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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이범식 (한국과학기술원) 김문철 (한국과학기술원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2011년도 한국방송공학회 하계 학술대회
발행연도
2011.7
수록면
169 - 172 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (9)

2011

HEVC 쿼드트리 부호화를 위한 율-왜곡 모델
이범식 ,  김문철 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2011.07 학술대회자료

2008

스케일러블 비디오 부호화에서 CGS 화질 계위를 위한 저 복잡도 부호화 기법
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2008.06 학술대회자료
스케일러블 비디오 부호화에서 CGS 화질 계위를 위한 저 복잡도 부호화 기법
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2008.06 학술대회자료
스케일러블 비디오 부호화에서 CGS 화질 계위를 위한 저 복잡도 부호화 기법
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2008.06 학술대회자료

2007

스케일러브 비디오 부호화에서 선택적 계층간 차분 신호 부호화 및 공간적 향상 계층에서의 모드 결정
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 2명 방송공학회논문지 2007.11 학술저널
공간적 스케일러블 비디오 부호화에서 계층간 모드 고속 결정 방법
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 2명 방송공학회논문지 2007.07 학술저널
스케일러블 비디오 부호화에서 통계적 가설 검증 기법을 이용한 고속 화면간 모드 결정
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 3명 방송공학회논문지 2007.05 학술저널
스케일러블 비디오 부호화에서 공간 계층간 움직임 벡터 예측을 이용한 고속 모드 결정
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 2명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2007.02 학술대회자료

2006

스케일러블 비디오 부호화에서 통계적 가설 검증 기법을 이용한 프레임 간 모드 결정
이범식 ,  김문철 ,  함상진 외 2명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2006.11 학술대회자료

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최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 32×32 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다.
본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡(Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 16?16로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 4?4또는 8?8 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.

목차

요약
1. 서론 및 HEVC 부호화 구조
2. 제안하는 HEVC를 위한 확률모델 기반 율-왜곡 모델
3. 실험 결과
3. 결론 및 향후 과제
참고문헌

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