[논문]블록기반 부호화할 비트평면 결정을 이용한 깊이정보 맵 부호화

김경용; 박광훈

doi:10.5909/jbe.2010.15.2.232

초록
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본 논문에서는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법에서는 깊이정보 맵에 대한 비트율 조절을 위해 양자화 변수를 이용하여 부호화할 비트평면의 수를 결정한다. 이러한 양자화 변수에 의한 제약 조건에서 벗어나서 부호화할 비트평면을 블록 단위에서 결정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.25 dB 향상되었고 BD-rate가 3.5% 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes an efficient depth-map coding method. The adaptive block-based depth-map coding method decides the number of bit planes to be encoded according to the quantization parameters to obtain the desired bit rates. So, the depth-map coding using the block-based decision of the bit-plane...

This paper proposes an efficient depth-map coding method. The adaptive block-based depth-map coding method decides the number of bit planes to be encoded according to the quantization parameters to obtain the desired bit rates. So, the depth-map coding using the block-based decision of the bit-plane to be encoded proposes to free from the constraint of the quantization parameters. Simulation results show that the proposed method, in comparison with the adaptive block-based depth-map coding method, improves the average BD-rate savings by 3.5% and the average BD-PSNR gains by 0.25dB.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 비트율-왜곡 최적화 방법을 이용하여 부호화할 비트평면의 수를 블록 단위로 결정하게 함으로써 깊이정보 맵의 객체 경계부분에 더 높은 중요도를 부여하는 방법을 제안하였다. 실험결과, "Ballet" 깊이정보 맵의 경우에는 기존 방법에 비해 제안하는 방법이 평균적으로 약 0.
가상시점 영상의 화질은 깊이정보 맵의 배경부분보다 객체 경계부분의 화질에 따라 결정되므로, 더 나은 가상시점 영상의 화질을 얻기 위해서는 배경부분보다 객체 경계부분에 더 많은 비트평면들을 부호화하여야 한다. 본 논문에서는 양자화 변수에 따라 부호화할 비트평면의 수를 결정하는 기존 방법의 제약조건에서 벗어나고, 깊이정보 맵의 객체 경계부분에 더 높은 중요도를 부여하기 위한 방법을 제안한다.

제안 방법

본 논문에서는 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM(Joint Model) 13.2^[10] 에 실제 구현하여 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법^[6]과 제안하는 방법의 비교를 수행하였다. 실험에 사용한 영상은 Microsoft에서 제공한 “Ballet”, “Breakdancers” 영상의 깊이정보 맵이며, 해상도는 1024x768이고 실험에 사용된 양자화 변수는 22, 27, 32, 37이고 예측구조는 I-PP-P를 사용하였으며, 엔트로피 부호화 방법은 CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Coding )^[5]와 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)^[9]를 사용하였다.

대상 데이터

실험에 사용한 영상은 Microsoft에서 제공한 “Ballet”, “Breakdancers” 영상의 깊이정보 맵이며, 해상도는 1024x768이고 실험에 사용된 양자화 변수는 22, 27, 32, 37이고 예측구조는 I-PP-P를 사용하였으며, 엔트로피 부호화 방법은 CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Coding )[5]와 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)[9]를 사용하였다.

이론/모형

(4 단계) 상위 단계에서 선택된 비트평면들은 각각 부호화되며, 이때 사용되는 비트평면 부호화 방법은 국제 동영상 표준인 MPEG-4 Part-2 Visual(ISO/ IEC 14496-2)^[8]의 이진 형상 부호화 방법^[8,9]을 사용한다.
(4 단계) 해당 부호화 모드로 부호화를 수행한 후 H.264/AVC에서 사용하는 비트율-왜곡 최적화 방법을 이용하여 해당 부호화 모드의 비용(Costi) 값을 계산한다.

성능/효과

264/AVC와 블록 기반 적응적 깊이 정보 맵 부호화 방법^[6]과 본 논문에서 제안하는 방법(‘Proposed’)에 대한 비트율 대비 PSNR(Peak Signal-toNoise Ratio)의 R-D(Rate-distortion) 곡선을 나타낸다. 그래프 결과를 통해 제안하는 방법의 결과가 기존 방법의 결과보다 성능이 향상된 것을 확인할 수 있다. 표 1은 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 제안하는 방법 간의 PSNR(dB) 및 비트율 결과를 비교한 것이다.
비교 결과, "Ballet"과 "Breakdancers" 깊이정보 맵 모두 저비트율에서는 큰 변화가 없었지만, 고비트율로 갈수록 비트율이 줄거나 혹은 화질이 향상되었다.
실험결과, "Ballet" 깊이정보 맵의 경우에는 기존 방법에 비해 제안하는 방법이 평균적으로 약 0.2 dB 이상 높았으며, 평균적으로 2.97%의 비트율 절감을 얻을 수 있었고, "Breakdancers" 깊이정보 맵의 경우에는 기존 방법에 비해 제안하는 방법이 평균적으로 약 0.28 dB 이상 높았으며, 평균적으로 3.89%의 비트율 절감을 얻을 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	비트평면 단위 부호화 방법은 어떠한 단계를 거쳐 부호화가 진행되는가?	(1 단계) 입력된 깊이정보 맵 블록을 그레이코드로 변환한다. (2 단계) 그레이코드로 변환된 n-비트의 깊이정보 맵 블록을 n개의 비트평면 블록으로 분리한다. (3 단계) 입력된 n개의 비트평면들 중에서 부호화할 비트평면들을 적응적으로 결정한다. 이때 이전 그레이코드 변환 단계에서 인접한 비트평면을 통해 부호화가 수행된 그레이코드의 비트평면 간 의존성 때문에 MSB 비트평면부터 LSB 비트평면의 순서로 차례대로 부호화할 비트평면의 수를 증가시키면서 부호화를 수행하여야한다. 따라서 부호화할 비트평면을 결정하는 방법은 부호화할 비트평면의 수를 결정하는 것과 같다. 부호화할 비트평면의 수를 결정하는 순서도는 그림 2에 도시하였다. 여기서 결정된 부호화할 비트평면의 수에 대한 정보는 양자화 변수에 따라 가변 길이 부호화되어 비트스트림에 포함된다. (4 단계) 상위 단계에서 선택된 비트평면들은 각각 부호화되며, 이때 사용되는 비트평면 부호화 방법은 국제 동영상 표준인 MPEG-4 Part-2 Visual(ISO/ IEC 14496-2)[8]의 이진 형상 부호화 방법[8,9]을 사용한다.
	깊이정보 맵이란 무엇인가?	깊이정보 맵(Depth-map)이란, 카메라와 객체 간의 실제 거리를 정수단위로 표현한 것으로써, 카메라와 가까울수록 큰 값(밝은 값)으로 표현된다. 실제 영상과는 다르게 깊이정보 맵은 상당히 완만하고 단조로운 특성을 나타낸다.
	3차원 TV 방송에 대한 비디오 표준의 예로 들 수 있는 것은 무엇인가?	또한 미국이나 유럽, 아시아 지역에서도 3차원 TV 방송에 대한 연구 개발 활동이 활발히 진행되고 있다. 이러한 3차원 TV 방송에 대한 비디오 표준으로는 여러 시점의 영상을 부호화하기 위해서 ISO/IEC의 JVT(Joint Video Team of ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 MPEG and ITU-T SG16 Q.6 VCEG)에서 제정한 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding, H.264/AVC Amendment 4) 표준[1]을 예로 들 수 있다. 또한 입력된 영상 이외의 가상시점 영상들을 깊이정보 맵을 이용한 시점 보간 방법을 통해 무한대까지 생성할 수 있도록 지원하기 위한 3차원 비디오 부호화 표준[2]이 ISO/IEC의 MPEG에서 표준화가 진행 중이다.

참고문헌 (10)

ISO/IEC JTC1/SC29/WG11, "Text of ISO/IEC 14496-10:200X/FDAM 1 Multi-view Video Coding," N9978, Hannover, Germany, July 2008.
ISO/IEC JTC1/SC29/WG11, "Vision on 3D Video," N10357, Lausanne, Switzerland, February 2009.
A. Smolic, K. Mueller, N. Stefanoski, J. Ostermann, A. Gotchev, G.B. Akar, G.A. Triantafyllidis and A.Koz: "Coding Algorithms for 3DTV - A Survey," IEEE Trans. οn Circuits and Systems for Video Technology, Vol 7, Issue 11, pp. 1606-1621, November 2007.
김경용, 박광훈, 서덕영, "비트평면 기반 무손실 깊이정보 맵 부호화 방법," 방송공학회논문지, 제14권 제 5호, pp.551-560, September 2009.

원문보기 상세보기
ITU-T Recommendation H.264/AVC and ISO/IEC 14496-10 (MPEG-4 Part 10 AVC), "Advanced Video Coding for Generic Audiovisual Services," Version 1: March 2003, Version 2: May 2004, Version 3: March 2005, Version 4: September 2005, Version 5 and Version 6: June 2006, Version 7: April 2007, Version 8: July 2007.
김경용, 박광훈, 서덕영, "적응적 블록기반 깊이정보 맵 부호화 방법," 방송공학회논문지, 제14권 제 5호, pp.601-615, September 2009

원문보기 상세보기
T. Wiegand, H. Schwarz, A. Joch, F. Kossentini, and G.J. Sullivan, "Rate-Constrained Coder Control and Comparison of Video Coding Standards," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 13, No. 7, pp. 688-703, July 2003.

상세보기
ISO/IEC 14496-2 (MPEG-4 Visual), "Coding of Audio-Visual Objects - Part 2: Visual," Version 1: April 1999, Version 2: February 2000, Version 3: May 2004.
N. Brady, and F. Bossen, "Shape compression of moving objects using context-based arithmetic encoding," Signal Processing: Image Communication, Volume 15, pp. 601-617(17), Number 7, May 2000.

상세보기
F. Heinrich-Hertz-Institut, "H.264/AVC Reference Software Version JM13.2," http://iphome.hhi.de/suehring/tml, May 2008.

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