This paper presents different issues of the real-time compression algorithms without compromising the video quality in the distributed environment. The theme of this research is to manage the critical processing stages (speed, information lost, redundancy, distortion) having better encoded ratio, without the fluctuation of quantization scale by using IP configuration. In this paper, different techniques such as distortion measure with searching method cover the block phenomenon with motion estimation process while passing technique and floating measurement is configured by discrete cosine transform (DCT) to reduce computational complexity which is implemented in this video codec. While delay of bits in encoded buffer side especially in real-time state is being controlled to produce the video with high quality and maintenance a low buffering delay. Our results show the performance accuracy gain with better achievement in all the above processes in an encouraging mode.
Alkhowaiter, Emtnan;Alsukayti, Ibrahim;Alreshoodi, Mohammed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.229-234
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2021
The explosive growth of video-based services is considered as the dominant contributor to Internet traffic. Hence it is very important for video service providers to meet the quality expectations of end-users. In the past, the Quality of Service (QoS) was the key performance of networks but it considers only the network performances (e.g., bandwidth, delay, packet loss rate) which fail to give an indication of the satisfaction of users. Therefore, Quality of Experience (QoE) may allow content servers to be smarter and more efficient. This work is motivated by the inherent relationship between the QoE and the QoS. We present a no-reference (NR) prediction model based on Deep Neural Network (DNN) to predict video QoE. The DNN-based model shows a high correlation between the objective QoE measurement and QoE prediction. The performance of the proposed model was also evaluated and compared with other types of neural network architectures, and three known machine learning methodologies, the performance comparison shows that the proposed model appears as a promising way to solve the problems.
본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{\times}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.
Increased access to broadband networks has led to a fast-growing demand for voice and video over IP(VVoIP) applications such as Internet telephony(VoIP), videoconferencing, and IP television(IPTV). For pro-active troubleshooting of VVoIP performance bottlenecks that manifest to end-users as performance impairments such as video frame freezing and voice dropouts, network operators cannot rely on actual end-users to report their subjective quality of experience(QoE). Hence, automated and objective techniques that provide real-time or online VVoIP QoE estimates are vital. Objective techniques developed to-date estimate VVoIP QoE by performing frame-to-frame peak-signal-to-noise ratio(PSNR) comparisons of the original video sequence and the reconstructed video sequence obtained from the sender-side and receiver-side, respectively. Since processing such video sequences is time consuming and computationally intensive, existing objective techniques cannot provide online VVoIP QoE. In this paper, we present a novel framework that can provide online estimates of VVoIP QoE on network paths without end-user involvement and without requiring any video sequences. The framework features the "GAP-model", which is an offline model of QoE expressed as a function of measurable network factors such as bandwidth, delay, jitter, and loss. Using the GAP-model, our online framework can produce VVoIP QoE estimates in terms of "Good", "Acceptable", or "Poor"(GAP) grades of perceptual quality solely from the online measured network conditions.
본 논문에서는 PSNR(Peak-to-peak Signal to Noise Ratio)이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬(VR: Visual Rhythm) 정보를 특징정보로 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB(Set-Top Box) 재생영상으로부터 PSNR을 추정하는 방법을 제안하였다. 핵심 아이디어는 VR정보는 근사적으로 2차원 영상프레임을 1차원으로 투영한 정보라 할 수 있기 때문에 수직성분의 화소값들로만 이루어져 있을지라도 화면특성에 관한 상당한 정보를 가지고 있기 때문에 송수신단의 VR정보만을 이용하여 PSNR값을 추정하는 것이 가능하다는 것이다. 모의실험을 통해 VR정보로부터 추정한 PSNR값이 매 프레임 별로 2차원 재생영상으로부터 구한 PSNR을 근사적으로 추정함으로써 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다는 것을 확인하였다. 제안된 방법은 심각한 화면열화가 발생한 시간 위치와 지속시간, 발생횟수 등의 통계정보뿐 아니라 이들을 시각적으로 직접 확인할 수 있으며, 자원이 부족한 STB의 연산부담을 최소화하면서 효율적으로 영상품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 디지털 방송 TV, VOD 등 제한된 네트워크 대역폭에서 서비스를 제공하기 위해 비디오 콘텐츠를 부호화하는 과정에서 고정된 비트율을 이용한 화질과 비교하여 주관적 화질을 유지하면서 적절한 비트율을 찾는 방법을 제시한다. 제안하는 예측 구조는 먼저 프레임에서 비트와 연관성이 있는 파라미터를 추출하여 프레임의 복잡도를 계산한 후, 비트가 많이 할당될 것으로 예상되는 프레임을 찾아 후보 프레임으로 추출하며, 추출된 후보 프레임들에 대해 실제 부호화하는 과정으로써 목표 화질을 기준으로 수학적 모델링을 통해 최종적으로 전송될 비트율을 예측하는 구조를 설계하였다. 실험 결과, 고정 비트율에 비해 저복잡도 영상에서 평균 43%의 비트 감소율을 보였으며, 이러한 영상의 비트 감소율이 있음에도 주관적 화질을 유지함을 알 수 있었다. 비디오 콘텐츠별 적절한 비트율을 찾기 위해 기존 구조에서는 다수의 부호화를 통해 결과물들의 주관적 화질 검증을 반복적으로 거치는 반면, 제안하는 구조는 사람이 관여하여 주관적 화질 검증을 반복적으로 수행하지 않아도 되며 일부 프레임만을 부호화하여 비트율 예측이 가능하다. 따라서 전체 프레임 중 평균 4% 프레임을 부호화하여 자동적으로 비트율을 찾을 수 있다.
OFDMA는 주파수와 시간 축에 따라 융통성 있는 자원 할당이 가능하고, 적응적 변조와 코딩이 가능하기 때문에 다중률 멀티캐스트 전송에 적합하다. 계층적 코딩과 달리 MDC (multiple description coding)는 비디오 스트림을 서브 스트림으로 분해와 재조립이 용이하며, 수신율에 비례하여 비디오 품질도 증가하는 특성을 가지고 있다. OFDMA 무선 또는 이동통신망에서 비디오를 다중률로 멀티캐스트 전송할 때 자원 할당과 전송률에 관한 수학적 모델을 제시하고, 사용자가 느끼는 비디오 품질 인덱스인 MOS (mean opinion score)를 최대화 혹은 비례적 공평성을 극대화하는 스케줄링 방식에 대해, 평균값 분석 방법론을 통해 장기적 관점에서 비교 분석한다. 또한, 제한된 자원 내에서 일부 사용자에게 최저 품질을 보장하는 pruning 알고리즘을 제시하고, 비디오 세션 전 기간 또는 일부 기간에 최적으로 서브 스트림을 분할할 수 있음을 보인다.
멀티미디어 동영상의 부호화 알고리즘은 기본적으로 손실 부호화 방식이기 때문에 압축된 동영상에는 불가피하게 화질의 열화 요인이 포함된다. 플리커링(flickering)은 시간 영역에서의 대표적인 부호화 잡음으로서 부호화 비트율을 제어하기 위해서 양자화 파라미터를 변동하는 과정에서 연속되는 프레임들의 화질이 일정치 않음으로 인해 발생하는 현상이다. 본 논문에서는 주기적으로 I 프레임이 삽입되는 GOP(Group of Picture) 구조를 사용하는 환경에서 동영상의 시공간적 특성에 따른 플리커링 현상을 분석하고 FR(Full Reference) 기반의 플리커링 측정 알고리듬을 제안한다. 플리커링 현상은 중간 화질 영역에서 중요하게 고려해야 할 부호화 잡음이며, 프레임 내의 세밀함의 정도, 움직임의 정도, 객체의 크기, 카메라 파라미터 등에 영향을 받음을 알 수 있었다. 제안한 플리커링 측정 알고리즘은 다양한 특성의 영상에 대해 인간의 시각특성과 부합되는 우수한 결과를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.242-259
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2015
Three-dimensional video coding is one of the main challenges restricting the widespread applications of 3D video and free viewpoint video. In this paper, a novel fractal coding algorithm with motion-vector-field-based motion estimation for depth map sequence is proposed. We firstly add pre-search restriction to rule the improper domain blocks out of the matching search process so that the number of blocks involved in the search process can be restricted to a smaller size. Some improvements for motion estimation including initial search point prediction, threshold transition condition and early termination condition are made based on the feature of fractal coding. The motion-vector-field-based adaptive hexagon search algorithm on the basis of center-biased distribution characteristics of depth motion vector is proposed to accelerate the search. Experimental results show that the proposed algorithm can reach optimum levels of quality and save the coding time. The PSNR of synthesized view is increased by 0.56 dB with 36.97% bit rate decrease on average compared with H.264 Full Search. And the depth encoding time is saved by up to 66.47%. Moreover, the proposed fractal depth map sequence codec outperforms the recent alternative codecs by improving the H.264/AVC, especially in much bitrate saving and encoding time reduction.
The bow of the nuclear fuel assembly is a well-known phenomenon. One of the vital criteria during the history of nuclear fuel development has been fuel assembly's mechanical stability. Once present, the fuel assembly bow can lead to safety issues like excessive water gap and power redistribution or even incomplete rod insertion (IRI). The extensive bow can result in assembly handling and loading problems. This is why the fuel assembly's bow is one of the most often controlled geometrical factors during periodic fuel inspections for VVER when compared e.g. to on-site fuel rod gap measurements or other instrumental measurements performed on-site. Our proposed screening method uses existing video records for fuel inspection. We establish video frames normalization and aggregation for the purposes of bow measurement. The whole process is done by digital image processing algorithms which analyze rotations of video frames, extract angles whose source is the fuel set torsion, and reconstruct torsion schema. This approach provides results comparable to the commonly utilized method. We tested this new approach in real operation on 19 fuel assemblies with different campaign numbers and designs, where the average deviation from other methods was less than 2 % on average. Due to the fact, that the method has not yet been validated during full scale measurements of the fuel inspection, the preliminary results stand for that we recommend this method as a complementary part of standard bow measurement procedures to increase measurement robustness, lower time consumption and preserve or increase accuracy. After completed validation it is expected that the proposed method allows standalone fuel assembly bow measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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