H.264에서 다중참조 프레임을 이용한 효율적인 움직임 예측

김성은; 한종기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김성은 한종기 (세종대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제31권 제9C호

발행연도: 2006.9

수록면: 859 - 868 (10page)

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H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다.
제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다.
컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.

#H.264 #Motion Estimation

참고문헌 (16)

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A. Luthra, G.J. Sullivan, and T. Wiegand, “Introduction to the special issue on the H.264/AVC video coding standard,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video technol, vol. 13, pp. 557- 559, July 2003.

I. E. G. Richardson, H.264 and MPEG-4, John Wiley & Sons Ltd, 2003.

T.Wiegand, G.J. Sullivan, G. Bjntegaard, and A. Luthra, “Overview of the H.264/AVC video coding standard,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video technol, vol. 13, pp. 560–576, July 2003.

T. Stockhammer, M.M. Hannuksela, and T. Wiegand, “H.264/AVC in wireless environments,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video technol, vol. 13, pp. 657-673 , July 2003.

S. Wenger, “H.264/AVC over IP,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video technol, vol. 13, pp. 645-656, July 2003.

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