최근 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 복호화가 많은 주목을 받고 있다. 하지만 분산 비디오 복호화 전체 과정 중 피드백 채널을 이용한 패리티 비트 량 제어 방식이 복호화 시간증가의 원인이 되고 있다. 시간적 공간적 상관성이 높은 영상의 특성은 프레임 별 동일 위치 LDPCA프레임의 패리티 비트 요구량에 동일하게 적용할 수 있다. 본 논문에서는 프레임간 적응적인 연산을 통해 패리티 비트 요구량을 예측하여 복호화 시간을 줄이는 방식을 제안한다. 제안 방식을 사용한 경우 패리티 비트 요구량을 예측을 하지 않을 때보다 평균 80%의 시간을 단축함을 보인다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC, Distributed Video Coding)은 복잡한 통계 특성을 복호기측에서 처리하고, 간단한 연산만 수행하는 부호기를 구현할 수 있다. 이러한 응용 분야에서는, 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임에 대한 예측치 즉, 보조정보(SI, Side Information)의 우수한 예측치를 구하는 것은 Wyner-Ziv 부호화에서 전체 성능을 결정하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기존의 움직임 보상 프레임 보간에 기초를 둔 방식들은 키 프레임의 블록 기반 또는 물체 기반으로 움직임을 각각 예측하지만, Wyner-Ziv 프레임에 대한 초기 정보를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 평균 영상에 기초한 블록 적응적인 움직임 예측을 통한 보조정보 생성 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 최대 0.4dB 정도의 개선을 보이며, Wyner-Ziv 코덱에 대한 모의실험에서도 우수한 주관적 및 객관적 화질을 제공함을 보인다.
분산 비디오 부호화 기법은 우수한 비트율-왜곡 성능을 달성하기 위해 패리티 비트 제어용으로 피드백 채널을 필요로 하고 있다. 그러나 이 방법은 분산 비디오 부호화기법에서 매우 높은 복호화 지연을 야기한다. 실시간 환경에 구현하고 상용화를 촉진하기 위해서, 많은 연구가 고속 복호화 알고리즘 개발에 집중되어 오고 있다. 실시간 구현의 한 방법으로서 본 논문에서는 복호화기에서 부호화기측으로 움직임 정보와 같은 부호화 통계 특성을 제공할 수 있는 응용 환경에 적합한 새로운 분산 비디오 부호화 기법을 다룬다. 즉, 본 논문에서는 보조 정보 생성시에 얻어지는 움직임 정보를 피드백함으로써 복호화 속도를 개선하기 위한 고속 분산 복호화 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 기존의 고속 분산 복호화 방식들 보다 우수함을 보인다.
최근에 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 부호화 기법 (DVC)이 많은 주목을 받고 있다. 대부분의 DVC 시스템들은 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으나, 높은 복호화 시간 지연을 초래하여 실시간 구현에 가장 큰 문제점이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDPCA 프레임별 적응적 패리티 요구 비트량에 대한 적응적 예측을 통한 효과적인 분산 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소영역 위너-지브 부호화기법에서 각 비트 플레인 내의 LDPCA 프레임간에 존재하는 통계적 특성을 이용하여 비트 요구량을 적응적으로 예측하는 방식을 이용한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 LDPCA 복호화기에 사용한 경우 패리티 비트 요구량 예측을 사용하지 않는 방식보다 평균적으로 80% 이상의 복호화 지연 시간을 절감함을 보인다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC)은 매우 낮은 복잡도를 갖는 비디오 부호화기를 제공하는데 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 기존의 대부분의 DVC 기법은 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으며, 이것은 비디오 복호화에 있어 많은 시간을 초래하여 실시간 구현을 위해 꼭 극복해야 할 문제점으로 남아 있다. 이러한 문제점을 해결하고 상업화를 촉진하기 위해, 본 논문에서는 LDPCA 프레임 크기가 복호화 지연 및 전체적인 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 먼저 화소 영역 위너-지브 부호화 기법에서 각 비디오 프레임을 일정한 크기의 LDPCA 프레임으로 분할하고, 분할된 LDPCA 프레임별로 시간적 상관성을 이용한 예측 방식과 공간적 상관성을 갖는 예측 방식에 따른 성능을 비교 분석한다. 모의실험을 통하여, 현재 가장 많이 연구되고 있는 QCIF크기의 영상에 대해서는 LDPCA 프레임 크기가 3168크기일 때, 가장 우수한 부호화 성능 및 고속화에 유리함을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.671-675
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2011
DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based matching criteria are evaluated and the proposed model can be effectively used for estimating the MSE noise.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보의 정확성이 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위한 parity 정보량에 큰 영향을 미치기 때문에 부가정보의 정확한 생성이 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 다양한 부가정보 생성 기법의 성능을 분석하고 효율적인 부가정보 생성 기법을 제안하였다. 또한 생성된 부가정보가 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 미치는 영향을 비교분석 하였다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보와 원 Wyner-Ziv 프레임간의 차이를 채널 부호로 오류 정정하게 되는데 이때 부호기에서는 복호기에서의 오류 정정을 위하여 패리티 비트인 Wyner-Ziv 비트를 복호기로 보내게 되고 복호기에서는 이 Wyner-Ziv 비트를 이용하여 Wyner-Ziv 프레임을 복원하는데 더 많은 Wyner-Ziv 비트가 필요할 경우 피드백 채널을 통해 Wyner-Ziv 비트를 요청하게 된다. 이때 부호기에서 조건부 엔트로피를 구할 수 있다면 이를 이용하여 Wyner-Ziv 비트 전송량을 제어함으로써 피드백 채널을 제거 할 수 있다. 이를 위해 부호기에서도 부가정보를 알아야하는데 복호기에서 사용하는 부가정보 생성 기법은 복잡도가 높기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 부호기에서 간단한 부가정보를 생성하는 방법을 제안하고 분산 동영상 부호화 시스템에 적용하여 피드백 채널을 제거하였을 때의 성능을 분석하였다.
움직임 보상 보간 기법은 동영상 정보의 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템에서 부가 정보 생성에 사용된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 기법의 성능을 효율적으로 향상시키기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 혹은 LiftLT를 이용하여 영상의 크기를 두 배 확대 변환한 후 움직임 보상 보간을 수행하여 생성된 두 배 크기의 영상을 다시 축소 변환하여 원래 크기의 보간 프레임을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 보간 필터를 사용하여 부화소 단위의 세밀한 움직임 보상 보간을 수행한 경우의 성능도 분석한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 보간 필터를 이용한 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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