SHVC 부호화 성능 개선을 위한 딥러닝 기반 계층간 참조 픽처 생성 방법

이우주; 이종석; 심동규; 오승준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이우주 (광운대학교) 이종석 (광운대학교) 심동규 (광운대학교) 오승준 (광운대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제3호

발행연도: 2019.5

수록면: 401 - 410 (10page)

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2019

휘도 및 색차 성분에 따른 딥러닝 기반 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능 분석

이우주 , 이민훈 , 황기수 외 2명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2019.06 학술대회자료

SHVC 부호화 성능 개선을 위한 딥러닝 기반 계층간 참조 픽처 생성 방법

이우주 , 이종석 , 심동규 외 1명 방송공학회논문지 2019.05 학술저널

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본 논문에서는 SHVC 부호화 성능 개선을 위하여 딥러닝 기반 계층간 예측을 위한 참조 픽처 생성 방법을 제안한다. 새로운 참조픽처를 생성하기 위하여 DCT-IF기반 업샘플링 된 픽처를 VDSR 네트워크를 이용한 필터링을 진행하는 구조와 SHVC 계층간 참조픽처를 생성하기 위한 트레이닝 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법은 SHM 12.0 기반으로 구현되어 있다. 성능 평가를 위하여 사전 학습을 이용하여 계층간 예측 픽처를 생성하는 방법과 비교를 진행하였다. 그 결과 상위 계층의 부호화 성능은 사전 학습을 이용한 방법 대비 최대 13.14%의 비트 감소, SHM 대비 최대 15.39%의 비트 감소율을 보였고, 평균 6.46%의 비트 감소율을 보였다.

#Scalable HEVC #CNN, Deep learning #Super resolution #Inter-layer prediction

참고문헌 (14)

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H. Choi, K. Lee, J. Kang, S. Bae, and J. Yoo, Overview and Performan ce Analysis of the Emerging Scalable Video Coding, Journal of Broad cast Engineering Vol.12, no. 6, pp. 542-554, November, 2007, http://w ww.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE00926642.

J. M. Boyce. Y. Ye, J. Chen and A. K. Ramasubramonian, “Overview of SHVC: Scalable Extensions of the High Efficiency Video Coding St andard”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Techno logy, Vol. 26, no. 1, pp. 20-34, July, 2016, https://doi.org/10.1109/TCS VT.2015.2461951.

J. Lee, J. Kang, H. Lee and J. Choi, “SHVC Standard Technology Tren d,” TTA Journal, vol.152, pp. 60-65, March, 2015, https://www.dbpia. co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE06391006.

Y. Kim, J. Choi and H. Choi, “Performance Analysis of Scalable HEV C Coding Tools”, JBE Vol.20, no. 4, pp. 497-508, July, 2015, https://d oi.org/10.5909/JBE.2015.20.4.497.

J. Yang, J. Wright, T. S. Huang, and Y. Ma, “Image super-resolution vi a sparse representation”, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 19, no. 11, pp. 2861?2873, November 2010, https://doi.org/10.1109/T IP.2010.2050625.

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