• ETRI Journal
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• 제39권5호
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• pp.672-682
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• 2017

Video compression exploits statistical, spatial, and temporal redundancy, as well as transform and quantization. In particular, the transform in a frequency domain plays a major role in energy compaction of spatial domain data into frequency domain data. The high efficient video coding standard uses the type-II discrete cosine transform (DCT-II) and type-VII discrete sine transform (DST-VII) to improve the coding efficiency of residual data. However, the DST-VII is applied only to the Intra $4{\times}4$ residual block because it yields relatively small gains in the larger block than in the $4{\times}4$ block. In this study, after rearranging the data of the residual block, we apply the DST-VII to the inter-residual block to achieve coding gain. The rearrangement of the residual block data is similar to the arrangement of the basis vector with a the lowest frequency component of the DST-VII. Experimental results show that the proposed method reduces the luma-chroma (Cb+Cr) BD rates by approximately 0.23% to 0.22%, 0.44% to 0.58%, and 0.46% to 0.65% for the random access, low delay B, and low delay P configurations, respectively.

• 방송과미디어
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• 제24권4호
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• pp.39-54
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• 2019

VVC(Versatile Video Coding)는 국제 표준화 단체인 JVET(Joint Video Exports Team)에서 표준화가 진행되고 있는 새로운 국제 비디오 부호화 표준이다. 이 표준화에서는 기존 최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)/H.265 대비 2배 이상의 부호화 성능을 목표로 다양한 부호화 방법들이 논의되고 있다. 본 고에서는 VVC의 새로운 부호화 모드 중 화면내 예측(intra prediction) 부호화 방법에 대해 소개한다. 화면내 예측은 현재 부호화를 진행하려는 블록의 주변에 이미 재구성된 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측하는 방법이다. 이 화면내 부호화 방법은 화면간 예측(inter prediction) 부호화 방법과 함께 부호화 효율 향상에 기여할 뿐만 아니라, 임의 접근(random access)을 가능하게 하고 부호화된 비트스트림의 에러 내성을 높인다. VVC는 화면내 부호화 예측 모드 종류를 최대 87개까지 확장하고 다양한 화면내 부호화 방법을 채택함으로써 기존 비디오 부호화 표준에 비해 높은 부호화 효율을 갖는다. 본 고에서는 VVC에 채택된 주요 화면내 부호화 방법들을 소개한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-14
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• 2017

본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 부호화기의 성능 향상을 위한 적응적 참조 구조 변경 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상 내에 장면 전환, 장면 회전, Light on/off, Fade in/out 등의 이벤트 발생 시 저하되는 화면 간 예측의 성능을 향상시키기 위해 참조 픽쳐 리스트를 수정하여 참조 구조를 변경한다. GOP (Group Of Pictures) 단위로 한정된 계층적 참조 구조에서 영상 이벤트가 발생한 픽쳐를 기준으로 두 개의 서브 그룹으로 분할하고 각각의 서브 그룹 내에서 참조 픽쳐를 결정한다. 이를 통해, 시간적 중복성이 높은 참조 픽쳐를 화면 간 예측에서 사용하여 부호화 효율을 향상시킨다. 또한, HEVC의 계층적 부호화 구조 특징을 이용하여 이벤트 발생 후 처음으로 부호화되는 픽쳐를 CRA (Clean Random Access) 픽쳐로 변경하여 부호화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이벤트 발생 후 처음으로 부호화되는 프레임은 화면 내 예측이 매우 높은 확률로 선택된다는 통계적 특징을 기반으로 화면 간 예측을 수행하지 않는다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 적응적 참조 구조 변경 방법은 HM 16.0 대비 CTC (Common Test Condition)에서 평균 0.3%의 BD-rate를 개선하였으며 부호화 속도는 평균 4.9% 향상시켰다. 또한, 이벤트 발생에 따른 픽쳐 타입 변경 방법은 평균 0.11%의 BD-rate 저하가 있었지만 부호화 속도를 평균 12.2% 향상시킬 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.201-202
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• 2014

고효율 비디오 부호화/복호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)이 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 진행 하였다. 이 표준에서는 동영상 압축의 대표적 기술인 인트라 예측 방법을 사용하며, 기존 H.264/AVC 보다 더욱 다양한 방향의 예측을 통한 부호화 및 복호화의 효율을 가져온다. 제안하는 방법은 다양한 방향의 화소 예측에 사용되는 율-왜곡 최적화 방법의 계산량을 개선하는 방법으로, 주변 화소의 변화량을 이용하여 선택적인 모드를 사용하는 고속화 알고리즘을 통해 기존 방법보다 약 20%의 부호화 속도 향상을 가져오는 방법이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.184-187
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• 2011

본 논문에서는 화면내 예측의 계산 복잡도를 감소시키기 위한 방법을 제안한다. HM2.0 의 화면내 예측방법인 각도에 의한 예측(Angular prediction)은 예측 대상블록 내부의 각 샘플이 예측하기 위해 사용하는 참조샘플로부터 정수단위의 위치에 있지 않을 경우 참조 샘플들을 보간 하여 예측을 수행한다. 이러한 방법은 예측 대상 블록의 크기가 커질수록 보간 하는 횟수가 증가하고 계산 복잡도가 증가하는 단점이 있다. 제안하는 방법은 한번의 보간으로 복수의 샘플들을 예측함으로써 보간 횟수를 줄이고 결과적으로 계산의 복잡도를 줄인다. PU_32x32 에 대해 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 보간하는 횟수는 HM2.0 대비 1/2 배 또는 1/4 배 가까이 감소하고 성능 저하는 High-Efficiency(HE)에서 0.1% 또는 0.2% 정도로 미미하게 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.216-217
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• 2014

고효율 비디오 부호화/복호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)이 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 진행 하였다. 이 표준화에서는 기존 표준기술 보다 다양한 예측 방향을 통한 인트라 예측 방법을 사용하며, 이로 인해 부호기의 계산량이 매우 높은 단점을 가진다. 제안하는 방법은 예측단위인 PU의 서브샘플링 값을 구하고 이의 경사도를 이용해 율-왜곡 최적화 방법(Rate-Distortion Optimization)의 계산에 사용되는 후보 모드를 줄이는 방법으로 부호기의 속도를 개선하는 방법이다. 이 방법은 기존 방법보다 적은 비트 손실에도 불구하고 약 19%의 부호화 속도 향상을 가진다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.160-162
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• 2018

본 논문에서는 압축 영역에서 열 영상을 이용한 딥러닝 기반의 객체 검출 방법을 제안한다. 비디오 압축 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)를 이용하여 부보화된 비트스트림으로부터 Intra Prediction Mode(IPM), Prediction Unit Size(PUS), Transform Unit Size(TUS)를 추출하고 3 채널 영상으로 변환하고 객체 검출 네트워크인 YOLO 에 입력으로 넣어주어 최종적으로 객체의 위치 및 객체의 종류를 예측한다. 실험결과로써 복원된 열 영상과 검출된 결과를 주관적으로 보여줌으로써 압축영역에서 열영상을 이용한 객체 검출이 가능함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.67-76
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• 2012

최근 스크린 콘텐츠 영상에 대한 제작 및 서비스가 확대됨에 따라, 이를 위한 새로운 압축 기술의 필요성이 대두되고 있다. 차세대 비디오 압축 표준에서도 스크린 콘텐츠 영상을 위한 특별한 부호화 기술 표준을 고려하고는 있지만 아직까지는 초보적인 단계에 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 파악하여 이러한 종류의 영상에 대한 부호화 성능 향상을 위한 화소 영역의 양자화 방법을 제안한다. 제안하는 양자화 방법은 차분 신호를 변환 부호화 하지 않고 직접 화소 영역에서 양자화를 수행하며, 스크린 콘텐츠의 특성에 기반을 두고 양자화된 차분 신호에 대한 적응적인 계수 예측 기술과 화소 영역 양자화를 위한 인-루프 필터를 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 임의 접근 모드, 저지연 모드와 인트라 모드에서는 각각 평균4.4%, 5.1%와 4.9%의 부호화 성능을 얻었다.