최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.
분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 복호화보다 훨씬 적은 계산량으로 부호화를 가능하게 함으로써 계산 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있다. 그러나 DVC의 부호화 성능은 아직 기존의 비디오 압축 표준에 많이 미치지 못하고 있으며 이를 극복하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡 기반의 영역별 선택적 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기 측에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기 측으로 피드백된다는 가정하에 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 블록 단위로 선택적 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법보다 시퀀스에 따라 최대 약 2.25 dB 개선된 성능을 가짐을 보인다.
LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템을 위한 부호율 적응적인(rate adaptive) LDPC 부호를 설계하기 위하여 패리티 점검 노드를 병합하는 방법을 제안한다. ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖기 위해 일정한 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 degree distribution을 변화시키면서 성능을 해석한다.
This paper presents a Channel DiVision (CDV) scheme for transform-domain distributed video coding. In the proposed system, we employ the symmetric motion estimation to generate high quality side information for Wyner-Ziv (WZ) frames. Also, the decoder estimates the distortion of the side information, which is used to classify the transmitting channels for WZ frames. Each channel has a different expected noise. Then, the encoder allocates an appropriate number noise. Then, the encoder allocates an appropriate number present rate-distortion performance results and comparisons with existing state-of-the-art algorithms and H.264.
ITU-T VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) 를 구성하여 차세대 비디오 코덱 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 대한 표준화를 진행하고 있다. HEVC에서 사용되고 있는 양자화 및 역 양자화는 TU(Transform Unit)내 모든 위치의 변환계수에 동일한 크기의 양자화 및 역 양자화를 수행한다. TU내의 변환계수는 동일하게 분포되어 있지 않으므로 모든 위치의 변환계수에 동일한 크기의 양자화 및 역 양자화를 수행하는 것은 비효율적이다. 또한 주사 순서상 뒤쪽에 있는 양자화 된 계수는 엔트로피 부호화 방법상 비효율적 일 수도 있다. 이 논문에서는 엔트로피 부호화의 효율성을 고려하여 TU 내 변환계수의 위치에 따라 다른 크기의 양자화를 수행하여 성능을 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 원리는 양자화 된 계수 분포의 통계적 특징에 따른 TU의 주사 순서에 따라 다른 크기의 양자화 및 역 양자화를 수행하는 것이다. 이 알고리즘은 평균 Y BD-rate 0.34% 의 압축률 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 MPEG-2에서 정의한 시공간적 계위를 확장하여 enhanced Access Grid (e-AG) 상의 서로 다른 디스플레이 시스템 및 네트워크 환경을 가진 수신 단말의 효율적인 디스플레이를 위한 새로운 3차원 영상의 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화기는 3차원 영상에 대해서 시공간적 기본 해상도 및 고 해상도의 영상을 표현 가능하도록 여러 계층의 비트 열을 생성한다. 생성된 비트 열은 수신 단말의 네트워크 환경 및 처리속도, 디스플레이 환경에 따라 다른 시공간적 해상포론 표현할 수 있도록 선택적으로 전송된다. 제안된 시공간적 계위를 이용한 3차원 영상 부호화기는 이질적인 분산환경에서의 효율적인 3차원 비디오 전송 서비스에 활용 가능하다.
최근 부호화기의 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기술로 분산 비디오 부호화 기술 (DVC : Distributed Video Coding)이 각광받고 있으며, Wyner-Ziv (WZ) 부호화 기술은 이의 대표적인 기술이다. WZ 부호화기는 기존 인트라 부호화 기술과 채널 부호를 사용하여 각각 키 (key)프레임과 WZ 프레임을 독립적으로 부호화한다. WZ 복호화기는 프레임 간 시간적 유사도를 기반으로, 복호화 된 키 프레임으로부터 보조 정보 (Side Information)를 생성한다. 보조 정보는 가상의 채널 잡음이 존재하는 WZ 프레임으로 간주되고, 가상의 채널 잡음은 채널 부호 복호화 과정을 통해 제거된다. 따라서 WZ 부호화 기술의 성능은 채널 부호의 성능에 크게 좌우된다. 현존하는 채널 부호 중 LPDC 채널 부호와 Turbo 채널 부호는 강력한 에러 정정 능력을 가지고 있으며, 확률적인 계산을 기반으로 반복적인 복호화 알고리즘을 수행하는 것이 특징이다. 하지만 반복적인 복호화 과정은 상당히 소모적인 과정으로 WZ 복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 실제 WZ 부호화 기술에 LDPCA 채널 부호를 사용한 경우, WZ 복호화기 전체 복잡도에서 채널 복호화 과정이 차지하는 비율은 평균 60%에 이른다. 채널 복호화 과정 복잡도의 감소를 위해 채널 부호 분야에서 제안되었던 HDA (Hard Decision Aided) 방법을 LDPCA 채널 부호에 적용할 경우, 채널 복호화 과정의 복잡도는 상당히 줄어든다. 하지만 HDA 방법 적용을 위해 설정할 경계치에 따라 율 왜곡 측면에서 상당한 성능 저하가 있을 수 있으며. 적정 경계치는 영상마다 각각 다르다. 이에 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 경계치가 설정되는 적응적 HDA 방법을 제안한다. 제안 방법은 적정 율 왜곡 성능을 유지하며, 채널 복호화 과정 및 WZ 복호화 과정에서 각각 약 62%, 32%의 시간 절감 성능을 보인다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존의 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방법은 양자화 된 변환계수를 비트플레인 단위로 분해한 후 비트플레인별로 순차적으로 LDPCA 채널코드로 부호화함에 따라 전체 부호화 연산량에서 LDPCA 부호화가 평균적으로 60% 정도 차지하였고, 이러한 복잡도는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 본 논문에서는 이런 분산비디오부호화 방법의 복잡도 문제를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인들을 하나의 메시지묶음으로 묶어서 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 고속 LDPCA 채널코드 부호화하는 병렬화 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 순차적 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA 채널코드 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에서 LDPCA 채널코드 부호화의 상대적인 복잡도 비율을 평균 9%까지 낮출 수 있었으며, Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 QCIF 크기 영상을 2.5GHz 속도의 CPU를 가진 PC환경에서 GOP 길이가 64인 경우 초당 700 ~ 2,300장을 부호화 할 수 있음을 확인했다. 제안 방법은 LDPCA를 사용하는 화소영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에도 적용 가능하여 고속의 부호화가 요구되는 다양한 응용에 활용이 기대된다.
모바일 영상 서비스와 센서 네트워크와 같은 저전력, 저복잡도의 비디오 부호기를 필요로 하는 분야의 수요가 증대됨에 따라 프레임간의 상관성을 이용하지 않고 압축함으로써 낮은 복잡도로도 높은 압축률을 얻을 수 있는 분산 비디오 코딩에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 코딩에서 부호기는 오류정정 부호기를 이용하여 원래 영상보다 압축된 형태의 신드롬을 생성한다. 반면, 복호기에서는 원본 영상을 추정하고 부호기에서 만들어진 신드롬을 이용하여 추정한 원본 영상의 오류를 정정한다. 이 때, 추정된 원본 영상을 보조 정보라 하며, 보조 정보는 원본 영상이 가상의 상관 채널을 통해 얻어진 영상이라 해석할 수 있다. 분산 비디오 코딩의 성능 향상을 위해서는 오류 정정 복호기와 최적 복원과정의 성능향상이 필요하며, 두 과정 모두 가상의 상관 채널의 정확도에 영향을 받는다. 본 논문에서는 오류 정정 복호기와 복원과정에서 최적의 입력값을 예측하기 위하여, 상관 채널의 구성 파라미터의 정확한 추정을 위한 효과적인 알고리즘들을 제안한다. 일반적으로 상관 채널은 라플라시안 분포로 모델링 되는데, 이 분포와 실제 채널 측정값과의 자승오류를 최소화 하는 알고리즘인 최소자승법 및 복잡도를 낮춘 변형된 알고리즘을 제안하였다. 또한, 신뢰구간 설정으로 기존의 채널 파라미터 추정 알고리즘을 사용할 때 오류를 줄이는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘으로 Mother 영상과 Foreman 영상에서 각각 최대 PSNR이득 1.8 dB와 1.1 dB를 얻었으며, 특히 상관도가 낮은 영역에서 더 효과적인 성능 개선을 보인다.
최근 경량화 비디오 부호화를 위함 분산 비디오 부호화 기술 (DVC: Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로써 각광받고 있다. Wyner-Ziv (WZ) 부호화기는, 영상을, 기존의 인트라 부호화기를 이용하는 키 (Key) 프레임과 WZ 부호화를 하는 WZ 프레임으로 나누어 독립적으로 부호화 한다. WZ 복호화기로 전송된 키 프레임은 복원된 뒤 키 프레임 사이의 WZ 프레임을 추정하는데 사용되며 추정된 WZ 프레임을 보조정보 (Side Information)라고 한다. 보조정보는 WZ 프레임에 대한 정보가 없는 상태에서 추정되므로 필연적으로 WZ 프레임과 다르며 WZ 복호화기에서는 보조정보와 WZ 프레임과의 차이를 가상의 채널 잡음으로 간주한다. WZ 복호화 과정은 가상의 채널잡음을 WZ 복호화기 내에 존재하는 채널코드를 이용하여 제거함으로써 이루어지므로 채널 정보를 정확히 아는 것은 채널코드의 에러정정능력에 큰 영향을 미친다. WZ 복호화기에서는 추정된 WZ 영상만이 존재하므로 정확한 잡음의 양을 알 수 없으며, 일반적으로 선형 움직임에 근거한 키 프레임 간의 차를 하나의 예측 수단으로 사용한다. 또한 이와 같이 예측이 갖는 불확실성으로 채널코드의 효율이 저하되는 것을 막기 위하여 주변의 잡음과 비교를 통한 잘못된 잡음을 정정하는 방법도 제안되었다. 하지만 이런 방법들이 모든 프레임이나 비트 플레인에 존재하는 잡음을 제대로 측정한다고 할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 개의 후보 잡음 모델을 생성한 후, 복호화 과정에서 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대한 실험결과는 최대 0.8 dB의 PSNR이득을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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