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Adaptive Scalar Quantization for HEVC Video Coding
HEVC 영상압축을 위한 적응적 스칼라 양자화 원문보기

한국방송공학회 2019년도 하계학술대회, 2019 June 19, 2019년, pp.114 - 115  

Xu, Motong (Sungkyunkwan University) ,  Jeon, Byeungwoo (Sungkyunkwan University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper introduces an adaptive scalar quantization scheme for video coding technology. The method utilizes the property of the coefficient groups (CG) inside each transform block so that the dead-zone interval of the scalar quantizer is adaptively set up for different CGs. Its experimental result...

AI 본문요약
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제안 방법

  • It shows that sumRDOQ tends to become zero when sumSQ ≤ 2. In order to better imitate the output optimized level after RDOQ process, the observations from the above analysis motivates us to setup a larger quantization dead-zone when the CG is likely to become all zero after RDOQ process.
  •  Five sequences are tested under RA-Main coding configuration, and four QP values (22, 27, 32, and 37) are used following the common test condition [5]. The Bjontegaard Delta Bit-Rate (BDBR) is utilized to evaluate the coding performance of the proposed method against original HEVC scalar quantization with RDOQ-Off as the anchor. The BDBR performance is illustrated in Table 1, from where we can see the proposed adaptive scalar quantization scheme achieves 4.
  • An adaptive scalar quantization scheme for video coding is addressed in this paper. The proposed method adaptively adjust the dead-zone interval based on the sum of the transform coefficients of each CG inside each transform block. The experiments are carried out using HEVC reference software, and the test results show that the proposed quantization scheme provides 4.
  • This paper proposes an adaptive quantization scheme which adjusts the dead-zone of SQ based on the slice type and the property of coefficient groups (CG) inside each transform block (TB).
  • To better approximate the output of RDOQ process behavior, we carried out a statistical analysis on the properties of each CG inside TB to understand more about the RDOQ behavior. The data used for analysis are generated from 32 frames of sequence BasketballDrive encoded under random access (RA-Main) coding configuration with quantization parameter (QP) of 22 and 32.
  • To evaluate the performance of our proposed quantization scheme, the experiments are done using HEVC reference software HM 16.15 [4] with RDOQ tool disabled (RDOQ-Off). Five sequences are tested under RA-Main coding configuration, and four QP values (22, 27, 32, and 37) are used following the common test condition [5].

대상 데이터

  • To better approximate the output of RDOQ process behavior, we carried out a statistical analysis on the properties of each CG inside TB to understand more about the RDOQ behavior. The data used for analysis are generated from 32 frames of sequence BasketballDrive encoded under random access (RA-Main) coding configuration with quantization parameter (QP) of 22 and 32. We calculate the sum of nonzero quantized levels inside each CG after SQ and RDOQ (denote as sumSQ and sumRDOQ, respectively).
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