VVC 화면 내 예측에서의 딥러닝 기반 예측 블록 개선을 통한 부호화 효율 향상 기법

정혜선; 강제원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정혜선 (이화여자대학교) 강제원 (이화여자대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제4호

발행연도: 2022.7

수록면: 477 - 486 (10page)

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본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크를 이용하여 VVC 화면 내 예측으로 얻은 예측 블록을 개선하여 잔차 신호를 보다 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 기존의 화면 내 예측 방법은 일부 고정 규칙을 기반으로 주변의 재구성된 참조 샘플로부터 예측 블록을 생성하므로 복잡한 콘텐츠의 예측 블록을 생성하기 어렵다는 한계가 있다. 또한, 참조 샘플로 이용할 수 있는 정보의 양이 시간적 주변 정보에 비해 적기 때문에 화면 간 예측보다 낮은 부호화 성능을 가진다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 기존의 비디오 부호화 과정의 화면 내 예측을 통해 생성되는 예측 블록에 CNN을 적용하여 원본 블록과 예측 블록의 차분 신호를 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 부호기에서는 제안 알고리즘의 활성 여부를 나타내는 플래그가 함께 부호화된다. 제안하는 화면 내 예측 방법은 최신 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding의 참조 모델인 VTM version 10.0[1] 대비 휘도 성분에 대하여 향상된 압축 성능을 제공한다.

#Intra Prediction #Convolutional Neural Network #Versatile Video Coding

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Versatile Video Coding Test Model (VTM) 10.0 : https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/VVCSoftware_VTM/-/tree/VTM-10.0 T. Barnett, et al. "Cisco visual networking index (vni) complete forecast update, 2017–2022." Americas/EMEAR Cisco Knowledge Network (CKN) Presentation (2018).

Moving Picture Experts Group (MPEG) : https://mpeg.chiariglione.org JVET of ITU-T and ISO/IEC, “Versatile Video Coding (Draft 10)”, Documents JEVT-S2001, June 2020.

B. Bross et al., “Overview of the Versatile Video Coding (VVC) Standard and its Applications”IEEE Transactions on Cicuits and Systems on Video Technologies, vol. 31, no. 10, 2021. doi: https://doi.org/10.1109/TCSVT.2021.3101953

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