Wyner-Ziv 부호화 방법에서는 키 픽처 부호화를 위하여 상대적으로 복잡도가 낮은 H.264/AVC 인트라 부호화 기술을 사용하고 있다. 인트라 부호화와 달리 인터 부호화는 율 왜곡 성능은 매우 좋으나, 움직임 예측 및 보상과 같은 복잡한 연산을 반복적으로 수행하기 때문에 저복잡도 부호화를 지향하는 분산 비디오 부호화에 적합하지 않다. 하지만 제로 모션 부호화 방법은 시간적 상관도를 활용하면서도 높은 복잡도를 갖는 움직임 예측을 사용하지 않기 때문에 현재 Wyner-Ziv 부호화에 사용하고 있는 키 픽처 부호화의 좋은 대안이 될 수 있다. 특히, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술은 시간적 중복성을 WZ 픽처에만 활용하기 때문에, 제로 모션 부호화 방법으로 키 픽처를 부호화하는 경우 키 픽처와 WZ 픽처 모두 시간적 상관도를 활용하여 율 왜곡 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용한 Wyner-Ziv 부호화의 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화 대비 평균적으로 약 9%의 복잡도가 증가되었지만, 움직임이 적은 정적인 영상에서 최대 54% 비트율이 감소하였다. 또한, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술에 제안한 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용할 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화의 율 왜곡 성능과 비교하여 최대 70%의 비트율을 감소시킬 수 있다.
Wyner-Ziv 비디오 부호화 기술은 Slepian-Wolf와 Wyner-Ziv의 분산 정보원 부호화 (DSC : distributed source coding) 이론을 기반으로 한 새로운 비디오 압축 패러다임이다. Wyner-Ziv 부호화는 기존 부호화기 측의 복잡한 작업을 복호화기 측으로 이동시킴으로써 단순한 부호화기/복잡한 복호화기의 구조를 실현한다. Wyner-Ziv 복호화기는 원영상의 예측신호인 보조정보를 생성하기 위해 움직임 추정 및 보상을 수행하며, Wyner-Ziv 부호화기의 정보량은 이 보조정보에 직접적으로 의존하기 때문에 보조정보 생성효율은 전체 부호화 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 필드 부호화를 이용한 개선된 보조정보 생성방법을 제안한다. 우선 top 필드는 기존의 방식으로 부호화되고, bottom 필드는 이미 복호화 된 top 필드의 정보를 이용한 새로운 보조정보 생성방식으로 부호화된다. 실험결과를 통해 제안된 보조정보 생성방식이 기존의 방식과 비교할 때, 율-왜곡 성능 및 주관적 화질이 개선되었음을 알 수 있다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보와 원 Wyner-Ziv 프레임간의 차이를 채널 부호로 오류 정정하게 되는데 이때 부호기에서는 복호기에서의 오류 정정을 위하여 패리티 비트인 Wyner-Ziv 비트를 복호기로 보내게 되고 복호기에서는 이 Wyner-Ziv 비트를 이용하여 Wyner-Ziv 프레임을 복원하는데 더 많은 Wyner-Ziv 비트가 필요할 경우 피드백 채널을 통해 Wyner-Ziv 비트를 요청하게 된다. 이때 부호기에서 조건부 엔트로피를 구할 수 있다면 이를 이용하여 Wyner-Ziv 비트 전송량을 제어함으로써 피드백 채널을 제거 할 수 있다. 이를 위해 부호기에서도 부가정보를 알아야하는데 복호기에서 사용하는 부가정보 생성 기법은 복잡도가 높기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 부호기에서 간단한 부가정보를 생성하는 방법을 제안하고 분산 동영상 부호화 시스템에 적용하여 피드백 채널을 제거하였을 때의 성능을 분석하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권6호
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pp.418-429
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2016
In this paper, we propose a hybrid Wyner-Ziv video coding structure that combines conventional motion predictive video coding and Wyner-Ziv video coding to eliminate the feedback channel, which is a major practical problem in applications using the Wyner-Ziv video coding approach. The proposed method divides a hybrid frame into two regions. One is coded by a motion predictive video coder, and the other by the Wyner-Ziv coding method. The proposed encoder estimates side information with low computational complexity, using the coding information of the motion predictive coded region, and estimates the number of syndrome bits required to decode the region. The decoder generates side information using the same method as the encoder, which also reduces the computational complexity in the decoder. Experimental results show that the proposed method can eliminate the feedback channel without incurring a significant rate-distortion performance loss.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존의 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방법은 양자화 된 변환계수를 비트플레인 단위로 분해한 후 비트플레인별로 순차적으로 LDPCA 채널코드로 부호화함에 따라 전체 부호화 연산량에서 LDPCA 부호화가 평균적으로 60% 정도 차지하였고, 이러한 복잡도는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 본 논문에서는 이런 분산비디오부호화 방법의 복잡도 문제를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인들을 하나의 메시지묶음으로 묶어서 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 고속 LDPCA 채널코드 부호화하는 병렬화 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 순차적 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA 채널코드 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에서 LDPCA 채널코드 부호화의 상대적인 복잡도 비율을 평균 9%까지 낮출 수 있었으며, Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 QCIF 크기 영상을 2.5GHz 속도의 CPU를 가진 PC환경에서 GOP 길이가 64인 경우 초당 700 ~ 2,300장을 부호화 할 수 있음을 확인했다. 제안 방법은 LDPCA를 사용하는 화소영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에도 적용 가능하여 고속의 부호화가 요구되는 다양한 응용에 활용이 기대된다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC, Distributed Video Coding)은 복잡한 통계 특성을 복호기측에서 처리하고, 간단한 연산만 수행하는 부호기를 구현할 수 있다. 이러한 응용 분야에서는, 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임에 대한 예측치 즉, 보조정보(SI, Side Information)의 우수한 예측치를 구하는 것은 Wyner-Ziv 부호화에서 전체 성능을 결정하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기존의 움직임 보상 프레임 보간에 기초를 둔 방식들은 키 프레임의 블록 기반 또는 물체 기반으로 움직임을 각각 예측하지만, Wyner-Ziv 프레임에 대한 초기 정보를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 평균 영상에 기초한 블록 적응적인 움직임 예측을 통한 보조정보 생성 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 최대 0.4dB 정도의 개선을 보이며, Wyner-Ziv 코덱에 대한 모의실험에서도 우수한 주관적 및 객관적 화질을 제공함을 보인다.
최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.
Wyner-Ziv 부호화에서의 시간예측은 원본 영상을 알 수 없는 Wyner-Ziv 복호화기에서 이루어지기 때문에 압축성능 저하를 피할 수 없었다. 이를 해결할 방안으로 Wyner-Ziv 부호화기의 가장 큰 장점인 부호화기의 경량화를 유지하면서도 최소한의 시간예측을 부호화기에서 하기 위하여 제안된 기술이 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술이다. 이 기술은 키 프레임과 부호화 하는 Wyner-Ziv 프레임간의 단순한 차로 만들어진 잔차 신호를 분산비디오 부호화 하는 것이다. 하지만, 화소 영역에서 이잔차 신호 부호화 기술을 적용할 경우 기존의 화소영역 Wyner-Ziv 부호화보다는 성능이 개선되지만, 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 기술과는 유사한 성능에 그쳤다. 이에 변환영역 WZ 잔차 신호 부호화 기술개발의 시도가 있었으나, 기존의 변환영역 WZ 부호화가 사용하는 양자화와의 호환성 문제로 성능 저하가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 고정적인 양자화 행렬과 양자화 레벨을 WZ 프레임의 잔차 신호에 따라 적응적으로 바꿀 수 있는 양자화를 제안한다. 제안 방법은 Wyner-Ziv 프레임만 고려하였을 때, 4개의 영상에서 평균 약 22%의 BDBR 이득과 약 1.2dB의 BDPSNR 이득을 보인다.
본 논문에서는 Wyner-Ziv 비디오 부호화를 위한 비트배정 방법을 제안한다. 손실 압축을 하는 분산 비디오 부호화 기술인 Wyner-Ziv 비디오 부호화는 부호화기에서 예측 부호화를 수행하지 않는 구조로 인해 저 복잡도 비디오 부호화의 실현이 가능하여 이동단말, 원격영상압축전송, 초저전력 비디오 부호화 등의 응용에 기대되는 기술이다. 비트율-왜곡 측면에서의 부호화 성능은 이론적으로 기존의 방법과 동일할 수 있음이 증명되었지만 지금까지 연구결과들의 비트율-왜곡 성능은 아직 이론적인 목표치에 많이 미치지 못하고 있다. 또한 H.264/AVC와 같은 기존의 비디오 부호화는 블록별로 서로 다른 양자화 값으로 부호화 될 수 있는 구조이므로 다양한 비트배정 기술이 연구되었으나, Wyner-Ziv 비디오 부호화의 한 가지 방법인 변환 영역에서의 Wyner-Ziv 방법 (Transform Domain Wyner-Ziv; TDWZ)의 경우 영상 전체에 해당하는 정보를 하나의 메시지로 묶어서 부호화 및 복호화 하므로, 영역 별로 차등화 된 비트할당이 어려워 목표로 하는 비트율로 부호화 수행이 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 부호화기에서 영역별 영상 특성을 예측하여 할당해야할 비트량을 자동으로 계산하며, 이렇게 계산한 할당 비트량은 양자화 행렬을 영역별로 적응적으로 선택하는데 사용하도록 하여 전체 영상의 부호화 성능을 향상 시킬 수 있게 한다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위해서 부호기에서 생성된 패리티비트를 사용하게 된다. 이때 오류 정정 부호로 터보 부호나 LDPC 부호가 사용되는데 복호기에서는 원 Wyner-Ziv 프레임을 모르기 때문에 오류 정정을 위한 효과적인 상관 잡음 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임과 부가정보 간의 상관 잡음을 효과적으로 모델링하기 위한 방법을 제안하고 추정한 상관 잡음 모델이 분산 동영상 부호화 시스템에 미치는 영향을 분석한다. 또한 모의실험을 위해 H.264 intraframe 부호화 방법으로 부호화된 키 프레임을 사용하였는데 부호기에서 동적으로 키 프레임 양자화 파라미터 값을 추정하기 위한 방법을 제안하고 성능을 해석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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