초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

본 논문은 저복잡도 비디오 부/복호화를 위한 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안하는 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩은 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩에서 사용하는 채널코딩을 이용하는 것이 아니라 엔트로피 코딩을 이용하여 부호화를 수행한다. 제안하는 방법에서 복호가는 움집임 추정을 수행하고 그 결과인 움직임 백터를 부호기로 전송하며, 부호기는 전송받은 움직임 백터를 초기 움직임 백터로 하여 움직임 백터 값의 갱신을 수행한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩 방법과 복호기 복잡도를 비교한 결과 99%의 복잡도 감소가 있었고, H.264/AVC의 All Intra 방법과 비교하여 20.3%의 비트율 감소가 있었다.

본 논문은 저복잡도 비디오 부/복호화를 위한 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안하는 엔트로피 부호화 기반의 분산 비디오 코딩은 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩에서 사용하는 채널코딩을 이용하는 것이 아니라 엔트로피 코딩을 이용하여 부호화를 수행한다. 제안하는 방법에서 복호가는 움집임 추정을 수행하고 그 결과인 움직임 백터를 부호기로 전송하며, 부호기는 전송받은 움직임 백터를 초기 움직임 백터로 하여 움직임 백터 값의 갱신을 수행한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 분산 비디오 코딩 방법과 복호기 복잡도를 비교한 결과 99%의 복잡도 감소가 있었고, H.264/AVC의 All Intra 방법과 비교하여 20.3%의 비트율 감소가 있었다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 분산 비디오 코딩 방법의 문제점인 높은 복호기의 복잡도와 낮은 성능을 해결하기 위해 제안되었다. 이 방법은 기존의 분산 비디오 코딩 방법에서 사용한 채널 코딩을 대신하여 엔트로피 코딩을 사용한다.
• 본 논문에서는 엔트로피 코딩 기반의 분산 비디오 코딩을 제안한다. 엔트로피 코딩 기반의 분산 비디오 코딩은 다음의 세 단계를 거쳐 부호화 된다.
• 본 논문에서는 엔트로피 코딩 기분 분산 비디오 코딩 방법을 제안하였다. 기존의 분산 비디오 코딩에서 사용하는 채널 코딩이 아닌 엔트로피 코딩을 적용함으로써 복호기의 복잡도를 줄이고 부호화 효율 또한 증가시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

가설 설정

• Key 프레임이 복호기로 전송되면, 복호기는 두 장의 Key 프레임을 움직임 추정 보간법을 이용하여 현재 프레임에 Xt 에 상응하는 보조정보인 Y 프레임을 만들어 낸다. 원본 프레임 Xt와 보조 정보의 차를 채널을 통해 발생되는 오류로 가정하여, 채널코더를 이용하여 오류를 수정함으로써 Xt프레임을 복원하게 된다. 채널 코딩 방법은 성능이 높은 터보 코더와 low density parity check accumulation(LDPCA)가 자주 사용된다.

제안 방법

• 세 번째로 부호기는 복호기로부터 전달받은 움직임 벡터를 초기 움직임 백터로 한 후 간단한 움직임 추정 방법을 이용하여 갱신한다. 그리고 갱신된 움직임 백터를 사용하여 Xt 프레임에 대한 예측영상을 취득하고 원 영상과의 차이를 구하여 entropy coding 한 후 복호기로 전달한다.
• 기존의 표준 비디오 부/복호화 방법은 저장장치 혹은 스트리밍 방송 서비스를 위해 개발된 기술로 하나의 생산주체가 다수의 소비자에게 데이터를 전송하는 방법에 최적화 되어있다. 따라서 생산주체는 서비스 제공에 있어 비용 절감을 위하여 높은 부호화 효율로 멀티미디어 데이터를 처리하여 이를 서비스하였으며, 이에 부호기의 성능은 상대적으로 복잡도가 아닌 부호화 효율에 그 초점이 맞추어졌다. 하지만 최근 휴대기기의 성능 및 활용가치지가 급격하게 늘어남에 따라, 멀티미디어 처리기능을 가진 휴대기기의 활용도가 높아졌다.
• 이 방법은 기존의 분산 비디오 코딩 방법에서 사용한 채널 코딩을 대신하여 엔트로피 코딩을 사용한다. 또한 분산 비디오 코딩 방법의 장점인 부호기의 낮은 복잡도를 유지하기 위하여 복호기에서 움직임 추정을 수행하고 이를 통해 계산된 움직임 벡터를 부호기에 전송해 주며, 부호기는 이 움직임 벡터를 이용하여 부호화 할 블록의 예측영상을 얻고, 원 영상과의 차이를 엔트로피 코딩한다.
• 두 번째로 복호기에서는 전송받은 두 개의 Key 프레임으로부터 보조정보(SI : Side Information)를 만들어 내고, 보조정보로부터 Key 프레임으로의 움직임 추정을 통해 계산된 움직임 벡터를 부호기로 전송해 준다. 세 번째로 부호기는 복호기로부터 전달받은 움직임 벡터를 초기 움직임 백터로 한 후 간단한 움직임 추정 방법을 이용하여 갱신한다. 그리고 갱신된 움직임 백터를 사용하여 Xt 프레임에 대한 예측영상을 취득하고 원 영상과의 차이를 구하여 entropy coding 한 후 복호기로 전달한다.
• Wyner-Ziv 구조의 분산 비디오 코딩은 부호기의 낮은 복잡도, 복호기의 높은 복잡도를 실현하는 것이 가능하지만, 복호기의 복잡도가 지나치게 높고, 부호화 성능이 낮은 것이 단점이다. 제안하는 방법은 이를 해결하기 위하여 복호기에서 높은 복잡도를 가지는 채널코딩 대신 엔트로피 코딩을 사용한다. 엔트로피 코딩은 채널 코딩에 비해 복호기에서의 복잡도가 낮으며, 블록기반의 코딩이 가능하기 때문에 부분적으로 화면 내 부호화 그리고 블록 skip도 가능하다는 장점이 있다.
• 제안한 방법을 평가하기 위해 기존 방법과 비트의 사용율과 PSNR을 측정하였다. 실험은 640 x 480 크기의 VGA급 영상, Race를 사용하였으며 QP는 29, 33, 37 그리고 41을 이용하였다.

대상 데이터

• 실험은 640 x 480 크기의 VGA급 영상, Race를 사용하였으며 QP는 29, 33, 37 그리고 41을 이용하였다. 비교대상은 기존 H264/AVC의 IPIP, All Intra 방법으로 하였다. 제안한 방법의 PSNR 성능은 H.
• 제안한 방법을 평가하기 위해 기존 방법과 비트의 사용율과 PSNR을 측정하였다. 실험은 640 x 480 크기의 VGA급 영상, Race를 사용하였으며 QP는 29, 33, 37 그리고 41을 이용하였다. 비교대상은 기존 H264/AVC의 IPIP, All Intra 방법으로 하였다.

데이터처리

• 기존 분산 비디오 복호기는 채널 복호화를 이용하여 프레임을 복원한다. 제안한 방법과의 비교를 위해서 6336 길이의 채널 복호기를 사용한 기존 분산 비디오 코딩 방법과 복잡도를 비교하였다.[1] 이 때, 영상 크기가 VGA임으로, 패리티 비트는 총 9번을 기본으로 전송하게 되며, 전송받은 각각의 패리티 비트를 이용하여 채널 복호화는 최소 1부터 최대 66번까지 반복 복호화를 수행한다.

이론/모형

• Girod 교수 연구팀에 의해 개발된 Wyner-Ziv 부호화 방법이 있다. 제안한 방법은 Wyner-Ziv 부호화 방법에 근간을 두고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 방법의 전체 구조도는 그림 1과 같다.[1]

성능/효과

• 본 논문에서는 엔트로피 코딩 기분 분산 비디오 코딩 방법을 제안하였다. 기존의 분산 비디오 코딩에서 사용하는 채널 코딩이 아닌 엔트로피 코딩을 적용함으로써 복호기의 복잡도를 줄이고 부호화 효율 또한 증가시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 향후, H.
• 19dB가 향상되었다. 또한, 제안한 방법의 bitrate의 성능은 H.264/AVC의 IPIP 방법보다는 21.4%가 낮지만, All Intra 방법보다는 20.3%가 향상되었다.
• 비교대상은 기존 H264/AVC의 IPIP, All Intra 방법으로 하였다. 제안한 방법의 PSNR 성능은 H.264/AVC의 IPIP 방법의 PSNR 성능보다는 평균 0.97dB가 저하되었지만, All Intra 방법보다는 평균 1.19dB가 향상되었다. 또한, 제안한 방법의 bitrate의 성능은 H.
• [1] 이 때, 영상 크기가 VGA임으로, 패리티 비트는 총 9번을 기본으로 전송하게 되며, 전송받은 각각의 패리티 비트를 이용하여 채널 복호화는 최소 1부터 최대 66번까지 반복 복호화를 수행한다. 제안한 방법의 복호기 복잡도는 분산 비디오 복잡도보다 99% 감소율을 확인할 수 있었다.

후속연구

• 기존의 분산 비디오 코딩에서 사용하는 채널 코딩이 아닌 엔트로피 코딩을 적용함으로써 복호기의 복잡도를 줄이고 부호화 효율 또한 증가시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 향후, H.264/AVC의 IPP 방법과 대비하여, 움직임 벡터의 갱신과 복잡도를 분산시키는 연구를 진행할 예정이다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기