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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 심동규
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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본 논문에서는 전처리 과정에서 움직임 벡터들에 대한 군집화를
수행하여 HEVC 부호화 속도를 향상시키는 연구를 진행하였다. 기존의 HEVC 참조 소프트웨어에서는 부호화 효율을 고려하여, 입력 영상을 코딩 블록 단위 (Coding Tree Unit)로 분할, 이를 다시 코딩 유닛(Coding Unit)으로 최대 깊이 까지 쿼드 트리 형태의 하향식 계층적 분할을 통한 율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization)과정을 수행한다. 이러한 하향식 계층적 부호화 방식은 부호화 효율을 높일 수 있지만 부호화 과정에서의 큰 복잡도를 차지하여 속도를 저하시키는 원인 중 하나이다. 본 논문은 이를 해결하고자, 전처리 과정에서 CU의 최대 깊이를 미리 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 과정으로부터 움직임 벡터들에 대한 계층적 군집화를 수행, 군집화된 경향에 따라 부호화 과정에서의 코딩 블록의 최대 깊이를 결정하는 연구를 수행하였다. 본 논문의 제안하는 방법은 참조 소프트웨어 대비 1080p 영상에서 평균적으로 BD-rate 손실을 1.45% 내외로 억제시키면서, 평균 16%의 부호화 속도 향상이 있으며, 기존의 고속 부호화 알고리즘과 결합하였을 때, 최대 49.17%, 평균 45.13%의 부호화 속도를 향상시키면서 평균 1.84% BD-rate 손실이 있었다.
수행하여 HEVC 부호화 속도를 향상시키는 연구를 진행하였다. 기존의 HEVC 참조 소프트웨어에서는 부호화 효율을 고려하여, 입력 영상을 코딩 블록 단위 (Coding Tree Unit)로 분할, 이를 다시 코딩 유닛(Coding Unit)으로 최대 깊이 까지 쿼드 트리 형태의 하향식 계층적 분할을 통한 율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization)과정을 수행한다. 이러한 하향식 계층적 부호화 방식은 부호화 효율을 높일 수 있지만 부호화 과정에서의 큰 복잡도를 차지하여 속도를 저하시키는 원인 중 하나이다. 본 논문은 이를 해결하고자, 전처리 과정에서 CU의 최대 깊이를 미리 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 과정으로부터 움직임 벡터들에 대한 계층적 군집화를 수행, 군집화된 경향에 따라 부호화 과정에서의 코딩 블록의 최대 깊이를 결정하는 연구를 수행하였다. 본 논문의 제안하는 방법은 참조 소프트웨어 대비 1080p 영상에서 평균적으로 BD-rate 손실을 1.45% 내외로 억제시키면서, 평균 16%의 부호화 속도 향상이 있으며, 기존의 고속 부호화 알고리즘과 결합하였을 때, 최대 49.17%, 평균 45.13%의 부호화 속도를 향상시키면서 평균 1.84% BD-rate 손실이 있었다.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 HEVC 부호화기 소개 52.1 HEVC 부호화기 개요 52.2 HEVC 부호화기의 예측 기법 12제 3 장 기존의 HEVC 고속 부호화 방법 소개 143.1 Pruning 기반의 HEVC 고속 부호화 방법 143.2 전처리 기반의 고속 부호화 방법 소개 17제 4 장 움직임 벡터 군집화를 이용한 HEVC 부호화기의 고속 부호화 방법 194.1 움직임 벡터의 계층적 군집화를 이용한 고속 부호화 방법 소개 204.2 블록 깊이 결정을 위한 전처리 과정 소개 234.3 움직임 벡터를 이용한 계층적 군집화 방법 소개 29제 5 장 실험 및 결과 32제 6 장 결론 39참고문헌 40
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