분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
모바일 와이맥스(Mobile WiMAX)는 계층적인 인코딩 기법을 사용하는 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성을 고려하지 못하여 미디어의 품질을 보장하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 미디어 우선순위 기반의 채널 적응적인 스트리밍 기법인 PC-MCA(Priority-based Combining adaptive Modulation and Coding with ARQ)를 제안하였다 PC-MCA는 미디어 프레임의 우선순위에 따라 스케줄링을 하며, 무선 채널 상태와 미디어 프레임의 우선순위를 고려하여 변조 방식 및 부호화율, 그리고 ARQ 재전송 시간을 차등적으로 조절한다. 이를 통해 안정된 프레임 복호화를 제공함으로써, 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 보호 기술 중 하나인 두 가지 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. 그 중 한 가지는 움직임 벡터를 이용하여 인터 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이며, 다른 한 가지는 H.264 비디오 압축 기술의 인트라 예측모드를 이용하여 인트라 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이다. 움직임 벡터를 이용한 스크램블링 방법은 움직임 벡터의 수평값과 수직값을 교환하는 것으로 MPEG-1, 2, 4, H.264와 같은 대부분의 비디오 압축 기술에 적용 가능하다. 인트라 예측 모드를 이용한 방법은 H.264 비디오 압축 기술의 특징인 인트라 예측 부호화를 이용한 것으로, 인트라 예측 부호화시 발생하는 인트라 예측 모드를 통상적인 복호화가 가능하며 비트율의 변화가 없는 범위 내에서 랜덤하게 변경하는 것이다. 두 가지 방법 모두 스크램블링으로 인한 압축 효율의 저하가 전혀 없으며, XOR과 같은 매우 간단한 연산만으로 구현이 가능하므로 계산량의 증가가 적다. 뿐만 아니라, 인트라 블록 스크램블링의 경우 인터 블록에 대한 직접적인 왜곡 없이 에러 전파 효과로 인해 간접적으로 인터 블록을 왜곡할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 두 가지 새로운 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안하고, 이에 대한 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬의 효율성을 보인다.
분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 계산 성능 및 전력이 제한된 환경에 적합한 초경량 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있으며, 부호화 성능을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 영역별 선택적 블록 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기로 피드백 되는 경우, 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡 기반으로 블록 단위로 선택적 블록 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법에 비해 시퀀스에 따라 최대 약 2.2 dB의 PSNR 성능 향상을 확인하였다. 또한 율-왜곡을 고려하여 일부 영역만 부호화함으로써 기존 방식에 비해 부호화 복잡도를 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.
Even though digital video coding techniques have been developed very rapidly, rate controlling is still an unsolved problem. This paper presents a new scene adaptive video encoding scheme for MPEG-1 and MPEG-2 video encoders. Degradation of picture quality at scene changes due to poor prediction of global complexity measure is addressed. The proposed scheme determines the picture types adaptively based on scene contents of each video frame. The effective placement of reference and inter-reference frames is studied at sudden scene changes and gradual scene changes respectively. Results show that the proposed scheme demonstrates a significant improvement in performance compared to TM5〔1〕.
In this paper, we present two types of digital image stabilization (DIS) schemes for mobile video communications. In the first scheme, the DIS system, which is used as a preprocessor of the video encoder, compensates the camera’s undesirable shakes before encoding. This method can reduce the bit rate of encoded video sequence by attenuating the prediction error to be encoded. In the second proposed scheme, the DIS system is coupled with the video decoder. The second scheme uses the K-means clustering algorithm to estimate the camera motion using motion vectors decoded from the received video stream. Simulation results show that the first scheme improves coding efficiency, while the second scheme is computationally efficient since it does not require motion estimation.
본 논문은 손실이 발생하기 쉬운 무선 네트워크에서 계층 부호화를 이용한 비디오 데이터의 적응적 오류 은닉기법을 제안한다. 비디오 데이터는 압축과정에서 중복성이 제거되므로, 전송 시 무선채널과 같이 손실이 발생하기 쉬운 네트워크에서는 오류에 더욱 더 민감하다. 본 논문에서 제안하는 오류 은닉방법은 두 가지이다. 첫째는 기본계층의 움직임 벡터를 이용하여 이전 VOP로 은닉하는 방법이고, 두 번째는 오류가 발생한 영역을 움직임의 유무에 따라 움직임이 있는 부분은 기본계층의 같은 위치영역 정보로 은닉하고 움직임이 없는 부분은 이전 VOP의 같은 위치 영역 정보로 은닉하는 적응적인 방법이다. 본 논문에서는 제안하는 오류 은닉 방법을 계층 부호화된 비디오 데이터에 적용했을 때 매우 유용함을 입증한다. 실험 결과에서 무선네트워크 망의 상태에 따라 달라지는 에러 패턴과 영상의 특성에 따라, 기본계층의 정보를 참조하거나 이전 VOP 정보를 참조함으로써 좀 더 나은 은닉방법임을 보였다. 본 논문에서는 계층부호화에 MPEG-4를 사용하는데, 더 나아가 DCT를 근간으로 하는 모든 비디오 코덱에 응용할 수 있다.
In this paper, we describe implementation of efficient wavelet image compression and decompression system for DVR(Digital Video Recoder). We used various methods to remove time redundancy, spatial redundancy and statistical redundancy of video camera inputs. Motion detection, wavelet transform, RLC(Run Length Coding) and huffman coding techniques are combined for efficient compression / decompression.
Recently, for satisfying many application demands such as coding delay, computing power, transporting channel characteristic, etc, many profiles are supported in video coding standards. Therefore, in transcoding between same standards or between other standards, the functional difference of profiles supported by application occur many problems. In this paper, transcoding MPEG-2 main profile to H.264/AVC baseline profile which has restriction in the number of reference frame is focused. In this case, the bidirectional prediction supported in MPEG-2 main profile is not supported in H.264/AVC baseline profile. Also, in the restriction of reference frame, motion vectors in the MPEG-2 decoder as predictor should be adjusted. In this paper, the proposed algorithm is based on the characteristic of which motion. vector is uniform according to the distance from reference frame. The adaptive search techniques through the determination of the uniformity extremely reduce the computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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