HEVC(High Efficiency Video Coding)는 현재 표준화가 진행되고 있는 새로운 비디오 부호화 표준의 가칭이다. 이 표준화에서는 H.264/AVC를 넘어선 높은 부호화 성능을 갖기 위해서 다양한 방법들이 논의되고 있으며, 그 중에서 deblocking filter 및 adaptive loop filter 기술에 대해 본 고에서 설명하고자 한다. 기술적으로 deblokcing 필터와 adaptive loop filter는 양자화 및 부호화 연산과 정에서 손실되는 정보를 줄이기 위해 복원된 영상에 필터링을 수행함으로써주관적화질을향상시키기위한기술이다.
본 논문은 새로운 경계선 보존 알고리즘을 이용하여 블록화 현상을 제거하는 디블로킹 필터와 HD해상도의 실시간 영상처리가 가능한 디블로킹 필터의 VLSI구조를 제안한다. 기존의 블록 분류 기반의 접근 방법과 달리 제안된 알고리즘은 픽셀 분류 기반 접근을 사용한다. 또한 제안된 경계선 보존 맵은 픽셀을 경계선 영역과 평탄 영역으로 분류하며, 블록화 현상 제거에 사용되는 오프셋 필터와 경계선 보존 필터의 기반이 된다. 이를 바탕으로 제안된 디블로킹 필터의 VLSI구조는 고연산량 처리를 위하여 블록 전체에 파이프라인 기법을 적용하였다. 또한 블록 버퍼를 위한 메모리 절감 구조는 메모리의 사용을 최적화 시킨다. 본 필터는 VHDL을 이용한 설계를 통하여 CycloneII FPGA상에서 구현된 구조의 동작을 검증 후, Synopsys의 Design Compiler와 ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library로 합성하여 칩으로 구현하였을 때의 성능을 예측하였다. 제안된 알고리즘의 실험 결과는 세밀한 영상성분을 보존하면서 효과적으로 블록화 현상을 제거하며, 픽셀 분류 기반에서 제안된 알고리즘은 블록 분류 기반보다 PSNR 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
본 논문에서는, H.264/AVC의 블록현상 제거필터의 병렬 하드웨어 구조를 제안한다. 블록현상 제거필터는 H.264/AVC에 있어서 고화질을 보장해주고 있지만, 높은 연산량을 필요로 하기 때문에 임베디드 환경에서는 하드웨어 구현이 필수적이다. 본 논문에서는 실시간 영상 처리를 위해 2개의 1-D 필터를 적용하고, Dual-port SRAM을 사용한 병렬 하드웨어 구조를 적용하였다. 구현된 하드웨어 구조는 Verilog-HDL로 나타내고 Synopsys Design Compiler와 Hynix 0.25um CMOS Cell Library를 이용하여 합성하였다. 구현된 크기는 27.3k의 하드웨어 로직 리소스를 사용하고(내부 SRAM 제외) 최대 동작 주파수는 약 100Mhz가 되었다. 제안한 병렬 구조는 하나의 매크로블록을 처리하는데 258클록이 소요되며, 이는 HD 1080P(1920화소${\times}$1080화소) 의 영상을 초당 47.8프레임으로 처리가 가능함을 말한다. 이는 하드웨어 기반의 H.264/AVC 실시간 부/복호화 시스템에 적합한 구조임을 보여준다.
디블록킹 필터는 H.264/AVC의 디코딩 과정에서 생기는 블록 왜곡 현상을 없애주고 압축율을 높여준다. 하지만 디블록킹 필터는 디코더에서 1/3의 계산 량을 차지할 만큼 계산 량이 많아 이를 위한 효율적인 하드웨어 설계가 필요하다. 본 논문에서는 적절한 메모리 구조를 사용하여 데이터의 재사용을 높이고, 두 개의 필터를 사용하여 성능을 개선한 디블록킹 필터의 구조를 제안한다. 제안된 구조는 적은 초기화 클럭 이후 두 개의 필터가 동시에 동작하여 데이터가 준비되는 대로 필터링을 수행하여 처리량을 높이고, 외부메모리의 참조를 최소화한다. 제안된 구조는 하나의 매크로블록을 필터링하는 데에 96클럭이 소요되며, 동부아남 $0.18{\mu}m$ 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 최대 동작 주파수는 200MHz이다.
대부분의 블록화 현상 제거 기법은 블록 경계가 잘 알려져 있고, 양자화 변수와 같은 부호화 정보를 부가적으로 활용할 수 있다고 가정한다. 그러나 상용 텔레비전과 같은 응용 제품에서는 블록의 경계 및 부호화 정보를 알 수 없는 많은 외부 비디오 입력 신호들이 존재한다. 만약 블록화 잡음이 있는 비디오 영상이 외부 비디오 입력 신호로 공급된다면, 영상을 해석하여 블록 경계의 위치를 판단하고 블록화 제거 필터의 강도를 적응적으로 제어하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부호화 정보와 같은 사전 정보륜 사용하지 않고 영상 분석만을 통해 블록화 현상이 발생하는 블록 경계를 판단하고 블록화 현상의 강도를 추정한다. 또한 추정된 블촉 현상 관련 정보에 대한 신뢰도를 추가적으로 판단함으로써 보다 견실하게 블록화 잡음 제거과정을 제어할 수 있도록 한다. 실험결과는 사전 정보를 사용하지 않고 예측된 블록 경계의 위치 강도 및 신뢰도 정보가 블록화 현상을 제거하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1700-1721
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2017
The problem of blocking artifacts is very common in block-based image and video compression, especially at very low bit rates. In this paper, we propose a post-processing method for JPEG-coded image deblocking via sparse representation and adaptive residual threshold. This method includes three steps. First, we obtain the dictionary by online dictionary learning and the compressed images. The dictionary is then modified by the histogram of oriented gradient (HOG) feature descriptor and K-means cluster. Second, an adaptive residual threshold for orthogonal matching pursuit (OMP) is proposed and used for sparse coding by combining blind image blocking assessment. At last, to take advantage of human visual system (HVS), the edge regions of the obtained deblocked image can be further modified by the edge regions of the compressed image. The experimental results show that our proposed method can keep the image more texture and edge information while reducing the image blocking artifacts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1684-1699
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2017
The deblocking filter (DF) reduces blocking artifacts in encoded video sequences, and thereby significantly improves the subjective and objective quality of videos. Statistics show that the DF accounts for 5-18% of the total decoding time in high-efficiency video coding. Therefore, speeding up the DF will improve codec performance, especially for the decoder. In view of the rapid development of multicore technology, we propose a parallel DF scheme based on a modified order of accessing the coding tree units (CTUs) by analyzing the data dependencies between adjacent CTUs. This enables the DF to run in parallel, providing accelerated performance and more flexibility in the degree of parallelism, as well as finer parallel granularity. We additionally solve the problems of variable privatization and thread synchronization in the parallelization of the DF. Finally, the DF module is parallelized based on the HM16.1 reference software using OpenMP technology. The acceleration performance is experimentally tested under various numbers of cores, and the results show that the proposed scheme is very effective at speeding up the DF.
This paper presents a new edge-protection algorithm and its very large scale integration (VLSI) architecture for block artifact reduction. Unlike previous approaches using block classification, our algorithm utilizes pixel classification to categorize each pixel into one of two classes, namely smooth region and edge region, which are described by the edge-protection maps. Based on these maps, a two-step adaptive filter which includes offset filtering and edge-preserving filtering is used to remove block artifacts. A pipelined VLSI architecture of the proposed deblocking algorithm for HD video processing is also presented in this paper. A memory-reduced architecture for a block buffer is used to optimize memory usage. The architecture of the proposed deblocking filter is verified on FPGA Cyclone II and implemented using the ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library. Our experimental results show that our proposed algorithm effectively reduces block artifacts while preserving the details. The PSNR performance of our algorithm using pixel classification is better than that of previous algorithms using block classification.
Lopez, Sebastian;Tobajas, Felix;Callico, Gustavo M.;Perez, Pedro A.;De Armas, Valentin;Lopez, Jose F.;Sarmiento, Roberto
ETRI Journal
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제29권3호
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pp.396-398
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2007
This letter presents an architecture based on a new double-filter strategy to perform the adaptive in-loop filtering process specified by the H.264/AVC standard. The proposed architecture shows considerable advantages, both in terms of hardware cost and latency, when compared with the approaches found in the most recent literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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