본문에서는 TMIV 에서 비디오 코덱으로 사용되고 있는 HEVC 를 MV(Multiview)-HEVC 로 대체한 실험결과를 소개하고 부호화 효율을 향상시키기 위한 아틀라스 생성 구조에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 푸루닝(pruning)된 패치를 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV 앵커(anchor)에 MV-HEVC 를 적용하는 구조, 소스 시점영상으로부터 선택된 기본 시점영상으로만 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV view 앵커에 적용하는 구조를 실험한다. 이와 더불어 부호화 효율을 향상시키기 위해 선택된 기본시점 영상을 패킹함에 있어서 2 개의 아틀라스영상에 걸쳐 가장 인접한 시점을 배치하는 아틀라스 영상 구조를 제안한다. 실험결과, 기존의 MIV 앵커에 MV-HEVC 를 적용하면 성능 개선이 거의 없으며, MIV view 앵커와 제안한 MIV view 앵커의 아틀라스영상 구조에 MV-HEVC 를 적용하면 객관적인 성능이 최대로 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
기존의 High Efficiency Video Coding(HEVC)기반의 다시점 비디오 부호화 기법은 종속 시점의 픽쳐를 부호화 할 때, disparity compensation prediction(DCP)을 위해 추가적인 참조 영상을 사용하기 때문에 높은 부호화 복잡도를 가지고 있다. 본 논문에서는 MV-HEVC에서 변위 움직임 벡터 탐색 복잡도를 줄이기 위한 빠른 변위 움직임 벡터 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어파인 변환을 이용한 초기 탐색 지점 결정 방법과 적응적인 탐색 영역 크기 결정 방법을 포함한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 부호화 효율의 저하가 거의 없이 변위 움직임 탐색 복잡도를 90.78%까지 줄일 수 있는 것을 보여준다. 또한, 실험 결과는 제안하는 방법이 다른 복잡도 감소 기술들 보다 효과적으로 복잡도를 줄이는 것을 보여준다.
다시점 이미지의 뷰포인트 간에 높은 유사도가 존재함을 바탕으로 MV-HEVC는 뷰포인트 내에서 전통적인 시간적 방향 예측 뿐만 아니라 뷰포인트 간에 예측을 수행함으로써 높은 부호화 효율을 얻는다. 본 논문에서는 HEVC를 기본 계층으로 사용하는 스케일러블다시점 비디오 부호화를 구현하기 위해 SHVC와 MVC를 통합 구현함을 제안한다. 실험결과에 의해 BD-PSNR 개선이 1.5dB에 이르고 동시에 BD-Bitrate를 50~60% 가량 줄일 수 있음을 확인하였다.
HEVC 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 지수 골룸 코드를 사용하여 차분 움직임 벡터를 부호화한다. 그러나 고정된 Exp-Golomb 코드를 사용하게 되면 영상의 움직임을 고려하지 않고 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 현재 블록의 MVP와 예측된 MV에 따라 적응적인 Exp-Golomb 코드를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 블록의 MVP에 따라 현재 MV를 예측하는 MV모델링을 통하여 Exp-Golomb 코드를 결정한다. HEVC의 참조소프트웨어인 HM6.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에서는 약 0.6%의 BD-rate의 감소를 확인할 수 있었다.
기존에 H.264를 기본 계층으로 SVC와 MVC를 결합한 스케일러블 다시점 비디오 부호화기를 SVC와 MVC의 DPB를 통합한 통합형 DPB(Decoded Picture Buffer) 설계를 바탕으로 구현하였다. 그러나 구현된 비디오 부호화기로 HD급 이상의 해상도를 갖는 영상을 압축하는데 있어서 효과적인 성능이 나오지 않았다. 이러한 이유로 SHVC와 MV-HEVC의 부호화 구조를 결합하여 고해상도 처리를 위한 스케일러블 다시점 부호화기 설계를 제안한다. 제안된 방법을 통해서 SHVC와 MV-HEVC가 통합된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 효율적으로 구현할 수 있을 것으로 예상한다.
차세대 3차원 디스플레이 및 서비스를 지원하기 위한 HEVC 기반 3차원 비디오 코딩 표준(3D-HEVC)이 최근 완료되었다. 3D-HEVC는 소수의 텍스처 영상(Texture image)과 깊이 영상(Depth map image)으로 구성된 Multi-view plus depth (MVD) 포맷을 효율적으로 처리하기 위한 표준으로써 H.264/AVC와 HEVC에서 사용하는 단일 계층 부호화 방법과 더불어 텍스처 영상들간, 깊이 영상들간, 텍스처 영상과 깊이 영상들간의 예측을 수행하는 인터-컴포넌트 부호화 기술을 추가적으로 사용한다. 본 논문에서는 3D-HEVC 표준의 일반적인 코딩 구조, 3D-HEVC 기술의 기반이 되는 인터-컴포넌트 부호화 기술 및 인터-컴포넌트 부호화 효율에 중요한 영향을 미치는 시차 벡터(Disparity vector) 유도 기술에 대해 상세히 소개한다. 또한 본 논문에서는 3D-HEVC의 부호화 효율을 검증하기 위해 각 시점을 HEVC로 부호화한 방법과 단순 다시점 확장 표준인 MV-HEVC와의 성능평가를 수행한다.
동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.
In this paper, we propose two rate control algorithms for multi-view extension of HEVC with two rate control algorithms adopted in HEVC and analyze the multi-view rate control performance. The proposed multi-view rate controls are designed on HEVC-based multi-view video coding (MV-HEVC) platform with consideration of high-level syntax, inter-view prediction, etc. not only for the base view but also for the extended views using the rate control algorithms based on URQ (Unified Rate-Quantization) and R-lambda model adopted in HEVC. The proposed multi-view rate controls also contain view-wise target bit allocation for providing the compatibility to the base view. By allocating the target bitrates for each view, the proposed multi-view rate control based on URQ model achieved about 1.83% of average bitrate accuracy and 1.73dB of average PSNR degradation. In addition, about 2.97% of average bitrate accuracy and 0.31dB of average PSNR degradation are achieved with the proposed multi-view rate control based on R-lambda model.
본 논문에서는 HEVC 부호화기의 속도를 향상시키기 위하여, 움직임 벡터의 군집화를 통한 코딩 블록의 최대 분할 깊이를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어 HM은 최적의 코딩 블록 구조를 찾기 위해 다양한 코딩 블록의 깊이들에 대한 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate-Distortion Optimization)를 수행한다. 하지만 이는 부호화기의 높은 복잡도를 차지하는 요소 중 하나로 보고된다. 본 논문에서는 최적의 코딩 블록 구조를 움직임 벡터의 군집화 된 결과에 따라 결정함으로써, 부호화 과정에서 코딩 블록 구조를 찾기 위한 RDO의 복잡도를 줄임으로써 부호화기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 과정으로부터 원본 영상에 대한 움직임 벡터 계산, 이를 통한 계층적 군집화를 수행하여, 군집화된 경향을 기반으로 코딩 블록의 최대 깊이를 결정한다. 본 논문의 제안하는 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 대비 평균 1.45% BD-rate 손실이 있었으며 평균 16%의 부호화 속도 향상을 보였다. 또한, 기존의 고속화 방법과 함께 적용한 경우 1.84% BD-rate 손실과 45.13%의 평균 부호화 속도 향상을 나타냈다.
4K이상의 초고해상도 영상의 수요가 증가함에 따라 복호화기가 요구하는 데이터 처리량이 늘어났으며, 이에 따라 소비자가 관심을 가지는 영역만을 복호화하는 방법의 필요성이 대두되었다. 이러한 관심영역을 독립적으로 복호화할 수 있는 방법에는 영상을 분할하여 분할된 각각의 영상을 부호화하는 방법과 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 Tile기반 부호화를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 영상 분할기반 부호화와 Tile 분할기반 부호화를 통해 관심영역의 독립적인 복호화를 수행할 수 있는 방법을 제안하고 각각의 성능을 분석한다. 실험결과에서는 제안방법의 결과로 부호화된 영상에 대해서 관심영역의 독립적 복호화가 가능함을 보이고 각 방법의 특징을 비교분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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