In a scalable video coding (SVC), down and up sampling processes of video sequences are incorporated for spatial scalability. A new up-sampling method is proposed for H.264 SVC. The main idea is derived from the DCT-domain up-sampling scheme, which is efficiently derived from combination of the forward and backward DCT kernels. Two new up-sampling methods are proposed, which should be used appropriately in the encoder and decoder of SVC. First method is derived from the type-II DCT, which is a typical DCT for image compression. It suffers half-pel shift due to characteristics of the type-II DCT. The new up-sampling kernel is developed to support arbitrary-ratio up-sampling in the current H.264 SVC. Second method employs the type-I DCT filters, which have no phase shift. In order to remove the phase shift problem, encoder and decoder should use the same type-I DCT filters. Also, the developed up-sampling methods can use overlapping pixels near the block boundary to reduce the block artifacts and to improve performance. Fast algorithms are also developed by using various symmetries of the type-I and type-II DCT-based up-sampling kernels. Two methods are proposed for fast computation using direct and indirect matrix decomposition, where fast type-IV DCT is used in the indirect method. For performance improvement of the spatial scalability, an adaptive filtering method is introduced the up-sampling, which applies different weighting parameters to DCT kernels. In addition, an efficient estimation method of the weighting parameters is proposed by using the periodic characteristics of DCT. The proposed adaptive up-sampling method shows much improved PSNR in comparison with the recent SVC up-sampling method.
날로 발전하는 인터넷 환경과 여러 정보기기들의 출현은 필연적으로 영상이나 음성 데이터의 효율적인 전송을 필요로 하게 되었다. 이런 시대의 요구에 발맞춰 JVT에서 새로운 스케일러블 비디오 압축 표준을 제정하기에 이르렀다. 이 논문에서는 스케일러블 비디오의 공간적 영상 확대를 위한 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 이산 여현 변환을 공간적 영역에서 수행하도록 빠르고 효율적으로 설계되었다. 임의의 영상을 확대하는 것은 주파수 영역에서 고주파성분에 0의 성분을 추가하는 것으로 수행된다. 이런 기본적인 이론에 따라 영상에 효율적인 분해능을 가진 이산 여현 변환을 이용하여 영상의 확대를 가능케 했다. 제안하는 방법은 주파수 영역의 개념을 공간영역에서 구현하는 방법이다. 비디오 압축의 표준에 따라 다운샘플링시에 좌표계의 위치는 변하게 된다. 본 논문에서는 각 경우의 좌표위치 변화를 해결하기 위해서 제 1형과 2형 이산 여현 변환을 사용하여 위의 문제를 해결하였다. 현재의 표준에 맞는 제 2형 이산 여현 변환을 이용한 임의의 영상사이즈로 확대하는 방법은 제안된 구조에서 쉽게 확장이 가능하다. 비디오 복호기에서는 빠른 수행 속도를 필요로 한다. 따라서 재정의된 공간영역의 이산여현 변환 업샘플러를 매트릭스 이론과 빠른 변환 구현을 이용하여 효율적으로 수행하게 하였다. 본 논문에서 보여지듯 계산량은 기존의 방법과 비슷하거나 30% 이내로 증가한다. 비디오 영상은 시간적으로 계속 변하게 되며 주파수 영역에서의 특성도 각기 상이하게 된다. 정의된 업샘플러를 상이한 특성을 가진 영상에 일괄적으로 사용하는 것은 성능에 취약점이 된다. 본 논문에서는 제안된 이산 여현 변환 업샘플러의 주파수 성분의 가변을 통하여 적응적인 업샘플러를 제안하였다. 또한 효율적인 파라미터 추정방법도 제시하였다. 제안된 방법을 이용한 실험결과는 기존의 방법보다 계산량을 크게 늘리지 않으면서 (30% 이내) 상당한 성능의 향상 (0.5~1.2 dB) 을 이룬 것을 보여주었다.
