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 동영상 부호화의 이동 보상 과정에서 다중의 참조 영상들을 적응적으로 이용하는 새로운 스케일러블(scalable) 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력 신호의 특성을 고려하여. 확장계층 및 기저계층에서 다중의 이동 참조 영상들에 대한 최적 가중 값을 적응적으로 구한다. 이러한 기법을 이용하여. 확장계층의 부호화 효율 및 오류에 대한 강인성을 향상시킨다. 또한 복호기에서 전송 오류가 검출된 경우. 적응적으로 참조 영상을 선택함으로써 에러 파급(drift) 현상을 현저히 감소시킨다 실험 결과들로부터, 제안하는 적응적인 스케일러블 부호화 기법은 다양한 채널 에러(channel error) 환경에서, 기존의 스케일러블 H.263+부호화 기법에 비하여 PSNR 성능이 약 1.0㏈ 이상 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-4 미세입자 계충 코딩 기법 등과 같은 망 상태 적응적인 계충적 스트리밍 코딩 기법에 적합한 새로운 스캔 방법을 소개한다. 제안된 스캔 방법은 사용자가 관심있는 영역의 영상정보 부호화를 최우선적으로 수행하여 전송하고 수신단에서도 해당 영상정보의 복호화을 최우선적으로 수행하도록 관리하여 복호된 비디오 영상의 주관적인 화질 향상을 보장하는 방법이다. 제안된 방법을 FGS 코딩 기법에 적용하면 특히 사용자가 관심 있는 영역의 주관적 화질을 약 1 dB ~ 3 dB정도 향상 시킬 수 있다.
인터넷을 통하여 다른 서비스에 비해 상대적으로 많은 대역폭을 필요로 하는 비디오 스트리밍 서비스를 제공할 경우, 다른 플로우들과의 형평성을 제공하면서 비디오 서비스의 품질을 보장해야한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스케일러블 비디오 압축 스트림에 대한 멀티채널 TCP-friendly 스트리밍 기법을 제안하였다. 제안 구조는 스케일러블 비디오 코딩으로 압축된 비디오 정보를 기본계층(baseline layer)은 TCP를 이용하여 손실 없이 전송하고 상위계층(enhancement layer)는 TFRC (TCP friendly rate control)을 이용하여 전송하도록 하였다. 이때, TFRC로 전송되는 상위계층 레이어에 대한 전송률은 수신측 재생버퍼의 상태와 전송 미디어의 계층별 부호화율을 고려하여 적응적으로 결정되도록 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 이러한 적응적 전송률 제어를 통하여 제안 스트리밍 방식이 기존 방식에 비해 네트워크 상황변화에 신속히 적응하고 혼잡상황에서도 일정수준의 서비스 품질을 보장함을 확인 할 수 있다.
In the decoding process of interframe wavelet coding, the inverse wavelet transform requires huge computational complexity. However, the decoder may need to be used in various devices such as PDAs, notebooks, PCs or set-top Boxes. Therefore, the decoder's complexity should be adapted to the processor's computational power. A decoder designed in accordance with the processor's computational power would provide optimal services for such devices. So, it is natural that the complexity scalability and the low complexity codec are also listed in the requirements for scalable video coding. In this contribution, we develop a method of controlling and lowering the complexity of the spatial wavelet transform while sustaining almost the same coding efficiency as the conventional spatial wavelet transform. In addition, the proposed method may alleviate the ringing effect for certain video data.
The use of scalable video coding scheme has been regarded as a promising solution for guaranteeing the quality of service of the video streaming over the Internet because it is a capable coding scheme to perform quality adaptation depending on network conditions. In this paper, we use a streaming model that transmits base layer using TCP and enhancement layers using DCCP, which try to provide transmission reliability of the BL and TCP friendliness. Unlike pervious works, the proposed algorithm performs rate adaptation based on playout buffer status. The PoB status of the client is sent back periodically to the server and serves as a network congestion indicator. Experimental results show that our scheme improves streaming quality comparing with pervious scheme in the case of not only constant/dynamic background flows but also VBR-encoded video sequence.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.422-433
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2015
In this paper, we demonstrate inter-layer prediction tools for scalable video coders. The proposed scalable coder is designed to support not only spatial, quality and temporal scalabilities, but also view scalability. In addition, we propose quad-tree inter-layer prediction tools to improve coding efficiency at enhancement layers. The proposed inter-layer prediction tools generate texture prediction signal with exploiting texture, syntaxes, and residual information from a reference layer. Furthermore, the tools can be used with inter and intra prediction blocks within a large coding unit. The proposed framework guarantees the rate distortion performance for a base layer because it does not have any compulsion such as constraint intra prediction. According to experiments, the framework supports the spatial scalable functionality with about 18.6%, 18.5% and 25.2% overhead bits against to the single layer coding. The proposed inter-layer prediction tool in multi-loop decoding design framework enables to achieve coding gains of 14.0%, 5.1%, and 12.1% in BD-Bitrate at the enhancement layer, compared to a single layer HEVC for all-intra, low-delay, and random access cases, respectively. For the single-loop decoding design, the proposed quad-tree inter-layer prediction can achieve 14.0%, 3.7%, and 9.8% bit saving.
The scalable extension of the H.264/AVC video coding standard (SVC) demonstrates superb adaptability in video communications. Joint source and channel coding (JSCC) has been shown to be very effective for such scalable video consisting of parts of different significance. In this paper, a new JSCC scheme for SVC transmission over packet loss channels is proposed which performs two-dimensional optimization on the quality layers of each frame in a rate-distortion (R-D) sense as well as on the temporal hierarchical structure of frames under dependency constraints. To compute the end-to-end R-D points of a frame, a novel reduced trellis algorithm is developed with a significant reduction of complexity from the existing Viterbi-based algorithm. The R-D points of frames are sorted under the hierarchical dependency constraints and optimal JSCC solution is obtained in terms of the best R-D performance. Experimental results show that our scheme outperforms the existing scheme of [13] with average quality gains of 0.26 dB and 0.22 dB for progressive and non-progressive modes respectively.
본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 위한 효율적인 움직임 추정 기법과 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 또한, 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 수행할 때 SVC와 MVC의 DPB (Decoded Picture Buffer)를 통합한 통합형 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.
디지털 멀티미디어 방송(DMB: Digital Multimedia Broadcasting)은 음성, 영상, 데이터와 같은 다양한 멀티미디어 신호를 디지털 방식으로 변조하여 이동 중에 방송을 청취 할 수 있는 차세대 디지털방송 서비스이다. 하지만 한정된 대역폭으로 인한 비디오 전송율의 한계에 따라 최대 CIF(Common Interleaved Frame)급 화면해상도까지 서비스가 가능하다. 지상파 DMB 전송 고도화 망에서는 계층 변조(Hierarchical Modulation) 전송 기법을 통하여 추가의 전송대역폭을 확보할 수 있으며, 스케일러블 비디오 코딩(Scalable Video Coding) 부호화 방식을 이용하여 고전송효율/고품질의 이동 멀티미디어 방송서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 지상파 DMB가 제공할 수 있는 품질 및 기능을 뛰어넘어, 고품질의 이동 멀티미디어 방송서비스가 가능한 지상파 DMB 전송고도화 망에서의 스케일러블 비디오 적용 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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