• 한국음향학회지
• /
• 제31권7호
• /
• pp.435-440
• /
• 2012

본 논문에서는 enhanced aacPlus의 Parametric Stereo(PS)에서 스테레오 파라미터의 컨텍스트 적응 코딩을 위해 최적의 컨텍스트를 제안한다. 스테레오 파라미터의 양자화 인덱스에 대해 컨텍스트 후보는 시간-스테레오 밴드도메인에서 소스 인덱스와 인접한 인덱스 값 및 이들의 조합으로 8개가 제안되었으며, 리프레시 프레임 여부 및 스테레오 밴드에 따라서 다시 4개의 상황에 대해 이들 중 사용가능한 후보들을 이용하였다. 실험에 의해 상황별로 최적의 컨텍스트가 제안되었고, 추후 이들을 이용하여 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 가지는 PS의 코딩 방법이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권6C호
• /
• pp.355-360
• /
• 2011

본 논문에서는 무손실 영상 압축의 효율을 높이가 위해 새로운 문맥 기반 적응적 이진 산술 부호화(context-based adaptive binary arithmetic coding, CABAC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CABAC은 손실 (loosy) 부호화 환경에 적합하게 설계되었기 때문에, 무손실 (lossless) 부호화 환경에서 최적의 부호화 성능을 제공하지 못한다. 따라서, 무손실 화면내 부호화 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CABAC 기반의 잔여 신호 부호화 방법을 제안한다. 실험 결과로부터 무손실 화면내 부호화 환경에서 본 논문에서 제안하는 향상된 CABAC 방법이 기존의 CABAC 방법에 비해 평균적으로 약 18.2% 정도의 비트 수를 감소시키는 것을 확인했다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.280-283
• /
• 2017

HEVC(high efficiency video coding)의 엔트로피 코딩 방식인 CABAC(context-based adaptive binary arithmetic coding)에서는 각 구문 요소의 발생 확률을 추정하는 문맥 모델이 사용된다. 본 논문에서는 CABAC 복호화에 필요한 문맥 모델러를 설계하고 이를 구현하였다. 초기화에 필요한 연산 숫자를 줄이고 속도를 높이기 위해 참조 테이블을 사용하였으며, HEVC의 표준 테스트 영상 및 표준 부호기 구성에 대해 12가지의 시뮬레이션을 수행하여 모두 성공적으로 동작하는 것을 확인하였다. 설계된 문맥 모델러를 0.18um에서 합성하였을 때의 최대 동작 주파수, 최대 처리율 및 게이트 수는 각각 200 MHz, 200 Mbin/s, 29,268 게이트이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
• /
• pp.83-88
• /
• 1999

In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.281-285
• /
• 2000

This paper proposes context-based coding methods for variable length coding of inter-frame DCT coefficients. The proposed methods classify run-level symbols depending on the preceding coefficients. No extra overhead needs to be transmitted, since the information of the previously transmitted coefficients is used for classification. Two entropy coding methods, arithmetic coding and Huffman coding, are used for the proposed context-based coding. For Huffman coding, there is no complexity increase from the current standards by using the existing inter/intra VLC tables. Experimental results show that the proposed methods give ～ 19% bits gain and ～ 0.8 dB PSNR improvement for adaptive inter/intra VLC table selection, and ～ 37% bits gain and ～ 2.7dB PSNR improvement for arithmetic coding over the current standards, MPEG-4 and H.263. Also, the proposed methods obtain larger gain for small quantizaton parameters and the sequences with fast and complex motion. Therefore, for high quality video coding, the proposed methods have more advantage.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.39-42
• /
• 2005

H.264, a recently proposed international video coding standard, has adopted context-based adaptive variable length coding (CAVLC) as the entropy coding tool in the baseline profile. By combining an adaptive variable length coding technique with context modeling, we can achieve a high degree of redundancy reduction. However, CAVLC in H.264 has weakness that the correct prediction rate of the variable length coding (VLC) table is low in a complex area, such as the boundary of an object. In this paper, we propose a VLC table prediction scheme considering multiple reference blocks; the same position block of the previous frame and the neighboring blocks of the current frame. The proposed algorithm obtains the new weighting values considering correctness of the VLC table for each reference block. Using this method, we can enhance the prediction rate of the VLC table and reduce the bit-rate.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.332-340
• /
• 2022

최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.425-428
• /
• 2005

본 논문은 차세대 영상 부호화 표준, H.264/MPEG-4 Part 10 AVC(Advanced Video Coding)와 기존의 정지 영상 부호화 표준, JPEG(Joint Photographic Experts Group)이 결합된 진보적인 정지 영상부호화(Advanced Image Coding, AIC) 알고리즘에 대하여 살펴본다. AIC 알고리즘은 H.264의 인트라 프레임 블록 예측 방법과 컨텍스트 기반 적응형 이진 산술 부호화(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC), 그리고 JPEG 표준의 DCT 변환이 결합된 것이다. 본 논문에서는 AIC와 JPEG, JPEG-2000 등의 정지 영상 표준들의 성능을 비교 분석하고 그 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제33권8호
• /
• pp.547-553
• /
• 2006

본 논문에서는 3 차원 메쉬의 기하데이타 압축을 위한 새로운 알고리즘을 소개하고자 한다. 광역좌표계에 의거한 기하데이타 압축방법은 구현이 쉽고 단순하게 양자화가 결정되지만 압축효율은 지역 화표계를 이용한 방법보다 떨어지는 단점이 있다. 반면에 지역좌표계에 기초한 방법은 광역좌표계 방법보다 압축효율은 우수하나 양자화가 사용자의 시행착오에 전적으로 의존하므로, 비체계적이고 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역좌표계영역에 적용형 세분화를 도입하여 체계적인 양자화가 가능하도록 하였다. 또한 문맥 모델링기법을 적용하여 연결데이타 압축효율도 더욱 향상시켰다. 결과적으로, 본 논문의 새로운 압축 알고리즘은 압축 효율성을 유지하면서, 동시에 체계적이고 직관적인 방법으로 왜곡율과압축률간의 균형을 제어할 수 있도록 하여 알고리즘의 신뢰성을 높였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.35-41
• /
• 2020

본 논문은 Context Tree Weighting (CTW) 를 이용하여 Adaptive Multi-Rate (AMR) 데이터의 압축 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. AMR은 IMT-2000에서 채택된 음성부호화 표준안으로써, 무선채널의 환경변화에 대처할 수 있도록 4.75 kbit/s 에서 12.2 kbit/s 까지 8가지의 전송률을 지원한다. CTW는 산술부호화기의 일종으로, 가변 차수 마르코프 모델을 사용하는 압축기이다. 우리는 CTW가 비트단위로 수행한다는 점을 고려하여 AMR 데이터를 변환한 후 CTW로 압축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 ZIP을 포함한 기존 압축방식과 제안된 알고리즘의 압축률을 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과, AMR 데이터의 평균 추가 압축률이 ZIP의 경우 약 3.21%, 제안된 알고리즘의 경우 약 9.10%로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘이 AMR 데이터의 압축 성능을 약 5.89% 개선하였다.