In this paper, we propose efficient peer assignment algorithms for low-latency transmission of scalable coded images in peer-to-peer networks, in which peers may dynamically join and leave the networks. The objective of our algorithm is to minimize the transmission time of a requested image that is scalable coded. When an image is scalable coded in different bit rates, the bit stream encoded in a lower bit rate is a prefix subset of the one encoded in a higher bit rate. Therefore, a peer with the same requested image coded in any bit rate, even when it is different from the requested rate, may work as a supplying peer. As a result, when a scalable coded image is requested, more supplying peers can be found in peer-to-peer networks to help with the transfer. However, the set of supplying peers is not static during transmission, as the peers in this set may leave the network or finish their transmission at different times. The proposed peer assignment algorithms have taken into account the above constraints. In this paper, we first prove the existence of an optimal peer assignment solution for a simple identity permutation function, and then formulate peer assignment with this identity permutation as a mixed-integer programming problem. Next, we discuss how to address the problem of dynamic peer departures during image transmission. Finally, we carry out experiments to evaluate the performance of proposed peer assignment algorithms.
본 논문에서는 동영상의 계층적 부호화의 효율을 높이기 위한 방안에 대해 연구하였다. 단일 계층부호화에 비해 다 계층부호화는 계산량이 많아진다. 따라서 계층적 부호화의 장점을 살리고 단점을 보완하는 방안을 제시하였다. 우선 인코더에서 고급계층의 복잡도를 줄이기 위하여 고급계층의 참조 형태를 P-VOP (Prediction-Video Object Plane)만으로 정한다. 고급계층의 참조 영역으로 사용되는 업샘플링된 VOP의 횟수를 줄여서 업샘플링에 따른 계산량을 줄인다. 그리고 고급계층의 비트율을 조절하여 Traffic shaping 효과도 얻을 수 있다. 이러한 방법들을 통해 단일 계층 부호화에 비해 다 계층부호화의 장점을 살리고 단점을 보완하는 코덱을 제안한다.
Matching pursuit algorithm is a signal expansion technique whose efficiency for motion compensated residual image has already been demonstrated in the MPEG-4 framework. However, one of the practical concerns related to applying matching pursuit algorithm to real-time scalable video coding is its massive computation required for finding dictionary elements. In this respective, this paper proposes a fast algorithm, which is composed of three sub-methods. The first method utilizes the property of symmetry in 1-D dictionary element and the second uses mathematical elimination of inner product calculation in advance, and the last one uses frequency property of 2-D dictionary. Experimental results show that our algorithm needs about 30% computational load compared to the conventional fast algorithm using separable property of 2-D gabor dictionary with negligible quality degradation.
This paper presents a blind video watermarking algorithm that has the robustness against spatial, temporal, and SNR scalability and transcoding for the copyright protection of video contents in heterogeneous multimedia service. The proposed process of watermark embedding and detecting is accomplished on base layer for considering spatial scalability. The watermark consists of the string and the ordering number of string for considering temporal scalability. Thus, each of frames has the bitstream of one character and a ordering number of its character. To robust against FGS, the proposed algorithm quantizes low and middle frequency coefficients in ROI region of each of frames and embeds its watermark bitstream into the specific bits of the quantized coefficients. Experimental results verified that the proposed algorithm satisfies the invisibility of watermark and also has the robustness against spatial scalability, temporal scalability and FGS.
SVC(Scalable Video Coding)는 다양한 장치와 변화하기 쉬운 대역폭을 가지는 네트워크 환경에서 만족할 수 있는 스트리밍 환경을 제공하기 위해서 디자인되었지만, 본 논문에서는 SVC를 간단하면서도 효율적으로 채널 변경시간을 감소시킬 수 있도록 IPTV시스템에 응용하였다. 제안하는 시스템에서는 IPTV 헤드엔드와 LHR(Last Hop Router)사이의 네트워크 대역폭 일부분에 SVC 기본 계층으로 압축된 채널들을 정적 채널에 할당한다. 따라서 사용자가 정적 채널에 속하는 채널을 선택하면 짧은 네트워크 지연 시간 이내에 기본 계층을 전송 받아 동영상을 볼 수 있으며, 곧바로 향상 계층을 전송 받아 사용자는 정상 품질의 영상을 시청할 수 있다.
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.
근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 다양한 멀티미디어 서비스가 활성화되고 있으며, 특히 방송 통신 융합망의 등장으로 인해 압축 부호화 기술만을 개발하던 시기와 달리 멀티미디어의 생성, 전송 및 소비 환경의 다양한 조건들에서 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위해 비디오 부호화의 스케일러빌러티를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 스케일러블 비디오 부호화의 개요에 대해 설명하고, 차세대 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)를 기반으로 시간적, 공간적, 화질적 스케일러빌러티를 제공하는 SHVC(Scalable HEVC)의 표준화와 이를 이용한 기술 개발 동향을 소개한다.
Quantization in video coding plays an important role in controlling the bit-rate of compressed video bit-streams. It has been used as an important control means to adjust the amount of bit-streams to at]owed bandwidth of delivery networks and storage. Due to the dependent nature of video coding, dependent quantization has been proposed and applied for MPEG-2 video coding to better maintain the quality of reconstructed frame for given constraints of target bit-rate. Since Scalable Video Coding (SVC) being currently standardized exhibits highly dependent coding nature not only between frames but also lower and higher scalability layers where the dependent quantization can be effectively applied, in this paper, we propose a dependent quantization scheme for SVC and compare its performance in visual qualities and bit-rates with the current JSVM reference software for SVC. The proposed technique exploits the frame dependences within each GOP of SVC scalability layers to formulate dependent quantization. We utilize Lagrange optimization, which is widely accepted in R-D (rate-distortion) based optimization, and construct trellis graph to find the optimal cost path in the trellis by minimizing the R-D cost. The optimal cost path in the trellis graph is the optimal set of quantization parameters (QP) for frames within a GOP. In order to reduce the complexity, we employ pruning procedure using monotonicity property in the trellis optimization and cut the frame dependency into one GOP to decrease dependency depth. The optimal Lagrange multiplier that is used for SVC is equal to H.264/AVC which is also used in the mode prediction of the JSVM reference software. The experimental result shows that the dependent quantization outperforms the current JSVM reference software encoder which actually takes a linear increasing QP in temporal scalability layers. The superiority of the dependent quantization is achieved up to 1.25 dB increment in PSNR values and 20% bits saving for the enhancement layer of SVC.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.345-349
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2013
This paper proposes a simplified generalized residual prediction (GRP) that reduces the computational complexity of spatial scalability in scalable high efficiency video coding (SHVC). GRP is a coding tool to improve the inter prediction by adding a residual signal to the inter predictor. The residual signal was created by carrying out motion compensation (MC) of both the enhancement layer (EL) and up-sampled reference layer (RL) with the motion vector (MV) of the EL. In the MC process, interpolation of the EL and the up-sampled RL are required when the MV of the EL has sub-pel accuracy. Because the up-sampled RL has few high frequency components, interpolation of the up-sampled RL does not give significantly new information. Therefore, the proposed method reduces the computational complexity of the GRP by skipping the interpolation of the up-sampled RL. The experiment on SHVC software (SHM-2.0) showed that the proposed method reduces the decoding time by 10 % compared to conventional GRP. The BD-rate loss of the proposed method was as low as 1.0% on the top of SHM-2.0.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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