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저자정보
이민훈 (광운대학교) 이종석 (광운대학교) 박준택 (광운대학교) 임웅 (한국전자통신연구원) 방건 (한국전자통신연구원) 심동규 (광운대학교) 오승준 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2020.5
수록면
313 - 324 (12page)

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본 논문에서는 360 비디오의 특성을 이용하여 픽쳐 경계에서 코딩 효율을 증가시키는 움직임 벡터 예측 방법을 제안한다. VVC의 화면간 예측에서 움직임 벡터 후보군을 구성할 때 주변 블록의 위치가 픽쳐의 경계 바깥이면 후보군 구성 과정에서 제외되어 픽쳐 경계에서 코딩 효율이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해 360 비디오의 부/복호화를 위한 투영 방법의 특성을 이용하여 이미 복호화된 정보로부터 픽쳐의 경계에서 추가로 후보군을 구성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 JVET-360 CTC의 임의 접근 환경에서 VTM6.0 및 360Lib9.1와 비교한다. 그 결과로써 제안하는 방법은 추가 계산 복잡도 없이 휘도 성분에서 평균 0.02%, 색차 성분에서 각각 평균 0.05%, 0.06%의 비트율 감소를 보이고, 픽쳐의 경계에서는 비트율이 휘도 성분에서 평균 0.29%, 색차 성분에서 각각 평균 0.45%, 0.43% 감소하였다. 그리고 DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality-Scale) 방법을 통해 제안하는 방법의 주관적 화질 평가를 수행하여 MOS (Mean Opinion Score)값을 얻는다. MOS값은 평균 0.03 향상되었고, MOS값과 비트량을 이용하여 BD-MOS를 구한다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 최대 8.78%, 평균 5.18% 향상하였다.
#VVC #360 Video #Wrap-around #Inter prediction #Motion vector candidate list

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 랩-어라운드 움직임 벡터 예측 방법
Ⅲ. 실험 환경 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
C. Kim, A Comparative Study for Virtual Reality 360˚ Contents Shooting Equipments Based on Real World, Journal of Broadcast Engineering, Vol.21, No. 5, pp.714-725, Sep. 2016. google schola J. Lee, J. Park, H. Choi, J. Byeon, and D. Sim, “Overview of VVC”, Broadcasting and Media Magazine, Vol.24, No.4, pp.10-25, Oct. 2019. google schola F. Bossen, X. Li, and K. Suehring, JVET-P0003, AHG report: Test model software development (AHG3), Oct. 2019. google schola VTM, https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/VVCSoftware_VTM Y. Sun, A. Lu, and L. Yu, JVET-D0040, “AHG8: WS-PSNR for 360 video objective quality evaluation”, Oct. 2016. google schola

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