Kim, Ji-Eon;Cho, Hye-Jeong;Jeong, Se-Yoon;Lee, Jin-Ho;Oh, Seoung-Jun
Journal of Broadcast Engineering
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v.15
no.4
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pp.498-512
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2010
Intra coding is an indispensable coding tool since it can provide random accessibility as well as error resiliency. However, it is the problem that intra coding has relatively low coding efficiency compared with inter coding in the area of video coding. Even though H.264/AVC has significantly improved the intra coding performance compared with previous video standards, H.264/AVC encoder complexity is significantly increased, which is not suitable for low bit rate interactive services. In this paper, a Voting-based Intra Mode Bit Skip (V-IMBS) scheme is proposed to improve coding efficiency as well as to reduce encoding time complexity using decoder-side prediction. In case that the decoder can determine the same prediction mode as what is chosen by the encoder, the encoder does not send that intra prediction mode; otherwise, the conventional H.264/AVC intra coding is performed. Simulation results reveal a performance increase up to 4.44% overall rate savings and 0.24 dB in peak signal-to-noise ratio while the frame encoding speed of proposed method is about 42.8% better than that of H.264/AVC.
Seamless streaming of multimedia content that ensures Quality of Service over heterogeneous networks has been a desire for many multimedia services, for which the multimedia contents should be adapted to usage environments such as network characteristics, terminal capabilities, and user preferences. Scalability in video coding is a good feature to meet the requirement of heterogeneous networks. In this paper, we propose a dynamic adaptation scheme of H.264/AVC SVC bit-stream using the MPEG-21 Digital Item Adaptation (DIA) tool. MPEG-21 DIA framework provides systematic solutions in choosing an adaptation operation to given conditions and supports interoperable video adaptation. The experiment results show that the proposed adaptation scheme provides QoS-enabled delivery and consumption of SVC with time-varying constraints of network, terminal, and user preference, in a robust and efficient way. In particular, the proposed adaptation scheme is proved to work well with very low delay under the condition that the variation rate of the given network bandwidth is upto 62%.
For efficient transmission of 3DTV video signals, it is necessary to eliminate the inherent redundancy between the stereo image pairs. Though disparity estimation provides a powerful tool for eliminating the redundancy, it is very time consuming. This paper presents a novel disparity estimation scheme based on the human visual property. The disparity vectors of image blocks spatially adjacent to the current block are used as initial guesses fur the disparity vector of the current block. In addition, mixed-resolution coding is applied to reduce the computational complexity of disparity estimation. Through computer simulations on a stereoscopic sequence we show that the proposed method gives rise .to visually pleasing results with much reduced computational complexity.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.49-52
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2020
MPEG-I(Immersive) 그룹에서는 몰입형 미디어 영상처리 표준화의 일환으로 마이크로렌즈를 통한 다시점 영상 처리 기술인 Dense Light Field에 대한 성능 탐색을 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-I에서 정의된 라이트 필드 시퀀스에 대해 versatile video codec(VVC)에 대한 압축 성능 분석을 시행하였으며, 또한 렌즈렛(Lenslet) 형태의 특정적인 이미지 정보를 효율적으로 압축하기 위한 스크린 콘텐츠 코딩 툴의 효율 비교를 진행하였다. 또한 렌즈렛 영상에서의 화면 내 블록 카피(intra block copy) 기법이 선택되는 비율을 확인하고, 화면 내 블록 카피 기법을 통해 렌즈렛 영상이 효율적으로 압축될 수 있음을 보였다.
Cho, Seunghyun;Kim, Younhee;Lim, Woong;Kim, Hui Yong;Choi, Jin Soo
Journal of Broadcast Engineering
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v.23
no.3
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pp.383-394
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2018
In this paper, we investigate image and video compression techniques based on deep learning which are actively studied recently. The deep learning based image compression technique inputs an image to be compressed in the deep neural network and extracts the latent vector recurrently or all at once and encodes it. In order to increase the image compression efficiency, the neural network is learned so that the encoded latent vector can be expressed with fewer bits while the quality of the reconstructed image is enhanced. These techniques can produce images of superior quality, especially at low bit rates compared to conventional image compression techniques. On the other hand, deep learning based video compression technology takes an approach to improve performance of the coding tools employed for existing video codecs rather than directly input and process the video to be compressed. The deep neural network technologies introduced in this paper replace the in-loop filter of the latest video codec or are used as an additional post-processing filter to improve the compression efficiency by improving the quality of the reconstructed image. Likewise, deep neural network techniques applied to intra prediction and encoding are used together with the existing intra prediction tool to improve the compression efficiency by increasing the prediction accuracy or adding a new intra coding process.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.3
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pp.31-43
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2015
In this paper, we discuss a code generation technique for custom transport triggered architecture (TTA) from a high-level language structure. This methodology is implemented by using TTA-based Co-design Environment (TCE) tool. The results show how the scheduler exploits instruction level parallelism in the custom target architecture and source program. Thus, the scheduler generates parallel TTA instructions using lower cycle counts than the sequential scheduling algorithm. Moreover, we take Tensilica tool to make a comparison with TCE. Because of the efficiency of TTA, TCE takes less execution cycles compared to Tensilica configurations. Finally, this paper shows that it requires only 7 cycles to generate the parallel TTA instruction set for implementing Cyclic Redundancy Check (CRC) applications as an input design, and presents the code generation technique to move complexity from the processor software to hardware architecture. This method can be applicable lots of channel Codecs like CRC and source Codecs like High Efficiency Video Coding (HEVC).
Seo, Kwang-Deok;Moon, Chul-Wook;Jung, Soon-Heung;Kim, Jin-Soo
Journal of KIISE:Information Networking
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v.36
no.1
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pp.34-42
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2009
In this paper, we propose a practical hybrid transport error control scheme to provide SVC video streaming service over error-prone IP networks. Many error control mechanisms for various video coding standards have been proposed in the literature. However, there is little research result which can be practically applicable to the multilayered coding structure of SVC(the scalable extension of H.264/AVC). We present a new hybrid transport error control scheme that efficiently combines layered Forward Error Correction(FEC) and Automatic Repeat Request(ARQ) for better packet-loss resilience. In the proposed hybrid error control, we adopt ACK-based ARQ instead of NACK-based ARQ to maximize throughput which is the amount of effective data packets delivered over a physical link per time unit. In order to prove the effectiveness of the proposed hybrid error control scheme, we adopt NIST-Net network emulator which is a general-purpose tool for emulating performance dynamics in IP networks. It is shown by simulations over the NIST-Net that the proposed hybrid error control scheme shows improved packet-loss resilience even with much less number of overhead packets compared to various conventional error control schemes.
The H.264|AVC standard incorporates an intra prediction tool into inter frame coding. However, this leads to excessive amount of increase in encoding time, thus resulting in the difficulty in real-time implementation of software encoders. In this paper, we first propose an early decision on intra prediction coding and a fast intra prediction method using the characteristics of block contents and the context of neighboring block modes for the intra prediction in the inter frame coding of H.264/AVC. Basically, the proposed methods determine a skip condition on whether the $4{\times}4$ intra prediction is to be used in the inter frame coding by considering the content characteristics of each block to be encoded and the context of its neighboring blocks. The performance of our proposed methods is compared with the Joint Model reference software version 11.0 of H.264|AVC. The experimental results show that our proposed methods allow for 41.63% reduction in the total encoding time with negligible amounts of PSNR drops and bitrate increases, compared to the original Joint Model reference software version 11.0.
The compression of video data is intended for real-time transmission of band-limited channels. Compressed video bit-streams are very sensitive to transmission error. If we lose packets or receive them with errors during transmission, not only the current frame will be corrupted, but also the error will propagate to succeeding frames due to the spatio-temporal predictive coding structure of sequences. Error detection and concealment is a good approach to reduce the bad influence on the reconstructed visual quality. To increase concealment efficiency, we need to get some more accurate error detection algorithm. In this paper, We hide specific data into the motion vector difference of each macro-block, which is obtained from the procedure of inter prediction mode in H.264/AVC. Then, the location of errors can be detected easily by checking transmitted specific data in decoder. We verified that the proposed algorithm generates good performances in PSNR and subjective visual quality through the computer simulation by H.324M mobile simulation tool.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.2
s.302
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pp.101-112
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2005
As we perceive the world as 3-dimensional through our two eyes, we can extract 3-dimensional information from stereo images obtained from two or more cameras. Since stereo images have a large amount of data, with recent advances in digital video coding technology, efficient compression algorithms have been developed for stereo images. In order to compress stereo images and to obtain 3-D information such as depth, we find disparity vectors by using disparity estimation algorithm generally utilizing pixel differences between stereo pairs. However, it is not unusual to have stereo images having different intensity values for several reasons, such as incorrect control of the iris of each camera, disagreement of the foci of two cameras, orientation, position, and different characteristics of CCD (charge-coupled device) cameras, and so on. The intensity differences of stereo pairs often cause undesirable problems such as incorrect disparity vectors and consequent low coding efficiency. By compensating intensity differences between left and right images, we can obtain higher coding efficiency and hopefully reduce the perceptual burden of brain to combine different information incoming from two eyes. We propose several methods of intensity compensation such as local intensity compensation, global intensity compensation, and hierarchical intensity compensation as very simple and efficient preprocessing tool. Experimental results show that the proposed algerian provides significant improvement in coding efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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