[논문]저전송률 비디오 압축에서 초기 QP 결정 알고리즘

박상현

doi:10.6109/jkiice.2009.13.10.2071

저전송률 비디오 압축에서 초기 QP 결정 알고리즘
Initial QP Determination Algorithm for Low Bit Rate Video Coding 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.13 no.10, 2009년, pp.2071 - 2078

박상현 (순천대학교 멀티미디어공학과)

초록
AI-Helper

비디오 코팅에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP (Quantization Parameter) 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저 전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 35의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송 대역폭과 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 반비례 관계를 모델링하기 위하여 선형 모델을 사용하였고, 첫 프레임의 공간적 복잡도에 따라 모델 파라미터를 결정하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

The first frame is encoded in intra mode which generates a larger number of bits. In addition, the first frame is used for the inter mode encoding of the following frames. Thus the intial QP (Quantization Parameter) for the first frame affects the first frame as well as the following frames. Traditionally, the initial QP is determined among four constant values only depending on the bpp. In the case of low bit rate video coding, the initial QP value is fixed to 35 regardless of the output bandwidth. Although this initialization scheme is simple, yet it is not accurate enough. An accurate intial QP prediction scheme should not only depends on bpp but also on the complexity of the video sequence and the output bandwidth. In the proposed scheme, we use a linear model because there is a linear inverse proportional relationship between the output bandwidth and the optimal intial QP. Model parameters of the model are determined depending on the spatial complexity of the first frame. It is shown by experimental results that the new algorithm can predict the optimal initial QP more accurately and generate the PSNR performance better than that of the existing JM algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그리고 전송 대 역폭이 증가하면 초기 QP 값은 작은 값을 사용해야 전체 영상의 품질이 좋아진다. 먼저, 초기 QP 값과 전체 영상의 품질 사이의 관계를 살펴보자. 그림 1 은 전송 대역폭이 30kbps일 때 Mobile 영상을 초기 QP 값을 35와 42로 설정 하여 압축할 때PSNR 값을 비 교한것이다.
본 논문에서는 H.264 비트율 제어 에서 초기 QP 값 결정 알고리즘을 제안하였다. JM 모델에서 사용하는 초기 QP 값 결정 알고리즘은 영상의 복잡도를 고려 하지 않으며, 영상의 크기와프레임 레이트, 대역폭을고려하여 네 개의 범주로 나누고 각 범주마다 하나의 값을 할당하고 있다.
논문 [5]의 경우 대상 대 역폭이 20 kbps에 서 380 kbps이 지 만 주로 100kbps 이상의 대 역 폭에 초점을 맞추고 있어 저 전송률 환경 에 적 합하지 않다. 본 논문에서는 저 전송률 환경 에 효과적인 초기 QP 값 결정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송대 역폭과 최적 QP 사이의 관계를 분석하여 간단하면서도 효과적인 모델을 제시한다.
제안된 모델의 파라미터들과 영상의 복잡도와의 관계를 살펴보자. 본 논문에서는 첫 프레임의 공간적 복잡도를 계산하기 위하여 JM 알고리즘을 이용하여 첫프레 임을 압축한다.

제안 방법

70kbps0!] 대해 실험을 수행하여 차이의 평균을 계산하였다. 영상에 상관없이 제안하는 알고리즘이 JM 알고리즘에 비해 비교적 정확하게 최적의 초기 QP 값을 계산하는 것을 보여준다.
제 안하는 알고리 즘에서는 전송 대 역폭에 따른 초기 QP 값 설정 모델을 제시하였고, 각 영상의 복잡도에 맞게 파라미터를 결정하는 모델을 제시하였다. 따라서 제안하는 알고리즘은 영상의 특성과 전송 대 역폭에 맞게 초기 QP 값을 설정한다. 실험결과를 통해 제안된 알고리 즘이 기존의 알고리 즘에 비해 최적 초기 QP 값에 가까운 초기 QP 값을 예측하는 것을 볼 수 있었다.
실험 결과 JM 알고리즘은 영상과 전송률에 따른 초기 QP 값을 정확하게 예측하지 못하는 것을 볼 수 있었다. 제 안하는 알고리 즘에서는 전송 대 역폭에 따른 초기 QP 값 설정 모델을 제시하였고, 각 영상의 복잡도에 맞게 파라미터를 결정하는 모델을 제시하였다. 따라서 제안하는 알고리즘은 영상의 특성과 전송 대 역폭에 맞게 초기 QP 값을 설정한다.
본 논문에서는 저 전송률 환경 에 효과적인 초기 QP 값 결정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송대 역폭과 최적 QP 사이의 관계를 분석하여 간단하면서도 효과적인 모델을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 CBR (Constant Bit Rate) 환경 에서 H.
제안하는 알고리즘에서는 전송대 역폭과 최적 QP 사이의 관계를 분석하여 간단하면서도 효과적인 모델을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 CBR (Constant Bit Rate) 환경 에서 H.264 베 이 스라인 프로파일을 기준으로 구현되었다.
또한초기 QP 값에 의한 영향은 첫 GOP에서 가장 크게 나타나고 이후 GOP에서는 점점 그 영향이 감소하는 것을 볼 수 있다. 제안하는 알고리즘은 첫 프레임의 영상의 복잡도와 전송 대역폭을 고려한 초기 QP 값 결정 방법을 제시한다.

대상 데이터

264 베이스라인 프로파일을 기반으로 구현되었다. 실험에 사용된 영상 시퀀스는 모두 QCIF 영상 포맷 (176X144)이 고 프레 임 레 이 트는 30fps, GOP 크기는 50이다. 자세한 실험 조건은 표 3과 같다.
여기서 최적의 QP 값은 전체 영상의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값이다. 실험에 사용된 영상은 Mobile, Foreman, News시퀀스이다. 이 세 영상 시퀀스는 각각 높은 공간적 복잡도, 중간 정도의 공간적 복잡도, 낮은 공간적 복잡도를 가지는 영상이다.

데이터처리

제안하는 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 JM 11.0에 사용된 비 트율 제어 알고리 즘 [8] 과 성능을 비 교하였다. 각 알고리즘은 H.

이론/모형

살펴보자. 본 논문에서는 첫 프레임의 공간적 복잡도를 계산하기 위하여 JM 알고리즘을 이용하여 첫프레 임을 압축한다. 즉, 초기 QP 값을 35로 설정 하고 첫 프레임을 압축한다.

성능/효과

주는 것을 알 수 있다. 또한초기 QP 값에 의한 영향은 첫 GOP에서 가장 크게 나타나고 이후 GOP에서는 점점 그 영향이 감소하는 것을 볼 수 있다. 제안하는 알고리즘은 첫 프레임의 영상의 복잡도와 전송 대역폭을 고려한 초기 QP 값 결정 방법을 제시한다.
JM 모델에서 사용하는 초기 QP 값 결정 알고리즘은 영상의 복잡도를 고려 하지 않으며, 영상의 크기와프레임 레이트, 대역폭을고려하여 네 개의 범주로 나누고 각 범주마다 하나의 값을 할당하고 있다. 실험 결과 JM 알고리즘은 영상과 전송률에 따른 초기 QP 값을 정확하게 예측하지 못하는 것을 볼 수 있었다. 제 안하는 알고리 즘에서는 전송 대 역폭에 따른 초기 QP 값 설정 모델을 제시하였고, 각 영상의 복잡도에 맞게 파라미터를 결정하는 모델을 제시하였다.
따라서 제안하는 알고리즘은 영상의 특성과 전송 대 역폭에 맞게 초기 QP 값을 설정한다. 실험결과를 통해 제안된 알고리 즘이 기존의 알고리 즘에 비해 최적 초기 QP 값에 가까운 초기 QP 값을 예측하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해 영상의 품질인 PSNR을 기존의 알고리 즘에 비해 향상시키는 것을 볼 수 있었다.
각 영상에 대해서 30, 40, 50, 60, 70kbps0!] 대해 실험을 수행하여 차이의 평균을 계산하였다. 영상에 상관없이 제안하는 알고리즘이 JM 알고리즘에 비해 비교적 정확하게 최적의 초기 QP 값을 계산하는 것을 보여준다.
실험결과를 통해 제안된 알고리 즘이 기존의 알고리 즘에 비해 최적 초기 QP 값에 가까운 초기 QP 값을 예측하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해 영상의 품질인 PSNR을 기존의 알고리 즘에 비해 향상시키는 것을 볼 수 있었다.
비교한 것이다. 전체 영상의 PSNR을 비교하면 제안하는 알고리 즘이 우수한PSNR성능을 보이는 것을 알 수 있다. Mobile 영상의 경우70kbps로 압축할 때 전체 영상에 대한 PSNR 값이 제 안하는 알고리즘보다 JM 알고리즘이 더 좋다.
처음 프레임이 너무 큰QP 값으로 압축되기 때문에 나머지 영상들의 PSNR 값도 같이 낮은 값을 가지는 것을 볼 수 있다. 제안하는 알고리즘에서는 적절한 초기 QP값으로 압축을 시작하기 때문에 전체 영상의 PSNR을 향상시 키는 것을 볼 수 있다.
일반적으로 초기 qp 값은 현재 프레임의 복잡도와 비례 관계를 가지고 전송률과 반비례 관계를 가진다. 즉, 현재 프레 임의 공간적 복잡도가 크면 큰 값의 초기 QP 값 사용이 유리하고, 대 역폭이 증가하면 작은 QP 값의 사용이 유리하다. 논문 [5]에서는 현재 프레임의 복잡도를 측정하기 위하여 H.
PSNR。는 첫 번째 GOP의 PSNR 값이다. 첫 번째 GOP의 PSNR 값의 경우 제안하는 알고리즘이 JM 알고리즘에 비해 큰 값을 가지는 것을 볼 수 있다.

후속연구

하지만대부분의 알고리즘에서 초기 QP 값설정은 JM 알고리즘에서 사용하는 방법을 그대로 따르고 있다. 제안된 알고리즘은 저전송률 환경에서 실시간으로 최적의 초기 QP 값을 예측하기 때문에 실시간 저전송률 환경에서 사용되는 비트율 제어 알고리즘들에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

참고문헌 (8)

Z. Chen and K.N. Ngan, "Recent advances in rate control for video coding," Signal Process.: Image Commun., vol 22, pp. 19-38, Jan. 2007

상세보기
윤홍준, 서영호, 최현준, 김동욱, ".H264/A 고속 인트라 예측 방법," 한국해양정보통신학회논문지, vol. 10, no. 7 pp. 1172-1179, 2006년 7월
T. Wiegand, H. Schwarz, A. Joch, F. Kossentini, and G. J. Sullivan, "Rate-constrained coder control and comparison of video coding standards," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 7, pp. 688-703, Jul. 2003
T. Wiegand, G. J. Sullivan, G. Bjontegaard, and A. Luthra, "Overview of the H.264/AVC video coding standard," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 7, no. 7, pp. 1-19, Jul. 2003
H. Wang and S. Kwong, "Rate-Distortion Optimization of Rate Control for H.264 With Adaptive Initial Quantization Parameter Determination," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 18, no. 1, pp. 140-144, Jan. 2008

상세보기
C. Lee, Y. Jung, S. Lee, Y. Oh, and J. Kim, "Real-Time Frame-Layer H.264 Rate Control for Scene-Transition Video at Low Bit Rate," IEEE Trans. Consumer Elect., vol. 53, no. 3, pp. 1084-1092, Aug. 2007

상세보기
박상현, "적응적 베이직 유닛 레벨 H.264 비트율 제어," 한국해양정보통신학회논문지, vol. 13, no. 2, pp. 355-361, 2009년 2월

원문보기 상세보기
Z. Li, F. Pan, and K. P. Lim, Adaptive Basic Unit Layer Rate Control for JVT Doc. JVT-G012-rl, Thailand, Mar. 2003

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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