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

이우주; 이종석; 심동규; 오승준

추천

검색

질문

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)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

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

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

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)

참고문헌 신청

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.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이우주

소속기관 광운대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 9 이용수 407

이종석

소속기관 광운대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 1% 공학 > 컴퓨터학

논문수 162 이용수 10,356

심동규

소속기관 광운대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 1 이용수 42

Seungjun Oh

소속기관 성균관대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 257 이용수 8,805

이 논문과 함께 이용한 논문

양안 교차 SHVC 기반 융합형 3DTV 시스템

강동욱 , 정경훈 , 김진우 외 1명 방송공학회논문지 2018 .03

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-567-000695646

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)