• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.716-724
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• 2012

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화 속도 향상을 위한 최대 부호화깊이 및 참조영상 고속결정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 계산 복잡도 감소와 속도향상을 위하여 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 LCU(Largest Coding Unit)내 각 CU(Coding Unit)의 최대 부호화 깊이를 제한하며, 이때 공간적인 상관성을 기반으로 주변 LCU에서 사용된 최대 부호화 깊이와 율-왜곡 비용을 이용한다. 두 번째 방법에서는 각 CU의 다양한 PU(Prediction Unit) 중, 화면간 예측을 수행하는 PU에 대해서 참조영상을 제한하며, 이때 상위 깊이 PU의 움직임 정보를 이용한다. 제안하는 방법은 항상 최대 깊이까지 부호화를 수행하는 것을 적응적으로 제한하고, 상당한 복잡도를 요구하는 움직임 예측을 수행하는 PU의 참조영상 수를 제한함으로써 계산 복잡도를 감소시킬 수 있으며, 기존의 HEVC 참조 소프트웨어인 HM6.1 대비 약 1.2% 정도의 비트율이 증가하면서 약 39%의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.40-50
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• 2012

본 논문은 HEVC 인코딩 속도 향상을 위한 고속 CU (Coding Unit) 결정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 계산 복잡도 감소와 속도향상을 위하여 CU, PU (Prediction Unit), 그리고 TU (Transform Unit) 의 결정을 두 단계로 나누어 실시한다. 첫번째 단계에서는 LCU (Largest Coding Unit)내 각 CU의 깊이를 결정하며, 이때 $2N{\times}2N$ PU의 선택 비율이 높다는 통계적 특성을 고려하여 $2N{\times}2N$ PU만을 사용한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 결정된 CU의 깊이 정보를 이용하여, 해당 깊이에서 정확한 PU와 TU를 결정한다. 또한, 두 번째 과정에서는 보다 효율적인 복잡도 감소 효과를 얻기 위하여 제안하는 스킵을 이용한 CU 조기 종료 알고리듬 이용한다. 제안하는 방법은 모든 깊이에서, 모든 종류의 PU와 TU의 결정을 통한 부호화 과정을 거치지 않기 때문에 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있으며, 기존의 HEVC 레퍼런스 소프트웨어인 HM3.3 대비 약 2% 정도의 비트율이 증가하면서, 약 50% 의 복잡도 감소 효과를 얻을 수있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.41-47
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• 2016

고효율 영상 부호화 기술인 high efficiency video coding (HEVC)은 부호화 효율을 높이기 위하여 coding tree unit (CTU)을 사용한다. CTU는 coding unit (CU), prediction unit (PU), transform unit (TU)으로 구성되며 모든 가능한 경우의 CU, PU, TU 분할연산을 통해 최적의 분할 조합을 찾아내게 된다. 블록 분할 연산의 복잡도를 감소시키기 위하여 본 논문은 움직임 벡터에 의한 관심 영역 CTU 추출에 근거하는 PU 분할 결정 방법과 이전에 부호화된 프레임의 같은 위치의 CTU 정보를 사용하는 CU 깊이 결정 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방법은 프레임 중 움직임이 많은 동적 CTU 부분과 움직임이 적은 정적 CTU 부분으로 나누어 정적인 영역에 대해 PU 분할 연산을 감소시키는 방법이며, 두 번째 방법은 이전 프레임의 CTU 깊이 정보를 기반으로 현재 CTU의 분할 깊이를 미리 예측하여 CU 분할 연산을 감소시킨다. 결과적으로 제안하는 알고리즘은 HEVC test model (HM) 14.0 버전 대비 BDBR 손실은 2.5% 발생했지만, 전체 부호화 시간이 약 44.8%로 크게 감소했다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.130-136
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• 2016

HEVC (High Efficiency Video Coding) 비디오 국제표준 확장기술은 스크린 콘텐츠를 주요 부호화 대상 영상 중 하나로 고려하는 스크린 콘텐츠용 비디오 압축 기술을 포함하고 있다. 표준화가 완료된 HEVC 버전 1에 이미 포함되어 있는 변환생략 기술은 변환을 생략하고 양자화만을 수행하는 기술로 스크린 콘텐츠와 같이 고주파 에너지를 많이 포함하는 영상에서 큰 압축률 향상을 보인다. 하지만 변환생략이 가능한 모든 $4{\times}4$ 변환블록에 대하여 변환생략 모드까지 포함한 선택가능한 모드 중에서 최적의 모드를 결정하여야 하므로 부호화기의 복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 부호화에 특히 효과적인 IBC(Intra block copy) 기술과 변환생략 기술간의 통계적 상관성을 이용한 고속 변환생략 모드 결정과, $4{\times}4$ 변환블록 마다 변환생략 여부를 나타내는 transform_skip_flag를 CU단에서 하나의 대표 플래그로 묶어 표현하는 변환생략 통합 시그널링 방법을 제안한다. 모의 실험을 통하여 제안 방법을 적용한 경우, $4{\times}4$ 변환 블록 부호화 시간을 약 32%를 절감할 수 있는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.422-425
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• 2012

본 논문에서는 기존 PU기반 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법과 비교하여 계산 복잡도를 감소시키고 개선된 병렬성을 제공하기 위하여 CU 기반의 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 하나의 CU는 오직 하나의 움직임 병합 후보 리스트를 생성한다. 그래서 CU내의 모든 PU 블록은 PU형태에 관계없이 오직 하나의 공통 움직임 병합 후보 리스트를 사용한다. 제안방법의 실험 결과, 기존 방법보다 인코더의 복잡도는 3% ~ 6% 감소하였으며, 디코더의 복잡도는 거의 변화가 없었다. 반면 제안 방법이 기존 방법보다 부호화 효율이 0.2% - 0.5% 감소된다는 단점이 존재한다. 하지만 제안방법은 하드웨어 구현이 간단하며, 계산 복잡도를 감소시키고 향상된 병렬성을 제공한다는 장점을 갖는다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.497-508
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• 2015

최근 HD(High Definition)화질 및 UHD(Ultra High Definition)화질과 같은 고품질 방송 서비스가 등장하고, 무선 네트워크 기술의 발달로 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 휴대용 멀티미디어 기기들이 보편화됨에 따라, 비디오 콘텐츠의 전달 및 소비 환경이 다양화되고 있다. 따라서 스케일러빌러티(Scalability)의 현실적 필요성이 점점 절실해 졌으며, 시간, 공간, 화질 등의 확장성을 제공하는 Scalable Video Coding(SVC)이 등장하였다. 최근 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)와 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)이 공동으로 결성한 Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)에 의해 Scalable High Efficiency Video Coding(SHVC) 표준이 제정되었다. 본 논문은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌러티를 제공하기 위하여 SHVC의 표준에 포함된 툴 뿐만 아니라 SHVC 표준화 과정에서 논의되었던 다양한 스케일러블 부호화 툴들을 소개하고, 기존 단일 계층 부호화 방식으로 부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 부호화 효율에 대한 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.193-206
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• 2017

본 논문에서는 4K UHD 입력 영상을 실시간으로 부호화하기 위해 GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화 구조를 지원하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법에서는 순차적 프레임 부호화가 아닌 병렬 부호화를 위한 슬라이스 레벨 비트 분배(bit allocation) 방법을 제안한다. GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화에서 율 제어기를 작동시키는 경우, 계층적 B구조에서 최하위 프레임 계층을 제외한 동일 계층에 속한 프레임 간에는 상호간에는 부호화 수행 이후 각 소모된 비트양에 대한 정보를 공유 할 수 없기 때문에 기존의 비트량 분배 방식으로는 비트 예산(bit budget) 관리가 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는, 기존의 $R-{\lambda}$ 모델 기반 율 제어 방법인 프레임 부호화 순서에 따라 각 프레임별로 목표 비트량 분배하던 방식으로부터, GOP 별로 비트량을 할당한 후, 각 GOP 내의 계층적 B 구조에서 계층이 깊어지는 방향으로 순차적으로 비트 예산을 갱신하여 비트량을 분배하는 방식으로 율 배분 방식을 개선하였다. 뿐만 아니라, 입력 영상의 전처리 과정을 통해 획득된 영상의 복잡도 정보를 고려하여 비트를 분배하여 영상의 주관적인 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 제안 방법이 병렬 구조의 HEVC 부호화기에서 잘 작동함을 확인 할 수 있었고, 전처리 결과를 활용하여 율 제어기의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1085-1095
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• 2019

본 논문에서는 저해상도 감시(surveillance) 비디오에 대한 주관적 화질 평가를 수행한다. 본 논문은 저해상도 영상에 맞는 초협대역 전송 환경을 고려하여 비디오 압축을 수행한 다음, 압축된 비디오의 주관적 화질 성능을 측정하였다. 데이터의 일반성을 확보하기 위해 다양한 시/공간 복잡도를 가지는 감시 비디오를 수집하였다. 저해상도 감시 비디오 압축은 H.265/HEVC로 수행되었으며 3개의 목표 비트(20, 45, 65 kbps)에 대해 압축을 수행했다. 주관적 화질 평가 결과, 수집한 대부분의 저해상도 감시 비디오는 45 kbps이상으로 압축될 경우 주관적 화질 열화가 거의 발생하지 않는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라, 기존 개발된 객관적 영상 화질 측정 방법을 이용해 예측된 화질과의 상관관계를 비교하는 실험을 진행했고, 실험 결과 현존하는 대부분의 객관적 화질 측정 방법이 초협대역 전송 조건에서 저해상도 감시 비디오의 화질을 제대로 예측하지 못하는 것을 확인하였다. 이는 초협대역 전송 기반 저해상도 감시 비디오에 대한 새로운 객관적 영상 화질측정 기법이 개발되어야 함을 시사한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.67-70
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• 2022

최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.756-764
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• 2012

HEVC의 화면내 예측은 AIP와 화면내 평할화를 사용하여 예측 화소의 값을 결정하는데, 최종적으로 예측 화소값은 참조 화소들 사이에서 1차 방정식의 형태를 가지고 계산된다. 이는 참조 화소들의 값의 차이가 큰 경우 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 현재 HEVC의 화면내 예측에서 사용되는 1차 함수 형태의 보간 방법 외에 DCT-IF 및 3차 함수를 사용하는 적응적 예측 방법을 제안한다. 2개 이상의 참조 화소들의 주파수 성분을 이용하는 DCT-IF를 사용하고, 또한 3차 함수의 형태를 이용하여 보간하므로 기존의 1차 함수를 이용하는 것보다 예측 화소값을 정확하게 결정한다. 3차함수는 1차함수보다 기울기가 더 크다. 따라서, 3차 함수는 예측 단위내의 에지에서 활용되어진다. HM6.0에서 부호화 시간은 3%, 복호화 시간은 1%의 증가를 보였고, 평균 BD-rate가 휘도 신호 Y에서 0.4%, 색차 신호 U, V에서 0.3%, 0.3% 감소되었다. 이를 통해 DCT-IF와 3차 함수, 그리고 기존의 방법을 적응적으로 사용할 경우 부호화 성능이 향상됨을 알 수 있다.