One of the recent and most significant technical properties can be expressed as "digital convergence," which is helping lead the technical paradigm into a ubiquitous environment. As an initial trial of realizing a ubiquitous environment, the convergence between broadcasting and telecommunication fields is now on the way, where it is required to develop a scalable video coding scheme for one-source and multi-use media. Traditional scalable video coding schemes have, however, limitations for higher stable picture quality especially on the region of interest. Therefore, this paper introduces an adaptive scanning method especially designed for a higher regional-stable picture quality under a ubiquitous video coding environment, which can improve the subjective quality of the decoded video by most-preferentially encoding, transmitting, and decoding the top-priority image information of the region of interest. Thus, the video can be more clearly visible to users. From various simulation results, the proposed scanning method in this paper can achieve an improved subjective picture quality far better than the widely used raster scan order in conventional video coding schemes, especially on the region of interest, and without a significant loss of quality in the left-over region.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.3C
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pp.249-255
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2007
In general, a large amount of the memory accesses are required for the CAVLC decoding in H.264/AVC. It is a serious problem for the applications such as a DMB and videophone services because the considerable power is consumed for accessing the memory. In order to solve this problem, we propose an efficient decoding method for the coeff-token which is one of the syntax elements of CAVLC. In this paper, the variable length code table is re-designed with the new codewords which are defined by investigating the architecture of the conventional codeword for the coeff_token element. A new coeff_token decoding method is developed based on the suggested table. The simulation results show that the proposed algorithm achieves an approximately 85% memory access saving without video-quality degradation, compared to the conventional CAVLC decoding.
Kim, Yong-Hwan;Kim, Dong-Hyeok;Yi, Joo-Young;Kim, Je-Woo
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.1
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pp.1-9
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2014
This paper proposes a low-latency Sample Adaptive Offset filter (SAO) architecture and its Single Instruction Multiple Data (SIMD) optimization scheme to achieve fast High Efficiency Video Coding (HEVC) decoding in a multi-core environment. According to the HEVC standard and its Test Model (HM), SAO operation is performed only at the picture level. Most realtime decoders, however, execute their sub-modules on a Coding Tree Unit (CTU) basis to reduce the latency and memory bandwidth. The proposed low-latency SAO architecture has the following advantages over picture-based SAO: 1) significantly less memory requirements, and 2) low-latency property enabling efficient pipelined multi-core decoding. In addition, SIMD optimization of SAO filtering can reduce the SAO filtering time significantly. The simulation results showed that the proposed low-latency SAO architecture with significantly less memory usage, produces a similar decoding time as a picture-based SAO in single-core decoding. Furthermore, the SIMD optimization scheme reduces the SAO filtering time by approximately 509% and increases the total decoding speed by approximately 7% compared to the existing look-up table approach of HM.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.873-879
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2010
In this paper, MPEG2(Moving Picture Expert Group 2) image data video decoding technique is presented, it is Huffman decoding method and fractal image method which is very complexive algorithm and have too much times to implement this method. This have defect of overlap decoding and transport work because of impossible to represent objective value of resemblance. The proposed method was calculated the mathematical absolute image resemblance and simplify the moving picture process to reducing the step of moving picture codefying. The results show that smoothed moving picture compared recent methods.
In order to allow the user to efficiently browse, select, and retrieve a desired video part without having to deal directly with GBytes of compressed data, classification of shot motion characteristic has to be carried out as a preparation for such user interaction. The organization of video information for video database requires segmentation of a video into its constituent shots and their subsequent characterization in terms of content and camera movement in shot. In order to classify shot motion, it is a conventional way to use element of motion vector. However, there is a limit to estimate global camera motion because the way that uses motion vectors only represents local movement. For shot classification in terms of motion information, we propose a new scheme consisting of partial decoding of INTRA pictures and comparing the x, y displacement vector curve between the decoded I-frame and next P-frame in compressed video data.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.211-216
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2009
As demands for high-definition television (HDTV) increase, the implementation of real-time decoding of high-definition (HD) video becomes an important issue. The data size for HD video is so large that real-time processing of the data is difficult to implement, especially with software. In order to implement a fast moving picture expert group-2 decoder for HDTV, we compose five scenarios that use parallel processing techniques such as data decomposition, task decomposition, and pipelining. Assuming the multi digital signal processor environments, we analyze each scenario in three aspects: decoding speed, L1 memory size, and bandwidth. By comparing the scenarios, we decide the most suitable cases for different situations. We simulate the scenarios in the dual-core and dual-central processing unit environment by using OpenMP and analyze the simulation results.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.6
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pp.422-433
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2015
In this paper, we demonstrate inter-layer prediction tools for scalable video coders. The proposed scalable coder is designed to support not only spatial, quality and temporal scalabilities, but also view scalability. In addition, we propose quad-tree inter-layer prediction tools to improve coding efficiency at enhancement layers. The proposed inter-layer prediction tools generate texture prediction signal with exploiting texture, syntaxes, and residual information from a reference layer. Furthermore, the tools can be used with inter and intra prediction blocks within a large coding unit. The proposed framework guarantees the rate distortion performance for a base layer because it does not have any compulsion such as constraint intra prediction. According to experiments, the framework supports the spatial scalable functionality with about 18.6%, 18.5% and 25.2% overhead bits against to the single layer coding. The proposed inter-layer prediction tool in multi-loop decoding design framework enables to achieve coding gains of 14.0%, 5.1%, and 12.1% in BD-Bitrate at the enhancement layer, compared to a single layer HEVC for all-intra, low-delay, and random access cases, respectively. For the single-loop decoding design, the proposed quad-tree inter-layer prediction can achieve 14.0%, 3.7%, and 9.8% bit saving.
Recently, there is an emerging need for parallel UHD video processing, and the usage of computing systems that have an asymmetric processor such as ARM big.LITTLE is actively increasing. Thus, a new parallel UHD video processing method that is optimized for the asymmetric multicore systems is needed. This paper proposes a novel HEVC tile partitioning method for parallel processing by analyzing the computational power of asymmetric multicores. The proposed method analyzes (1) the computing power of asymmetric multicores and (2) the regression model of computational complexity per video resolution. Finally, the model (3) determines the optimal HEVC tile resolution for each core and partitions/allocates the tiles to suitable cores. The proposed method minimizes the gap in the decoding time between the fastest CPU core and the slowest CPU core. Experimental results with the 4K UHD official test sequences show average 20% improvement in the decoding speedup on the ARM asymmetric multicore system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.1
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pp.11-21
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2008
In conventional video coding, the complexity of encoder is much higher than that of decoder. However, as more needs arises for extremely simple encoder in environments having constrained energy such as sensor network, much investigation has been carried out for eliminating motion prediction/compensation claiming most complexity and energy in encoder. The Wyner-Ziv coding, one of the representative schemes for the problem, reconstructs video at decoder by correcting noise on side information using channel coding technique such as turbo code. Since the encoder generates only parity bits without performing any type of processes extracting correlation information between frames, it has an extremely simple structure. However, turbo decoding errors occur in noisy side information. When there are high-motion or occlusion between frames, more turbo decoding errors appear in reconstructed frame and look like Salt & Pepper noise. This severely deteriorates subjective video quality even though such noise rarely occurs. In this paper, we propose a computationally extremely light encoder based on symbol-level Wyner-Ziv coding technique and a new corresponding decoder which, based on a decision whether a pixel has error or not, applies median filter selectively in order to minimize loss of texture detail from filtering. The proposed method claims extremely low encoder complexity and shows improvements both in subjective quality and PSNR. Our experiments have verified average PSNR gain of up to 0.8dB.
In conventional video coding, encoder complexity is much higher than that of decoder. However, investigations for lightweight encoder to eliminate motion prediction/compensation claiming most complexity in encoder have recently become an important issue. The Wyner-Ziv coding is one of the representative schemes for the problem and, in this scheme, since encoder generates only parity bits of a current frame without performing any type of processes extracting correlation information between frames, it has an extremely simple structure compared to conventional coding techniques. However, in Wyner-Ziv coding, channel decoding errors occur when noisy side information is used in channel decoding process. These channel decoding errors appear more frequently, especially, when there is not enough correlation between frames to generate accurate side information and, as a result, those errors look like Salt & Pepper type noise in the reconstructed frame. Since this noise severely deteriorates subjective video quality even though such noise rarely occurs, previously we proposed a computationally extremely light encoding method based on selective median filter that corrects such noise using spatial correlation of a frame. However, in the previous method, there is a problem that loss of texture from filtering may exceed gain from error correction by the filter for video sequences having complex torture. Therefore, in this paper, we propose an improved lightweight encoding method that minimizes loss of texture detail from filtering by allowing information of texture and that of noise in side information to be utilized by the selective median filter. Our experiments have verified average PSNR gain of up to 0.84dB compared to the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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