KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.56-67
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2013
Because H.264/SVC can meet the needs of different networks and user terminals, it has become more and more popular. In this paper, we focus on the spatial resolution scalability of H.264/SVC and propose a blind video watermarking algorithm for the copyright protection of H.264/SVC coded video. The watermark embedding occurs before the H.264/SVC encoding, and only the original enhancement layer sequence is watermarked. However, because the watermark is embedded into the average matrix of each macro block, it can be detected in both the enhancement layer and base layer after downsampling, video encoding, and video decoding. The proposed algorithm is examined using JSVM, and experiment results show that is robust to H.264/SVC coding and has little influence on video quality.
The study investigated the optimal configuration of SVC (Scalable Video Coding) to apply to the satellite broadcasting service, and compared the performance of the SVC with that of the AVC (Advanced Video Coding). To get the optimal configuration, we analyzed the optimal bit rate allocation between the layers and the optimal scalability which requires the least bit rate for the required PSNR for various kinds of contents using JSVM. As a result of investigation, we found that the optimal bit rate allocation occurs when the bit rate of the base layer is minimum, and the spatial scalability shows the best performance. The performance of SVC is similar to that of AVC for spatial scalability, but it depends on contents.
스케일러블 비디오 부호화 (Scalable Video coding)는 시간, 공간, 화질의 스케일러빌러티를 가지는 비트스트림을 제공하므로, 가변하는 네트워크 환경에서 QoS 를 만족시키는 비디오 서비스를 가능케 한다. 먼저 스케일러블 비디오 부호화에서 실시간으로 가변 가능한 스케일러빌러티에 대한 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 본 논문에서는 실시간으로 스케일러블 비디오 비트스트림의 시간, 및 화질을 변화하며 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 JSVM2.0에 구현되었으며, 실험 결과는 제안한 방법이 유효함을 보여준다.
In this letter, we propose a new functionality to scalable video coding (SVC), that is, the support of multiple region of interests (ROIs) for heterogeneous display resolution. The main objective of SVC is to provide temporal, spatial, and quality scalability of an encoded bitstream. The ROI is an area that is semantically important to a particular user, especially users with heterogeneous display resolutions. Less transmission bandwidth is needed compared to when the entire region is transmitted/decoded and then sub-sampled or cropped. To support multiple ROIs in SVC, we adopt flexible macroblock ordering (FMO), a tool defined in H.264, and based on it, we propose a way to encode and, independently, decode ROIs. The proposed method is implemented on the joint scalable video model (JSVM) and its functionality verified.
The H.264/SVC enables network-adaptive video transmission to smart device which uses wireless network. But, quality scalability of H.264/SVC does not consider personal subjective image quality. In addition, its network efficiency also does not optimized because it uses MGS(Medium Grained Scalability) and CGS(Coarse Grained Scalability). Thus, this paper proposed a new scalable ROI algorithm for not only subjective image quality improvement but also network adaptation. To experiment our proposed a scheme, we added designed algorithm to JSVM(Joint Scalable Video Model) open source video codec of H.264/SVC. Experiment was performed according to the pre-defined scenario for simulating various network conditions. Finally, experimental result showed our proposed scalable ROI scheme. It is better than traditional non-selective scheme in subjective video quality.
일반적으로 현재 사용되는 비디오 코덱들은 모두 시간적 공간적 특성을 적절히 고려하여 차분 신호를 엔트로피 부호화한다. 스케일러블 비디오 부호화(SVC, Scalable Video Coding)는 계층 간의 중복성을 제거하고자 새로운 3가지 예측 기술을 도입하였음에도 계층간 예측된 신호에는 여전히 이전의 엔트로피 부호화 방법을 그대로 사용하고 있다. 실험결과에 따르면 계층 간 예측 방법을 이용하여 취득한 차분신호는 기존의 시간적 공간적 예측 방법을 통하여 얻은 차분 신호와는 다른 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 계층 간 예측 기술을 통해 얻은 차분신호에 대하여 엔트로피 부호화시 해당 차분 신호가 갖는 특성이 적절히 고려된 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 계층 간 텍스쳐 예측을 통해 얻은 차분 신호를 엔트로피 부호화하기 위하여 부호화된 블록 패턴(Coded Block Pattern, CBP) 표를 재설계한다. 이에 대한 실험 결과는 새롭게 재설계된 CBP 표가 기존의 JSVM 9.18 대비 4CIF 해상도의 영상에 대해 평균 2.20%, CIF 해상도의 영상에 대해 평균 1.14% 의 BD-Bitrate가 감소된다.
NS-2를 사용하는 시뮬레이션에서 동영상 서비스가 수행될 때 프레임이 수신되는 순서대로 동영상이 재생된다. 기존의 수신된 프레임 순서 기반 동영상 재생 방법에서는 수신기와 송신기의 프레임 순서들이 일치하지 않아서 수신버퍼는 송신 버퍼의 프레임들 사이의 패킷들이 규칙적인 크기를 유지하는 효과를 가지지 못하고 수신버퍼에서의 패킷 군집 또는 성김 현상이 일부 프레임의 순서들의 예상치 못한 뒤바뀜에 기인하는 불규칙한 패킷 크기에 의해서 발생할 수 있다. 수신버퍼의 프레임들에서 발생한 이러한 패킷 군집 또는 성김 현상은 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생확률을 증가시키게 된다. 이러한 문제점을 방지하기 위하여 제안하는 프레임 수신 순서 재할당 방법에서는 송신버퍼의 프레임 순서와 동일하게 수신버퍼의 프레임 순서를 재배치하는 별도의 재생버퍼를 추가하여 수신한 프레임들이 수신버퍼에서 일정한 패킷 크기를 유지하게 하였다. NS-2와 JSVM을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존 방법과 제안된 방법에서의 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생 횟수 그리고 최대 신호 대 잡음비 성능을 비교하였다. 그 결과, 제안방법이 기존 방법보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
비디오 스트리밍 수신기의 재생 버퍼에 있는 패킷량은 네트워크 상태에 따라 변화되며 지연 및 지터의 영향으로 인해 포화 및 고갈 현상이 일어날 수 있다. 특히, 유입되는 비디오 트래픽의 양이 재생 버퍼의 최대 양을 넘으면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생된다. 버퍼 오버플로우는 화질의 열화를 발생시키고 스킵(skip) 현상으로 인해 재생의 불연속성을 발생시킨다. 또한 네트워크 혼잡으로 인하여 패킷의 유입이 늦어지면 버퍼 언더플로우(buffer underflow) 문제에 의한 버퍼링에 의해 영상의 멈춤 현상이 일어날 수 있다. 상기 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 토큰버킷(Token Bucket)의 주요 파라미터인 토큰 발생률 파라메타와 버킷의 최대 용량 파라미터를 각각의 비디오 패킷들의 패턴에 따라서 자동적으로 설정하는 토큰버킷 기법을 장착한 비디오 스트리밍 수신기를 제안한다. NS-2(Network Simulator-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 시뮬레이션 결과는 제안하는 토큰버킷 파라메타 자동설정 기법이 기존의 수동설정 기법보다 3개의 시험 비디오 시퀀스들에 대해 오버플로우/언더플로우 횟수와 패킷 손실 비율 및 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수한 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.
SVC(Scalable Video coding) is the standardization of MPEG that aims to support multi spatial, temporal, and quality layers. We can support the video service guaranteeing the QoS in varied network circumstance by using SVC bitstream. In this paper, we propose the real-time SVC bitstream extractor that is able to extract the bitstream with varied frame rate and SNR quality in real-time. To do, extraction processing needs to be performed by GOP unit. As well , essential bitstream information for real-time extraction is aquired before doing extraction process. The proposed method is implemented by using JSVM 2.0. Experimental results show that the proposed method is valid.
최근 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위해 다양한 시공간 예측 구조들이 제안되었다. 이 논문에서는 다시점 비디오 부호화 예측 구조에서 각 GOP의 첫 화면들에 삽입되는 B$_{ANC}$ 화면을 위해 양자화 계수를 결정하는 방법을 제안한다. 각 시점의 영상 화질을 균일하게 유지하고 전체적인 부호화 효율을 높이기 위해 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 적응적으로 조절하며, 인접한 두 참조화면의 비트-왜곡 비용값을 사용하여 상관도를 추정하고 이를 이용하여 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 결정한다. 이 논문에서 제안한 방법을 다시점 비디오 참조 예측 구조에 적용하여 부호화한 결과, 0.09$\sim$0.16 dB 정도의 PSNR 개선을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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