프랙탈 영상압축은 블록단위의 비교방식을 사용함으로써 기존의 압축 방법에 비해 획기적으로 증대된 압축율을 보인다. 소프트웨어에 의한 실시간대 재생이 가능함에도 불구하고 프랙탈 영상압축의 실용화에 관건이 되는 것은 압축에 소요되는 시간이다. 본 논문에서는, i)영상내부의 차원정보 추출 및 군집화에 의해 유사블럭 탐색 횟수를 줄임으로써 압축에 소요되는 시간을 최소화시키는 알고리즘과 ii)영상내부의 휘도 및 명암대비 정보를 사용하여 재생영상의 화질을 증가시키는 알고리즘을 제안하고 검증함으로써, 고속이면서도 상대적으로 고화질을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.
빠른 고속 데이터 신호 처리 및 논리 연산을 위한 부동 소수점 연산 요구 사항이 확대됨에 따라 부동 소수점 연산 장치의 속도는 시스템 작동에 영향을 미치는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 다양한 부동소수점 곱셈기 방식의 성능 특성을 연구하고, 캐리와 합의 형태로 부분 곱을 압축한 다음, 최종 결과를 얻기 위해 캐리 미리 보기 가산기를 사용한다. Intel Quartus II CAD 툴을 이용하여 Verilog HDL로 부동소수점 곱셈기를 기술하고 성능 평가를 하였다. 설계된 부동소수점 곱셈기는 면적, 속도 및 전력 소비에 대해 분석 및 비교하였다. 월러스 트리를 사용한 수정 부스 인코딩 방식의 FMAX는 33.96Mhz로 부스 인코딩보다 2.04배, 수정 부스 인코딩보다 1.62배, 월러스 트리를 사용한 부스 인코딩보다 1.04배 빠르다. 또한, 수정 부스 인코딩에 비해 월러스 트리를 이용한 수정 부스 인코딩 방식의 면적은 24.88% 감소하고, 전력소모도 2.5% 감소하였다.
비디오 객체 분할(Video Object Segmentation)은 MPEG-4 부호화의 핵심기술로 실시간 요구사항을 위해 빠르고 정확하여야 한다. 그러나 대부분의 존재하는 알고리즘은 계산량이 많으며 실시간 응용을 위해 적합하지 않다. 또한 이전 MPEG-4 VM(Verification Model) 기본 모델은 MPEG-4 부호화 처리를 위한 기본 알고리즘을 제공하였으나 실시간 요구사항을 위한 카메라 입력 시스템, 실용적인 소프트웨어 개발, 비디오 객체 분할 그리고 압축효율에 많은 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MPEG-4 VM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출알고리즘, 실시간 카메라 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 전처리 시스템을 개발하였다.
Versatile Video Coding(VVC)의 압축 효율을 끌어올리기 위하여 다양한 화면 간 예측(inter prediction)기법 중 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR)기술이 채택되어 왔다. 다만, AMVR을 적용하여 최적의 해상도를 결정하기 위해서는 매 부호화 유닛마다 다양한 테스트를 진행해야 하며, 이는 율-왜곡 비용의 계산 복잡도 증가를 야기한다. 따라서 VVC의 부호화 복잡도의 감소를 위해 효과적으로 최적의 AMVR 모드를 찾아야 한다. 본 논문에서는 보다 다양한 데이터셋 기반 하에 경량화된 신경망 기반의 AMVR 결정 알고리즘을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1093-1104
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2014
The High Efficiency Video Coding (HEVC) is a new video coding standard that can provide much better compression efficiency than its predecessor H.264/AVC. However, it is computationally more intensive due to the use of flexible quadtree coding unit structure and more choices of prediction modes. In this paper, a fast intraframe coding scheme is proposed for HEVC. Firstly, a fast bottom-up pruning algorithm is designed to skip the mode decision process or reduce the candidate modes at larger block size coding unit. Then, a low complexity rough mode decision process is adopted to choose a small candidate set, followed by early DC and Planar mode decision and mode filtering to further reduce the number of candidate modes. The proposed method is evaluated by the HEVC reference software HM8.2. Averaging over 5 classes of HEVC test sequences, 41.39% encoding time saving is achieved with only 0.77% bitrate increase.
움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.
차세대 비디오 부호화 표준으로 진행중인 VVC(Versatile Video Coding)는 HEVC(High Efficiency Video Coding)보다 두 배 이상의 압축 성능을 달성하기 위해 다양한 기술들을 채택하고 있다. 최근 배포된 VVC 참조 SW 코덱인 VTM(VVC Test Model)은 HEVC 대비 38% 이상의 BD-rate 부호화 성능 향상을 보이는 반면 부호화와 복호화 복잡도가 각각 9배, 2배 정도 증가를 보인다. 특히, 재귀적 MTT(Multi-Type Tree) 분할 구조와 HEVC 대비 2배로 증가한 화면내 예측모드 수로 인해 상당한 부호화기의 복잡도가 증가하였으며, 이를 감소시키기 위한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위하여 블록내 화소의 기울기를 이용한 고속 화면내 예측모드 결정 및 블록분할 기법을 제시한다. 실험결과 VTM6.0 대비 AI(All Intra) 부호화 구조에서 3.54%의 부호화 성능 감소와 65%의 부호화 시간 절감 효과를 얻었다.
H.264/AVC 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오 부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率-歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 크게 증가하였다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 인트라 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이에 대한 복잡도 감소 알고리즘을 제시한다. 고속 인트라 모드 선택을 위한 제안하는 방법은 변환 영역에서 에지 활동도를 산출효과 이를 이용하여 intra4x4 및 색차블록에 대한 예측모드를 고속으로 선택함으로써 H.264/AVC 인트라프레임에 대한 고속 부호화를 수행한다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 참조소프트웨어와 비교하여 QCIF 및 CIF 영상에 대해서 각각 59.76% 및 65.03%의 속도향상을 가져오는 반면 비트율 증가 및 PSNR 감소는 매우 미미한 것으로 나타났다.
본 논문은 HEVC를 위한 고속의 화면 내 예측 알고리즘을 제안한다. HEVC 화면 내 예측은 DC, Planar와 35개의 각모드를 포함해 총 35개의 모드를 가지고 있다. 화면 내 예측의 연산량을 줄이고 고속의 모드 결정을 지원하기 위해 본 논문은 계층적 모드 결정 방법(HMD)를 제안한다. 제안하는 HMD는 주로 후보 모드를 줄이는데 중점을 두고 있다. 실험 결과는 제안하는 HMD가 39.17%의 인코딩 시간 감소에도 불구하고 아주 작은 BDBR 성능 열화만 있는 것을 보여준다. 제안하는 HMD는 기존의 알고리즘에 비해 아주 작은 0.01 ~ 0.42%의 BDBR 상승만을 가지고 인코딩 시간을 평균적으로 14,13% ~ 19.37% 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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