스케일러블 비디오 코딩은 레이어간 예측 기능을 이용하여 시뮬케스트 코딩에 비해 코딩 효율을 높인다. 하지만 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측으로는, 인트라 픽셀(inta pixel). 모션 정보(motion vector information), 레지듀얼(residual)등의 예측이 수행되는데, 이는 많은 계산 시간을 소요하게 되며, 시뮬케스트에 비해 코딩 시간이 증가하게 된다. 특히 인코더의 경우, 가장 최적의 모드를 선택하기 위하여, 기존 H.264 AVC에서 사용하는 예측을 수행한 뒤, 부가적으로 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측을 수행하기 때문에, 하나의 영상이 많은 레이어를 포함할수록 인코딩에 의한 계산부하가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해, 멀티 코어 이용하여 레이어별로 병렬처리가 가능하도록 하는 스케일러블 비디오 인코더의 구조를 제안한다. 이로써 하나의 영상이 포함하는 레이어의 수가 증가함에 따라 발생하는 인코딩 계산 부하를 줄이도록 하였다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 구조를 적용하였을 때, 2개의 공간영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 24.8%의 속도가 향상되었고, 1개의 공간영역과 1개의 화질 영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 82%의 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 선택적으로 강화계층의 시간적 예측 정보를 사용하는 H.264 기반 선택적인 미 세입자 스케일러블 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안된 방법의 기본계층은 최근 표준화되었으며 고압축률이 특징인 H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) 알고리즘으로 코딩한다. 강화계층은 기본적으로 국제표준인 비트플레인 기반 MPEG-4 (Part 2) 미세입자스케일러블 코딩 방법으로 코딩한다. 본 논문에서는 엔코더측에서 강화계층간 시간적 예측 방법에 의해 발생된 효과적인 영상 정보를 드리프트 현상이 최소화하는 방향으로 선택적으로 적용하여 디코더측에 전송하는 방안을 제안하였다. 강화계층간 예측 방법만을 추가했을 때는 시간적 중복성을 줄여주는 효과를 볼 수 있지만 저비트율 대역에서 엔코더와 디코더간의 참조 저장 영상 불일치로 인한 드리프트 현상이 심하게 발생한다. 제안된 알고리즘은 시간적 예측 결과가 우수하여 코딩효율을 현저히 높혀줄 수 있는 경우에만 선택적으로 강화계층간의 시간적 예측 정보를 사용하였으며, 이로 인하여 저비트율 대역에서의 드리프트 현상을 현저하게 줄 일수 있었으며, 전반적으로 코딩 효율을 높여주는 효과를 가져왔다. 여러 영상 시퀀스를 대상으로 실험한 결과, 제안된 코딩 방법은 현존하는 국제표준인 MPEG-4 기반 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다 같은 비트율 대역에서 영상화질이 약 3∼5 dB 높은 성능을 보여주고 있으며, H.264를 기반으로한 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다도 약 1∼3 dB 높은 성능을 보여주고 있음을 발견할 수 있었다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 특히 시간적 스케일러빌리티를 위해 계층적 B-픽처 구조를 채택하고 있다. 스케일러블 비디오 코딩의 기본 계층은 H.264|AVC와 호환적이므로, 모션 예측과 모드 결정과정에서 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8,\;8{\times}4,\;4{\times}8$ 그리고 $4{\times}4$와 같은 7개의 서로 다른 크기를 갖는 블록을 사용한다. 스케일러블 비디오 코딩에서 사용되고있는 계층적 B-픽처 구조는 키 픽처인 I와 P 픽처를 제외하고는 한 GOP (Group of Picture)내에서 모두 B-픽처를 사용하므로 H.264|AVC와 비교했을 때 연산량 증가와 함께 부호화 지연도 급격히 증가한다. B-픽처는 양방향 모션 벡터인 LIST0와 LIST1을 사용하고 양방향 모두에서 다중 참조 픽처를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 통계적 가선 검증을 이용하여 스케일러블 비디오 부호화에 적용 가능한 고속 프레임간 모드 결정 알고리듬 대해 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 서브 매크로 블록에 통계적 가설 감증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 픽셀 값을 비교하여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다.
본 논문은 매크로 블록 레벨에서 인간의 시각적인 특성을 고려한 새로운 H.264 스케일러블 확장을 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 우선, 인간의 시각적인 특성에 기초한 관심영역을 중심으로, 각 매크로 블록에 대한 공간 주파수(spatial frequency)의 분석을 위한 시각적 가중치 모델을 제안한다. 두 번째 단계에서는, 제안된 모텔을 기초로 각각의 화질 계층에 존재하는 관심영역의 크기를 조절하여 주어진 비트 량에서, 최적의 비디오 화질을 얻기 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 주관적 및 객관적 화질 평가에서 기존의 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다.
앞으로의 동영상의 부호화 방법은 압축효율을 최대화시키는 것뿐 만 아니라 다양한 단말기 및 변화하는 통신 환경에 친화적으로 대응할 수 있는 Scalable Video Codec으로 발전해야 한다. 이러한 요구에 부응하여 ISO/IEC와 ITU-T의 합작 팀인 JVT(Joint Video Team)에서 H.264기반 스케일러블 비디오 부호화(SVC : Scalable Video Coding)에 관한 표준화가 진행 중이다. 본 논문에서는 현재 표준화 진행 중인 H.264/AVC기반 SVC의 연구 방향 및 표준화 진행 현황을 소개하고 그 기술을 분석한다.
멀티미디어 서비스의 다양한 재생장치와 네트워크 환경에 적용 가능한 멀티미디어 코덱을 위해 ISO/IEC MPEG와 ITU-T VCEG의 JVT팀에서는 계층구조를 가지는 H.264/AVC Scalable Video Coding(SVC)을 제안하였다. H.264/AVC SVC는 향상계층의 비트율과 왜곡에 관한 효율을 높이기 위해 계층 간 예측, 계층적 B 구조 등 다양한 기법이 적용하며 이로 인해 계산복잡도가 증가하여 부호화 시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 부호화 시간을 단축시키기 위해 예측모드를 분석하고 그 결과에 따라 기준 값을 선정하여 단계적으로 예측모드를 선택하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안하는 기법이 계산복잡도를 감소시켜 평균 38%의 부호화 시간을 단축시키며 화질의 저하는 평균 0.01dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인하였다.
본 논문에서는, 스케일러블 비디오 코딩 (SVC) 에 다중 ROI(Region Of Interest) 를 부호화 및 복호화 할 수 있는 새로운 기능 을 지원하는 방법을 제안한다. 현재의 스케일러블 부호화는 공간, 시간, 화질에 대한 확장성을 가지는 비트스트림을 생성하는 것을 목적으로 하고 있다. ROI 는 영상 내에서 중요한 의미를 가지는 영역을 나타내는데, 네트웍이나 단말의 영상크기의 제약이 발생하는 경우, ROI 만을 전송하여 QoS 가 가능토록 할 수 있다. 본 논문에서는 H.264 의 FMO를 이용하여 SVC 에서 다중 ROI를 정의할 수 있는 syntax와 방법을 제시하고, 실제로 부호화 및 복호화 하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실제 JSVM1.0 에서 구현하였으며 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법에 대한 검증을 수행하였다.
스케일러블 비디오 코딩은 동영상 압축 표준인 H.264/AVC에서 확장된 표준으로써 시간, 공간, 화질적인 측면에서 확장성을 제공하는 부호화 방법이다. 여러 측면에서 제공하는 확장성으로 압축에 대한 효율 등은 좋아졌지만, 상대적으로 복잡도의 큰 증가로 인해 효율적인 사용을 위해서는 복잡도의 감소가 필수적이다. 본 논문에서는 스케일러블 비디오 코딩의 복잡도를 감소시키기 위해서, B-화면에서의 방향성 정보를 이용하여 계층 간 예측을 효율적으로 수행함으로 부호화 과정의 복잡도를 크게 감소시킬 수 있는 모드 결정 고속화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 업-샘플링 (Up-sampling)된 하위 계층의 최적 모드와 이웃한 매크로블록의 최적 모드 정보를 이용하여 간단하게 SKIP 모드를 검색한다. 그런 후 현재 수행하는 매크로블록의 예측에 이웃한 매크로블록의 최적 모드를 사용하게 되는데, 이 때 업-샘플링 된 하위 계층의 최적 모드의 방향성 정보가 순 방향과 역 방향, 양쪽 방향에 따라서 검색 모드 수를 달리하는 방법으로 모드 결정을 고속화하는 방법이다. 이러한 고속화 방법을 수행함으로 얻은 실험 결과는 SVC의 부호화 과정에서 소요되는 시간을 참조 소프트웨어의 원본 대비 53%까지 감소시키며 이에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 무시할 수 있을 정도로 적음을 실험을 통해 확인한다.
본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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