We present a new algorithm for VLC table prediction in H.264 context-based adaptive variable length coding (CAVLC). Using both the correlation of coding modes and the statistics of the mode distribution in intra and inter frames, we can predict an appropriate VLC table of the given $4{\times}4$ block. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm reduces the bit rate about 0.97% on average, compared to the H.264/AVC standard.
동영상 압축 표준 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 는 ITU-T와 ISO/IEC 의 VCEG과 MPEG 의 공동으로 표준화를 진행중이다. 최근 표준의 확장기술에 해당하는 방법으로 Range Extension을 표준화 중에 있으며, 기존에 존재하는 RDPCM에서 재차 잔차신호를 줄이는 방법으로 CRDPCM 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 손실 압축에 해당하며 실험 결과에 따르면 약 0.7%의 성능 향상을 가진다.
The occurrence of a single bit error in transmission bitstream leads to serious temporal and spatial errors. Because moving picture coding as MPEG-2 based on block coding algorithm uses variable length coding and motion compensation coding algorithm. In this paper, we propose algorithm to conceal occurred error of I-frames in transmission channel using data of the neighboring blocks in decoder. We divide a damaged macroblock of I-frame into four sub blocks and compose new macroblock using the neighboring blocks for each sub block. We estimate the block with minimum difference value through block matching with previous frame for new macroblocks and replace each estimated block with damaged sub block in the same position. Through simulation results, the proposed algorithm will be applied to a characteristic of moving with effect and shows better performance than conventional error concealment algorithms from visual and PSNR of view.
MPEG-NNR (Compressed Representation of Neural Networks) aims to define a compressed and interoperable representation of trained neural networks. In this paper, a compressed representation of NN and its evaluation performance along with use cases of image/video compression in MPEG-NNR are presented. In the compression of NN, a CNN to replace the in-loop filter in VVC (Versatile Video Coding) intra coding is compressed by applying uniform quantization to reduce the trained weights, and the compressed CNN is evaluated in terms of compression ratio and coding efficiency compared to the original CNN. Evaluation results show that CNN could be compressed to about quarter with negligible coding loss by applying simple quantization to the trained weights.
H.264 영상 부호화 표준은 인트라 예측에서 압축 효율을 향상시키기 위해 율-왜곡 최적화(RDO : Rate Distortion Optimization) 방법을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 현재 블록에 대한 최적의 부호화 모드의 선택이 가능해졌지만 복잡도와 연산은 이전대비 더욱 증가하였다. 본 논문은 우세한 에지 방향(DED : Dominant Edge Direction)의 예측을 통한 고속인트라 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이 알고리즘은 이산 코사인 변환(DCT : Discrete Cosine Transform) 계수를 근사화하여 이용한다. DED를 예측함으로써 $4{\times}4$ 휘도 블록의 경우 최적 모드 결정을 위한 율-왜곡 최적화 계산에 9개 모드 중 3개 모드가 선택된다. $16{\times}16$ 휘도 블록과 $8{\times}8$ 색상 블록의 경우 4개 모드 대신에 2개 모드가 최적 모드 결정을 위해 율-왜곡 최적화 계산을 수행한다. 이러한 방법을 이용한 실험 결과 인트라 전체 검색 방법대비 약 72%의 연산시간이 감소하는 결과를 보여준다.
최신 비디오 부호화 표준인 H.264에서는 화면내 예측으로 화소블록의 신호값을 예측하기 위하여 9개의 모드를 사용한다. 이러한 과정을 거쳐 화면내 부호화신호에서 우수한 압축율을 가져을 수 있으나 9가지 예측 모드 전체 사용은 인접화소 비교로 인해 발생되는 연산량 또는 탐색건수로 복잡도가 증가되는 비효율성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 주관적 관심영역을 고려한 화면내 예측모드의 간소화 방법을 제안한다. 비디오 신호의 각 화면에는 관심이 주어지는 특정영역이 존재한다. 이러한 영역은 다른 영역에 비하여 더 좋은 주관적화질 제공이 필요하다. 제안된 방법은 주관적 관심이 높은 영역에 비하여 주관적 관심이 낮은 영역에는 9개의 모드중에 필수모드만을 제공하여 예측모드 간소화를 높여준다. 예측특성만을 고려하여 화면 전체에 간소화를 주는 기존 방법에 비하여 제안된 방법은 추가적으로 11%$\sim$15%의 예측모드 간소화가 가능하다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.
센서 네트워크와 같이 한정된 리소스만을 사용할 수 있는 차세대 소형 무선 비디오 시스템을 위해 움직임 추정(motion estimation)이 필요 없는 저 복잡도의 비디오 인코딩 방식과 이를 효과적으로 디코딩하는 새로운 비디오 코딩 방식을 제안한다. 비디오 프레임을 주기적으로 인트라 코딩(Intra coding)하고 인트라 코딩된 프레임 사이에 있는 프레임에 대해선 제안하는 불규칙 양자화(irregular binning) 방식을 이용하여 효과적으로 코딩한다. 불규칙 양자화 방식은 코딩할 데이터의 Local statistics에 따라 각 구간의 길이를 조절함으로써 적은 수의 불규칙적인 구간으로도 효과적으로 데이터를 표현할 수 있다. 이와 함께, 연속된 프레임 간에 존재하는 높은 상관 관계(correlation)를 활용하기 위해 디코딩 시 불규칙 양자화 정보로 복원된 영상을 기초로 하여, 주변 프레임으로부터 움직임이 보상된 선명한 영상 부분(motion compensated image components)을 가져와 합성함으로써 복원된 프레임의 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 비디오 코딩 방식은 실험 결과에서 최신의 비디오 압축 방식인 H.264/AVC의 IB 코딩 모드와 유사한 성능을 보여주고 있다. 따라서 제안된 비디오 코딩 방식은 저 복잡도의 인코더가 필요한 응용 분야에 H.264/AVC를 대신하여 사용될 수 있다.
본 논문에서는 최신 압축 기술인 H.264/AVC의 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 1차원 및 2차원 정수 변환을 이용한 적응적 화면내 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부호화될 블록에 대해 예측모드에 따라서 1차원 정수 변환과 2차원 정수 변환을 수행한 후 가장 효과적인 예측모드와 정수 변환 방법이 선택된다. 1차원 정수 변환을 이용한 부호화를 수행할 경우에는 먼저 예측모드에 따라 $4{\times}4$ 블록을 $1{\times}4$ 또는 $4{\times}1$의 서브블록으로 분할하고, 각각의 서브블록에 대해 예측을 수행한다. 이때 서브블록들에 대한 예측 신호는 이전의 재생된 서브블록을 이용하여, 예측 방향으로 가장 가까운 신호를 예측에 사용함으로써, 상관성의 활용을 극대화한다. 각각의 서브블록들은 생성된 예측 신호와의 뺄셈 과정을 통해 잔여신호를 생성하고, 1차원 정수 변환 및 양자화 과정을 통해 양자화된 신호를 생성한다. 양자화된 서브블록들은 다시 분할되기 이전의 $4{\times}4$ 블록 단위로 합쳐지고, 예측모드에 따라 DC에 우선 순위를 둔 스캐닝 패턴을 이용하여 1차원으로 정렬된다. 1차원 정수 변환을 사용하여 생성된 해당 블록의 비트스트림이 기존 2차원 정수 변환을 사용하여 생성한 비트스트림과 부호화 효율 측면에서 비교되어, 최종적으로 부호화될 예측모드와 변환 계수가 선택되어 전송된다. 제안 기술은 실험 결과를 통해 다양한 영상과 비트율에서 H.264/AVC보다 평균적으로 BD-PSNR을 0.34dB 향상 또는 BD-bitrate를 4.03% 감소시킴으로써, 기존의 H.264/AVC 부호화 효율을 크게 개선할 수 있음을 보여준다.
이 논문에서는, 화면내 예측기, CAVLC(구문기반 적응가변길이 부호화기), DDR2 메모리 제어모듈을 집적화한 H.264 하이프로파일 화면내 부호화기를 제안한다. 설계된 부호화기는 한 매크로블록당 440 cycle에 동작할 수 있으며, 부호화기의 기능을 검증하기 위하여, JM13.2으로부터 참조 C 코드를 개발하고, 참조 C코드로부터 생성된 테스트벡터를 이용하여 개발된 하드웨어를 검증하였다. 개발된 부호화기는 FPGA에서 검증하였으며, DMA 는 200MHz에서, 부호화기모듈은 50MHz에서, 영상입력모듈(VIM)은 25MHz에서 동작한다. 회로의 크기는 Virtex 5XC5VLX330을 사용시에 약 20%의 LUT(43099개)를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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