본 논문에서는 고속 동영상 압축을 위한 효율적인 DCT 계산 방식을 제안한다. 본 논문은 먼저 기존 움직임 추정 및 보상 과정에서 얻어지는 SAD가 양수 항과 음수 항의 합으로 분해됨을 유도한다. 그리고 이론적 분석을 통하여 기존 DCT 계산이 양수 항의 합과 음수 항의 합에 따라 DCT 생략, Reduced_DCT1, Reduced_DCT2, 그리고 DCT의 4가지 경우들로 분류될 수 있음을 보인다. 이러한 사실에 기초하여 제안 알고리듬에서는 효율적인 DCT 계산을 위하여 4가지 유형중에 하나가 선택되어 사용되어진다. 모의 실험 결과는 복원 화질의 저하와 부가 계산량 없이 평균 25.2% 정도의 계산량 감소가 이루어짐을 보여준다.
In the ongoing standardization of Versatile Video Coding (VVC), DCT-2, DST-7 and DCT-8 are designated as the vital primary transform kernels. Due to the effectiveness of DST-4 and DCT-4 in smaller resolution sequences, DST-4 and DCT-4 transform kernel can also be used as the replacement of the DST-7 and DCT-8 transform kernel respectively. While storing all of those transform kernels, ROM memory storage is considered as the major issue. So, to deal with this scenario, a unified DST-3 based transform kernel derivation method is proposed in this paper. The transform kernels used in this paper is DCT-2, DST-4 and DCT-4 transform kernels. The proposed ROM memory required to store the matrix elements is 1368 bytes each of 8-bit precision.
본 논문은 통합 비디오 코덱에 적용할 수 있는 DCT와 양자화 회로에 대한 고성능 구조를 제안한다. 제안된 구조는 JPEG, MPEG-1/2/4, H.264, VC-1과 같은 동영상 압축 표준들에 사용되는 모든 변환과 양자화에 적용할 수 있다. 통합 DCT 회로 구조를 위해 8x8 DCT의 변환행렬을 재배치하는 순열행렬을 정의하였고 $4{\times}4$ DCT의 변환행렬과 통합하기 위해 $8{\times}8$ 변환행렬을 4개의 $4{\times}4$ 변환행렬로 나누었다. $8{\times}8$ DCT는 재배치와 분할된 변환행렬을 기반으로 $4{\times}4$ DCT 연산을 반복하여 수행된다. 구현된 회로는 사용자가 변환 계수를 입력하기 때문에 앞으로 등장할 어떤 종류의 DCT 변환에도 매우 쉽게 확장할 수 있다. DCT 회로의 곱셈기들은 회로 크기를 최소화하기 위해 양자화 회로에서 사용되는 곱셈기들과 공유하였다. 이때, 양자화 회로는 회로 구현에 필요한 자원과 처리 시간의 증가 없이 DCT 회로와 통합된다. 제안된 DCT와 양자화 회로는 RTL로 구현하였고 FPGA가 탑재된 보드에서 동작을 검증하였다.
행렬 분해방식에 의한 새로운 고속 DCT 연산 방법을 유도하였다. N점 DCT변환을 N/2점 DCT 변환과 2개의 N/4점 변환들로 얻을수 있었다. 이 방법은 곱셈작용이 대부분 신호 흐름도상의 출력단에 가깝게 있게 되어 유한길이 연산인 경우에 발생하는 반올림 오차량이 기존의 Lee와 Chen 방법에 비하여 배우 적다는 점이 장점이다. 그리고 곱셈작용의 위치는 다르지만 동일 연산량을 갖는 또다른 3개의 DCT 행렬분해 결과도 보였다.
본 연구에서는 호흡 동조 구동 팬톰을 이용하여 5가지의 호흡패턴에 따른 4DCT와 Slow-CT의 내부표적체적(ITV) 변화를 비교 분석하였다. 각 호흡패턴마다 호흡주기 1~4초와 표적 진폭 1~3 cm를 적용하여 4DCT와 Slow-CT를 각 3회 촬영하였다. 촬영한 영상들은 Eclipse 치료계획 시스템으로 표적을 윤곽 묘사하고 내부표적체적(ITV) 길이와 체적을 측정하였으며, 4DCT, Slow-CT의 ITV 길이와 체적의 평균값을 이론값과 비교하여 분석하였다. 4DCT에서의 ITV 길이와 체적은 호흡주기가 길수록, 표적 진폭이 짧을수록 이론값과의 차이가 감소하는 경향을 보였다. Slow-CT에서는 표적 진폭이 커질수록 4DCT와 마찬가지로 이론값과의 차이가 커졌으나 호흡주기에 따른 ITV 길이와 체적의 변화는 호흡주기 1초에서 가장 이론값 비슷하였고 2~4초 내에서는 재현성의 변화가 근소했다. 호흡패턴에 따라서는 4DCT, Slow-CT 모두 ITV 길이와 체적에 대해 A패턴에서 가장 높은 재현성을 보였고, B, C, D패턴은 서로 비슷한 차이를 보였으며 E패턴은 다른 네 패턴에 비해 이론값과의 차이가 가장 컸다. 4DCT에 대한 Slow-CT의 ITV 길이와 체적의 차이는 모든 호흡패턴에 대하여 호흡주기가 길수록, 표적 진폭이 클수록 증가하였다. 4DCT와 Slow-CT 영상간의 ITV 길이 및 체적에 대한 재현성을 비교했을 때 Slow-CT가 4DCT에 비해 평균적으로 약 22% 낮았으며, 호흡패턴에 따라 상, 하 방향에 대해 표적의 재현성이 달라졌다. A, B, C패턴의 경우 상, 하 방향으로 3 mm, E패턴은 상 방향에 비해 하 방향에서 5 mm의 차이를 보인 반면에 D패턴에서는 상 방향으로는 차이가 없었으나 하 방향으로 1.45 cm의 차이가 났다. 따라서 4DCT에 대하여 Slow-CT에 표적 움직임을 고려한 여유를 설정할 경우에는 호흡패턴에 따라 상, 하 방향에 다른 여유를 정의해야 한다고 판단된다. 향후 환자의 호흡신호를 바탕으로 CT 영상을 분석할 때 본 연구에서 수행한 데이터가 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 인트라 모드 결정으로 인해 발생되는 연산 복잡도 문제를 줄이기 위해 DCT 기반 인트라 예측을 사용하는 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 처음 입력 블록에 대해 DCT를 수행하고 DCT 계수의 특성을 이용하여 에지 방향성을 예측한다. 그리고 예측된 에지 방향에 해당하는 모드에 대해서만 화면 내 예측을 수행함으로써 복잡도 문제를 해결하였다. DCT 하드웨어 구조는 4개의 덧셈기와 4개의 뺄셈기, 2개의 쉬프트 연산기로 구성된 Transform_PE를 이용하여 Multitransform_PE를 구현하였고 $4{\times}4$ 블록 DCT를 1 사이클에 계산한다. 또한, 15개의 덧셈기, 15개의 쉬프트 연산기로 구성된 Intra_pred_PE를 통해 2 사이클에 하나의 화면 내 예측을 수행한다. 따라서 하나의 매크로블록을 인코딩할 때 517 사이클을 소요하며 기존의 하드웨어 구조 보다 수행 사이클 수에 있어서 17%의 성능이 향상됨을 보였다. 본 논문의 하드웨어 구조는 DCT 기반 인트라 예측 알고리즘을 사용하며 Verilog HDL을 이용하여 구현되었고, 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성 결과 최대 125MHz에서 동작함을 확인하였다.
DV(Digital Video) 영상 압축 방식에서 MPEG-2로 변환할 때 처리단계를 줄이기 위하여 DCT 영역에서 변환하였다. DV 방식의 색차신호 포맷인 4:1:1에서 4:2:2로 변환하고, 2-4-8 DCT 모드를 변환할 때 행렬을 이용하여 변환함으로써 중간과정을 줄였으며, DCT 영역에서 MPEG-2의 율 제어를 구현하였다. DV에서 만든 DCT 계수를 이용하여, 단계적으로 움직임 추정을 함으로써 전역탐색 블록 매칭 방식보다 처리 속도를 개선하였다.
In this paper, SA (shape adaptive)-DCT is implemented using a datapath with 4 MACs (multiplication & accumulator). DCT is a well-known bottleneck of real-time video compression using MPEG-like schemes. High-speed pipelined MACs presented here implement real-time DCT. A datapath in this paper executes DCT/IDCT algorithms for QCIF 15fps(frame per second), maximum rate of VLBV(very low bitrte video) in MPEG-4. A 32bit accumulator in a MAC prevents distortion caused by fixed-point process. It can be applied to various operations such as ME (motion estimation) and MC(motion compensation) with a absolutor and a halfer.
최신의 동영상 압축 표준인 H.264[1]는 기존의 동영상 압축 표준에 비해 압축 성능이 매우 높으며 4$\times$4 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하는 특징이 있다. H.264 표준에서는 압축 효율을 높이기 위해 Intra 프레임 내의 이웃한 픽셀칸의 연관성을 이용한 프레임 내 창조(Intra Prediction)를 수행한다. 그러므로 기존의 동영상 압축 데이터를 H.264로 변환하기 위해서는 intra 프레임의 프레임 내 창조와 8$\times$8 DCT 블록의 4$\times$4 정수형 DCT 블록으로의 변환을 필수적으로 수행해야 한다. 또한, Intra 프레임은 GOP 내의 다른 프레임의 창조 대상이 되므로 변환 시 화질의 최적화가 필수적이다[2]. 본 논문에서는 Intra 프레임의 변환 시 화질의 최적화를 위해 DCT 도메인 상에서 프레임 내 창조를 수행하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 추가적인 계산없이 DCT 변환으로 인한 오류를 줄여 변환된 intra 프레임의 화질을 개선할 수 있다.
In the MPEG-4 standardization phase, many methods for coding the irregular shaped VOP (video object Plane) have been researched. Texture coding is one of interesting research items in the MPEG-4. There are the Low pass extrapolation (LPE) padding, the shape adaptive DCT (SA-DCT), and the Extension-Interpolation (EI)/2D-DCT proposed in [1] as texture coding methods. the EI/2D-DCT is the method extending and interpolating luminance values from and Arbitrarily Shaped (AS) image segment into an 8 x 8 block and transforming the extended and interpolated luminance values by the 8x8 DCT. although the EI/2D-DCT and the SA-DCT work well in coding the As image segments. they are degraded since they use one-dimensional (1-D) methods such as the 1D-EI and the 1D-DCT in the two-dimensional (2-D) space. in this paper, we analyze the performance of the EI/2D-DCTand propose a new non-symmetric sig-sag scanning method, which non-symmetrically scans the quantized coefficients in the DCT domain to improve the EI/2D-DCT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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