MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 H.264 표준 동영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법에 대해 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정은 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 각기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되고, 이로 인해 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 제안 방식에서는 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도에 따른 $\alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 움직임 벡터를 순차적으로 복구하는 움직임 벡터 오류 은닉기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존의 블록 경계 정합 방식 및 라그랑즈 보간 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
H.264/AVC 부호화 표준은 이전의 여러 부호화 표준에는 없던 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통해 보다 높은 압축 효율을 가진다. 추가된 여러 부호화 도구들 중 최소 4$\times$4 단위의 움직임 추정은 이전보다 인접한 블록들 사이의 움직임벡터 상관도를 높이는 결과를 가져오며, 이러한 특징은 움직임벡터 복원을 통한 에러은닉 기법에 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문은 옵티컬 플로워에 기반하여 움직임 벡터를 복원하는 에러은닉 방법을 제안한다. 인접한 매크로블록들 사이의 움직임벡터들 사이의 상관도가 이전의 여러 부호화 표준들에 비하여 높은 H.264 부호화 표준의 특징을 이용하여 제안하는 알고리듬은 비교적 정확한 초기값의 설정과 속도벡터를 구하기 위한 영역을 16$\times$16크기로 제한함으로써 복잡도를 경감시킨다. 실험결과 제안하는 알고리듬은 다양한 비트율 및 다양한 매크로블록 오류율에서 이전 동일 블록 복사를 수행하는 시방향 복사 방법뿐만 아니라 JM10.1에 구현되어 있는 에러은닉 기법보다 주관적 및 객관적 화질이 높은 것으로 나타난다.
In this paper, we propose an efficient motion vector recovery algorithm for the new coding standard H.264, which makes use of the Lagrange interpolation formula. In H.264/AVC, a 16$\times$16 macroblock can be divided into different block shapes for motion estimation, and each block has its own motion vector. In the natural video the motion vector is likely to move in the same direction, hence the neighboring motion vectors are correlative. Because the motion vector in H.264 covers smaller area than previous coding standards, the correlation between neighboring motion vectors increases. We can use the Lagrange interpolation formula to constitute a polynomial that describes the motion tendency of motion vectors, and use this polynomial to recover the lost motion vector. The simulation result shows that our algorithm can efficiently improve the visual quality of the corrupted video.
동영상 압축 비트열은 전송 오류에 매우 민감하다. 만일 전송열 패킷이 손실되거나 손상되어 수신되면, 현재 복호하는 화면 뿐만 아니라, 연속적으로 복호될 화면들에도 화질 저하를 초래한다. 오류은닉 기술은 오류가 없이 수신된 영상 정보를 이용하여 손상된 부분을 은폐하여 화질 저하를 최소화시키는 기법이다. 한가지 방법은 손상된 매크로블록의 움직임 벡터를 추정하고 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상함으로써 손상된 부분을 은닉시키는 방법이 있다. 본 논문에서는 매크로블록의 왜곡 모델을 제시하여 손상된 매크로블록의 추정된 움직임 벡터로 움직임 보상하여 은폐하는 방법이 타당함을 증명한다. 오류은닉의 성능을 향상시키기위해 옵티컬 플로우 기반의 움직임 벡터 추정 방법을 제안하고 다른 움직임 벡터 복원에 의한 오류은닉 방법들과 성능을 비교한다. 또한 제안된 방법은 기존의 방법들보다 계산량이 적은 장점이있다.
MPEG-2 비디오 압축열은 복잡한 부호화 알고리즘을 이용하여 압축하기 때문에 전송 오류에 매우 민감하다. 만약 패킷을 잃어버리거나 수신된 패킷에 오류가 있으면 현재 화면에 화질저하가 발생할 뿐만 아니라 화면수가 제한적이긴 하지만 뒤이어서 재생되는 화면에도 오류가 전파된다. 따라서 이런 전송오류의 영향을 막거나 최소화 하기위해서 다양한 오류 강인 부호화/복호화를 적용한다. 대표적인 오류 강인 방법이 오류 은폐 기법이다. 오류 은폐 기법은 손상된 비디오 데이터를 은폐하기 위해서 정상적으로 수신된 데이터의 공간적, 시간적 중복성을 이용한다. 손상된 데이터를 복원하기 위해 움직임 벡터를 추정하고 움직임 보상하는 것은 좋은 방법이다. 이 논문에서는 다양한 움직임 벡터 복원 방법에 기반한 오류 은폐 기법을 제안하고 일반적인 방법들과 성능을 비교한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권1호
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pp.16-21
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2015
Most video services are transmitted in wireless networks. In a network environment, a packet of video is likely to be lost during transmission. For this reason, numerous error concealment (EC) algorithms have been proposed to combat channel errors. On the other hand, most existing algorithms cannot conceal the whole missing frame effectively. To resolve this problem, this paper proposes a new Adaptive Prediction Unit-based Motion Vector Extrapolation (APMVE) algorithm to restore the entire missing frame encoded by High Efficiency Video Coding (HEVC). In each missing HEVC frame, it uses the prediction unit (PU) information of the previous frame to adaptively decide the size of a basic unit for error concealment and to provide a more accurate estimation for the motion vector in that basic unit than can be achieved by any other conventional method. The simulation results showed that it is highly effective and significantly outperforms other existing frame recovery methods in terms of both objective and subjective quality.
무선채널과 같은 저 대역폭에 비디오 스트림을 전송하기 위해서 H.264와 같은 고압축 코덱이 등장하였다. 저 대역폭으로 고압축 비디오 스트림을 전송할 경우, 패킷 손실로 인하여 화질 열화를 초래한다. 본 논문에서는 H.264 부호화 영상이 전송될 때 손실된 움직임 벡터는 주변에 인접한 움직임 벡터와 높은 상관성을 갖는다는 사실에 착안하여 시-공간적 에러 은닉(temporal-spatial error concealment) 방법을 제안한다. 이때 손실된 블록의 후보 움직임 벡터들은 손실된 블록에 인접한 움직임 벡터들을 평균 연결 알고리즘의 단점을 보완하여 후보 벡터 군을 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 H.264 복호기에서 사용하는 기존 에러 은닉 방법에 비하여 후보 벡터 개수가 평균적으로 1/3정도 감소로 인하여 후보벡터에 대한 왜곡 측정 계산량이 크게 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.77-86
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1996
In this paper we deal with the problem of recovering 3-D motion and structure from a time-varying 2-D velocity vector field. A great deal has been done on this topic, most of which has concentrated on finding necessary and sufficient conditions for there to be a unique 3-D solution corresponding to a given 2-D motion. While previous work provides useful theoretical insight, in most situations the known algorithms have turned out to be too sensitive to be of much practical use. It appears that any robust algorithm must improve the 3-D solutions over time. As a step toward such algorithm, we present a method for recovering 3-D motion and structure from a given time-varying 2-D velocity vector field. The surface of the object in the scene is assumed to be locally planar. It is also assumed that 3-D velocity vectors are piecewise constant over three consecutive frames (or two snapshots of flow field). Our formulation relates 3-D motion and object geometry with the optical flow vector as well as its spatial and temporal derivatives. The linearization parameters, or equivalently, the first-order flow approximation (in space and time) is sufficient to recover rigid body motion and local surface structure from the local instantaneous flow field. We also demonstrate, through a sensitivity analysis carried out for synthetic and natural motions in space, that 3-D motion can be recovered reliably.
In transmitting compressed video bit-stream over Internet, packet loss causes error propagation in both spatial and temporal domain, which in turn leads to severe degradation in image qualify In this paper, a new approach for the recovery of lost or erroneous Motion Vector(MV)s by clustering the movements of neighboring blocks by their homogeneity is proposed. MVs of neighboring blocks are clustered according to ALA(Average Linkage Algorithm) clustering and a representative value for each cluster is determined to obtain the candidate MV set. By computing the distortion of the candidates, a MV with the minimum distortion is selected. Experimental results show that the proposed algorithm exhibits better performance in many cases than existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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