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- 초희 매
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1 논문 C-7 한국통신학회논문지 '5-11 Vol.3 No.11C H.264 동영상표준부호화방식을위한고속움직임추정기법 학생회원윤성현 *, 최권열 *, 정회원이성수 *, 홍민철 * Fast Motion Estimation Algorithm for H.264 Video Coding Standard Sung-Hyun Yoon*, Kwon-Yul Choi* Student Members, Seongsoo Lee*, Min-Cheol Hong* Regular Members 요 약 본논문에서는 H.264 동영상표준부호화방식을위한고속움직임추정기법을제안한다. 제안된고속움직임추정기법은움직임벡터가국부적으로일정한상관관계를유지하고있다는특성을이용하여각블록의움직임추정시부호화된인접블록의움직임벡터값으로부터주어진탐색영역내에서수평, 수직방향각각독립적으로불필요한탐색영역을제거하여축소된비대칭가변크기탐색영역을결정한다. 또한, 예측된탐색영역제약조건을이용하여가변단계탐색방식을취하는것을특징으로한다. 실험결과를통해제안된방식에의해움직임추정탐색지점이전영역탐색방식 (Full Search) 에비해평균 98% 이상절감되었으며, PSNR과비트율은평균적으로전영역탐색방식과동일수준인것을결과로부터확인할수있었다. Key Words:H.264, fast motion estimation, local statistics, variable step search. ABSTRACT In this paper, we propose fast motion estimation algorithm. Local statistics of a motion vector is highly correlated to motion vectors of its neighboring blocks. According to the property, block-based motion search range is adaptively determined in order to reduce unnecessary search points. Based on the determined search range, motion vector is obtained by variable step search motion estimation. Experimental results show that comparing to Full search motion estimation, the motion searching points of proposed algorithm is reduced as much as 98%. Moreover, PSNR and Bit Rate are almost same to Full search method. Ⅰ. 서론일반적인디지털동영상정보는정보량이방대한이유로부호화방식에대해많은연구가진행되어왔으며, 특히 1988년에디지털정보의부호화및저장에대한표준규격의필요성이대두되면서 ITU 에서는유무선통신망환경에서동영상서비스를위한표준규격제정을위해노력해왔다. 이동망과 같은새로운통신채널의급속한보급에따라기존압축방법에비해압축률이더욱향상된동영상부호화방식의필요성이증대되었다. H.264 동영상표준부호화방식은기존의동영상압축방식보다 2배이상의압축률을제공하므로, 동일전송채널폭을사용할경우개선된화질을제공할수있다. H.264 동영상표준부호화방식의높은압축률제공은여러기술에채택되어다양한응용분야에 * 숭실대학교정보통신전자공학부 ({xizang, tantis}@vipl.ssu.ac.kr, {sslee, mhong}@e.ssu.ac.kr), 논문번호 :KICS , 접수일자 :25 년 9 월 21 일 * 본연구는한국학술진흥재단협동연구지원사업 (KRF D152) 지원으로이루어졌음. 191
2 한국통신학회논문지 '5-11 Vol.3 No.11C 사용되는기술적동향에도불구하고높은압축률에따르는계산량증가의문제로인해실시간구현에어려움이따른다. 기본적으로 H.264 동영상표준부호화방식의전영역탐색방식에따른탐색영역은그림 1과같이결정된다. 탐색원점의 cx, cy 는부호화된인접블록의움직임벡터중간값 (median) 으로결정된다 [1-3]. 이와같은탐색원점의이동은움직임벡터의정확도를높이고전송할움직임벡터정보를줄일수있는장점이있다. 그림 1에서와같이 ω의탐색영역크기를갖는경우탐색영역내정화소수는 (2 ω +1) 2 이된다. H.264 동영상표준부호화방식의움직임추정 (motion estimation) 은 1/4화소위치까지움직임을추정한다. 그림 2에서와같이결정된정화소를중심으로 8개의 1/2화소위치에서움직임을추정하고이후결정된위치를중심으로 8 개의 1/4화소위치에서움직임을추정한다. -ω -ω (X+cx,Y+cy) ω Reference Frame ω (X,Y) Current Frame (c(i) = median (MV A(i), MV B(i), MV C(i)), i=x or y) A MV A(x,y) MV B(x,y) 그림 1. H.264 전영역탐색방식의탐색영역 Integer pixel : position Half pixel : position 그림 2. H.264 부화소움직임추정위치 B C MV C(x,y) Quarter pixel : position H.264 동영상표준부호화방식은가변크기블록움직임추정방식으로인하여매크로블록 (macro block) 에대한반복적인움직임추정연산으로압축효율은개선되었지만계산량이증가하는문제점이나타난다. 매크로블록을세분화하는각크기별모드 (mode) 는그림 3과같다 [1-3]. 움직임추정과정의과다한연산량을절감하기 Macroblock types Sub macroblock types 16*16 16*8 8*16 8* *8 8*4 4*8 그림 3. H.264 의모드별블록형태 위해많은고속움직임추정방식이개발되어왔다. 대표적인고속움직임추정방식은 TSS(Three Step Search), FSS(Four Step Search) 방식등이있으며 [4-6] 상기방식방식들의변형된형태가주를이루고있다 [7-9]. 기존의고속움직임추정방식은전영역탐색방식의계산량문제를크게개선시킬수있으나움직임벡터오류에의해압축효율성이크게떨어지는단점이있다. 또한, 움직임추정영역을적응적으로결정하여불필요한움직임벡터후보군을제거하는움직임탐색결정방식과관련된기법들이제안되었다 [1,11]. 상기방식들은움직임탐색영역결정시움직임벡터의국부통계특성을반영하지않기때문에움직임벡터의정확성이감소되어압축효율이저하되는단점을갖고있다. H.264 동영상표준부호화방식의부호화과정에서움직임추정과정은전체부호화시간의약 6~7% 를차지한다. 움직임추정과정의계산량감소기법연구는막대한계산량을가지는 H.264 동영상표준부호화방식의실시간구현을가능하게하여다양한멀티미디어시스템에적용가능하기위한필수적인기법이라할수있다. 본논문에서는인접된블록간의움직임벡터의국부통계특성이유사한특성을이용하여움직임추정을위한블록의탐색영역을결정하고, 결정된움직임탐색영역내에서 TSS 방식의변형된형태인다단계탐색과정을취하여전영역탐색움직임추정방식과유사한압축효율을유지한고속움직임추정방식에대해기술한다. 본논문의구성은다음과같다. Ⅱ장에서적응적탐색영역결정방식과가변단계움직임추정방식을결합한고속움직임추정기법에대해설명하고, Ⅲ장에서제안된기법에의한실험결과를보이며, Ⅳ장에서는결론을맺는다. Ⅱ. 제안방식 2.1 적응적탐색영역결정방식영상의움직임벡터는대부분인접한블록의움 2 4*
3 논문 / H.264 동영상표준부호화방식을위한고속움직임추정기법 직임벡터와유사한움직임을갖는특성을나타낸다. 기존의움직임추정방식은미리지정된정방형의움직임탐색영역내에서움직임추정을하게되므로불필요한위치를탐색하여연산량이증가하는결과를나타낸다. 이러한불필요한계산을감소시키기위해움직임추정대상블록의인접블록들과의국부움직임벡터의통계적특성을이용하여수평수직방향각각의움직임추정탐색영역을결정하였다. 인접블록들의위치는그림 4와같다. 가변크기블록을사용하는 H.264 동영상표준부호화방식에따라각모드 (mode) 별인접블록을결정하였으며, 부호화블록의위치에따라존재하지않는인접블록이발생하는경우존재하지않는블록의움직임벡터크기값은주어진탐색영역크기로대체하였다. 예외적으로, 블록 C가존재하지않고블록 D는존재하는경우블록 C의움직임벡터값을블록 D의값으로대체하여사용한다. 그림 4에서블록 E는현재부호화대상블록이며좌상측좌표위치와우하측좌표위치를표기하였다. 이때 block size_h 는해당모드에대한수평방향의크기값이며, block size _v는해당모드에대한수직방향의크기값이다. 블록 A, B, C는블록 E와상관관계가 와같이정의할수있다. MV max (i)=2 max( MV A(i), MV B(i), MV C(i) ) (2) 식 (2) 의 MV max (i) 는움직임벡터추정오류를줄이기위해인접블록움직임벡터최대치를두배하여오류를줄이기위한최소탐색영역크기값으로정의한다. α(i)= MV A(i) + MV B(i) + MV C(i) (3) 식 (3) 은인접영역의상관도와움직임벡터의크기를추정할수있는척도로사용된다. 즉, α(i) 가작은경우인접블록이가질수있는움직임벡터의크기종류가제한되므로상대적으로상관도가높으며, 현재부호화대상블록의움직임또한작은영역내에서일어날수있다고추정할수있다. α(i) 가큰경우반대로각각의인접블록이가질수있는움직임벡터의크기종류가다양해지므로상관도가낮아지며, 현재부호화대상블록의움직임이다양한크기와큰움직임벡터를가질수있다고추정할수있다. 식 (3) 에의한 α(i) 값에의해식 (4) 와같이주어진탐색영역을국부통계특성을반영하는두가지탐색영역중하나로결정한다. 4 4 Block D (MV D(x), MV D(y)) 4 4 Block B (MV B(x), MV B(y)) (i, j) 4 4 Block C (MV C(x), MV C(y)) β(i)= { ω +4, for α(i)<2 8 ω+2, otherwise 4 (4) 4 4 Block A (MV A(x), MV A(y)) Block E (i+block size_h, j+block size_v) 식 (2) 에서구해진 MV max (i) 는현재부호화대상블록의예상되는움직임벡터를찾을수있는최소탐색영역의크기이므로움직임벡터추정오류를최소화하기위한영역을다음과같이정의한다. 그림 4. 부호화대상블록과인접블록위치가장높은인접 4 4 크기블록으로각블록은수평수직방향의움직임벡터가결정된상태이다. 주어진탐색영역크기를식 (1) 과같이정의한다. search range(i) ω, i = x,y (1) 식 (1) 의 ω는움직임추정시미리정의된최대움직임탐색영역값을의미하며, x 및 y 는수평및수직방향을의미한다. 결정된각각의움직임벡터를이용하여식 (2) γ(i)=max(β(i),mv max (i)) (5) 식 (5) 에의해결정된탐색영역은식 (1) 에서정의된움직임탐색영역의제약조건을위배할수있으므로식 (6) 과같이 ω와 γ(i) 의크기비교에의해작은값을선택하게된다. δ(i)=min(ω,γ(i)) (6) 따라서수평및수직방향의탐색영역 dx, dy는식 (7) 과같이결정된다. 193
4 한국통신학회논문지 '5-11 Vol.3 No.11C -δ(x) dx δ(x), -δ(y) dy δ(y) (7) 2.2 다단계고속움직임추정기법식 (7) 에의해결정된수평및수직방향의움직임탐색영역을이용한적응적탐색영역결정방식 (ASRD; Adaptive Search Range Decision) 을이용한전영역탐색방식은아래와같은 SAD 값을최소화하는지점을움직임벡터로결정하게된다. 2 M-1 2 M-2 ~ 2 1 Search Range by ASRD 2 SAD ( m, n) = U -1 V -1 f t (X,Y) i = j = - f t -1 (X+dx,Y+dy) (for -ω dx,dy ω, X = U m + i, Y = V n+ j) (8) 식 (8) 에서 U, V 는움직임추정을위한블록의크기를의미하고, m, n은움직임추정블록의위치를나타낸다. 식 (8) 의 ASRD에의한움직임벡터결정방식은식 (7) 에의해결정된움직임탐색영역내의불필요한지점을연산과정에포함시키게되므로연산량절감에한계가있다. 연산량의절감을위해식 (7) 을기반으로 TSS의변형형태인다단계움직임탐색과정을수행하게된다. 본논문에서제안한다단계탐색방식은다음과같이수행된다. 식 (7) 에서결정된 ASRD를이용하여첫단계탐색크기를다음과같이결정한다. k first = max {2 M < max (δ(x),δ(y))} (9) 식 (9) 의 M 은정수를의미하며, 탐색단계수는 (M+1) 이된다. 이후각단계의탐색크기는식 (1) 과같이전단계의 1/2 크기를사용한다. k t =(k t -1 )/2 (1) 움직임벡터결정은그림 5와같이 TSS와유사하게이루어지며, 제안방식의특성은 max ( δ(x), δ(y)) 의값이작을수록인접된블록들의움직임과움직임추정을수행하는블록간의상관관계가크므로탐색단계및탐색지점들의수는작아지며, 상기값이클수록인접블록들과의상관관계가작으므로탐색단계및탐색지점들의수가커지게된다. 탐색단계는 k t =1이될때까지진행한후종료하게된다. 단, 각단계에서그림 5에사선으로표시된영역과같이, 식 (7) 에의해결정된영역을벗어나는위치는탐색지점에서제외한다. 상기와같이제안된고속움직임추정방식은인 Reference Frame 그림 5. 고속움직임추정기법접블록들의움직임벡터의통계적인특성을이용하여탐색영역을결정하고, 결정된탐색영역에서탐색지점을축소하는것을특징으로한다. Ⅲ. 실험결과본논문에서실험은다양한영상을여러양자화크기값 (QP) 에대해실험하였다. JM 9. Baseline Profile Level 3.을기준으로 RD(Rate Distortion) optimize off 설정으로실험하였으며, 주어진움직임탐색영역이 32인경우에대한 QCIF,,, 영상을 1 frames/sec로부호화한실험결과를기술한다. 제안방식을 Full Search 움직임추정방식및기존의 TSS 방식과의성능비교를위해, 주어진움직임탐색영역크기가 32인경우 TSS를적용한 Fixed Step Search ( 움직임탐색영역이 32인경우 5 Step Search) 와비교하였으며, 제안된방식을 ASRD 만사용한경우와 ASRD 및다단계움직임추정방식을결합시킨경우에대해서도비교하였다. 성능비교를위해 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 를사용하였으며, M N 크기의 8bits 영상에대하여식 (11) 과같이표현된다. PSNR=1 log MN f- f (11) 2 식 (11) 의 f 및 f은각기원영상및부호화된영상을의미하며, 은유클리디안놈 (Euclidean norm) 을나타낸다. 표 1은전체 99개인터 (inter) 프레임부호화시움직임추정소요시간을나타낸다. 수치적으로다른방법보다제안된고속움직임추정기법이가 2 M 194
5 논문 / H.264 동영상표준부호화방식을위한고속움직임추정기법 장적은움직임추정시간을소요하는것을확인할수있다. 또한, QP 값이커짐에따라비교방식보다움직임추정소요시간이절감되고, 영상의움직임정도가작을수록제안방식에의한소요시간이득이커짐을확인할수있었다. 표 2 및 3에는 QP 함수에따른 PSNR 및비트율비교를나타내었다. 전반적으로 Full Search 방식과비교하여유사한성능을보이지만, QP 값이커짐에따라움직임벡터추정오류에의한 residual 값이증가하여비트율의증가가다소이루어졌다. 반면에 Fixed Step Search 방식과는유사한성능을보임을확인할수있었다. 표 1. QP 함수에대한움직임추정소요시간비교 (99 frames, [sec]) QP Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 표 2. QP 함수에대한 PSNR 비교 (db) QP Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 표 3. QP 함수에대한비트율비교 (kbits/sec) QP Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 표 4. QP 함수에대한화소당평균 SAD 비교 QP Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 Full Search ASRD Fixed Step 제안방식 움직임벡터의정확도을비교하기위해표 4에움직임추정을위한화소당평균 SAD 값을나타내었다. Full Search 방식과비교하여 ASRD 방식이가장우월한움직임벡터정확성을나타내었으며, 대부분의경우에제안된 ASRD와다단계움직임추정기법이 Fixed Step Search 방식보다움직임벡터추정성능이우수함을확인할수있었다. 표 5에화면당움직임탐색지점수에대한비교를나타내었다. Full Search 방식및 Fixed Step 방식은영상의움직임정도및 QP 값에무관하게탐색지점수가변화되지않으며, ASRD 방식은 QP 값이커짐에따라움직임벡터의크기에대한 195
6 한국통신학회논문지 '5-11 Vol.3 No.11C 표 5. QP 함수에대한화면당움직임탐색지점수 QP ASRD 3,538,559 3,44,439 3,226,41 2,849,78 제안방식 184, ,67 181, ,248 ASRD 1,764,449 1,738,423 1,713,68 1,74,731 제안방식 151, , , ,28 ASRD 3,539,637 3,399,399 3,26,95 2,921,268 제안방식 23,76 22, , ,23 ASRD 1,765,466 1,757,17 1,734,398 1,72,585 제안방식 151,488 15, , ,646 제약조건으로탐색지점수가작아지며, 영상간의움직임정도가작아짐에따라탐색지점수가현저하게감소하는것을확인할수있었다. ASRD 방식을기반으로하는다단계움직임추정기법은 Full Search 방식의.85%~1% 정도의탐색지점이요구되며, Fixed Step 방식과비교하여 6%~85% 정도의탐색지점이필요함을확인할수있었다. 상기의결과로부터제안방식은 Full Search 방식과유사한성능을유지하면서극소의연산량을필요로하는효과적인방식임을확인할수있었다. Ⅳ. 결론본논문에서는 H.264 동영상표준부호화방식을위한고속움직임추정기법에관하여제안하였다. 움직임추정을위한탐색영역을인접블록의움직임벡터크기값을이용하여적응적으로결정하여움직임추정에불필요한영역을줄이고, 적응적으로결정된영역의가변성에따라단계를조정하여탐색지점의개수를줄이는가변단계별탐색방식을혼용한기법이다. 실험결과를통해제안된방식은 Full Search 방식과 PSNR 및비트율에서매우유사한성능을유지하며, 움직임탐색지점수및움직임추정에소요되는시간등의연산량이현저하게감소됨을확인할수있었다. 실험결과에는기술되지않았지만고해상도영상에서는블록간의상관관계가커지므로연산량의이득이더욱커짐을확인할수있었다. 상기와같이제안된방식은 H.264 기반의부호화부의 실시간구현과관련된다양한응용분야에활용가능할것으로판단된다. 참고문헌 [1] Draft ITU-T Recommendation and Final Draft International Standard of Joint Video Specification(ITU-T Rec. H.264 ISO/IEC AVC) JVT-G5, Geneva, Switzerland, May, 23. [2] T. Wiegand, G. Sullivan, G. Bjontegaard and A, Luthar, Overview of the H.264/ AVC Video Coding Standard, IEEE Trans. Circuit and Systems for Video Technology, vol.13, pp , July, 23. [3] Iain E.G. Richardson, H.264 and MPEG-4 Video Compression, Wiley, 23. [4] T. Koga, K. Iinuma, A. Hirano, Y. Iijima, and T. Ishiguro, Motion compensated interframe coding for video conferencing. Proc. NTC81, pp.g , Dec [5] R. Li, B. Zeng, and M. L. Liou, A new three-step search algorithm for block motion estimation, IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., vol.4, no.4, pp , Aug [6] L. M. Po and W. C. Ma, A novel fourstep search algorithm for fast block motion estimation, IEEE Trans. Circuits and Sys- 196
7 논문 / H.264 동영상표준부호화방식을위한고속움직임추정기법 tems for Video Tech, vol.6, no.3, pp , June [7] B. Liu and A. Zaccarin, New fast algorithms for the estimation of block motion vectors, IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech, vol.3, no.2, pp , Apr [8] Y. -L. Chan and W. -C. Siu, New Adaptive Pixel Decimation for Block Motion Vector Estimaion, IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., vol.6, no.1, pp , Feb [9] J. Feng, K. T. Lo, H. Mehrpour and A. E. Karbowiak, Adaptive Block Matching Algorithm, Electron. Lett., vol.32, pp , Aug [1] L. W. Lee, J. F. Wang, J. Y. Lee and J. D. Shie, Dynamic search-window adjustment and interlaced search for block-matching algorithm, IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., vol.3, no.1, pp.85-87, Feb [11] H. S. Oh and H. K. Lee, Adaptive adjustment of the search window for block matching algorithm with variable block size, IEEE Trans. Consumer Electron., vol.44, pp , Aug 윤성현 (Sung-Hyun Yoon) 학생회원 23년 2월숭실대학교정보통신전자공학부학사 25년 8월숭실대학교정보통신공학과공학석사 < 관심분야 > 영상압축, 고속움직임추정 최권열 (Kwon-Yul Choi) 학생회원 1999년 3월숭실대학교정보통신전자공학부입학, 재학중 < 관심분야 > 영상압축, 복원이성수 (Seongsoo Lee) 정회원 1991년 2월서울대학교전자공학과학사 1993년 2월서울대학교전자공학과석사 1998년 8월서울대학교전기공학부박사 1998년 11월 ~2년 3월 Research Associate, University of Tokyo 2년 4월 ~22년 8월이화여자대학교정보통신학과연구전임강사 22년 9월 ~ 현재숭실대학교정보통신전자공학부조교수 < 관심분야 > 저전력및멀티미디어 SoC 설계, 저전력및멀티미디어알고리즘등홍민철 (Min-Cheol Hong) 정회원 1988년 2월연세대학교전자공학과 ( 공학사 ) 199년 8월연세대학교전자공학과 ( 공학석사 ) 1997년 9월 Northwestern University 전기및컴퓨터공학과 ( 공학박사 ) 199년 7월 ~1991년 8월 ( 주 )LG 정보통신 ( 연구원 ) 1997년 9월 ~1998년 8월 Northwestern University (Research Fellow) 1998년 8월 ~2년 2월 ( 주 )LG 전자 ( 선임연구원 ) 2년 3월 ~ 현재숭실대학교정보통신전자공학부조교수 < 관심분야 > 영상복원, 비선형영상처리및필터링, 차세대동영상압축방식, Blind image deconvolution 197
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