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회전 포레스트 분류기법을 이용한 HEVC 스크린 콘텐츠 화면 내 부호화 조기분할 결정 방법
Fast Partition Decision Using Rotation Forest for Intra-Frame Coding in HEVC Screen Content Coding Extension 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.23 no.1, 2018년, pp.115 - 125  

허정환 (한양대학교 전기전자공학부) ,  정제창 (한양대학교 전기전자공학부)

초록
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본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a fast partition decision framework for High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) based on machine learning. Currently, the HEVC performs quad-tree block partitioning process to achieve optimal coding efficiency. Since this process requires a high computatio...

주제어

#HEVC   #Screen Content Coding   #Rotation Forest   #Decision Tree Learning  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 어떠한 방법을 이용한 연구가 이루어지고 있는가? 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다.
기존의 High Efficiency Video Coding (HEVC)가 가진 문제점은 무엇인가? 최근 인터넷 환경이 빠르게 발달함에 따라 네트워크를 활용한 클라우드 컴퓨팅 화상회의 등 기존과는 다른 형태의 스크린 콘텐츠 (디지털 기기에서 생성된 비디오) 사용자층이 형성되었다. 하지만 기존의 High Efficiency Video Coding (HEVC)은 카메라로 촬영된 자연영상에 맞춰 개발되었기 때문에 스크린 콘텐츠 영상을 효율적으로 압축하지 못한다는 문제가 제기되었다. 이러한 문제 때문에 2014년 1월 스크린 콘텐츠를 고려한 비디오 압축 표준 제정을 위해 ISO/IEC Moving Picture Expert Group, ITU-T Video Coding Expert Group에서 Joint Collaborate Team on Video Coding (JCT-VC)을 결성하였고 스크린 콘텐츠 확장표준에 대한 Call for Proposal (CfP)를 공동으로 발행하였다[1].
CU 조기분할 결정 방법이란 무엇인가? A. CU 조기분할 결정 방법: CU 조기분할 결정 방법은 기존의 HEVC가 모든 크기의 블록을 비교하여 최적 블록을 채택하는 과정을 고속화한 연구이다. 현재 부호화중인 블록의 이미지 복잡성을 참고하여 조기에 블록 분할을 결정하거나[5], 주변 블록들의 크기를 참고하는 방법[6], 블록의 Coded Block Flag(CBF)를 참고하여 조기에 분할을 결정하는 방법을 사용한다[7].
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