영상 정보의 발전으로 다양한 멀티미디어 서비스를 가능하게 하였고 네트워크와 IT의 발전으로 사용자가 풍부한 정보를 접할 수 있는 기회를 제공하였다. 이러한 동영상과 정지영상의 많은 정보를 압축하는 여러 방식 중에서 디지털 비디오 압축 관련 국제 표준안 중 MPEG-4와 H.264가 발표되었다. 유연성이 좋은 MPEG-4와 달리 H.264는 비디오 프레임의 효율적인 압축과 신뢰성을 강조 한다. 특히 H.264의 압축 기술은 HDTV처럼 큰 영상 뿐 아니라 카메라폰이나 DMB등의 특히 작은 크기의 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 본 논문은 기존의 동영상 압축 표준에 비하여 높은 압축성능과 유연성의 장점을 가지고 있고 표준 H.264/AVC에서 공간적 예측을 사용하여 비디오 프레임을 압축하는 방법인 Intra coding 에서 사용하는 여러 모드 중 4*4 예측모드를 연구하여 C언어를 이용한 최적화된 시뮬레이션과 Intra coding decoder의 성능평가를 통한 최적화를 실시하였고, 최적화된 예측 정보를 바탕으로 Intra coding decoder를 VHDL언어를 이용하여 하드웨어로 구현하였다.
H.264/AVC는 SoC/IEC MPEG와 ITU-T Video Coding Experts Group에서 함께 발표한 비디오 코딩을 위한 가장 최근의 표준이다. 기존의 표준들 보다 적은 비트로 높은 압축률과 좋은 화질을 제공하고 있다. 그러나 1/4 화소 움직임 예측과 보상의 지원과 7가지의 가변블록에 대한 움직임예측과 블록모드별 RD(Rate-Distortion)를 수행하고 CAVLC등 H.264/AVC 표준에서 채택한 여러 가지 비디오 압축방식으로 인해 그 복잡도가 훨씬 증가하였다. 이 논문에서 H.264/AVC의 복호화기에서 복잡도의 약 $40\%$ 이상을 차지하는 움직임보상 모듈을 효율적으로 수행하고 최적화하기 위한 방법을 제안한다. 예측된 모션벡터에 따라 창조하는 프레임에서 매크로블록을 만들어 내는 움직임 보상 과정을 수행하는 데 있어서 접근 지연시간이 큰 외부 메모리 창조를 선인출 메커니즘을 이용하여 미리 예측하여 수행함으로써 전체 수행시간을 줄이는 기법을 적용하였다. 이를 통하여 가변길이 복호화 모듈과 움직임 보상모듈을 수정하여 반복적으로 읽고, 쓰기를 수행해야 하는 횟수를 줄였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 복호화 과정을 수행했을 때 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)의 손실은 전혀 없으면서 복호화기의 전체 실행시간을 약 $5\%$ 향상시키고, 핵심 모듈인 움직임 보상과정에서 약 $20\%$ 정도 실행시간을 향상시키는 등 높은 성능 향상을 보였다.
H.264/AVC 부호화 표준은 영상의 특성을 반영하기 위해 $16{\times}16$부터 $4{\times}4$ 크기의 가변적인 블록을 이용하여 부호화 효율을 높인다. 하지만 이로 인해 부호기의 복잡도가 증가된다. 부호기 복잡도를 증가시키는 여러 요인 중, H.264/AVC의 모드 결정은 부호기의 복잡도를 증가시키는 주요인이다. 본 논문에서는 IPPP구조에서 비트율 왜곡값을 이용하여 고속으로 매크로블록의 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 인트라 화면에서의 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$의 비트율 왜곡 평균값으로 영상에 적응적인 최대 임계값과 최소 임계값을 결정한다. 다음, $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$ 인터 모드의 비트율 왜곡값이 최대 임계값과 최소 임계값으로 분할한 범위 중 어느 곳에 해당하는지를 살펴보고, 이에 따라 인트라 모드 결정 단계를 선택적으로 결정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 27.42%의 부호화 시간을 감소시켰다.
H.264/AVC 무손실 인트라 압축을 위하여 사용되는 픽셀 예측 방법은 Sample by Sample DPCM (SbS DPCM) 으로서 이 방법에서는 각각의 픽셀을 주변 픽셀로부터 예측하고 그 오차를 전송한다. 본 논문에서는 $4{\times}4$ 블록에 대한 Multiple Partition 예측과 SbS DPCM을 이용하여 H.264/AVC 의 무손실 인트라 압축 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 $4{\times}4$ 블록을 $4{\times}4$, $4{\times}2$, $2{\times}4$, $2{\times}2$, $1{\times}1$ 크기의 sub-partition 을 가지는 다양한 partition 으로 예측한다. 이 때 각 sub-partition 들은 SbS DPCM을 이용하여 예측되고 이 때 사용하는 예측 방향의 개수는 예측 방향 정보량을 고려하여 sub-partition 크기에 따라 조절한다. 실험 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존 H.264/AVC에 비하여 최대 17.02 %p, 평균 13.29 %p 의 압축율 개선을 보여주며 SbS DPCM만 사용하는 방법에 비하여 최대 4.74 %p, 평균 3.62 %p 정도의 압축율 개선을 보여준다.
본 논문에서는 H.264/AVC SE(Scalability Extension)의 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization, RDO)이 적용된 JM(Joint Model)의 FME(Fast Motion Estimation)를 대상으로 예측된 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 탐색영역을 결정한 후 적용적인 후보 나선형 탐색을 수행한다. 다양한 영상들을 대상으로 실험한 결과 기존의 예측 방식에 최대 80%의 연산량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 이에 따른 화질 열화는 평균 0.05dB-0.19dB에 불과하며, 압축률은 평균 0.58%의 미미한 감소를 보임으로써, 제안한 방법이 매우 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준에서 사용되는 정수 변환을 변형하여 무손실 압축에 효율적인 변환 구현 방법을 제안한다. 기존의 가역(reversible) 변환용으로 제시된 정수 변환은 변환 계수의 값의 범위가 상당히 커서 무손실 압축에 효율적이지 못한 면이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 효율적인 정수 변환을 제시한다. 기존 정수 변환의 변형은 고속 연산 수행을 위해서 리프팅을 기반으로 설계되고 효율적인 구조를 도출한다. 본 논문의 결과로서 고속 연산 수행을 위한 신호 흐름도를 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 제안된 변형 정수변환이 기존 구현 방법에 비하여 무손실 압축 성능에서 우수하단 것을 보여준다.
H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. 세밀한 움직임 예측으로 인해 기존의 동영상 표준보다 압축 효율을 높일 수 있었지만, 복잡도도 증가하는 단점이 있다. 따라서, H.264/AVC의 고속 움직임 추정 기법은 필수적이다. H.264/AVC에서 사용하는 움직임 예측 방법은 고정된 탐색 영역 안에서 모든 정수 화소 단위로 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 불필요한 정수 화소까지 움직임을 예측하므로 계산양이 증가한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 시간적 상관도와 공간적 상관도를 이용하여 가변적으로 탐색 영역의 크기를 조절하는 방법과 적응적인 초기 시작점 결정 방법을 제안했다. 현재 매크로블록과 참조 화면 사이의 거리를 고려하여 시간적 상관도와 공간적 상관도의 탐색 영역 비중을 가변적으로 조절했다. 또한 참조 화면과 현재 매크로블록 사이의 거리가 멀어질수록 초기 시작점의 정확도를 높이기 위해 초기 시작점을 예측 움직임 벡터와 이전 참조 화면에서 결정된 최적의 움직임 벡터의 평균으로 결정했다. 제안하는 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 53.98% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
The Internet Video Coding (IVC) standard is due to be published by Moving Picture Experts Group (MPEG) for various Internet applications such as internet broadcast streaming. IVC aims at three things fundamentally: 1) forming IVC patents under a free of charge license, 2) reaching comparable compression performance to AVC/H.264 constrained Baseline Profile (cBP), and 3) maintaining computational complexity for feasible implementation of real-time encoding and decoding. MPEG experts have worked diligently on the intellectual property rights issues for IVC, and they reported that IVC already achieved the second goal (compression performance) and even showed comparable performance to even AVC/H.264 High Profile (HP). For the complexity issue, however, there has not been thorough analysis on IVC decoder. In this paper, we analyze the IVC decoder in view of the time complexity by evaluating running time. Through the experimental results, IVC is 3.6 times and 3.1 times more complex than AVC/H.264 cBP under constrained set (CS) 1 and CS2, respectively. Compared to AVC/H.264 HP, IVC is 2.8 times and 2.9 times slower in decoding time under CS1 and CS2, respectively. The most critical tool to be improved for lightweight IVC decoder is motion compensation process containing a resolution-adaptive interpolation filtering process.
본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화기에서 RDO 모드 결정을 위한 효율적인 방식을 제안한다. DCT 계수와 RDO 모드 결정 과정의 특징에 기반하여 모든 DCT 계수들이 양자화 후에 '0'이 되는 오차 블록 (AZCB)을 검출하는 새로운 조건이 유도된다. 제안 알고리즘에서는 AZCB에 대한 (I)DCT, (역)양자화, 엔트로피 부호화 과정의 생략이 이루어진다. 이것은 RDO 모드 결정 과정에 요구되는 계산량을 감소시킨다. 모의 실험 결과는 기존 방식에 비하여 약 40% 이상의 계산량 감소가 제안 알고리즘에서 이루어짐을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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