카메라에 의해 촬영되는 자연 영상과 달리 컴퓨터나 스마트폰 등과 같은 다양한 전자기기에 의해 생성/랜더링(rendering)된 영상이나 동영상을 스크린 콘텐츠라 한다. 스크린 콘텐츠는 자연영상과는 구별되는 통계적 특성을 가지고 있기 때문에 자연 영상 혹은 동영상을 대상으로 하는 지금까지의 압축표준을 이용하는 경우 압축효율이 저하될 수밖에 없다. 스크린 콘텐츠의 효율적인 압축을 위한 연구가 최근 들어 활발히 이루어지고 있으며, 특히 현재 진행 중인 고효율 동영상 부호화(HEVC : High Efficiency Video Coding)의 표준을 위한 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) 회의에서 스크린 콘텐츠가 가지는 특성에 적합한 압축 방식들이 지속적으로 논의 되고 있다. 본 논문에서는 HEVC 참조 소프트웨어인 HM(HEVC Test Model)의 고성능 압축 도구들에 대해 스크린 콘텐츠 압축 효율성을 분석하고, 분석을 통해 얻어진 결과를 기반으로 스크린 콘텐츠 응용에 최적화된 부호화 모델을 제시한다. 또한, 스크린 콘텐츠가 자연동영상과 구별되는 특성들과 스크린 콘텐츠 응용에서의 HEVC 적용을 위한 앞으로의 연구쟁점을 제시한다.
최근 액서스망의 브로드밴드화와 영상기기의 고성능화에 따라 인터넷을 통한 음성, 영상 등의 미디어 정보를 다루는 멀티미디어 서비스가 주목받고 있으며 점차 보급되어 가고 있다. 앞으로 더욱더 영상 기기나 네트워크 환경에 발맞추어 고품질의 영상을 다루고 이용하는 형태가 점점 다양화되고 활용화 되리라 예측된다. 그 중에서도 동영상 부호화 기술 즉, 영상 정보의 압축 부호화 기술은 중심적인 역할을 하는 기술 중의 하나이다. 동영상 부호화 기술은 방대한 정보량을 필요로 하는 영상 신호 중에 포함되어 있는 용장성을 배제하고 적절한 정보량을 디지털 부호로서 효율인 영상 신호를 표현하는 기술로서 발전되어 가고 있다. 따라서 본 연구는 동영상 부호화에서의 모드 선택에 적용하는 코스트 평가 방법을 검토하고 부호화 효율을 최대화하기 위해 방법을 제안 하고자하며 이를 기존 방법과 비교해 우수성을 확인하였다.
최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.
360 VR 영상은 등장방형 또는 정육면체, 정십이면체 등의 입체 도형의 전개도 형태의 포맷을 가진다. 이러한 포맷들은 각각 다른 특성을 가지고 있지만, 공통적으로 해상도가 일반 2D 영상에 비해 높다는 공통점을 가지고 있다. 따라서 부호화/복호화를 할 때 시간이 많이 걸리며, 병렬 처리가 필수적으로 요구된다. 최신 2D 비디오 코덱인 HEVC에는 병렬화 기술로 Wavefront Parallel Processing(WPP) 기술이 표준으로 적용되어 있는데, 이 기술은 2D 영상을 고려하여 만들어진 기술으로 3D 영상에서 사용했을 때 최적의 성능을 보이지 않는다. 따라서, WPP를 3D 영상에 적절한 방법이 필요하며 본 논문에서는 큐브맵 포맷에서 개선된 WPP 부호화/복호화 방법을 제안한다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험 결과 기존 WPP와 비교하여 PSNR에는 큰 손실이 없으며 15%~20% 정도의 부호화 복잡도가 추가로 감소했다. 제안하는 방법은 향후 3D VR 영상을 위한 코덱에 필수적으로 포함될 것으로 기대된다.
In order to prepare new video coding standard, ITU-T SG16/Q.6 VCEG is gathering high efficiency and low complexity coding tools. In this paper, we introduce the latest KTA codec that includes new coding tools such as AIF, APEC, AQMS, AQP, IBDI, MDDT, MVC, 1/8-pel MC, and RDO-Q. After that, we describe the our prospection and strategy for these future video coding technology.
본 논문에서는 동영상의 압축 정보를 이용하여 동영상 조작 시 발생하는 특징 패턴을 분석하여 동영상의 삭제 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안 방식에서는 최근 표준 코덱으로 개발되어 향후 널리 사용될 것으로 예상되는 HEVC 코덱을 이용한다. 우선 조작된 동영상과 그렇지 않은 동영상의 HEVC 부호화 패턴 중 분류하기가 용이한 여러 패턴들을 분석하여 특징벡터로 선정하고, 선정된 특징벡터를 기계학습을 통해 학습하여 두 그룹 간의 분류 기준을 모델링하여 동영상에 대한 삭제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안한 방식이 이전의 연구 결과에 비해 HEVC 코덱 환경에서 더욱 효과적으로 삭제 여부를 판단함을 확인하였다.
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.
Park, Dohyeon;Kim, Jae-Gon;Lee, Jinho;Kang, Jungwon
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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pp.22-23
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2019
The emerging Versatile Video Coding (VVC) standard introduces Bi-prediction with CU-level Weights (BCW) to enhance the bi-predictive prediction. The syntax element of BCW index is adaptively coded according to the value of NoBackwardPredFlag which indicates if there is no future picture in the display order among the reference pictures, and it can violate the flexibility of codec and cause the dependency issue. This paper proposes BCW clean-up design that allows all weights can be parsed without any condition. The experimental results show negligible BD-rate losses while resolving the issues.
표준화 마무리 단계인 차세대 비디오 부호화 표준 VVC(Versatile Video Coding)는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 두배 이상의 압축 성능을 달성하기 위해 다양한 기술들을 채택하고 있다. VVC는 GPB(Generalized P and B) 슬라이스에서의 양예측(bi-prediction) 기법의 성능 향상을 위하여 두 예측신호에 다양한 가중치를 적용하여 최종 예측신호를 생성하는 BCW(Bi-prediction with CU-level Weight)를 채택하였다. BCW 가중치는 가용한 참조픽처 중 재생 순서상 미래 픽처의 존재 유무를 지시하는 신택스(syntax) 요소인 NoBackwardPredFlag에 따라 적응적으로 시그널링 된다. 이러한 신택스 구조는 비디오 코덱의 유연성을 저해하고 비트스트림 파싱(parsing) 단계에서의 의존성 문제를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가중치 전송에서 기존의 조건 판단 없이 가능한 모든 가중치를 허용하는 기법을 제안하였으며, 부호화기에서의 다양한 가중치 탐색을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다. 제안된 기법은 제기된 문제를 해결하면서도 실험결과 3개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 무시할 정도의 BD-rate 손실과 5개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 다소의 부호화 성능 향상을 확인하였다.
차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 진행하고 있는 JVET(Joint Video Exploration Team)의 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)은 재귀적 QTBT(Quadtree plus Binary Tree) 분할 구조의 부호화단위(CU)를 제공한다. QTBT를 통하여 새로운 블록 형태를 추가하여 부호화 효율 이득을 얻을 수 있는 반면, 부호화 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 JEM 부호화기의 복잡도 감소를 위해 상위 분할 깊이(depth)와 현재 분할 깊이의 율-왜곡(Rate-Distortion: RD) 비용을 사용하는 고속 블록 분할 깊이 결정 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.7%의 BD-rate 증가에 21.6%의 부호화 시간 감소를 보였고, RA(Random Access)에서는 1.2%의 BD-rate 증가에 11.0%의 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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