최근 들어 다양한 초 고화질 스트리밍 서비스의 보급과 통신기술의 급격한 발전에 따라 고화질 비디오 신호를 포함하는 멀티미디어 데이터의 이용과 전송의 중요성이 급속도로 증가하고 있다. 또한, 동시에 동영상에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있어, 더욱 효과적인 동영상의 압축기법이 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준화를 위하여 채택한 기술인 변환 생략 기술의 적용범위를 확장하여 기존의 방법처럼 휘도 채널에 적용하는 것뿐만 아니라 특정한 조건 하에서는 동일한 방법을 색차 채널에도 적용하도록 하여 압축 효율을 향상하는 방법을 연구하였다. 실험결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 (두번째는 SCC 영상의 실험결과) All Intra 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.03%), U(-0.01%, -0.01%) 그리고 V(0.02%, -0.04%), Random access 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.01%), U(-0.01%, -0.11%)그리고 V(0.03%, -0.15%)의 결과를 얻을 수 있었다.
VVC(Versatile Video Coding)는 입력 YUV영상을 CTU(Coding Tree Unit)으로 분할하고, 다시 이를 QTBTTT(Quad Tree, Binary Tree, Ternery Tree)로 최적의 블록으로 분할하고 각각의 블록을 공간적, 시간적 정보를 이용하여 예측하고 예측블록과 원본블록의 차분신호를 변환, 양자화를 통해 전송한다. 이를 위해 여러가지 인코딩정보가 디코더에 전송되며 이를 이용하여 디코더는 인코더와 똑같은 순서로 영상을 복원 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 VVC 인코더에서 반드시 전송하는 정보를 추가적으로 이용하여 딥러닝 기반의 Convolutional Neural Netwrok로 영상의 압축률 및 화질개선 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 화면 내 예측 수행 시 픽처의 좌측 상단 블록에서 고정적으로 Planar 를 사용하도록 하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. VVC 의 화면 내 예측 기술은 픽처의 좌측 상단 블록의 참조 화소가 모두 패딩되어 동일한 값을 가짐에도 불구하고 다른 블록들과 동일하게 화면 내 예측모드를 탐색 및 신호하는 비효율성을 갖는다. 본 논문에서는 이 경우 화면 내 예측 모드에 관한 탐색과 신호를 생략하고 고정적으로 Planar 모드를 사용하도록 하고, 실험을 통하여 VTM-16.0 대비 BDBR(Bjøntegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 구성하에 Y(-0.004%), Cb(-0.010%), Cr(0.023%)의 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 360 비디오의 특성을 이용하여 픽쳐 경계에서 코딩 효율을 증가시키는 움직임 벡터 예측 방법을 제안한다. VVC의 화면간 예측에서 움직임 벡터 후보군을 구성할 때 주변 블록의 위치가 픽쳐의 경계 바깥이면 후보군 구성 과정에서 제외되어 픽쳐 경계에서 코딩 효율이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해 360 비디오의 부/복호화를 위한 투영 방법의 특성을 이용하여 이미 복호화된 정보로부터 픽쳐의 경계에서 추가로 후보군을 구성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 JVET-360 CTC의 임의 접근 환경에서 VTM6.0 및 360Lib9.1와 비교한다. 그 결과로써 제안하는 방법은 추가 계산 복잡도 없이 휘도 성분에서 평균 0.02%, 색차 성분에서 각각 평균 0.05%, 0.06%의 비트율 감소를 보이고, 픽쳐의 경계에서는 비트율이 휘도 성분에서 평균 0.29%, 색차 성분에서 각각 평균 0.45%, 0.43% 감소하였다. 그리고 DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality-Scale) 방법을 통해 제안하는 방법의 주관적 화질 평가를 수행하여 MOS (Mean Opinion Score)값을 얻는다. MOS값은 평균 0.03 향상되었고, MOS값과 비트량을 이용하여 BD-MOS를 구한다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 최대 8.78%, 평균 5.18% 향상하였다.
본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding) 부호화 시간 감소를 위해 ISP(Intra Sub-Partition) 모드의 복잡도를 감소시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 ISP 모드 적용을 위한 RDO(Rate-Distortion Optimization) 탐색을 수행할 때 현재 블록의 모양에 따라 특정 ISP 모드 방향을 사전에 제한하여 RDO 과정을 생략함으로써 부호화 시간을 단축한다. 실험 결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR(Bjøntegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 구성하에 Y 채널에서 0.01%, Cb, Cr 채널에서 각각 -0.04%, -0.08% 변화로 2%의 부호화 시간 감소의 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 사물 인식 알고리즘을 활용하여 영상 압축에 적용한다. YOLO 는 물체의 일반화된 특징을 학습한 뉴럴 네트워크이다. 영상을 압축하는 동시에 YOLO 를 활용하여, 영상 내의 사물을 인식한다. 사물이 인식된 영역을 영상 압축을 할 때, 더 구체적으로 예측을 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 QP(Quantization Parameter)를 조절하여, YOLO 로부터 인식된 사물을 더 정교하게 사물을 부호화/복호화한다. VVC(Versatile Video Coding) 기반에서 Rate-Control 를 사용하며, QP 를 조절한다. QP 는 CTU-Level 단위로 조절하며, 사물이 포함된 CTU 는 더 낮은 QP 를 바탕으로 효율적인 화질을 가져온다. 본 논문에서 제안하는 방법은 VVC 기반으로 한 Rate-Control 보다 주관적 화질이 선명한 것으로 보인다.
JVET 은 최신 비디오 부호화 표준인 VVC(Versatile Video Coding) 표준화를 완료한 후, VVC 보다 더 높은 압축 성능을 가지는 새로운 표준기술 탐색을 진행하고 있으며, 이를 위하여 참조 소프트웨어 ECM(Enhanced Compression Model)을 개발하고 있다. 현재 ECM4.0 에는 다양한 후보 구성 및 예측 성능 개선 기법을 추가하여 기존 VVC 의 GPM(Geometric Partitioning Mode)을 확장한 GPM-MMVD(GPM with merge MV differences), GPM-TM(GPM with template matching) 등을 채택하고 있다. 본 논문에서는 ECM 에 채택된 확장된 GPM 기술들의 각 기술 별 선택 빈도를 분석하고 이를 바탕으로 보다 효율적인 GPM 확장 모드 시그널링 방식을 제안한다. 또한 후보 탐색 알고리즘을 간소화한 복잡도 감소 기법을 제시한다. 실험결과 제안하는 시그널링 기법은 ECM4.0 대비 Y와 Cb, Cr 에서 각각 0.02%, 0.16%, 0.09% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였고 GPM 인덱스 탐색 간소화 기법은 ECM4.0 대비 Y 와 Cr 에서 각각 0.02%, 0.18% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.
Versatile Video Coding (VVC)는 차세대 동영상 압축 표준화 과정에서 다수의 부호화 기술을 새롭게 채택하였는데, 이중 Multiple Reference Lines (MRL)을 포함한 일부 기술은 휘도 채널에만 적용될 수 있으며 색차 성분에 대해서는 적용이 고려되지 않는다. 본 논문은 VVC 에서 휘도 채널에만 적용되는 MRL 기술을 색차 채널로 확장하기 위하여, DM(Derived Mode)을 사용하는 색차 블록의 대응 휘도 블록이 MRL 을 사용하는 경우에 해당 참조 라인을 선택적으로 공유하여 색차 블록이 화면 내 예측에 복수개의 참조 라인을 고려하여 선택할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과, VVC Test Model (VTM) 15.0 대비 Cb, Cr 성분 각각 -0.09%, -0.05%의 성능 향상을 보인다.
360 비디오는 VR 미디어의 확산과 함께 몰입형 미디어로 주목 받고 있으며, JVET(Joint Video Experts Team)에서는 post-HEVC 로 진행중인 VVC(Versatile Video Coding) 표준화에 360 비디오 부호화도 함께 포함하고 있다. 현재 JVET 에서는 360 비디오를 부호화 하기 위한 다양한 구(sphere) 영상의 2D 투영기법이 고려되고 있다. 이러한 2D 투영에서는 구 영상의 화소 샘플이 2D 영상에 비 균일하게 매핑되는 변환 왜곡이 발생하며, 이는 360 비디오의 부호화 효율을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 CMP 의 개선된 투영기법인 기존의 EAC(Equi-Angular Cubemap)와 HEC(Hybrid Equiangular Cubemap)를 소개하고, 이를 바탕으로 HEC 의 확장 변환 기법을 제시하여 객관적/주관적 부호화 성능을 확인한다.
궁극의 3D 디스플레이 기술이라고 할 수 있는 홀로그램 기술로 실물을 보는 것과 같은 3차원 영상이 가능해 지고 있다. 그러나 디지털 홀로그램 영상의 데이터양은 HD나 UHD 영상의 수십에서 수천 배에 달해 원본 화질의 열화를 최소화 하면서 데이터양을 줄이기 위한 압축 부호화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위상 홀로그램 동영상에 대해 최신 영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 VVC(Versatile Video Coding)로 압축한 후 홀로그램 영역과 수치 복원 영역에서 압축 성능을 비교하며, 다양한 실험영상에 대한 HEVC 압축 결과에 대해 객관적 압축성능 분석 및 주관적 성능 분석을 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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