컴퓨터 그래픽의 발달 및 다양한 멀티미디어 기기들의 보급이 증가함에 따라 스크린 콘텐츠 영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 자연영상과 다른 특성을 지닌 스크린 콘텐츠 영상의 효율적인 압축을 위하여, 기존의 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 SCC (screen content coding) 에서는 스크린 콘텐츠 영상을 위한 새로운 예측 기술이 추가되었다, 추가된 대표적인 예측 기술로 화면 내 블록 카피 (IBC: intra block copy) 기술과 팔레트 모드 등이 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 코딩의 부호화 효율 향상 연구에 앞서, 스크린 콘텐츠 코딩에서 높은 부호화 효율을 보이는 화면 내 블록 카피 기술에 대하여 소개하고 화면 내 블록 카피 기술의 부호화 특성 및 블록 벡터 예측 기법에 대한 분석을 수행한다. 또한, 이러한 분석 결과를 토대로 화면 내 블록 카피 기술의 성능 향상을 위한 방법을 제시한다.
기존의 자연영상에 초점이 맞춰져 있던 HEVC 동영상 압축 표준은 스크린 콘텐츠 코딩(SCC)을 제안하여 문자와 그래픽 효과가 많이 포함된 스크린 콘텐츠 영상의 압축 성능을 향상시켰다. SCC의 화면 내 블록 카피 기법은 스크린 콘텐츠 영상의 특성상 한 화면 내 반복되는 무늬들을 찾아 예측에 활용한다. 이에 본 논문은 화면 내 블록 카피 기법에서 사용되는 블록 탐색 방법에 대해 연구하였다. 특히, 전역 탐색에서 사용되는 해시 기반의 탐색기법의 해시 값 구성의 분석을 통해, 해시 구성 요소들의 비중을 감소와 새로운 해시 구성 요소를 활용하여 최대 0.330% 비트레이트율 감소 및 0.328% 비트레이트율 감소 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 화면 내 블록 카피 (IntraBC: Intra Block Copy) 예측 기술의 압축 성능 분석과 향상된 해쉬 기법을 통한 HEVC (High Efficiency Video Coding) 스크린 콘텐츠 코딩 성능 기법을 제안한다. 현재 SCM (Screen Content Coding Test Model) 에 채택 된 화면 내 블록 카피 기술에서는 $16{\times}16$ 블록에는 1차원 탐색을 수행하고 $8{\times}8$블록에서는 해쉬기반 전역 탐색을 수행하여 해쉬가 일치하는 블록들과 RD-Cost를 수행한다. 현재의 해쉬기반 전역탐색에는 기울기 (Gradient) 위주의 해쉬 구성으로 인해 해쉬가 고르게 분포하지 않아, RD-Cost 수행횟수가 과도하게 많아지는 문제가 있다. 제안하는 방법은 전역적 화면 내 블록 카피의 해쉬 구성 방법을 개선함으로써, 기존 SCM-6.1 대비 0.46%의 BDBR 향상을 확인하였다.
MPEG-I(Immersive) 그룹에서는 몰입형 미디어 영상처리 표준화의 일환으로 마이크로렌즈를 통한 다시점 영상 처리 기술인 Dense Light Field에 대한 성능 탐색을 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-I에서 정의된 라이트 필드 시퀀스에 대해 versatile video codec(VVC)에 대한 압축 성능 분석을 시행하였으며, 또한 렌즈렛(Lenslet) 형태의 특정적인 이미지 정보를 효율적으로 압축하기 위한 스크린 콘텐츠 코딩 툴의 효율 비교를 진행하였다. 또한 렌즈렛 영상에서의 화면 내 블록 카피(intra block copy) 기법이 선택되는 비율을 확인하고, 화면 내 블록 카피 기법을 통해 렌즈렛 영상이 효율적으로 압축될 수 있음을 보였다.
동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 스크린 콘텐츠 영상의 부호화 기술을 위한 HEVC Screen Content Coding(HEVC SCC)표준을 제정하였다. 현재까지 개발된 HEVC SCC 기술들 중 가장 높은 부호화 성능을 보이는 화면 내 블록 카피(IBC, Intra Block Copy)기술은 현재 프레임 내에서 복원된 블록들 중 현재 블록과 가장 유사한 블록을 예측하는 과정이다. IBC에서는 전송되는 블록 벡터의 데이터양을 줄이기 위해 예측 블록 벡터 값과 그 차이 값을 부호화 한다. 본 논문에서는 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM-2.0과 SCM-4.0을 이용하여 IBC의 블록 벡터 예측 과정에 대해 분석하였다. 또한 분석한 내용을 바탕으로 HEVC SCC IBC의 IBC의 예측 성능 향상을 위해 예측 블록 벡터(BVP, Block Vector Predictor) 후보 선정 과정에서 기존의 공간적 BVP 후보 외에 인접한 BV에 대한 탐색 과정을 추가하여 개선된 BVP 후보 선정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 부호화 속도 저하 없이 최소 0.2%부터 최대 1%의 BD-rate 감소를 보인다.
최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.
본 논문에서는 HEVC (high efficiency video coding) SCC (screen content coding)의 화면 내 블록 카피 (IBC: intra block copy) 기술의 소개와 분석을 통해 성능향상 방법에 대해 알아본다. 분석을 위해 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM 2를 사용하며, HEVC SCC에 새롭게 채택된 예측 모드인 IBC의 선택 비율과 IBC의 블록 벡터 예측 방법 및 블록 벡터 부호화 방법에 대한 분석결과를 제시한다. 실험결과를 통해 IBC의 선택 비율은 I-Slice와 B-Slice에서 각각 평균 31.08%와 0.33%를 보이고 있으며, 이를 통해 IBC를 선택적으로 수행한다면 부호화 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 블록 벡터 예측 방법과 블록 벡터 부호화 방법에 대한 분석 실험을 통해 기존의 방법이 스크린 콘텐츠 특성이 강항 영상에 대해 효율적이지 못한 것을 확인하였으며 이를 개선하기 위한 방안을 제시한다.
최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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