KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3286-3300
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2016
High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard, as the latest coding standard, introduces satisfying compression structures with respect to its predecessor Advanced Video Coding (H.264/AVC). The new coding standard can offer improved encoding performance compared with H.264/AVC. However, it also leads to enormous computational complexity that makes it considerably difficult to be implemented in real time application. In this paper, based on machine learning, a fast partitioning method is proposed, which can search for the best splitting structures for Intra-Prediction. In view of the video texture characteristics, we choose the entropy of Gray-Scale Difference Statistics (GDS) and the minimum of Sum of Absolute Transformed Difference (SATD) as two important features, which can make a balance between the computation complexity and classification performance. According to the selected features, adaptive decision trees can be built for the Coding Units (CU) with different size by offline training. Furthermore, by this way, the partition of CUs can be resolved as a binary classification problem. Experimental results have shown that the proposed algorithm can save over 34% encoding time on average, with a negligible Bjontegaard Delta (BD)-rate increase.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1877-1891
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2016
In video coding, the goal of rate control (RC) is not only to avoid the undesirable fluctuation in bit allocation, but also to provide a good visual perception. In this paper, a novel frame-level rate control algorithm for High Efficiency Video Coding (HEVC) is proposed. Firstly a model that reveals the relationship between bit per pixel (bpp), the bitrate of the intra frame and the bitrate of the subsequent inter frames in a group of pictures (GOP) is established, based on which the target bitrate of the first intra frame is well estimated. Then a novel frame-level bit allocation algorithm is developed, which provides a robust bit balancing scheme between the intra frame and the inter frames in a GOP to achieve the visual quality smoothness throughout the whole sequence. Our experimental results show that when compared to the RC scheme for HEVC encoder HM-16.0, the proposed algorithm can produce reconstructed frames with more consistent objective video quality. In addition, the objective visual quality of the reconstructed frames can be improved with less bitrate.
H.264/AVC 부호화 표준은 부호화 효율을 향상시키기 위하여 기존의 부호화 표준들과는 다른 새로운 부호화 기법들을 사용한다. 그러나 새로이 채택된 여러 기법들로 인해 H.264/AVC 표준 부호기 및 복호기의 복잡도는 극단적으로 증가하게 되었다. 특히 율-왜곡 최적화 기법에 의한 H.264/AVC의 인터/인트라 모드 결정 방법은 부호기의 복잡도를 증가시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 매크로블록 모드 결정 과정의 복잡도 감소에 주안점을 두며, 이에 대한 고속 매크로블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식에서는 간단한 구조의 $4{\times}4$ 정방형 필터와 블록 간 공간적 상관도를 이용하여 $Intra4{\times}4$ 모드 결정에 따른 율-왜곡 계산량을 줄이며, $Inter8{\times}8$ 모드 내 서브 매크로블록의 최적모드를 통해 현재 매크로블록에서 인트라 모드 결정 과정을 선택적으로 생략하도록 하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 선택 가능한 매크로블록 모드 중 상대적으로 복잡도와 발생 비트율이 낮은 SKIP, $Intra16{\times}16,\;Intra16{\times}16$ 모드에 대한 발생 빈도수를 높여 발생 비트율을 낮추도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 실험 결과 최대 83%의 부호화 시간을 단축시킬 수 있었으며, 미미한 PSNR의 변화량에 비해 발생 비트율을 평균 $8%{\sim}10%$ 감소시킴으로써 전체 부호화 효율을 향상시킬 수 있었다.
동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 스크린 콘텐츠 영상의 부호화 기술을 위한 HEVC Screen Content Coding(HEVC SCC)표준을 제정하였다. 현재까지 개발된 HEVC SCC 기술들 중 가장 높은 부호화 성능을 보이는 화면 내 블록 카피(IBC, Intra Block Copy)기술은 현재 프레임 내에서 복원된 블록들 중 현재 블록과 가장 유사한 블록을 예측하는 과정이다. IBC에서는 전송되는 블록 벡터의 데이터양을 줄이기 위해 예측 블록 벡터 값과 그 차이 값을 부호화 한다. 본 논문에서는 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM-2.0과 SCM-4.0을 이용하여 IBC의 블록 벡터 예측 과정에 대해 분석하였다. 또한 분석한 내용을 바탕으로 HEVC SCC IBC의 IBC의 예측 성능 향상을 위해 예측 블록 벡터(BVP, Block Vector Predictor) 후보 선정 과정에서 기존의 공간적 BVP 후보 외에 인접한 BV에 대한 탐색 과정을 추가하여 개선된 BVP 후보 선정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 부호화 속도 저하 없이 최소 0.2%부터 최대 1%의 BD-rate 감소를 보인다.
We propose a fast macroblock mode prediction and decision algorithm based on contextual information for Pslices in the H.264/AVC video standard, in which the mode prediction part is composed of intra and inter modes. There are nine $4{\times}4$ and four $16{\times}16$ modes in the intra mode prediction, and seven block types exist for the best coding gain based on rate-distortion optimization. This scheme gives rise to exhaustive computations (search) in the coding procedure. To overcome this problem, a fast inter mode prediction scheme is applied that uses contextual mode information for P-slices. We verify the performance of the proposed scheme through a comparative analysis of experimental results. The suggested mode search procedure increased more than 57% in speed compared to a full mode search and more than 20% compared to the other methods.
최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)에서는 NNVC(Neural Network-based Video Coding) EE(Exploration Experiment)를 통하여 화면내 예측을 포함한 신경망 기반의 부호화 기술들을 탐색하고 검증하고 있다. 본 논문에서는 VVC 에 채택되어 있는 다중 변환 선택(MTS: Multiple Transform Selection)에 따라서 적절한 예측 블록을 선택할 수 있는 TDIP(Transform-Dependent Intra Prediction) 모델을 제안한다. 실험결과 제안기법은 VVC 의 AI(All Intra) 부호화 환경에서 VTM(VVC Test Model) 대비 Y, U, V 에 각각 0.87%, 0.87%, 0.99%의 BD-rate 절감의 비디오 부호화 성능 향상을 보였다.
최신 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)의 화면 내 부호화 기술이 사용하는 MIP (Matrix-based Intra Prediction), MRLP (Multiple Reference Line Prediction), ISP (Intra Sub-Partition) 기술의 성능평가를 위하여 VTM (VVC Test Model) 10.0 을 이용한 각 기술들의 비활성화 성능은 보고된 바 있지만, 최근 버전인 VTM 16.0 을 기준으로 하나 또는 복수개의 기술을 비활성화 하였을 때의 성능은 아직 보고된 바 없다. 본 논문에서는 VVC 의 화면 내 부호화 기술들을 활성화 및 비활성화 성능실험을 통하여 부호화 성능 또는 부호화 복잡도를 우선시하는 응용에 따라 VVC 부호화기를 경량화 시킬 수 있는 부호화 기술 선택 방법을 제안한다.
H.264|AVC 영상 압축부호화 국제 표준은 영상의 효율적인 압축을 위하여 화면 내 프레임뿐만 아니라 화면 간 프레임에서도 다양한 블록 크기로 화면 내 예측을 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 그러나 이는 영상 부호화 처리 시간의 급격한 증가를 초래하여 부호화기의 실시간 응용에 걸림돌이 될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 화면 내 예측 부호화 수행 여부에 대한 조기 결정 방법과 화면 내 예측 부호화 수행 시 부호화하고자 하는 블록의 영상 내용 특성과 QP값의 변화에 따른 부호화 대상 주변 블록 모드 정보를 이용하여 만들어진 조건부 확률을 이용하여 화면 내 예측 부호화를 고속화하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 기본적으로 화면 간 프레임 부호화에 있어서 화면 내 예측 수행 여부에 대한 조건을 결정하고, 화면 내 예측이 사용될 경우 부호화하고자 하는 블록의 내용 특성과 부호화된 주변 블록의 결정 모드를 고려하여 화면 내 예측을 고속화하는 것이다. 본 논문의 실험은 H.264|AVC의 참조 소프트웨어인 JM 11.0을 사용하여 검증하였으며, 제안된 방법을 사용하였을 경우 무시할 수 있을 정도의 PSNR 감소와 비트율 증가를 가져 왔으며, 전체 부호화 시간은 최대 41.63%가 단축되는 효과를 얻을 수 있었다.
In the scalable extension of H.264/AVC, spatial scalability is provided residual information as encoding layered spatial resolution between layers. We use the inter-layer prediction to remove this redundancy. In the inter-layer prediction, as the prediction we can use the signal that is the upsampled signal of the lower resolution layer. In this case, coding efficiency can be different from optimal prediction by kinds of interpolation filter. This paper indicates technique to choose the interpolation filter and to enhance coding efficiency for finding more correct prediction in intra macroblock.
H.264/AVC는 화면 내, 화면 간 예측을 포함한 다양한 부호화 기술을 이용, 높은 부호화 성능을 보여준다. 그러나 화면 내 예측은 화면 간 예측에 비해 여전히 많은 부호화 데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 적응적 모드 선택 기술을 포함한 새로운 화면 내 부호화 기술을 제안한다. 인접 모드의 결합을 통한 새로운 부호화 모드와 단순화된 gradient 모드가 추가되면서 세밀한 방향의 특징 및 gradation 영역을 효과적으로 부호화한다. 또한 주변블록을 통해서 적절한 모드를 선택적으로 제공하면서 상대적으로 적은 복잡도와 높은 부호화 성능을 보여준다. 제안한 방법은 1.72배의 복잡도 증가수준에서 1.96%의 비트율 절감 및 0.25 dB의 PSNR 향상을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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