의하여 예측에러가 줄어들지만, 움직임 벡터 해상도가 증가한 만큼 움직임 벡터의 부호화 비트량이 증가한다. 고정된 해상도의 움직임 벡터로 부호화하는 경우, 영상의 지역적인 움직임 특성이 다른 경우 부호화 효율이 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 비디오 부호화 표준들이 영상의 지역적인 특성을 고려하지 않고 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용하여 부호화하는 문제점을 극복하기 위하여 슬라이스 단위로 1/4 화소 해상도 또는 1/8 화소 해상도 또는 움직임 벡터 단위로 적응적으로 화소 해상도를 결정하는 것 중에서 최적의 슬라이스 움직임 벡터 해상도를 결정하여 부호화하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 부호화하면 움직임 벡터의 부호화 비트의 낭비를 막고, 예측 에러도 줄어들어 부호화 효율을 높일 수 있다. 제안하는 방법을 사용하여 부호화 하는 경우 H.264/AVC와 비교하여 평균 1.97%의 BD-RATE을 감소한다.
지속적인 네트워크 전송 능력 및 저장 매체 성능 향상에도 불구하고, 다양한 기술적 경제적 이유에서, 화질 열화를 최소화하면서 압축 성능을 증대시키기 위한 비디오 부호화 기술이 꾸준히 개발되고 있다. 본 논문에서는 종래의 비디오 성능을 더욱 향상시키기 위해, 경쟁 기반 스킵모드 부호화를 위한 적응적 문맥기반 움직임 예측 후보 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 카메라의 움직임 여부와 주변 블록의 움직임 벡터 문맥을 기반으로 움직임 예측 후보를 적응적으로 구성하여, 고정된 움직임 예측 후보를 가지는 종래의 방식에 비해 효율적인 움직임 예측 후보를 제공하였다. 이와 같이 선택된 적응적 움직임 예측 후보를, 비디오 부호기의 인터 모드 중 가장 효율적인 부호화 모드로 알려진 스킵 모드의 움직임 예측 후보 선택에 적용함으로써 종래 방식 중 가장 우수한 성능을 나타내는 경쟁 기반 움직임 벡터 부호화 방식의 BD-RATE 성능을 최대 2배까지 개선할 수 있었다.
압축된 동영상을 이동통신 채널과 같은 다경로 페이딩 채널을 통해서 전송할 때 전송오류에 의해서 전송 신호의 왜곡이 발생한다. 이러한 전송 오류를 줄이기 위한 한 가지 방법으로 오류정정 부호를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전송되는 정보의 단위인 프레임별로 채널의 상태를 예측하고 예측된 정보를 이용하여 RCPC(rate compatible punctured convolutional) 오류정정 부호의 부호화율을 적응적으로 변화시키는 방법을 제안한다. 이를 위하여 시변 페이딩 채널을 모델링하고 채널예측을 위한 3가지 방법을 제안하여 기존의 채널 예측 방법과 비교하고 성능을 분석하였다. 성능평가 결과 제안하는 적응적 오류정정 부호화 기법이 고정 부호화율을 갖는 오류정정 부호화 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
대부분의 비디오 부호화 시스템은 YCbCr 색 공간에서 부호화가 수행되나 초고화질 비디오가 사용되는 분야에서는 YCbCr 색 공간에서 부호화하는 것이 RGB 색 공간에서 부호화는 것에 비해 높은 압축 효율을 제공하지 않기 때문에 RGB 공간에서 부호화하는 것이 선호된다. RGB 비디오 신호의 압축 부호화 효율을 증대시키기 위하여 본 논문은 잔여신호의 적응적 주파수-선택 가중 예측 기법을 제안한다. RGB 비디오 신호의 색 평면간 상관도를 최대한 활용하기 위해, 제안 기법은 잔여신호 평면 사이의 주파수 영역에서의 부호 일치도와 상관 강도에 근거하여 적응적으로 잔여신호 평면 간 예측될 주파수 영역과 그에 상응하는 예측 가중치를 선택한다. 실험 결과는 최신의 비디오 압축 표준인 H.264/AVC에서 4:4:4 비디오 부호화의 공통 모드에 비해 약 13% 정도 압축 부호화 성능을 개선시켰음을 보여준다.
본 논문에서는 저비트율 환경에서 화면내 예측 모드 정보를 적응적으로 부호화하는 방법을 제안한다. 저비트율 환경에서의 예측 모드의 확률정보에 기반하여 특성을 분석한 후 기존의 방법과 제안된 방법을 적응적으로 선택하여 예측 모드 정보를 부호화 한다. 제안된 방법에서는 기존의 MPM을 대체하여 하나의 MB내에서 MPM과 일치하지 않는 블록에 대한 개수에 대한 정보, 해당 블록의 위치 정보, 실제 모드 정보를 부호화하는 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해서, 제안된 기술은 저비트율 환경에서 평균적으로 0.10dB의 BD-PSNR 증가 또는 1.72%의 BD-bitrate를 감소시킴으로써 H264/AVC의 효율을 향상시킴을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 차세대 실감형 3차원 영상 처리와 3차원 TV 3차원 화상회의 등과 같은 3차원 실감 미디어의 부호화에 적합한 H.264 기반의 적응적 시공간적 예측 부호화를 제안한다. 첫 번째로, 두 가지의 IPPP와 IBBP GOP(group of picture) 구조에서 기존의 동시방송(simulcast) 방식과 다르게 same-view와 inter-view 영상의 적응적 시공간적 예측 부호화를 제안한다. 두 번째로, GOP 구조가 IBBP에서 제안된 inter-view 방식의 예측 부호화시 B(hi-predictive) 화면이 MB(macroblock) 모드중 하나인 시간적 직접방식(temporal direct mode)을 수행하려고 할 때 참조 화면이 inter-view 영상을 참조하는 경우 현재의 시간적 직접 방식을 효율적으로 수행하기 위해서 2차원 inter-view 직접 방식을 제안한다. 제안된 방식은 실험결과에서 기존의 동시방송 방식과 비교되었으며 각각의 GOP 구조 모두 화질 면에서 우수한 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문은 HEVC 표준화 회의 중 빈 단위 병렬화 위해 제안된 V2V 기술을 바탕으로 슬라이스 내에서 적응적으로 발생 확률 예측을 통하여 압축 효율을 높이는 기술을 제안한다. 기존의 V2V 기술은 슬라이스 단위로 확률 양자화 간격과 대표 확률 결정하여 다수개의 빈 코더에 매핑하여 병렬 엔트로피 부호화를 수행하였다. 제안하는 방법은 V2V 기술에서 슬라이스 보다 작은 단위의 확률적 특성을 고려하여 슬라이스 내에서 대표확률의 선택을 적응적으로 결정한다. 대표 확률의 적응적인 선택은 이전의 부호화된 빈의 실제 심볼의 확률을 이용하며, 이로 인해 슬라이스 보다 작은 단위의 국부적 특성을 확률 양자화기에 반영할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법을 위해 실험된 현재 부호화 빈의 발생확률은 이용하여 최적의 확률을 얻는 실험은 기존의 V2V 기술 대비 0.1%의 부호화 효율을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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