매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 재생환경에 대해 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 처리 기술에 대해서 논의하고, 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 홀로그램의 생성 및 획득 방식에 따라서 해상도 스케일러블 코딩(hologram-based resolutional scalable coding, HRS) 방식과 광원 기반의 SNR 스케일러블 코딩(light source-based SNR scalable coding, LSS) 방식으로 구성된다. HRS는 이미 획득된 홀로그램에 대한 스케일러블 코딩 기법이고, LSS는 홀로그램을 만들기 이전의 광원에 대해 적용이 가능한 코딩 기법이다. $1,024{\times}1,024$ 크기의 홀로그램에 대해서 HRS는 1:1에서 100:1의 압축률을 가지면서 8 단계의 적응적인 서비스가 가능하도록 하였다. LSS는 무손실 압축 기법을 사용하면서 광원 정보의 분리개수에 따른 서비스가 가능하도록 하였다. 제안한 방식을 통해서 다양한 해상도를 갖는 디스플레이, 수신단의 연산 능력, 그리고 네트워크의 대역폭에 따라 적응적으로 홀로그래픽 비디오를 서비스할 수 있다는 것을 보였다.
In the scalable extension of H.264/AVC, spatial scalability is provided residual information as encoding layered spatial resolution between layers. We use the inter-layer prediction to remove this redundancy. In the inter-layer prediction, as the prediction we can use the signal that is the upsampled signal of the lower resolution layer. In this case, coding efficiency can be different from optimal prediction by kinds of interpolation filter. This paper indicates technique to choose the interpolation filter and to enhance coding efficiency for finding more correct prediction in intra macroblock.
There are increasing needs to deliver the multimedia streaming over heterogeneous networks. When considering network environments and equipment accessed by user, delivery of video streaming must be scalable. There are many kinds of scalable video coding: spatial, temporal, SNR, and hybrid. The SNR scalable and spatial resolution, but different SNR quality with respect to layers. The 1-layer SNR scalable encoder produces SNR scalable video streams with ease. But, there is drift problem. Modified 1-layer approach does not have this problem but coding inefficiency, and is not MPEG-compliant. The present MPEG-compliant 2-layer encoder comes out to reduce coding rate. But it still use only base layer to encode whole layer. In this paper, we propose adaptive MPEG-compliant 2-layer encoder. Using linear combination algorithm, encoder use 1 motion vector to encode the sequences efficiently. By dong this, we can achieve the coding efficiency of SNR scalable coding.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4108-4125
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2015
This paper presents a scalable coding method for depth images by considering the quality of synthesized images in virtual views. First, we design a new edge detection algorithm that is based on calculating the depth difference between two neighboring pixels within the depth map. By choosing different thresholds, this algorithm generates a scalable bit stream that puts larger depth differences in front, followed by smaller depth differences. A scalable scheme is also designed for coding depth pixels through a layered sampling structure. At the receiver side, the full-resolution depth image is reconstructed from the received bits by solving a partial-differential-equation (PDE). Experimental results show that the proposed method improves the rate-distortion performance of synthesized images at virtual views and achieves better visual quality.
In the scalable extension of H.264/AVC, the codec is based on a layered approach to enable spatial scalability. In each layer, the basic concepts of motion compensated prediction and intra prediction are employed as in standard H.264/AVC. Additionally inter-layer prediction algorithm between successive spatial layers is applied to remove redundancy. In the inter-layer prediction, as the prediction we can use the signal that is the upsampled signal of the lower resolution layer. In this case, coding efficiency can be variable as the kinds of interpolation filter. In this paper, we investigate the approach to select the interpolation filter for residual signal in order to optimal prediction.
In this paper, we study the structure of the hierarchical coding method of video signal which can contain the multi resolution video signals. To preserve the compatibility with the conventional coding methods. we accomplished a scalable structure using the subband coding, maintaining enoughly the international coding structure. The proposed scheme showed the low PSNR, a little, when compared with the conventional scheme, but showed a good image quality perceptually and proved to have a advantage in the H/W implementation in a view of processing speed.
In this letter, we propose a new functionality to scalable video coding (SVC), that is, the support of multiple region of interests (ROIs) for heterogeneous display resolution. The main objective of SVC is to provide temporal, spatial, and quality scalability of an encoded bitstream. The ROI is an area that is semantically important to a particular user, especially users with heterogeneous display resolutions. Less transmission bandwidth is needed compared to when the entire region is transmitted/decoded and then sub-sampled or cropped. To support multiple ROIs in SVC, we adopt flexible macroblock ordering (FMO), a tool defined in H.264, and based on it, we propose a way to encode and, independently, decode ROIs. The proposed method is implemented on the joint scalable video model (JSVM) and its functionality verified.
본 논문에서는 다양한 재생환경에서 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 스케일러블 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 모두를 스케일러블 부호화 및 복호화에서 사용하는 방법으로, 복원된 영상의 해상도, 즉 영상의 크기를 스케일링하는 해상도-스케일러블 코딩 방법이다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 각각의 차영상을 압축하는 방식을 사용하고 있으며, 디지털 홀로그램의 차영상은 손실압축, 광원정보의 차영상은 무손실압축 방법으로 압축한다. 제안하는 방법을 실험한 결과 기존의 방법에 비해 압축률 대비 화질이 매우 우수하고, 특히 압축률이 증가할수록 기존방법보다 월등한 성능을 보였다.
압축센싱 기술이 직면하고 있는 두 가지의 도전과제는 복원 알고리즘의 연산 복잡도 개선과 부호화 효율 향상 문제이다. 이에 대한 해결방안으로, 본 논문은 최대 3 가지의 공간 해상도 조절 및 향상된 압축센싱 부호화 성능을 가능하게 하는 공간 스케일러블 Kronecker 압축센싱 구조를 제안한다. 제안 방법의 기저 계층(base layer)에서는 quincunx 샘플링 격자에 기반 하는 듀얼-해상도 센싱 행렬을 사용한다. 해당 센싱 행렬은 낮은 해상도의 영상에 대한 고속-프리뷰(preview) 기능을 가능케 한다. 향상 계층(enhancement layer)에서는 획득한 측정값과 예측 측정값 간의 잔차 측정값을 부호화 한다. 복원과정에서는 기저 계층으로부터 낮은 해상도의 복원 영상을 획득 할 수 있는 반면, 두 개의 계층을 모두 사용하여 복원하는 경우 높은 해상도의 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 구조가 종래의 단일 계층방법 및 다중-해상도 기반 구조에 비해, 2.0bpp일 때 PSNR 성능이 각각 5.75dB 및 5.05dB 더 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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