본 논문에서는 초고화질의 비디오 실시간 복호화를 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 지원하는 병렬화 기술인 Slice와 Tile 기술을 이용하여 초고해상도 영상에 대한 복호화기 병렬화 성능을 비교한다. Slice와 Tile은 분할 데이터간 의존성이 존재하지 않으므로 분할된 데이터를 다중 스레드에 할당하여 데이터-레벨 병렬화를 수행하였다. 실험 결과에서는 병렬화된 복호화기 성능이 기존 순차 복호화기에 비해 최대 2.08배 고속화 되었고, 분할 데이터 수가 증가하여도 화질 손실이 거의 없는 결과를 보인다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.243-249
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2016
This paper proposes a new watermarking algorithm to embed watermarks in thr process of sample adaptive offsets (SAO) for high efficiency video coding (HEVC) compressed videos. The proposed method embeds two-bit watermark into the SAO offsets for each coding tree unit (CTU). To minimize visual quality degradation caused by embedding watermark, watermark bits are embedded into SAO offset depending on the SAO types of block. Furthermore, the embedded watermark can be extracted by simply adding four offsets and checking their least significant bits (LSB) at the decoder side. The experimental results show that the proposed method achieves 0.3% BD-rate increase without much visual quality degradation. Two-bit watermark for each CTU is embedded for more bit watermarking. In addition, the proposed method requires negligible computational load for watermark insertion and extraction.
본 논문은 비디오 디코더의 병목현장을 해결하고 대량의 데이터를 처리할 수 있는 다중병렬처리방식의 HEVC CABAC 디코더를 소개한다. CABAC 디코더를 병렬화한 하드웨어 VLSI구조를 설계하여 크기 대비 높은 처리량이 나오는지를 설계 및 분석결과를 통해 연구결과를 도출하는 게 본 논문의 목적이다. CABAC 디코더 내부 module(산술 디코더, 문맥 모델러, 역이진화기) 1개에서 4개까지의 병렬화를 분석한 결과 4개의 병렬화를 했을 때가 크기 대비 처리량이 가장 높다는 것을 알 수 있었다. 또한 내부 module 4개를 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 병렬화하여 slice 단위로 나눠진 프레임 1개를 한 번에 처리하는 방식을 채택하였다. 본 논문에서는 각 CABAC 디코더의 내부 module 4개를 병렬화하고, 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 다시 병렬화하는 하드웨어 구조를 사용한다.
Kim, Yong-Hwan;Kim, Dong-Hyeok;Yi, Joo-Young;Kim, Je-Woo
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권1호
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pp.1-9
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2014
This paper proposes a low-latency Sample Adaptive Offset filter (SAO) architecture and its Single Instruction Multiple Data (SIMD) optimization scheme to achieve fast High Efficiency Video Coding (HEVC) decoding in a multi-core environment. According to the HEVC standard and its Test Model (HM), SAO operation is performed only at the picture level. Most realtime decoders, however, execute their sub-modules on a Coding Tree Unit (CTU) basis to reduce the latency and memory bandwidth. The proposed low-latency SAO architecture has the following advantages over picture-based SAO: 1) significantly less memory requirements, and 2) low-latency property enabling efficient pipelined multi-core decoding. In addition, SIMD optimization of SAO filtering can reduce the SAO filtering time significantly. The simulation results showed that the proposed low-latency SAO architecture with significantly less memory usage, produces a similar decoding time as a picture-based SAO in single-core decoding. Furthermore, the SIMD optimization scheme reduces the SAO filtering time by approximately 509% and increases the total decoding speed by approximately 7% compared to the existing look-up table approach of HM.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 복호기 설계를 위한 효율적인 SAO(Sample Adaptive Offset)의 하드웨어 구조 설계에 대해 기술한다. SAO는 양자화 등의 손실 압축에 의해 발생하는 정보의 손실을 보상하는 기술이다. 하지만 HEVC의 최대 블록 크기인 $64{\times}64$ 단위를 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 높은 연산시간 및 연산량이 요구된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 $8{\times}8$ 단위를 처리하는 연산기로 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하였고, 내부레지스터를 이용하여 $64{\times}64$ 블록 크기를 지원한다. 또한 기존 SAO의 top-down 블록분할 구조에서 down-top 블록분할 구조로 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화 하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작 주파수는 250MHz, 전체 게이트 수는 45.4k 이다.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 복호기 설계를 위한 효율적인 in-loop filter의 하드웨어 구조 설계에 대해 기술한다. in-loop filter는 deblocking filter와 SAO로 구성되며, 블록 단위 영상 압축 및 양자화 등에서 발생하는 정보의 손실을 보상하는 기술이다. 하지만 HEVC는 $64{\times}64$ 블록 크기까지 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 높은 연산시간 및 연산량이 요구된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 in-loop filter의 deblocking filter 모듈과 SAO 모듈은 최소 연산 단위인 $8{\times}8$ 블록 연산기로 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하였다. 또한 SAO에서는 $8{\times}8$ 블록의 연산 결과를 내부레지스터에 저장하는 구조로 $64{\times}64$ 블록 크기를 지원하도록 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화 하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 칩 공정 180nm 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작 주파수는 270MHz이고, 전체 게이트 수는 48.9k이다.
본 논문에서는 HEVC 복호기내 화면내 예측의 연산 복잡도를 감소시키기 위해 공유 연산기, 공통 연산기, 고속 smoothing 결정 알고리즘, 고속 필터계수 생성 알고리즘을 적용한 하드웨어 구조를 제안한다. 공유 연산기는 공통수식을 공유하여 smoothing 과정의 연산 중복성을 제거하고, DC모드의 평균값을 미리 계산하여 수행 사이클 수를 감소시킨다. 공통 연산기는 모든 예측모드의 예측픽셀 생성과 필터링 과정을 하나의 연산기로 처리하기 때문에 연산기의 개수를 감소시킨다. 고속 smoothing 결정 알고리즘은 비트 비교기만을 사용하고, 고속 필터계수 생성 알고리즘은 곱셈연산 대신 LUT를 사용하여 연산 개수, 하드웨어 면적과 처리 시간을 감소시킨다. 또한 제안하는 구조는 2개의 공유 연산기와 8개의 공통 연산기를 사용하여 병렬처리함으로써 화면내 예측의 수행 사이클 수를 감소시킨다. 제안하는 구조를 TSMC 0.13um CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 게이트 수는 40.5k, 최대 동작 주파수는 164MHz이다. HEVC 참조 소프트웨어 HM 7.1에서 추출한 데이터를 이용하여 성능을 측정한 결과 제안하는 구조의 수행 사이클 수가 기존 구조 대비 93.7% 감소하였다.
본 논문에서는 UHD(Ultra High Definition) 방송 표준 수신기 검증을 위한 시험 스트림 제작 방법을 제안한다. 제안하는 시험 스트림은 비디오/오디오 시험 스트림, 시스템/자막 시험 스트림으로 구성된다. 비디오/오디오 시험 스트림은 HEVC (High Efficiency Video Coding) 비디오 표준 및 Dolby AC(Audio Coding)-3와 DTS(Digital Theater System)-HD(High Definition) 오디오 표준 시험에 사용 가능하며, 시스템/자막 시험 스트림은 PSIP(Program and System Information Protocol)과 자막 (Closed caption) 표준 수신기 검증 및 시험에 사용 가능하다. 개발된 HEVC 비디오 표준 시험 스트림은 신택스를 검증하기 위한 표준적합 시험 스트림과 에러 동작 검증을 위한 에러 시험 스트림으로 구분하여 제작하였다.
본 논문에서는 고해상도(Full-HD)급의 비디오를 처리할 수 있는 고효율 비디오 코딩(HEVC) 표준을 따르는 인코더 IP 설계에 대하여 기술한다. 설계된 IP는 HEVC 메인 프로파일 4.1급에 해당되며, 프레임 레이트는 60 fps 로 실시간 인코딩 가능하다. 하드웨어 및 소프트웨어 IP 설계 전에 C 언어로 전체 참조 모델을 개발하였으며 고속처리를 위한 병렬처리구조와 저 전력을 위한 스킵모드를 제안하였다. 또한 IP 관련 펌웨어 및 드라이버 프로그램을 작성하였다. IP 검증을 위한 플랫폼을 개발하였고 설계된 통합 IP를 FPGA 보드로 구현하여 다양한 영상에 대하여 여러 인코딩 조건에서 기능 및 성능을 검증하였다. HM-13.0대비 동일 PSNR에서 약 35% 정도의 비트율 감소와 저전력 모드에서 약 25% 정도의 전력 소모 감소 효과가 있었다.
본 논문은 4K-UHD 영상 크기를 지원하는 실시간 통합 복호기용 부화소 보간 회로를 제안한다. 제안하는 통합부화소 보간 회로는 H.264, MPEG-4, VC-1과 새로운 동영상 압축 표준인 HEVC를 지원한다. 회로의 면적을 줄이기 위해 각 표준에 해당하는 보간 알고리즘의 공통되는 부분을 공유하였다. 또한 회로의 저면적과 성능의 최적화를 위해 중간 버퍼를 효율적으로 사용하였다. 제안하는 통합 부화소 보간 회로를 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과, 회로의 크기는 122,564 게이트이고, 최대 동작 주파수 200MHz에서 4K-UHD 영상을 초당 35~86 프레임 속도로 처리한다. 따라서 제안하는 회로는 4K-UHD 영상을 실시간으로 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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