센서네트워크와 같은 자원한정적인 상황에서의 비디오 부호화가 중요해짐에 따라 경량화 비디오 부호화 문제의 솔루션으로 분산비디오 부호화 기술(DVC: Distributed Video Coding)이 폭넓게 연구되고 있다. 이의 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 부호화 기술은, 복호화기에서 영상간 유사도를 이용하여 부호화하는 현재 프레임에 대한 보조정보를 생성하고, 발생하는 잡음을 채널코드를 이용하여 제거함으로써 영상을 복원한다. 따라서 복호화기에서 보조정보를 정교하게 만들수록, 즉 제거되어야 할 잡음이 적게 생성될수록 전체적인 시스템의 부호화 효율이 좋아진다. 하지만 실제로 복호화기가 부호화하는 현재 프레임에 대한 정보 없이 정확도 높은 보조정보를 만드는 것은 상당히 어려운 일이므로, 복호되는 현재 프레임의 정보 및 그 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조 정보를 향상시키는 방법이 개발되었다. 하지만 복호결과를 이용하여 보조정보를 향상시키기 위해서는 복호결과 정보의 에러율에 못지않게 복호결과로부터 유효한 정보의 양 또한 중요하다. 따라서 본 논문에서는 변환영역의 Wyner-Ziv 부호화 기술에서 점진적으로 복호되는 현재 프레임에 대한 정보의 에러율 및 유효한 정보 양을 고려한 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조정보를 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 제안 방법이 점진적 보조정보 향상방법을 사용하지 않는 이전 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 방법에 비해 최대 약 1.7 dB에 이르는 성능향상이 있음을 보였다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존에는 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화를 위해 양자화 정보를 비트플레인단위로 분해후 이를 순차적으로 LDPCA 부호화하여 전체 부호화기 연산량에서 LDPCA의 복잡도가 약 54% 정도 차지하였고, 이는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 제안방법은 이를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인을 하나의 심벌 (symbol)로 묶어서 LDPCA 부호화를 수행하여 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 처리할 수 있게 한다. 일종의 단일 명령 복수 데이터 처리 (SIMD, Single instruction, multiple data)에 의한 고속화 방법이다. 이를 통해 제안방법은 기존의 순차적 처리 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA의 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 부호화에서 LDPCA의 상대적인 복잡도 비율은 4%정도로 낮아지게 되었으며 Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 약 1.5 ~ 2배까지 향상되었다. 제안방법은 LDPCA를 사용하는 다른 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 구조에도 적용 가능할 것으로 기대한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.129-142
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2016
In Wyner-Ziv coding, video signals are reconstructed by correcting side information generated by block-based motion estimation/compensation at the decoder. The correction is not always accurate due to the limited number of parity bits and early stopping of low-density parity check accumulate (LDPCA) decoding in distributed video coding, or due to the limited number of measurements in distributed compressive video sensing. The blocking artifacts caused by block-based processing are usually conspicuous in smooth areas and degrade the perceptual quality of the reconstructed video. Conventional deblocking filters try to remove the artifacts by treating both sides of the block boundary equally; however, coding errors generated by block-based processing are not necessarily the same on both sides of the block boundaries. Such a block-wise difference is exploited in this paper to improve deblocking for Wyner-Ziv frameworks by designing a filter where the deblocking strength at each block can be non-identical, depending on the reliability of the reconstructed pixels. Test results show that the proposed filter not only improves subjective quality by reducing the coding artifacts considerably, but also gains rate distortion performance.
Kim, Do-Hyeong;Ko, Bong-Hyuck;Shim, Hiuk-Jae;Jeon, Byeung-Woo
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.381-384
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2009
In the Wyner-Ziv coding, compression performance highly depends on the quality of the side information since better quality of side information brings less channel noise and less parity bit. However, as decoder generates side information without any knowledge of the current Wyner-Ziv frame, it doesn't have optimal criterion to decide which block is more advantageous to generate better side information. Hence, in general, fixed block size motion estimation (ME) is performed in generating side information. By the fixed block size ME, the best coding performance cannot be attained since some blocks are better to be motion estimated in different block sizes. Therefore if there is a way to find appropriate ME block of each block, the quality of the side information might be improved. In this paper, we investigate the effects of variable block sizes of ME in generating side information.
분산비디오부호화를 위한 인트라 모드 결정은 빠른 움직임 특성을 갖는 영상에서 분산비디오부호화 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 도구이다. 그러나 기존의 인트라 모드 결정 방법은 사전에 정의한 매개변수나 특정 임계값에 크게 의존함으로 인해 영상의 통계적 특성이 갑자기 바뀌는 상황에 효과적인 대처가 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 분산비디오부호화를 위한 인트라모드와 Wyner-Ziv 모드간의 적응적 결정 방법을 제안한다. 제안 방법은 분산비디오부호화에서 시간과 공간상관도를 고려하여 각각의 확률을 계산 후 엔트로피를 계산하고 이를 비교함으로써 영상의 특성에 적응적으로 인트라와 Wyner-Ziv 모드를 결정한다. 따라서 현실적인 응용에 적합하도록 사전에 정의한 매개변수나 임계값을 사용하지 않아도 되는 장점이 있다. 실험 결과 비트율 왜곡 측면에서 모드 결정 방법을 사용하지 않는 기존의 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방식에 비해 PSNR에서 최대 2dB 까지 성능을 개선한다. 또한, 제안방법은 사용자로부터 어떠한 경계치 또는 모델파라메타 값을 요구하지 않으므로 실제적인 응용에 적합하다.
최근 경량화 비디오 부호화를 위함 분산 비디오 부호화 기술 (DVC: Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로써 각광받고 있다. Wyner-Ziv (WZ) 부호화기는, 영상을, 기존의 인트라 부호화기를 이용하는 키 (Key) 프레임과 WZ 부호화를 하는 WZ 프레임으로 나누어 독립적으로 부호화 한다. WZ 복호화기로 전송된 키 프레임은 복원된 뒤 키 프레임 사이의 WZ 프레임을 추정하는데 사용되며 추정된 WZ 프레임을 보조정보 (Side Information)라고 한다. 보조정보는 WZ 프레임에 대한 정보가 없는 상태에서 추정되므로 필연적으로 WZ 프레임과 다르며 WZ 복호화기에서는 보조정보와 WZ 프레임과의 차이를 가상의 채널 잡음으로 간주한다. WZ 복호화 과정은 가상의 채널잡음을 WZ 복호화기 내에 존재하는 채널코드를 이용하여 제거함으로써 이루어지므로 채널 정보를 정확히 아는 것은 채널코드의 에러정정능력에 큰 영향을 미친다. WZ 복호화기에서는 추정된 WZ 영상만이 존재하므로 정확한 잡음의 양을 알 수 없으며, 일반적으로 선형 움직임에 근거한 키 프레임 간의 차를 하나의 예측 수단으로 사용한다. 또한 이와 같이 예측이 갖는 불확실성으로 채널코드의 효율이 저하되는 것을 막기 위하여 주변의 잡음과 비교를 통한 잘못된 잡음을 정정하는 방법도 제안되었다. 하지만 이런 방법들이 모든 프레임이나 비트 플레인에 존재하는 잡음을 제대로 측정한다고 할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 개의 후보 잡음 모델을 생성한 후, 복호화 과정에서 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대한 실험결과는 최대 0.8 dB의 PSNR이득을 보여준다.
종래의 움직임보상 변환 부호화 기술은 부호화기가 복호화기에 비해 매우 복잡한 구조를 갖는다. 하지만 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화기의 필요성이 대두됨에 따라 부호화기 복잡도와 에너지소비의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애기 위한 새로운 부호화 구조에 대한 연구가 이루어져 왔다. Wyner-Ziv 코딩 기술은 이를 가능하게 하는 대표적인 기술로서 터보 코드와 같은 채널 코드를 이용하여 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 이때 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성할 뿐 프레임간의 유사성을 이용하는 어떠한 과정도 수행하지 않기 때문에 매우 간단한 구조를 갖게 된다. 하지만 Wyner-Ziv 코딩 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 이용하여 복호화 할 경우 터보 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 움직임이 많거나 occlusion이 존재하는 경우 더 많이 발생하여 마치 복원된 영상에 Salt & Pepper 같은 잡음이 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도는 적지만 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨린다. 본 논문은 심볼단위의 Wyner-Ziv 코딩구조하의 초경량 부호화 기술과, 잘못된 필터 적용으로 영상의 texture를 손상시키는 경우를 최소하기 위하여 복호화 시 각 화소에 터보 코드 복호화 오류가 있는지 여부를 판단하여 선택적으로 미디언 필터를 적용시키는 기술을 제안한다. 제안된 방법은 종래의 움직임보상 변환 부호화 기술과 비교하여 현저하게 연산량이 감소된 경량화 부호화 기술로서 터보 코드 복호화 오류로 발생하는 잡음과 영상의 texture를 구분하여 필터를 적용함으로써 복원된 영상의 주관적인 화질과 PSNR을 동시에 개선한다. 실험결과 PSNR의 경우 평균 최고 약 0.8dB에 달하는 성능이득 효과를 보였다.
최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.
와이너 지브(Wyner-Ziv) 비디오 압축은 리소스 제한적인 부호화기를 사용하는 다양한 어플리케이션에 있어 상당히 유용하지만, 와이너 지브 복호화기는 상당량의 복잡도를 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 복잡도의 주요 원인으로는 LDPC 채널 복호과정을 꼽을 수 있는데, 이는 점진적으로 요구되는 패리티량에 따라 매번 반복적인 채널 복호과정을 거치기 때문이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡도의 문제를 해결하기 위해 비트 플레인을 두 개의 그룹으로 나누고, 각 그룹의 패리티 요구량의 예측치를 비트 플레인 간의 상관관계에 근거하여 계산한다. 따라서 제안된 와이너 지브 복호화기는 예측된 최소 패리티 예측량에 따른 패리티를 전송 받은 이후 반복적인 복호 과정을 거치게 된다. 본 제안 방법을 적용할 경우 LDPC 복호 과정의 71% 정도의 시간을 절약할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.366-385
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2013
In this paper, we propose a compressed sensing (CS) based Wyner-Ziv (WZ) codec using motion-aligned auto regressive model (MAAR) based side information (SI) extrapolation to improve the compression performance of low-delay distributed video coding (DVC). In the CS based WZ codec, the WZ frame is divided into small blocks and CS measurements of each block are acquired at the encoder, and a specific CS reconstruction algorithm is proposed to correct errors in the SI using CS measurements at the decoder. In order to generate high quality SI, a MAAR model is introduced to improve the inaccurate motion field in auto regressive (AR) model, and the Tikhonov regularization on MAAR coefficients and overlapped block based interpolation are performed to reduce block effects and errors from over-fitting. Simulation experiments show that our proposed CS based WZ codec associated with MAAR based SI generation achieves better results compared to other SI extrapolation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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