• Title/Summary/Keyword: CABAC

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a study on an Implementation of CAVLC Decoder for H.264/AVC (H.264/AVC용 CAVLC 디코더의 구현 연구)

  • Bong, Jae-Hoon;Kim, One-Sam;Sun, Sung-Il
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.06a
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    • pp.552-555
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    • 2007
  • 지상파 DMB등에서 많이 사용하고 있는 기술은 H.264이다. 이 H.264는 적은 비트율에 비하여 고해상도의 영상을 만들어 낸다. 이런 손실압축을 하기 위해서 인트라와 인터등과 같은 전처리 과정과 DCT(Discrete Cosine Transform), 양자화 등등이 존재하지만 H.264에서 실제로 압축이 되는 부분은 엔트로피코딩이다. H.264에서는 Exp-Golomb과 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding) 세 가지를 지원하고 있다. 이중 CAVLC는 테이블을 기반으로한 압축기법을 사용한다. 테이블을 이용할 때는 코드워드의 길이와 값을 비교하는 방식을 사용하게 된다. 이는 수 많은 메모리 접속으로 인한 전력소모와 연산지연을 가져온다. 본 논문에서는 전송된 비트스트림에서 데이터를 찾을 때 코드워드의 길이와 값을 테이블에 비교해서 찾지 않고 테이블에 존재하는 규칙을 수식화 하여 찾을 수 있도록 하였다. 이는 최초 '1'이 나올때까지의 '0'의 개수와 그 이후 존재하는 코드의 값을 이용하여서 각 단계에 필요한 데이터를 추출해 낸다. 위와 같은 알고리즘을 이용하여 VHDL언어로 설계하였다.

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A Method of Intra Mode Coding for Joint Exploration Model (JEM) (차세대 비디오 부호화 실험모델(JEM)의 화면내 예측 모드 부호화 기법)

  • Park, Dohyeon;Lee, Jinho;Kang, Jung Won;Kim, Jae-Gon
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.23 no.4
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    • pp.495-502
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    • 2018
  • JVET (Joint Video Exploration Team) which explored evolving technologies of video coding with capabilities beyond HEVC (High Efficiency Video Coding), released a references software codec named the Joint Exploration Model (JEM) for performance verification of coding technologies. JEM has 67 intra prediction modes that extend the 35 modes of HEVC for intra prediction. Therefore, the enhancement of the coding performance is limited due to the overhead of prediction mode coding. In this paper, we analyze the probabilities of prediction modes selections, and then we propose a more efficient intra prediction mode coding based on the results of analyzed mode occurrence. In addition, we propose a context modeling for CABAC (Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding) of the proposed mode coding. Experimental results show that the BD-rate gain is 0.02% on the AI (All Intra) coding structure compared to JEM 7.0. We need to optimize context modeling for additional coding performance enhancement.