H.264에서 채택하고 있는 기술들로 인해 H.264의 헤더는 이전 표준안들에 비해 전체 비트 열에서 더 많은 비율을 차지하기 때문에, H.264의 헤더를 압축하기 위한 새로운 기술이 필요하다. H.264에서는 구문요소를 일원화하여 부호화하는데, 부호화할 요소들의 발생 분포를 고려하지 않고 기존의 Exp-Golomb방식을 이용하기 때문에 가변 길이 부호화 관점에서 매우 비효율적이다. 헤더의 대부분을 매크로 블록 타입과 움직임 벡터 차이간이 차지하고 있으며, 본 논문에서 분석한 H.264의 헤더에서의 중복은 다음과 같은 세 가지이다. 매크로 블록 타입에서 자주 발생하는 부호와 그렇지 않는 부호가 있으며, 매크로 블록 모드가 8일 때, 네 개의 서브 매크로 블록 타입들이 모두 전송된다. 그리고 마지막으로 움직임 벡터 차이 값에서 같은 값(특히 '0')들이 발생한다. 본 논문에서는 타입 코드와 쿼드트리를 사용하는 알고리즘을 제안하고 있으며 헤더에서의 반복되는 정보를 이 두 가지 구조들을 가지고 표현한다. 타입 코드는 발생하는 매크로 블록의 모양을 나타내며, 쿼드트리는 움직임 추정 나무 구조를 나타낸다. 실험의 결과에서 제안하는 알고리즘이 JM12.4에 비해 최대 32.51% 비트율 감소를 보여준다.
H.264에서 채택하고 있는 기술들로 인해 H.264의 헤더는 이전 표준안들에 비해 전체 비트 열에서 더 많은 비율을 차지하기 때문에, H.264의 헤더를 압축하기 위한 새로운 기술이 필요하다. H.264에서는 구문요소를 일원화하여 부호화하는데, 부호화할 요소들의 발생 분포를 고려하지 않고 기존의 Exp-Golomb방식을 이용하기 때문에 가변 길이 부호화 관점에서 매우 비효율적이다. 헤더의 대부분을 매크로 블록 타입과 움직임 벡터 차이간이 차지하고 있으며, 본 논문에서 분석한 H.264의 헤더에서의 중복은 다음과 같은 세 가지이다. 매크로 블록 타입에서 자주 발생하는 부호와 그렇지 않는 부호가 있으며, 매크로 블록 모드가 8일 때, 네 개의 서브 매크로 블록 타입들이 모두 전송된다. 그리고 마지막으로 움직임 벡터 차이 값에서 같은 값(특히 '0')들이 발생한다. 본 논문에서는 타입 코드와 쿼드트리를 사용하는 알고리즘을 제안하고 있으며 헤더에서의 반복되는 정보를 이 두 가지 구조들을 가지고 표현한다. 타입 코드는 발생하는 매크로 블록의 모양을 나타내며, 쿼드트리는 움직임 추정 나무 구조를 나타낸다. 실험의 결과에서 제안하는 알고리즘이 JM12.4에 비해 최대 32.51% 비트율 감소를 보여준다.
The portion of header in H.264 gets higher than those of previous standards instead of its better compression efficiency. Therefore, this paper proposes a new technique to compress the header of H.264. Unifying a sentence elementary in H.264, H.264 does not consider the distribution of element which...
The portion of header in H.264 gets higher than those of previous standards instead of its better compression efficiency. Therefore, this paper proposes a new technique to compress the header of H.264. Unifying a sentence elementary in H.264, H.264 does not consider the distribution of element which be encoded and uses existing Exp-Golomb method, but it is uneffective for variable length coding. Most of the header are block type(s) and motion vector difference(s), and there are redundancies in the header of H.264. The redundancies in the header of H.264 which are analyzed in this paper are three. There are frequently appearing symbols and non-frequently appearing symbols in block types. And when mode 8 is selected in macroblock, all of four sub-macroblock types are transferred. At last, same values come in motion vector difference, especially '0.' This paper proposes the algorithm using type code and quadtree, and with them presents the redundant information of header in H.264. The type code indicates shape of the macroblock and the quadtree does the tree structured motion compensation. Experimental results show that proposed algorithm achieves lower total number of encoded bits over JM12.4 up to 32.51% bit reduction.
The portion of header in H.264 gets higher than those of previous standards instead of its better compression efficiency. Therefore, this paper proposes a new technique to compress the header of H.264. Unifying a sentence elementary in H.264, H.264 does not consider the distribution of element which be encoded and uses existing Exp-Golomb method, but it is uneffective for variable length coding. Most of the header are block type(s) and motion vector difference(s), and there are redundancies in the header of H.264. The redundancies in the header of H.264 which are analyzed in this paper are three. There are frequently appearing symbols and non-frequently appearing symbols in block types. And when mode 8 is selected in macroblock, all of four sub-macroblock types are transferred. At last, same values come in motion vector difference, especially '0.' This paper proposes the algorithm using type code and quadtree, and with them presents the redundant information of header in H.264. The type code indicates shape of the macroblock and the quadtree does the tree structured motion compensation. Experimental results show that proposed algorithm achieves lower total number of encoded bits over JM12.4 up to 32.51% bit reduction.
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문제 정의
본 논문에서는 이전 논문들에서 고려하고 있지 않는 헤더에서 발생할 수 있는 다양한 중복을 제거하여, 압축 효율을 높이는 알고리즘을 제안한다. 헤더에서는 (매크로) 블록의 블록 타입과 mvd가 저장되는더】, 여기에서 발생할 수 있는 중복성에 대한 분석을 하고 이 중복을 제거하는 효율적인 압축 구조를 제안한다.
본 논문에서는 헤더에서 발생하는 중복성에 주안점을 두고 이 문제를 해결하기 위해 헤더의 크기를 줄이는 알고리즘을 제안한다.
헤더에서는 (매크로) 블록의 블록 타입과 mvd가 저장되는더】, 여기에서 발생할 수 있는 중복성에 대한 분석을 하고 이 중복을 제거하는 효율적인 압축 구조를 제안한다. 본 논문은 H.264에서 이러한 문제점을 해결하고 효율적인 헤더 압축을 위해, 타입 코드와 쿼드 트리를 사용하여 블록 타입 (매크로 블록의 mb_ 切pm와 서브 매크로 블록의 sub_type)과 mvd를 표현한다.
본 논문은 H.264의 헤더를 압축하기 위해 타입 코드와 쿼드트리를 이용한 새로운 구조를 제안하며, 이 구조를 사용하여 움직임 정보와 모드 정보를 압축하는 것을 목적으로 한다. 새로운 압축 표준안인 H.
가설 설정
이때, 네 개의 서브 매크로 블록이 서로 다른 타입인 경우가 적으며, 같은 타입을 가지는 블록들이 존재할 가능성이 크다. 3) mvd가 같은 값을 가질 경우의 수가 크다. 특히, 。'의 값이 그러하다.
제안 방법
먼저, 우리는 H.264 헤더에서의 세 가지 중복을 자세하게 분석한다. 1) 매크로 블록과 서브 매크로 블록에서 발생할 수 있는 모양은 세 가지가 있다.
헤더에서는 (매크로) 블록의 블록 타입과 mvd가 저장되는더】, 여기에서 발생할 수 있는 중복성에 대한 분석을 하고 이 중복을 제거하는 효율적인 압축 구조를 제안한다. 본 논문은 H.
대상 데이터
4 software 를 사용했으며, 선택된 영상 열들은 QCIF(176xl44) 해상도를 가진다. 다섯 개의 영상 열 “Foreman, " “Akiyo, " "Mobile, " "Mother_daughter, "와 "Stefan” 영상들이 실험에서 사용되었다. 사용 프로파일은 High 프로파일(ProfileIDC=100)을 사용하였다.
다섯 개의 영상 열 “Foreman, " “Akiyo, " "Mobile, " "Mother_daughter, "와 "Stefan” 영상들이 실험에서 사용되었다. 사용 프로파일은 High 프로파일(ProfileIDC=100)을 사용하였다. QP 는 I : 28, P : 28 이고 움직임 추정에서 최대 검색범위는 16이고 움직임 벡터 해상도는 1/4 픽셀이다.
제안하는 알고리즘의 효용성을 위한 실험은 Joint Video Team(JVT)에서 제공하는 JM12.4 software 를 사용했으며, 선택된 영상 열들은 QCIF(176xl44) 해상도를 가진다. 다섯 개의 영상 열 “Foreman, " “Akiyo, " "Mobile, " "Mother_daughter, "와 "Stefan” 영상들이 실험에서 사용되었다.
화면 간 모드의 매크로 블록 타입에서 사용 가능한 블록 크기는 16x16부터 4x4까지이며 (그림 4), 전체 일곱 개의 모드를 가진다. 일반적으로 큰 블록은 배경화면 같은 동질 영역에서 선택되어지고, 작은 블록은 서로 다른 방향성을 가지는 비동질 영역에서 선택되어진다.
이론/모형
Context adaptive binary arithmetic coding (CABAC)와 Hadamard 변환을 사용하였다. 프레 임율은 30 fps이며, 영상 부호화 구조는 IPPP이고, 각 영상 수는 100장이다.
JM software와 MVT의 비트 율 비교는 표 2에서 4와 그림 9 에 표시하였고, 이 실험들에서 MVT의엔트로피 부호화는 huffman coding이 사용되었다.
성능/효과
Kwon 등[4, 5]은 그들의 연구에서 헤더 정보를 나타내는 모델을 제안하였는더〕, 이 모델은 '0'이 아닌 움직임 벡터 요소와 움직임 벡터의 개수에 대한 함수로 표현된다. Wong 등⑹은 H.264에서 헤더를 압축하기 위해서 헤더의 크기를 고려하는 엔트로피 부호화 방식을 제안하였으며, 결과에서 10%의 비트 열 압축이나 같은 비트 율에서 0.3-0.4 dB 향상을 보여주었다. 하지만 위의 논문들에서는 헤더 정보에서 발생하는 중복에 대한 분석을 보여주지 못하고 있으며 이것에 대한 해결방안을 제시하지 못하고 있다.
프레 임율은 30 fps이며, 영상 부호화 구조는 IPPP이고, 각 영상 수는 100장이다. 실험 결과에서의 감소율은 헤더와 전체 비트열의 비트 율 감소를 보여준다. 표 2에서 Bitrate(%)는 비트 율 변화에서의 백분율을 의미하고 양의 값은 증가를, 음의 값은 감소를 의미한다.
헤더에서 세 가지 중복성이 있다는 사실을 기반으로 제안된 알고리즘에서는 중복되는 mvd와 블록 타입을 효과적으로 표현한다. 실험에서 제안하는 알고리즘이 JM12.4 보다 최대 32.51%의 비트 감소를 제공하는 것을 보여주고 있다.
이때 하위 노드가 다시 나누어지면, 하위 노드 값이 나머지 값 대신 주어진다(G01 : 0이 대표 값이며, 1이 나머지 값이다). 위의 예에서 19개의 심벌들은 7개의 심벌들로 줄어들며, 63%의 감소가 이루어지는 것을 볼 수 있다.
이 실험의 결과에서 MVT는 QP가 28일 때, 평균적으로 헤더 비트 열에서는 74.85%를 감소시켰으며, 전체 비트 열에서는 24.86%를 감소시켰다. 전체 비트 열에서 QP가 32일 때는 32.
264 는 보다 좋은 압축 성능을 제공하고 있지만 채택하고 있는 기술들로 인해, 오히려 헤더가 전체 비트열의 50%까지 차지한다. 헤더에서 세 가지 중복성이 있다는 사실을 기반으로 제안된 알고리즘에서는 중복되는 mvd와 블록 타입을 효과적으로 표현한다. 실험에서 제안하는 알고리즘이 JM12.
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