간단한 부호기를 사용하는 분산 동영상 부호화 시스템은 복호기에서 생성한 부가정보와 원 Wyner-Ziv (WZ) 프레임간의 차이를 채널부호를 이용해 정정하게 되는데 오류정정이 제대로 이루어지지 않으면 복호기에서 피드백 채널을 통해 추가 패리티 비트를 요청하게 된다. 특히 이동통신 등과 같이 제한된 환경에서 분산 동영상 부호화 시스템을 사용하기 위해서는 전송률 및 부호화 왜곡을 효율적으로 제어할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 부호기에서 비트 전송률을 제한함으로써 통신환경에 맞도록 비트 전송률을 일정하게 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전송률을 적절히 제어할 뿐 만 아니라 부호화 성능도 일정하게 유지하는 장점이 있다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위해서 부호기에서 생성된 패리티비트를 사용하게 된다. 이때 오류 정정 부호로 터보 부호나 LDPC 부호가 사용되는데 복호기에서는 원 Wyner-Ziv 프레임을 모르기 때문에 오류 정정을 위한 효과적인 상관 잡음 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임과 부가정보 간의 상관 잡음을 효과적으로 모델링하기 위한 방법을 제안하고 추정한 상관 잡음 모델이 분산 동영상 부호화 시스템에 미치는 영향을 분석한다. 또한 모의실험을 위해 H.264 intraframe 부호화 방법으로 부호화된 키 프레임을 사용하였는데 부호기에서 동적으로 키 프레임 양자화 파라미터 값을 추정하기 위한 방법을 제안하고 성능을 해석한다.
최근에 연구되어 온 초경량 비디오 부호화 기법으로 분산 비디오 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 부호화 효율을 얻기 위해 분산 비디오 부호화 기법은 패리티 비트 제어용으로 피드백 채널을 필요로 하고 있다. 그러나 이 방법은 매우 높은 복호화 지연을 야기하여 실시간 구현과 상용화에 극복해야 할 문제가 되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 복호화기에서 보조정보를 생성할 때 생성되는 움직임 벡터를 부호화기측으로 전송하는 환경을 위한 고속 분산 비디오 복호화기법을 제안한다. 제안한 방법은 수신된 움직임벡터를 이용하여 비트-에러율을 계산하고, 이를 이용하여 복호화기측에서 전송함으로써 복호화 속도를 개선하는 방법을 사용한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 기존에 제안된 기법에 비해 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.
분산비디오부호화를 위한 인트라 모드 결정은 빠른 움직임 특성을 갖는 영상에서 분산비디오부호화 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 도구이다. 그러나 기존의 인트라 모드 결정 방법은 사전에 정의한 매개변수나 특정 임계값에 크게 의존함으로 인해 영상의 통계적 특성이 갑자기 바뀌는 상황에 효과적인 대처가 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 분산비디오부호화를 위한 인트라모드와 Wyner-Ziv 모드간의 적응적 결정 방법을 제안한다. 제안 방법은 분산비디오부호화에서 시간과 공간상관도를 고려하여 각각의 확률을 계산 후 엔트로피를 계산하고 이를 비교함으로써 영상의 특성에 적응적으로 인트라와 Wyner-Ziv 모드를 결정한다. 따라서 현실적인 응용에 적합하도록 사전에 정의한 매개변수나 임계값을 사용하지 않아도 되는 장점이 있다. 실험 결과 비트율 왜곡 측면에서 모드 결정 방법을 사용하지 않는 기존의 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방식에 비해 PSNR에서 최대 2dB 까지 성능을 개선한다. 또한, 제안방법은 사용자로부터 어떠한 경계치 또는 모델파라메타 값을 요구하지 않으므로 실제적인 응용에 적합하다.
최근 초경량 비디오 부호를 위해 분산 비디오 부호 (Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 부호는 H.264/AVC와 같은 종래의 비디오 부호 기술보다 부호화 복잡도는 훨씬 낮지만, 복호기 복잡도는 높은 특징이 있다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호의 낮은 부호 및 복호 복잡도를 갖는 관심 영역 (Region-Of-Interest, ROI) 기반의 분산 비디오 부호를 제안하였다. 제안하는 분산 비디오 부호화는 기존의 분산 비디오 부호화와 달리 Wyner-Ziv (WZ) 프레임 전체를 WZ 부호화 하지 않고, 움직임이 많은 영역을 ROI로 두어 ROI 영역만 WZ 부/복호화 함으로서 부/복호화의 복잡도 감소 뿐만 아니라 비트율을 절감 하는 장점을 가지고 있다. 실험을 통해서 제안된 ROI기반의 분산 비디오 부호가 Hall Monitor 영상에서 최대 0.95dB 이득과 Salesman 영상에서 최대 1.87dB의 PSNR 성능 향상을 보였다. 또한, 기존의 분산 비디오 부호 구조보다 부호화 복잡도는 최대 73.7%, 복호기 복잡도는 최대 63.3%를 낮추는 것을 확인하였다. 낮은 복호 복잡도를 위해 기존의 Low-Density Parity-Check (LDPC) 복호 알고리즘으로 사용된 Belief Propagation (BP) 알고리즘 대신 수렴 속도가 최대 41.71% 빠른 Layered BP (LBP) 알고리즘을 이용하였다.
LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 최근에는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템의 Wyner-Ziv 프레임 복호를 위해서도 LDPC 부호가 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 DVC 시스템을 위한 LDPC 부호를 설계하기 위해 패리티 체크 행렬 H를 설계하고 부호율 적응적인(rate adaptive) 특성을 만족하기 위해 H 행렬의 패리티 점검 노드를 효율적으로 병합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 cycle의 연결성을 고려한 ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖도록 하기 위해 H 행렬의 크기와 압축율을 고려하여 병합 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 차수 분포를 변화시키면서 설계한 LDPC 부호의 성능을 해석한다.
동영상 신호의 각 프레임 간의 상관성을 복호기에서 이용하여 부호기의 복잡도를 줄이는 분산 동영상 부호화(distributed video coding : DVC) 시스템이 제안되었다. DVC 시스템에서는 부호기에서 블록 단위의 움직임 추정 및 보상을 수행하지 않기 때문에 블록 단위의 변환기법인 DCT(discrete cosine transform)를 대신해서 부호화 이득이 큰 중첩된 블록 단위의 변환인 lapped transform의 적용이 가능하다. 본 논문에서는 lapped transform을 사용한 효율적인 DVC 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 성능을 높이기 위하여 복호기에서 중첩된 블록을 사용하는 OBMCI(overlapped block motion compensated interpolation)을 사용하여 부가 정보를 생성하고 적절한 상관잡음 모델링을 사용하여 전체 부호화 성능을 향상시킨다. 표준 동영상을 사용하여 모의 실험을 하고 제안하는 시스템의 성능을 기존의 DVC 부호화 시스템과 비교한 결과 우수한 PSNR 성능과 저전송률에서 블록 현상이 크게 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 실제적으로 사용 가능한 분산 비디오 부호화 (Distributed Vedio Coding, DVC) 시스템을 구현하기 위하여 기존의 문제였던 높은 피드백 재전송 횟수에 의한 복원 지연문제를 개선하는 방법을 제안한다. 이는 각 압축률 영역에 맞추어 설계된 저밀도 패리티 검사 (Low-Density Parity-Check, LDPC) 부호를 사용함으로써 복원 성능을 높이고 각 부호가 복호에 실패할 경우 다른 부호율의 LDPC 부호를 구성하기 위한 소스 공개 (Source Revealing) 기법을 사용하여 피드백 전송 수를 줄임으로써 문제를 해결한다. 모의 실험 결과, 제안된 방법에 따른 DVC 방법은 기존 방법에 비해 57%의 복호 성능 개선 효과를 얻어 피드백 재전송 횟수를 50% 이상 감소시켰다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC: Distributed Video Coding)은 다양한 응용에서 낮은 복잡도의 영상 부호화를 가능하게 하는 미래기술의 한 가지로써 많은 연구의 대상이 되고 있다. 그러나 분산 비디오 부호화 기법의 성능은 연산량의 제한으로 인하여 지그-재그주사, 줄 길이 부호, 엔트로피 부호 그리고 스킵 매크로블록을 사용하는 기존의 국제 동영상 압축 부호화 기법에 비해 우수하지 못한 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 먼저 복호화기 측에서 보조정보를 얻는 과정에서 블록별 예측 왜곡을 구하고, 예측 왜곡이 큰 블록에 대해서는 움직임 정보를 피드백시켜 부호화기로 하여금 움직임 보상 프레임 차 신호를 구하여 선택적으로 부호화하는 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 부호화 기법은 기존의 화면 간 부호화 방식들에 근접하는 뛰어난 부호화 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
Distributed video coding (DVC) is a new coding paradigm that enables to exploit the statistics among sources only in decoder and to achieve extremely low complex video encoding without any loss of coding efficiency. Wyner-Ziv coding, a particular implementation of DVC, reconstructs video by correcting noise on side information using channel code. Since a good quality of side information brings less noise to be removed by the channel code, generation of good side information is very important for the overall coding efficiency. However, if there are complex motions among frames, it is very hard to generate a good quality of side information without any information of original frame. In this paper, we propose a method to enhance the quality of the side information using small amount of additional information of original frame in the form of hash. By decoder's informing encoder where the hash has to be transmitted, side information can be improved enormously with only small amount of hash data. Therefore, the proposed method gains considerable coding efficiency. Results of our experiment have verified average PSNR gain up to 1 dB, when compared to the well-known DVC codec, known as DISCOVER codec.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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