영상의 해상도가 빠른 속도로 증가하기 때문에 계속된 전송 대역폭의 증가에도 불구하고 여전히 효과적인 영상 압축 방법에 대한 연구의 요구가 계속 되고 있다. 이와 같은 요구를 충족하기 위해서 영상의 해상도를 줄인 뒤 압축하여 전송한 뒤에 복원 시에 초해상화 기법을 사용하여 원 해상도로 복원하는 방법에 대한 연구가 제안되었다. 이 방법은 입력 영상의 해상도를 낮추기 때문에 동일한 크기로 압축한다고 할 때, 픽셀 당 비트의 수가 증가되어 영상 압축에서 발생되는 손실을 줄여 복원 영상을 화질을 높일 수 있다. 하지만, 이러한 초해상화를 이용한 비디오 압축 방법의 경우 모든 목표 전송 대역에서 효과적인 것이 아니다. 영상 해상도를 줄이면서 발생되는 손실의 크기와 압축에서 발생되는 손실의 크기를 비교해서 영상 압축에서 발생되는 왜곡이 더 큰 경우에만 기존 압축 성능보다 향상된 결과를 얻을 수 있다. 특히, HEVC의 경우 이전의 표준 압축에 비해 상당히 높은 압축 성능을 가지고 있기 때문에 압축 왜곡이 더 커지는 경우가 상당히 저 대역폭 전송 에서만 생기는 것을 실험적으로 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 다양한 영상에서 HEVC 기반 초해상화를 이용한 비디오 코딩을 적용해보고 효과적으로 적용될 수 있는 목표 대역폭을 측정해보았다.
전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 H.264/AVC 대비하여 두 배 가까이 높은 압축률을 갖지만 부호화기의 복잡도가 크게 증가하였다. 이러한 높은 복잡도는 실시간 소프트웨어 부호화기 구현에 있어 문제가 될 수 있다. 부호화기의 계산복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 첫 번째로 화면 내 예측과정에서 입력 영상의 변환계수의 분포를 분석하여 예측블록의 크기와 모드를 빠르게 결정짓는 방법을 제안한다. 두 번째로, cbf(coded block flag)를 이용하여 예측블록의 크기를 빠르게 결정짓는 방법도 제안한다. 제안된 방법은 HM16.0 대비 0.8%의 비트율 증가하였지만 41%의 부호화 속도를 향상시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3146-3158
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2014
Efficient depth map coding is very crucial to the multi-view plus depth (MVD) format of 3-D video representation, as the quality of the synthesized virtual views highly depends on the accuracy of the depth map. Depth map contains smooth area within an object but distinct boundary, and these boundary areas affect the visual quality of synthesized views significantly. In this paper, we characterize the depth map by an auto-covariance analysis to show the locally anisotropic features of depth map. According to the characterization analysis, we propose an efficient depth map coding scheme, in which the directional discrete cosine transforms (DDCT) is adopted to substitute the conventional 2-D DCT to preserve the boundary information and thereby increase the quality of synthesized view. Experimental results show that the proposed scheme achieves better performance than that of conventional DCT with respect to the bitrate savings and rendering quality.
본 논문에서는 SOFM기반 신경망 분류기를 이용한 매크로블록 기반 전송률제어 방식을 제안한다. 수학적 왜곡 비트율 모델과 귀환회기 방식을 기반으로 하는 기존의 전송률 제어 방법에 비하여, 제안된 방법은 전송비트 제어용 전역모델을 설정하고 이를 최적으로 제어할 수 있는 SOFM기반 신경망 분류기를 이용하여 영상특성 변화에 적극적인 대처를 할 수 있다. 제안된 전송률 제어 알고리즘은 기존의 MPEG-4 매크로블록 기반 전송률 제어 알고리즘에 비해 전체 연산 복잡도는 비슷하게 유지하면서 피크신호 대 잡음비의 비교에 있어서 0.2 dB ~ 0.6 dB 정도 성능이 우수함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4587-4605
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2019
High Efficiency Video Coding (HEVC) suffers from high computational complexity due to its quad-tree structure in motion estimation (ME). This paper exposes an adaptive search range decision algorithm for accelerating HEVC integer-pel ME on GPU which estimates the optimal search range (SR) using a MAP (Maximum A Posteriori) estimator. There are three main contributions; First, we define the motion feature as the standard deviation of motion vector difference values in a CTU. Second, a MAP estimator is proposed, which theoretically estimates the motion feature of the current CTU using the motion feature of a temporally adjacent CTU and its SR without any data dependency. Thus, the SR for the current CTU is parallelly determined. Finally, the values of the prior distribution and the likelihood for each discretized motion feature are computed in advance and stored at a look-up table to further save the computational complexity. Experimental results show in conventional HEVC test sequences that the proposed algorithm can achieves high average time reductions without any subjective quality loss as well as with little BD-bitrate increase.
H.264/AVC 표준의 제정 이후에도 ITU-T VCEG 에서는 KTA 소프트웨어를 바탕으로 부호화 효율을 향상시키기 위해 유망한 비디오 압축 기술들을 계속 연구해 왔다. 최근에는 ISO/IEC MPEG과 ITU-T VCEG은 공동으로 JCT-VC를 결성하여 H.264/AVC 대비 두 배 높은 차세대 영상 압축 표준인 HEVC를 진행 중에 있다. 다양한 차세대 부호화 기술 중에 움직임 예측을 위한 적응적 영상 보간 기술은 높은 부호화 성능을 보이지만, 많은 계산량과 다양한 영상에 대한 에러 특성을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상에 따른 보간 필터의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 다양한 에러 특성을 반영하는 효과적인 고정 보간 필터뱅크를 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 KTA의 고정 방향성 보간 필터(FDIF)와 HEVC의 방향성 보간 필터(DIF) 대비 각각 0.7%와 1.3%의 부호화성능 향상을 얻었다.
모바일 기기에서 Wi-Fi와 Bluetooth 연결이 일상화 되면서, Wi-Fi, Bluetooth 등의 두 개 이상의 이기종 무선 라디오를 하나의 칩에 통합한 Wi-Fi 및 Bluetooth 콤보 모듈이 보편화 되었다. 콤보칩 기법의 핵심 요건은 통합칩 사용으로도 사용자 경험(QoE)의 품질을 저하되는 등의 성능저하가 있어서는 안되며, 따라서 다양한 환경에서 이 요건을 보장하기 위해서는 콤보모듈의 행동을 특성화하고 이해하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 Wi-Fi / Bluetooth 콤보 통신 모듈을 장착한 모바일 기기에서 모바일 스트리밍을 이용할 경우, Bluetooth 사용이 사용자 체감 품질(Qualty-of-Experience)에 미치는 영향을 조사한다. 실측을 통한 실험 결과, Wi-Fi와 블루투스를 동시에 사용하는 환경에서는 Wi-Fi만을 이용하는 환경에 비해 최대 55%의 성능 저하를 보인 것으로 나타났다. 본 연구 이기종 통신 모듈의 사용에 따른 물리 및 링크 계층의 전송 스케쥴링이 최상위 사용자 계층의 성능에 미치는 영향을 밝혀냈다는 중요성을 갖는다.
인터넷의 발달과 함께 멀티미디어 스트리밍은 비디오 콘텐츠를 전달하는데 중요한 수단이 되었으며 스트리밍 되는 데이타의 양도 점점 증가하고 있다. 하지만 스트리밍의 양이 증가함에 따라 가변적 네트워크 대역폭을 갖는 IP 네트워크 환경 상에서 실시간 QoS를 보장하기 어려워진다. 본 논문에서는 한정된 가용 대역폭과 트랜스코딩 코스트를 고려하면서 동시에 다중 앵글 콘텐츠의 인지적 화질을 최대화하는 최적화 적응 프레임워크를 제안한다. 제안된 다중 앵글 서비스 프래임워크에서 사용자는 같은 이벤트에 대해 다른 뷰 앵글로 캡쳐된 다중 비디오 스트림들 중에 사용자가 원하는 뷰를 선택할 수 있다. 이러한 향상된 서비스는 시간에 따른 네트워크 대역폭 변화와 같은 네트워크의 스트리밍 문제를 수반한다. 이를 위해 본 논문에서는 제안된 비디오 적응 프래임워크에서 다중 앵글 비디오 콘텐츠는 주어진 대역폭에 맞게 전달하기 위해 다른 비트율로 인코딩되며 적절한 비디오 스트림이 선택되거나 트랜스코딩 될 수 있다고 가정한다. 각 사용자의 선호도에 따른 다양한 위치에서 캡쳐된 콘텐츠의 선택적 소비를 위해, 각 앵글에 제공되는 비트스트림은 다양한 비트율로 인코딩될 수 있고, 제약된 대역폭 환경에서 실시간으로 변하는 비트율에 최적화된 콘텐츠를 전송하기 위해 콘텐츠를 트랜스 코딩되거나 서브 비트스트림이 선택되도록 한다. 이러한 가정을 기반으로 제안된 최적화 적응 프래임워크에서 트랜스 코딩하는데 걸리는 시간을 트랜스코딩 코스트로 정의하고 주어진 트랜스코딩 코스트와 제한된 네트워크 대역폭을 만족하며 동시에 인지적 화질을 최대화하는 방법을 수식화 한다. 또한 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위한 다양한 실험 결과를 보인다.
오늘날 QoS/QoE 기술의 일환인 HTTP를 활용한 동적 적응적 스트리밍 기술이 이슈화 되고 있다. 본 논문에서는 HTTP를 활용한 동적 적응적 스트리밍 기술에 대해 연구하였다. 이를 기반으로 HTTP를 활용한 동적 적응적 스트리밍 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템에서는 MPEG2-TS 파일에 대해 비트율별 변환, 일정 시간 별 Segment의 분할, 앞에서의 파일들을 참고하여 최종적으로 전송에서 활용되는 MPD(Media Presentation Description) File의 생성과 서버와 클라이언트 간의 스트리밍에 대해 HTTP를 활용한 동적이고 적응적인 네트워크 환경에서의 비트율별 스트리머로 구성된다. 이는 불특정 다수의 네트워크 환경에서 끊김없는 지속적인 영상의 재생을 위한 다양한 스트리밍 분야와 멀티미디어 분야에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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