H.264/AVC is an authoritative international video coding standard which shows code and efficiency more improved than the existing video standards. Above all, the parameter block mode of H.264/AVC significantly contributes much to high compression efficiency. However, as the occasion demands, users tend to pass while overlooking the part that can produce a little higher compression efficiency. We, taking notice of this point, are designed to bring in much higher compression efficiency by gathering up the overlooked parts. This paper suggests the algorithm that produces efficient performance improvement by using the histogram of luminance in the pixel unit (Macroblock) of respective prediction block and applying specific thresholds. The experimental results proves that the technique proposed by this paper increases the compression efficiency of the existing H.264/AVC algorithm by 0.4% without any increase in the whole encoding time and PSNR complexity.
현재의 영상 감시 및 기록 시스템은 감시 영역 내 감시대상의 출현여부와 상관없이 감시카메라에 담기는 전체영상을 일관적으로 저장, 기록함으로써 데이터량이 방대한데 비해 그 가운데 정사 필요한 정보에 대한 량은 적다 하겠다. 배경영역 범위가 고정되어 있는 감시영상시스템에서 배경영상이 실제적인 감시대상에 대한 정보가 담긴 관심영역과 동일한 등급의 정보로 취급되어 기록이 됨으로써 데이터량에 비해 현장 감시효과를 제대로 보지 못하고 있는 것이다. 따라서, 감시 영역 내에서 관심영역에 대한 효율적인 정보의 기록과 보다 정확히 감시대상에 대한 영상을 획득하는 것이 감시영상시스템에서의 목표라 하겠다. 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결하기 위해 감시영상으로부터 관심영역을 구분해내고 그 중요도에 따른 압축효율을 달리 함으로써 이를 구현할 수 있도록 하였다. 중요도를 결정하는 특성으로 관심영역을 무엇으로 할 것인가에 따라 감시영상을 영역별로 몇 단계의 블록으로 나누고 각 블록에 대해 해상도를 달리하여 중요도가 높은 관심영역 일수록 고해상의 영상을 획득하고 중요도가 낮을수록 저해상의 영상으로 처리하고 압축품질 또한 중요도가 놀은 관심영역일수록 압축품질은 높이고 중요도가 낮은 관심영 역일수록 압축률을 높임으로써 감시영상 정보의 감을 최적화 함은 물론 효율적인 감시 및 기록이 가능하도록 하였다.
Motion Estimation(ME) is an important part of video compression, because it requires a large amount of computation. Half-pixel and quarter-pixel motion estimation allows high video compression rates but it also has high computation complexity. In this paper we suggest a new and efficient motion estimation algorithm for half-pixel and quarter-pixel motion estimation using SAD values. In the method, an integer-pixel motion vector is found and then only three neighboring points of the integer-pixel motion vector is evaluated to find the half-pixel motion vector. The quarter-pixel motion vector is also found by using a similar method. Experimental results of our method shows 20% reduction in computation time, when compared with those of a conventional method, while producing same quality motion vectors.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1508-1511
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2007
This paper introduces a new texture prediction for MVC( Multi-view Video Coding) which is currently being developed as an extension of the ITU-T Recommendation H.264 | ISO/IEC International Standard ISO/IEC 14496-10 AVC (Advanced Video Coding) [1]. The MVC's prcimary target is 3D video compression for 3D display system, thus, key technology compared to 2D video compression is reducing inter-view correlation. It is noticed, however, that the current JMVM [2] does not effectively eliminate inter-view correlation so that there is still a room to improve coding efficiency. The proposed method utilizes similarity of interview residual signal and can provide an additional coding gain. It is claimed that up to 0.2dB PSNR gain with 1.4% bit-rate saving is obtained for three multi-view test sequences.
Recently, it has become an important problem to extract semantic objects from videos, which are useful for improving the performance of video compression and video retrieval. In this thesis, an automatic extraction method of moving objects of interest in video is suggested. We define that an moving object of interest should be relatively large in a frame image and should occur frequently in a scene. The moving object of interest should have different motion from camera motion. Moving object of interest are determined through spatial continuity by the AMOS method and moving histogram. Through experiments with diverse scenes, we found that the proposed method extracted almost all of the objects of interest selected by the user but its precision was 69% because of over-extraction.
압축 및 스트리밍 기술을 이용한 인터넷을 통한 영상 서비스가 보편화되었다. 패킷 전송 레벨에서 서비스 품질을 보장할 수 없다는 고유한 인터넷의 제약에도 불구하고 지속적인 전송 네트워크의 대역폭의 증가와 압축 및 스트리밍 기술의 발전으로 인터넷 상에서 제공되는 영상 서비스의 사용자 체감 품질은 상당히 발전하였다. 향후 보다 세밀한 영상 서비스의 사용자 체감 품질 관리 및 향상을 위해서는 획일적인 관리보다는 영상 콘텐츠의 특성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 동일한 방법으로 인코딩된 영상이 동일한 환경에서 전송된다고 하더라도 영상 콘텐츠의 특성에 따라서 사용자 체감 품질이 달라질 수 있음을 실험을 통하여 살펴본다. 본 논문의 연구 결과는 향후 인터넷을 통한 영상 서비스의 사용자 체감 품질 정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.435-449
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2023
The state-of-the-art video-based point cloud compression(V-PCC) has a high efficiency of compressing 3D point cloud by projecting points onto 2D images. These images are then padded and compressed by High-Efficiency Video Coding(HEVC). Pixels in padded 2D images are classified into three groups including origin pixels, padded pixels and unoccupied pixels. Origin pixels are generated from projection of 3D point cloud. Padded pixels and unoccupied pixels are generated by copying values from origin pixels during image padding. For padded pixels, they are reconstructed to 3D space during geometry reconstruction as well as origin pixels. For unoccupied pixels, they are not reconstructed. The rate distortion optimization(RDO) used in HEVC is mainly aimed at keeping the balance between video distortion and video bitrates. However, traditional RDO is unreliable for padded pixels and unoccupied pixels, which leads to significant waste of bits in geometry reconstruction. In this paper, we propose a new RDO scheme which takes 3D-Distortion into account instead of traditional video distortion for padded pixels and unoccupied pixels. Firstly, these pixels are classified based on the occupancy map. Secondly, different strategies are applied to these pixels to calculate their 3D-Distortions. Finally, the obtained 3D-Distortions replace the sum square error(SSE) during the full RDO process in intra prediction and inter prediction. The proposed method is applied to geometry frames. Experimental results show that the proposed algorithm achieves an average of 31.41% and 6.14% bitrate saving for D1 metric in Random Access setting and All Intra setting on geometry videos compared with V-PCC anchor.
Frame rate up-conversion (FRUC) 알고리즘은 동영상의 프레임율을 향상시키는 영상 보간 기술이다. 이는 고화질 디지털 비디오 시스템에서 저프레임율 동영상으로 인한 화면 떨림이나 흐릿한 움직임 등의 문제를 해소하고 시청자에게 보다 자유롭고 매끄러운 시각 경험을 제공한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 FRUC 알고리즘을 이용하여 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 제안 방법은 원시 동영상에서 일부 영상을 제외한 후 압축 및 전송하고, 복호화 과정에서 딥러닝 기반의 보간 방법을 이용하여 제외된 영상을 복원함으로써 고효율로 압축한다. 실험에서는 동영상을 1, 3장 단위로 건너뛰며 부호화한 후 복호된 영상과 FRUC 알고리즘에 의해 복원한 영상으로 압축 성능을 평가했다. 1장 및 3장씩 제외했을 때 실험결과는 평균 81.22%, 27.80% BD-rate 감소를 보였다. 3 장씩 제외하는 것이 1장의 제외에 비해 부호화 효율이 낮은 이유는 FRUC 방법으로 복원한 영상의 PSNR이 낮기 때문이다.
인터넷이 상용화된 요즈음, 웹을 기반으로 한 동영상 e-mail 시스템이 본격적으로 필요한 시기이다. 그러나 비디오 데이터는 너무 용량이 커서 상당한 압축을 하지 않는다면 인터넷 상에서의 전송이 매우 어렵다. 본 연구에서는 국제 표준으로 자리잡은 MPEG-4 기술을 이용하여 동영상 메일을 구현하면서, 기존의 방법으로는 해결하기 힘든 동영상의 실시간 압축, 웹 상에서의 자유로운 접근을 가능하게 하는 액티브 엑스 제어(Active X Control) 기술 등을 동영상 및 오디오 압축 기술과 함께 개발하여 적용하였다. 이 기술을 이용하면 누구나 자유롭게 동영상 메일을 전세계 어디로나 보내는 것이 가능하다. 한편 이 기술의 주요한 응용분야는 멀티미디어 메일링 서비스, 동영상 광고, 원격 교육 및 진료, 쇼핑 물 구축 등이다.
디지털 비디오 압축 기술은 대역폭과 저장 공간이 제한되는 멀티미디어 데이터의 효율적인 전송과 저장을 가능하게 하는 중요한 역할을 해왔다. JVT가 제안한 새로운 비디오 코딩 표준인 H.264/AVC는 압축 성능에 있어서 이전의 표준들을 훨씬 능가하고 있다. 특히 비디오 및 이미지 압축 응용에서 가변길이 부호는 중요한 역할을 한다. H.264/AVC 표준은 엔트로피 코딩 방식으로서 CAVLC를 채택하였다. H.264/AVC의 CAVLC는 많은 메모리 액세스를 필요로 한다. 이는 메모리 액세스시에 상당한 전력을 소비하기 때문에 DMB와 비디오 폰 서비스와 같은 응용을 위해서는 심각한 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해, 산술연산에 근거한 메모리 사용없는 coeff_token, level 및 run_before 디코딩을 구현하고, total_zero 가변길이 디코딩시에만 필요한 메모리의 70%만 사용하여 구현하는 가변길이 디코딩 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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