본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.
MPEG과 ITU-T에서 최근 표준화가 진행되고 있는 HEVC는 H.264/AVC에 비해, CU(coding unit), PU(prediction unit), TU(transform unit)의 다양한 형태 분할 단위를 갖는 것을 큰 특징으로 한다. 이 중, CU와 TU는 쿼드트리 형태의 재귀적 분할 구조를 가지도록 구성되는데, 압축 효율은 향상시키지만 높은 부호화 복잡도를 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 재귀적 분할 구조에서의 rate-distortion cost를 조건부 확률을 이용한 통계적 분석 방법을 사용하여, 분할이 일어나는 경우와 그렇지 않은 경우로 분류하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 HEVC의 재귀적 CU 부호화에 적용한 결과, 부호화 복잡도를 32% 가량 감소시키면서 압축 효율하락은 0.4-0.5%로 억제할 수 있었다. 또한, HM4.0에 구현되어 있는 고속 탐색 알고리즘과 함께 사용하는 경우, 압축 효율 하락을 0.9%로 억제하면서 부호화 복잡도를 1/2로 감소시킬 수 있었다.
최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 재귀적으로 동일한 4개의 블록으로 분할될 수 있는 쿼드 트리 기반의 부호화단위(CU: Coding Unit) 구조를 적용하여 높은 부호화 효율을 얻는다. 각 깊이(depth) 레벨에서 각 CU는 가변 크기의 예측단위(PU: Prediction Unit)로 분할된다. 하지만 각 부호화트리단위(CTU: Coding Tree Unit) 마다 최적의 CU 분할구조와 각 CU 마다 최적의 PU 모드를 결정하기 위한 상당한 계산 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 줄이기 위하여 PU 탐색을 조기 종료하는 고속 PU 결정 기법을 제시한다. 제한 기법은 상위 깊이 CU의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0 대비 0.2%의 비트 증가에 18.1%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 차세대 압축 표준(high efficiency video coding; HEVC)을 기반으로 하는 계층 간 비디오 압축 코덱의 부호화 속도 향상을 위하여 참조 계층 CU(coding unit) 깊이정보를 참조하여 향상 계층의 CU깊이를 고속으로 결정하는 방법을 제안한다. 향상 계층의 CU깊이를 예측하기 위해 먼저, 참조 계층의 대응 CU의 깊이 정보를 참조 한다. 이때, 참조 깊이 기준으로 -1부터 +1까지의 CU깊이에 대한 RDcost만을 계산하여 향상 계층의 최종 CU깊이를 결정한다. 제안하는 방법을 이용하여 향상 계층의 모든 CU깊이에 대한 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 과정을 거치지 않고 최종 CU깊이를 결정하기 때문에 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법의 고속화 성능을 평가하기 위해 HM 4.0 기반의 simulcast 계층 간 부호화기를 이용한 결과 제안하는 알고리듬을 적용하지 않은 경우 대비 약 1.4% 정도 이내의 적은 비트율 증가에도 불구하고, 약 26%의 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.
고효율 영상 부호화 기술인 high efficiency video coding (HEVC)은 부호화 효율을 높이기 위하여 coding tree unit (CTU)을 사용한다. CTU는 coding unit (CU), prediction unit (PU), transform unit (TU)으로 구성되며 모든 가능한 경우의 CU, PU, TU 분할연산을 통해 최적의 분할 조합을 찾아내게 된다. 블록 분할 연산의 복잡도를 감소시키기 위하여 본 논문은 움직임 벡터에 의한 관심 영역 CTU 추출에 근거하는 PU 분할 결정 방법과 이전에 부호화된 프레임의 같은 위치의 CTU 정보를 사용하는 CU 깊이 결정 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방법은 프레임 중 움직임이 많은 동적 CTU 부분과 움직임이 적은 정적 CTU 부분으로 나누어 정적인 영역에 대해 PU 분할 연산을 감소시키는 방법이며, 두 번째 방법은 이전 프레임의 CTU 깊이 정보를 기반으로 현재 CTU의 분할 깊이를 미리 예측하여 CU 분할 연산을 감소시킨다. 결과적으로 제안하는 알고리즘은 HEVC test model (HM) 14.0 버전 대비 BDBR 손실은 2.5% 발생했지만, 전체 부호화 시간이 약 44.8%로 크게 감소했다.
최근 표준화가 완료된 HEVO(High Efficiency Video Coding)에서는 계층적 구조를 갖는 가변블록의 크기를 사용하고 재귀적으로 부호화를 수행사여, 최적의 부호화단위(CU: Coding Unit) 분할 구조와 예측단위(PU: Prediction Unit)를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 부호화 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위한 고속 부호화 알고리즘으로 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 상위 깊이(CU: Coding Unit)의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 즉, 상위 깊이 CU의 조건에 따라 화면간 예측 모드의 일부 또는 화면내 예측을 수행하지 않는다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0대비 0.2%의 비트 증가에 22.9%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
최근ISO/IEC와 ITU는 공동 협력팀(Joint Collaborative Team on Video Coding-JCT-VC)을 구성하여 HEVC(High Efficiency Video Coding)라 불리는 새로운 비디오 압축 표준 기술을 개발하고 있다. JCT-VC의 목표 중 하나는 H.264/AVC 압축률의 2배를 향상하는 것으로 최근 HEVC 테스트 모델(HEVC Test Model - HM)을 확정했다. HM의 여러 기술 중에서 확장 블록 구조 (large block structure) 기술은 CU(Coding Unit)와 TU(Transform Unit), PU(Partition Unit)로 구성된다. CU와 TU는 압축 단위와 변환 기술을 확장한 반복적인 문법구조(recursive syntax structure)이며, PU는 H.264/AVC과 동일한 형태를 띈다. 확장 블록 구조는 CU, PU, TU의 여러 조합에 의해 다양한 모드를 지원하여 압축 성능은 높아졌지만 HM 부호화기의 복잡도는 증가한다. 본 논문에서는 HM에 채택된 확장 블록 구조 기술에 대해 설명한 후, 계층적 B프레임 구조로 부호화 되는 경우 이전 레벨의 CU Depth 정보를 이용하여 현재 레벨의 CU Depth를 효과적으로 제한하여 기존의 방법보다 빠르게 부호화하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화 속도 향상을 위한 최대 부호화깊이 및 참조영상 고속결정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 계산 복잡도 감소와 속도향상을 위하여 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 LCU(Largest Coding Unit)내 각 CU(Coding Unit)의 최대 부호화 깊이를 제한하며, 이때 공간적인 상관성을 기반으로 주변 LCU에서 사용된 최대 부호화 깊이와 율-왜곡 비용을 이용한다. 두 번째 방법에서는 각 CU의 다양한 PU(Prediction Unit) 중, 화면간 예측을 수행하는 PU에 대해서 참조영상을 제한하며, 이때 상위 깊이 PU의 움직임 정보를 이용한다. 제안하는 방법은 항상 최대 깊이까지 부호화를 수행하는 것을 적응적으로 제한하고, 상당한 복잡도를 요구하는 움직임 예측을 수행하는 PU의 참조영상 수를 제한함으로써 계산 복잡도를 감소시킬 수 있으며, 기존의 HEVC 참조 소프트웨어인 HM6.1 대비 약 1.2% 정도의 비트율이 증가하면서 약 39%의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.171-181
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2012
In the new video coding standard, called high efficiency video coding (HEVC), the coding unit (CU) is adopted as a basic unit of a coded block structure. Therefore, the rate control (RC) methods of H.264/AVC, whose basic unit is a macroblock, cannot be applied directly to HEVC. This paper proposes the largest CU (LCU) level RC method for hierarchical video coding in a HEVC. In the proposed method, the effective bit allocation is performed first based on the hierarchical structure, and the quantization parameters (QP) are then determined using the Cauchy density based rate-quantization (RQ) model. A novel method based on the linear rate model is introduced to estimate the parameters of the Cauchy density based RQ model precisely. The experimental results show that the proposed RC method not only controls the bitrate accurately, but also generates a constant number of bits per second with less degradation of the decoded picture quality than with the fixed QP coding and latest RC method for HEVC.
현재 표준화가 진행 중인 HEVC (High-efficiency video coding) 는 기존의 동영상 표준과 마찬가지로 여러 기술들이 혼합된 하이브리드 영상 부호화 프레임 워크 구조를 따르고 있다. 특히, 다양한 크기의 부호화 단위 (Coding Unit : CU), 예측단위 (Prediction Unit : PU), 변환 단위 (Transform Unit : TU) 의 사용으로 인해 HD 이상의 영상에 대하여 기존의 H.264/AVC 보다 약 40%의 압축률 향상을 보이고 있다. 하지만 그로 인하여 부호화기 복잡도가 약 3 배 이상 증가하는 것으로 나타났으며 이는 실시간 부호화가 요구되는 분야에서 큰 문제가 될 것이다. 본 논문은 HEVC 부호화기 복잡도를 낮추기 위하여 최적의 CU 를 결정하는 과정 중 조기에 CU 를 결정하는 고속 CU 결정 방법을 소개한다. 실험 결과, 제안된 방법은 HM과 비교하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 의 손실이 거의 없이 최대 약 58%의 부호화 시간을 절약하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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