[논문]H.264/AVC에서 다양한 예측 방향을 고려하는 인트라 코딩

이민호; 서찬원; 한종기

H.264/AVC에서 다양한 예측 방향을 고려하는 인트라 코딩
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이민호 (세종대학교) , 서찬원 (세종대학교) , 한종기 (세종대학교)

ITU-T와 ISO/IEC의 공동 작업으로 제정 된 H.264/AVC는 기존 비디오 표준들에 비해 동일한 화질에서 약 30%~70%의 비트 량을 절감할 수 있으며, 동일한 비트 량으로 PSNR이 2~3dB 가량 우수한 영상을 제공할 수 있다. H.264/AVC는 인트라 부호화 효율을 높이기 위해 공간 영역에서 주변 화소를 이용하여 $4{\times}4$ luma 예측의 9가지 모드와 $16{\times}16$ luma 예측의 4가지 모드에 대한 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 최적의 인트라 예측 모드를 선택한다. 본 논문에서는 프레임 내에서 공간 중복 성을 더 많이 줄이기 위해 9가지 모드의 $4{\times}4$ luma 예측에 7가지 모드를 추가하여 총16가지의 $4{\times}4$ luma 예측 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 인트라 예측 모델이 기존 기술에 비해 높은 압축효율을 보인다.

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문제 정의

본 논문에서는 H.264/AVC의 4x4 luma 인트라 예측 모드를 추가하여 프레임 내의 공간적 중복 성을 줄이는 모델을 제안하였다. 또한 실험을 통해 모드추가로 인하여 1비트를 손해 보았지만 프레임 내의 공간적 중복 성을 줄임으로써 PSNR 향상 및 비트 율 감축의 결과를 얻었다.

제안 방법

식(2)는 추가된 4x4 luma 예측 모델의 최적의 예측 모델을 선택하는 식이다. 16가지 방향 예측 각각의 SAD(Sum of Absolute Difference)를 구하여 그중 최소값을 최적의 예측 모드로 선택하게 된다. 최적의 모드로 선택된 모드는 H.
인트라 4x4 예측은 16x16화소로 구성되어진 매크로 블록에(MB)에 대해 4x4 블록 단위로 주어진 순서에 따라 부호화되고 복호화 된다. 예측하고자 하는 블록의 좌측블록의 4화소, 상단 블록 4화소, 우측 상단 블록 4화소, 좌측상단 블록 1화소를 이용하여 블록 내의 4x4화소의 값을 예측 부호화한다.
제안된 4x4 예측에서는 영상의 세밀한 방향성을 보다 정확하게 예측하여 예측 오차를 최소화하고자, 기존 8가지 예측 방향들(DC 제외)의 사이에 새로운 예측 방향을 추가한다.
기존 기술에서의 프레임 내에서 공간 중복 성을 줄이는 인트라 예측은 그림 1에서 총 9가지 예측 방향(예측 모드)과 그림 2에서의 총 4가지 예측 모드 중 가장 효율적인 예측 방향을 선택하고, 선택된 예측 방향을 이용하여 부호화한다. 제안하는 인트라 예측 방법에서는 기존의 4x4 luma 예측에서처럼 9가지 예측 모드를 그대로 사용하며 그림 4와 같이 7가지 예측 방향(예측 모드)을 추가하는 총 16가지 예측 방향(예측 모드)을 고려하여 기존 방법보다 정확한 방향성 예측을 수행한다.
제안한 방법을 시험하기 위해 인트라 프레임만을 사용하였다. 테스트 시퀀스는 WQVGA(416x240) 해상도의 BasketballPass, BQSquare, Keiba를 사용하였으며, [3]에서 제안한 BD-PSNR과 BD-RATE를 적용하여 양자화 파라미터 변화에 따른 제안하는 예측모드의 성능을 실험하였다.

대상 데이터

본 실험에서는 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM17.2를 사용하였다. Profile은 High profile을 사용 하였으며, Entropy coding은 CABAC을 사용 하였다.

이론/모형

Profile은 High profile을 사용 하였으며, Entropy coding은 CABAC을 사용 하였다. 제안한 방법을 시험하기 위해 인트라 프레임만을 사용하였다. 테스트 시퀀스는 WQVGA(416x240) 해상도의 BasketballPass, BQSquare, Keiba를 사용하였으며, [3]에서 제안한 BD-PSNR과 BD-RATE를 적용하여 양자화 파라미터 변화에 따른 제안하는 예측모드의 성능을 실험하였다.

성능/효과

264/AVC의 4x4 luma 인트라 예측 모드를 추가하여 프레임 내의 공간적 중복 성을 줄이는 모델을 제안하였다. 또한 실험을 통해 모드추가로 인하여 1비트를 손해 보았지만 프레임 내의 공간적 중복 성을 줄임으로써 PSNR 향상 및 비트 율 감축의 결과를 얻었다.
표 1은 화질의 개선 정도와 감소한 비트율을 보여준다. 모든 실험 결과에서 제안하는 방법의 결과가 기존 기술의 결과 보다 화질이 개선되었고, 모드추가로 인해 1비트를 손해 보았지만 프레임내의 공간적 중복 성을 줄이는 효과로 비트율도 감소하는 것을 알 수 있다.
여기서 제안된 4x4 luma 예측 모델이 기존보다 프레임 내의 공간적 중복 성을 줄이는데 효과가 있다. 하지만 MPM이 선택되지 않는 경우, 기존방법에 비하여 1비트를 더 사용하는 단점이 있다.

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