In this paper, an adaptive motion vector smoothing scheme based on weighted vector median filtering is proposed in order to eliminate the motion outliers more effectively for improving the quality of side information in frame-based distributed video coding. We use a simple motion vector outlier reliability measure for each block in a motion compensated interpolated frame and apply weighted vector median filtering only to the blocks with unreliable motion vectors. Simulation results show that the proposed adaptive motion vector smoothing algorithm improves the quality of the side information significantly while maintaining low complexity at the encoder in frame-based distributed video coding.
분산 비디오 압축 기술은 부호화기의 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 저복잡도 부호화기를 가능하게 한다. 하지만 WZ 복호화기는 움직임 예측/보상 과정뿐만 아니라 채널 복호 과정까지 수행하기 때문에 복호화 과정의 높은 복잡도가 문제점으로 지적되고 있다. LDPC 부호의 복호화는 상당히 반복적인 과정으로 수행되기 때문에 그 수행 횟수만큼 복잡도가 늘어나는데, 실제로 이러한 반복적인 복호 과정은 전체 WZ 복호화 복잡도의 60% 이상을 차지하고 있기 때문에 복잡도 절감의 주요 대상이다. 따라서 이러한 복잡도 절감을 위해 과거에 HDA(Hard Decision Aided) 방법을 적용하는 방법이 제안되었다. HDA 방법은 해당 패리티에 대한 복호 과정의 복잡도를 상당량 줄여주지만, 채널 복호가 성공하기에 부족한 패리티량에 대해서도 여전히 복호 과정을 수행하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 소모적인 과정을 줄임으로써 추가적인 복잡도 절감 효과를 얻을 수 있다. 이에 본 논문에서는 비트 플레인 간의 상관도와 시간적 상관도에 기반하여 최소 연산으로 패리티 요구량을 예측하는 방법을 제안한다. 제안 방법과 HDA 방법을 함께 적용할 경우 채널 복호 과정에서는 평균 72% 정도의 고속 복호가 가능하며, 저하되는 율 왜곡 성능은 -0.0275 dB (BDPSNR) 정도로상당히 낮다.
본 논문은 저복잡도 및 고효율 분산 비디오 코딩에서 H.264/AVC로의 변환을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 낮은 복잡도로 높은 부호화 성능을 유지하기 위하여, 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터를 Wyner-Ziv (WZ) 프레임뿐만 아니라 키 프레임에서도 적용하여 부화화를 수행한다. 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터는 키 프레임에서 이전의 키 프레임으로의 움직임 추정에 의해 결정된 움직임 벡터임으로, 이 움직임 벡터를 이용하여 인트라 키 프레임을 예측 프레임으로 변환압축하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법은 두 예측 움직임 벡터를 기반으로 측정된 두 움직임 벡터 중, 비트율-왜곡 최적화를 수행하여 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 보조정보의 움직임 벡터는 보조정보를 생성하기 위하여 수행된 움직임 추정을 통하여 측정된 움직임 벡터임으로, 적은 탐색 영역을 적용하여도 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 예측 움직임 벡터와 보조정보 기반의 예측 움직임 벡터로 적용하여 적은 탐색 영역에서 움직임 추정을 수행함으로써, 저복잡도로 높은 부호화 효율을 가질 수 있다. 실험결과는 기존 변환 방법과 대비하여, 트랜스코더의 복잡도가 2.82%로 감소하고 비트율 성능은 23.06% 상향되었다.
보조정보 생성기법은 분산 비디오 부호화 기법(DVC: Distributed Video Coding)에서 핵심적인 역할을 수행한다. 대부분의 기존 보조정보 생성 기법은 복원된 키 프레임을 참조영상으로 블록중심으로 대칭형 움직임 탐색 기법을 주로 사용하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 움직임 탐색에 얻어지는 움직임 벡터가 복원하고자 하는 블록의 위치와 일치하지 않는 경향이 있으며 보조정보의 성능을 개선하는데 제한적이다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 움직임 벡터가 복원하고자 하는 블록의 중심 위치에서 대칭이도록 하는 블록중심 대칭형의 움직임 탐색 기법을 제안하고, 이와 같은 움직임 탐색법에 기초한 보조정보 생성 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 단순 대칭형 움직임 탐색방식에 비해 우수한 객관적 화질을 얻을 수 있음을 모의실험을 통해 보인다.
분산 비디오 부호화기법은 초경량의 비디오 부호화기법에 대한 이론적인 근거를 제공하고 있다. 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 주로 스탠포드 대학교의 연구에 기초하고 있으며, 피드백 채널을 통하여 비트율을 정교하게 제어하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 복호화기에서 수신된 패리티 비트에 의해 복원된 각 프레임의 품질에 대한 평가하는 방법은 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 보조정보에 있는 가상채널잡음을 보정함으로써 왜곡크기를 예측하고 또한 복원된 영상의 화질측정을 손쉽게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 복원된 프레임의 왜곡을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
Distributed compressed video sensing (DCVS) is a framework that integrates both compressed sensing and distributed video coding characteristics to achieve a low complexity video sampling. In DCVS schemes, motion estimation & motion compensation is employed at the decoder side, similarly to distributed video coding (DVC), for a low-complex encoder. However, since a simple BCS-SPL algorithm is applied to a residual arising from motion estimation and compensation in conventional MC-BCS-SPL (motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber) scheme, the reconstructed visual qualities are severly degraded in Wyner-Ziv (WZ) frames. Furthermore, the scheme takes lots of iteration to reconstruct WZ frames. In this paper, the conventional MC-BCS-SPL algorithm is improved to be operated in more effective way in WZ frames. That is, first, the proposed algorithm calculates a correlation coefficient between two reference key frames and, then, by selecting adaptively the reference frame, the residual reconstruction in pixel domain is performed to the conventional BCS-SPL scheme. Experimental results show that the proposed algorithm achieves significantly better visual qualities than conventional MC-BCS-SPL algorithm, while resulting in the significant reduction of the decoding time.
가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 계산 성능 및 전력이 제한된 환경에 적합한 초경량 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있으며, 부호화 성능을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 영역별 선택적 블록 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기로 피드백 되는 경우, 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡 기반으로 블록 단위로 선택적 블록 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법에 비해 시퀀스에 따라 최대 약 2.2 dB의 PSNR 성능 향상을 확인하였다. 또한 율-왜곡을 고려하여 일부 영역만 부호화함으로써 기존 방식에 비해 부호화 복잡도를 줄일 수 있음을 보인다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC: Distributed Video Coding)은 다양한 응용에서 낮은 복잡도의 영상 부호화를 가능하게 하는 미래기술의 한 가지로써 많은 연구의 대상이 되고 있다. 그러나 분산 비디오 부호화 기법의 성능은 연산량의 제한으로 인하여 지그-재그주사, 줄 길이 부호, 엔트로피 부호 그리고 스킵 매크로블록을 사용하는 기존의 국제 동영상 압축 부호화 기법에 비해 우수하지 못한 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 먼저 복호화기 측에서 보조정보를 얻는 과정에서 블록별 예측 왜곡을 구하고, 예측 왜곡이 큰 블록에 대해서는 움직임 정보를 피드백시켜 부호화기로 하여금 움직임 보상 프레임 차 신호를 구하여 선택적으로 부호화하는 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 부호화 기법은 기존의 화면 간 부호화 방식들에 근접하는 뛰어난 부호화 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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