본 논문에서는 인트라 모드 결정으로 인해 발생되는 연산 복잡도 문제를 줄이기 위해 DCT 기반 인트라 예측을 사용하는 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 처음 입력 블록에 대해 DCT를 수행하고 DCT 계수의 특성을 이용하여 에지 방향성을 예측한다. 그리고 예측된 에지 방향에 해당하는 모드에 대해서만 화면 내 예측을 수행함으로써 복잡도 문제를 해결하였다. DCT 하드웨어 구조는 4개의 덧셈기와 4개의 뺄셈기, 2개의 쉬프트 연산기로 구성된 Transform_PE를 이용하여 Multitransform_PE를 구현하였고 $4{\times}4$ 블록 DCT를 1 사이클에 계산한다. 또한, 15개의 덧셈기, 15개의 쉬프트 연산기로 구성된 Intra_pred_PE를 통해 2 사이클에 하나의 화면 내 예측을 수행한다. 따라서 하나의 매크로블록을 인코딩할 때 517 사이클을 소요하며 기존의 하드웨어 구조 보다 수행 사이클 수에 있어서 17%의 성능이 향상됨을 보였다. 본 논문의 하드웨어 구조는 DCT 기반 인트라 예측 알고리즘을 사용하며 Verilog HDL을 이용하여 구현되었고, 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성 결과 최대 125MHz에서 동작함을 확인하였다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 재귀적 쿼드트리 분할구조의 부호화단위(CU: Coding Unit)와 각 CU에서 다양한 예측단위(PU: Prediction Unit)를 제공하고, 율-왜곡 기반으로 최적의 CU 분할구조와 PU 모드를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위해 상위깊이의 부호화 정보를 이용한 다음 세 가지의 PU 모드 고속 결정 기법을 제안한다. 첫 번째 방법은 상위깊이 CU의 sub-CBF(Coded Block Flag)를 이용하여 현재깊이 CU에서의 PU 모드를 조기 결정하여 PU 탐색을 고속화 한다. 두 번째 방법은 화면내(Intra) 예측 고속화를 위하여 상위 CU의 sub-Intra 율-왜곡 비용을 이용하여 현재깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 마지막 방법으로는 화면내 예측 고속화를 위하여 현재 CU의 sub-CBF를 함께 사용하여 하위깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 실험결과 제안 방법은 HM 14.0 대비 각각 1.2%, 0.11%, 0.9%의 BD-rate 증가에 31.4%, 2.5%, 23.4%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 3가지 방법은 화면간 및 화면내 예측에 적용되는 것으로 결합하여 적용될 수 있으며, 이 경우 1.9%의 BD-rate 증가에 34.2%의 부호화 시간 감소를 얻었다.
HEVC(high efficiency video coding) 표준에서 사용되는 기존의 rough mode decision(RMD) 알고리즘은 transform skip mode(TSM)와는 연관성이 낮은 DCT를 기반으로 하는 모드 선택 방법을 이용하고 있다. 따라서 기존 RMD의 결과로 구한 후보 모드가 TSM에서 사용될 때, 압축 효율이 손실되고 인코딩 시간을 낭비하게 된다. 본 논문은 HEVC에서의 TSM을 위한 새로운 RMD를 제안한다. 우리가 제안한 RMD 알고리즘은 TSM에서 최선의 모드를 선택할 확률을 높이는 새로운 비용 함수를 제안하여 코딩 효율을 향상시킨다. 또한, 제안하는 알고리즘은 새롭게 제안한 임계값을 기준으로 선택 가능성이 거의 없는 TSM의 인코딩 과정을 생략하여 인코딩 시간을 줄인다. 실험 결과 제안하는 방식은 HEVC 표준에 비해서 10%의 인코딩 시간을 줄이며 스크린 콘텐츠에 대해서 0.3%의 압축률을 향상시킨다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3165-3181
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2019
Spherical videos, which are also called 360-degree videos, have become increasingly popular due to the rapid development of virtual reality technology. However, the large amount of data in such videos is a huge challenge for existing transmission system. To use the existing encode framework, it should be converted into a 2D image plane by using a specific projection format, e.g. the equi-rectangular projection (ERP) format. The existing high-efficiency video coding standard (HEVC) can effectively compress video content, but its enormous computational complexity makes the time spent on compressing high-frame-rate and high-resolution 360-degree videos disproportionate to the benefits of compression. Focusing on the ERP format characteristics of 360-degree videos, this work develops a fast decision algorithm for predicting the coding unit depth interval and adaptive mode decision for intra prediction mode. The algorithm makes full use of the video characteristics of the ERP format by dealing with pole and equatorial areas separately. It sets different reference blocks and determination conditions according to the degree of stretching, which can reduce the coding time while ensuring the quality. Compared with the original reference software HM-16.16, the proposed algorithm can reduce time consumption by 39.3% in the all-intra configuration, and the BD-rate increases by only 0.84%.
H.264|MPEG-4 AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 공동으로 결성된 JVT (Joint Video Team)에 의해서 정의된 가장 최신의 영상 압축 표준이다. H.264|MPE6-4 AVC는 효율적 부호화를 위하여 여러 방법이 제안되었는데, 화면 간 프레임(P-frame)에서의 화면 내 예측(Intra Prediction)의 경우 매크로블록마다 후보 모드 결정 및 율-왜곡 비용 계산에 따른 부호화 시간의 급격한 증가를 초래하여 고속화 방법의 필요성이 대두되고 있다 본 논문에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 화면 내 예측 부호화 결과를 바탕으로, 두 예측 결과의 통계적 상관관계를 규정한 후, 이를 활용한 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 후보 모드 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 구체적으로는 화면 간 예측(Inter Prediction) 단계에서 결정된 움직임 벡터 정보를 이용하여 현재 매크로블록의 화면 내 예측이 필요한지를 미리 판정한 후, 매 화면 내 프레임(I-frame)의 $16{\times}16$ 화면 내 예측의 최종 후보 모드에 따른 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 최종 결정 모드들의 발생분포를 누적 확률 순으로 배열하여 특정 누적 확률에 도달하기까지 만의 후보 모드들만을 예측에 포함하는 참조 테이블을 부호화 과정 중에 생성한 후 동일 GOP 내에 위치하는 모든 화면 간 프레임의 화면 내 예측 시 활용하게 된다. 제안하는 방법은 H.264|MPEG-4 AVC의 참조 소프트웨어인 JM11.0을 사용하여 실험하였으며, 총 부호화 시간을 최대 51.24% 감소시킬 수 있었으며 PSNR 감소와 비트율 증가는 무시할 정도의 작은 변화만 있었다.
HEVC 차세대 비디오 압축 표준은 ITU-TSG16 WP와 ISO/IEC JTC1/SC29, WG 11 두 단체 공동으로 2013년 표준화가 완료되었으며 기존 H.264 하이프로파일과 비교하여 압축효율은 두배 정도이다. HEVC에서 화면내 예측 (intra prediction) 모드는 planar와 DC 모드를 포함한 35개의 방향성 모드가 있으나 모든 모드를 적용한 부호화기를 구현하기 위해서는 하드웨어 복잡도가 증가하며 각 코딩유닛(coding unit) 사이즈에 따라 정확한 모드예측을 위한 RDO (rate distortion optimization) 계산에 필요한 DCT 사이즈도 증가하였기 때문에 본 논문에서는 하드웨어 사이즈를 줄이기 위하여 양자화를 위한 DCT와 SSE 계산을 위한 RDO 블럭내 DCT를 공유하는 화면내 예측부호기를 제안한다. 성능은 HEVC 참조소프트웨어인 HM-13.0과 비교하여 BD-rate는 평균 20% 증가하며 부호화시간은 4배 이상 단축되어 300MHz에서 FHD ($1920{\times}1080p$) 영상의 초당 60 프레임 실시간 부호화가 가능하다.
HEVC 표준은 기존의 H.264 표준을 대체할 차세대 고효율 영상 압축 코덱이다. H.264 표준에 비해 약 50% 수준으로 비트레이트를 감소시켰지만 계산 복잡도는 약 1.4배 정도 증가하였다. 계산 복잡도를 낮추기 위해 다양한 고속화 알고리즘들이 제안되어 왔다. 인트라 코딩에는 rough mode decision(RMD) 기법이 적용되었다. 최적의 모드를 선정하기 위한 rate-distortion optimization (RDO) 과정은 복잡도가 높기 때문에 RMD를 사용하여 더 간소화된 방법으로 RDO 단계를 위한 후보 모드들을 선정한다. 그러나 큰 사이즈의 블록들의 경우 RMD 과정 역시 계산 복잡도를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 RMD 과정에서 참조 픽셀을 가져오고, 예측 픽셀 생성하는 과정에서 다운 샘플링을 적용하였으며 참조 소프트웨어에 적용된 기존 RMD 방식에 비해 계산량을 70%가량 줄일 수 있었다. 이때 BDBR 증가는 0.04%로 미미한 수준이다. 제안한 다운샘플링 기법을 RMD 하드웨어에 적용하면 게이트 카운트는 약 33%, 버퍼의 크기는 약 66% 줄어든다.
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.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 H.264/AVC 대비하여 두 배 가까이 높은 압축률을 갖지만 부호화기의 복잡도가 크게 증가하였다. 이러한 높은 복잡도는 실시간 소프트웨어 부호화기 구현에 있어 문제가 될 수 있다. 부호화기의 계산복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 첫 번째로 화면 내 예측과정에서 입력 영상의 변환계수의 분포를 분석하여 예측블록의 크기와 모드를 빠르게 결정짓는 방법을 제안한다. 두 번째로, cbf(coded block flag)를 이용하여 예측블록의 크기를 빠르게 결정짓는 방법도 제안한다. 제안된 방법은 HM16.0 대비 0.8%의 비트율 증가하였지만 41%의 부호화 속도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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