Wyner-Ziv (WZ) video coding is a particular case of Distributed Video Coding (DVC), which is a recent video coding paradigm based on the Slepian-Wolf and Wyner-Zip (WZ) theorems. Contrary to available prediction-based standard video codecs, WZ video coding exploits the source statistics at the decoder, allowing the development of simpler encoders. Until now, WZ video coding did not reach the compression efficiency performance of conventional video coding solutions, mainly due to the poor quality of the side information, which is an estimate of the original frame created at the decoder in the most popular WZ video codecs. Therefore, we propose an adaptive Two-Stage Side Information (TSSI) generation method for a transform domain WZ video coding where the side information is successively improved as the decoding proceeds. Moreover, we propose the Priority-based Reference Frame Selection (PRFS) method for fast motion estimation in the H.264/AVC, which is used to implement DVC to H.264/AVC transcoder. The experimental results for TSSI show significant and consistent rate-distortion performance improvements under complex test sequences with high motion and occlusion. Also, the proposed PRFS significantly reduces the computational complexity for the multiple reference-frame motion estimation of the H.264/AVC encoder and achieves similar coding performance to that of previous methods.
현재 범용적으로 사용되고 있는 비디오 표준 압축기술인 ISO/IEC의 MPEG 또는 ITU-T의 H.264/AVC는 압축성능을 높이기 위해 연속적인 화면간의 상관성을 이용한 예측부호 기술(Inter-frame predictive coding)을 사용한다. 이때 사용되는 움직임 예측 (Motion estimation)으로 인해, 일반적으로 부호기의 복잡도가 복호기보다 약 5배에서 10배 정도 높은 비대칭 구조를 가지고 있으며, 이는 방송용 시스템이나 주문형 비디오 시스템 (VoD)에 적합하다. 그러나 최근 요구되는 비디오 응용제품인 무선 감시 비디오 시스템이나 비쥬얼 센서 네트워크 시스템과 같은 서비스 모델에서는 부호기의 메모리와 전력이 제한되어 있고 연산량의 한계 등으로 인해 기존 비디오 부호 방식인 예측 부호 기술이 아니라, 저복잡도/저전력을 가진 새로운 개념의 비디오 부호화 기술이 요구되고 있다. 분산형 비디오 코딩 (Distributed Video Coding)은 이러한 개념에 적합한 비디오 코덱 구조로서 부호기에서 움직임 예측과 같은 복잡도 높은 처리과정 없이 비디오 압축이 가능한 새로운 비디오 코덱이다. 분산형 비디오 코딩은 Slepian-Wolf 및 Wyner-Ziv 정리에 따르면 이론적으로 기존 예측부호 기술과 동등한 압축효율을 낼 수 있다고 증명됐지만, 복호기에서 생성되는 보조 정보 (Side Information)의 상관성이 원본 영상에 비해 떨어짐으로써 기존 방법에 비해 압축 효율이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 복호기에서 생성되는 보조 정보의 왜곡에 따라 적응적으로 보조 정보를 재생성 함으로써, 채널 복호 시 요구되는 Syn-drome비트량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법에 대한 율-왜곡 성능 측정 시, 사용된 Test Sequences에 대해 평균적으로 1.1dB의 BD-PSNR 성능 향상이 있었으며, 기존 방법 대비 복호기 복잡도의 증가는 미비한 것을 확인할 수 있었다.
또한, 본 논문에서는 다중참조영상을 이용한 H.264/AVC 부호기에서의 빠른 움직임 추정 방법에 대해 제안하였다. 현재 대부분의 사용자 단말은 H.264/AVC와 같은 비디오 복호기로 이루어져 있으므로, 분산형 비디오 코딩의 활성화를 위해서 H.264/AVC로의 트랜스코더 기술에 대한 필요성이 부각될 수 있다. 연속적인 화면간의 상관성을 이용한 예측부호 기술을 사용하는 H.264/AVC는 부호기의 복잡도가 매우 높으며, 따라서 트랜스코더를 이용하여 H.264/AVC 신호를 생성할 때 야기되는 복잡도를 줄이는 것이 매우 중요하다. 제안하는 방법에서는 현재 부호화 되는 영상 블록을 기존으로 Spatial/Temporal Reference Index Correlation (RFIC)와 움직임 벡터 (Mo-tion Vector) 정보를 이용하여 각 참조영상에 대한 Priority를 정의하였다. 따라서 다중참조영상에 대한 움직임 예측을 할 때, Priority 가 높은 참조영상만을 선택하여 움직임 예측을 수행함으로써 부호기에서 야기되는 복잡도를 크게 줄일 수 있었다. 제안하는 방법은 평균 93% 의 정확도를 가지면서 비교 방법들에 비해 50% 이상의 복잡도가 줄어듦을 확일 할 수 있었다.
