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민혁 소봉
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1 2005 년 11 월전자공학회논문지제 42 권 SP 편제 6 호 63 논문 SP-6-8 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법 ( Macroblock Layer Bit-rates Control Algorithm based on the Linear Source Model ) 서동완 *, 최윤식 ** (Dong-Wan Seo and Yoonsik Choe) 요 약 본논문에서는 H.263, H.263+, MPEG-4 와같은블록기반비디오압축을위한비트 - 율제어기법을제안한다. 제안알고리즘은선형모델에기반한라그랑지안최적화기법을통해서매크로블록당할당되는양자화파라미터의조합을산출한다. 제안알고리즘에사용하는라그랑지안비용함수는선형모델에의해서산출되는비트 - 율과왜곡을통해구한다. H.263 과 MPEG-4 의양자화파라미터를부호화하는 Dquant 방법에맞도록하기위해 Dquant 방법을고려하면서동시에라그랑지안최적화기법에의한해를구하는비터비알고리즘에의해양자화파라미터조합을구한다. 제안알고리즘은모델기반비트 - 율제어기법중하나인 TMN8 기법에비해 1.5 db 정도의비디오화질개선효과를가지며, 선형모델기반비트 - 율제어기법인일정화질접근방법에비해화질은거의동일하게유지하면서비트 - 율의변동폭이줄어드는효과가있다. Abstract In this paper, we propose the bit-rate control algorithm for the block based image compression like H.263, H.263+ or MPEG-4. The proposed algorithm is designed to identify the quantization parameter set through the Lagrangian optimization technique based on the well-known linear source model. We set the Lagrangian cost function with the rates and distortion calculated from the linear source model. We calculate the quantization parameter set using the Vitervi algorithm to solve the Lagrangian optimization problem considering the Dquant method of H.263 and MPEG-4. The proposed algorithm improves the video quality by up to 1.5 db compared with the TMN8 scheme, and is more effective in the video sources with dynamic activities than the consistent quality approaches. Keywords : Lagrangian Optimization, MPEG-4, Rate Control, Viterbi Ⅰ. 서론 H.26x 나 MPEG 등의압축표준에서는 DCT(Discrete Cosine Transform) 에이어양자화, VLC (Variable Length Coding) 의과정을사용한다. 양자화의과정에서비트양과왜곡의양이결정되므로, 비트-율제어기법은목표비트-율내에서왜곡의양이최소가 ** * 학생회원, 정회원, 연세대학교전기전자공학과 (Department of Electrical & Electronics Engineering, Yonsei University) 본논문은차세대방송기술연구센터의지원을받았습니다. 접수일자 : 2005년3월16일, 수정완료일 : 2005년9월22일 되도록양자화파라미터를선택해야한다. 즉, 비트-율조정기법은목표비트-율을맞추면서평균왜곡의양을최소화하는데그목표가있다. 채널용량과부 / 복호기의버퍼컨트롤을고려하여프레임별출력비트-율의변동폭을줄여야한다. 일반적으로비트-율제어기법은전체영상의왜곡을최소화하도록영상의프레임이나매크로블록에소요될비트와왜곡의양을고려하여매크로블록마다양자화파라미터를설정하여부호화한다. 과거의비트-율제어기법은두가지방법에근간하여양자화파라미터를구하는연구가진행되어왔다. 하나는통계적특성에따라비트-율모델과왜곡모델에근간하여각매크로블록의양자화파라미터를산출하는모델기반비트-율 (833)

2 64 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법서동완외 제어기법 [1-7] 이고, 다른하나는실제비트-율과왜곡에근간하여최적양자화파라미터를산출하는방법 [8-11] 이다. 모델기반의비트-율할당기법은양자화파라미터와비트-율, 왜곡의양사이의관계를수식적인모델링을통하여비트-율과왜곡을모델링하고, 주어진비트- 율내에서왜곡을최소화하는양자화파라미터조합을찾아부호화하는방식이다. 모델기반의접근방법은딜레이를최소화하는실시간부호화환경에서많이사용하고있지만통계적특성에따른모델을사용하기때문에장면이급격히변화하는프레임에서는비트-왜곡특성의예측이어려워최적의양자화파라미터조합을구할수없다. 즉, 비트-율은어느정도맞출수있으나화질면에서성능이떨어지는현상이일어난다. 기존의모델기반의이러한단점을줄이기위해서 Non-zero DCT(Discrete Cosine Transform) 계수와비트-율, 왜곡과의관계를선형모델로정의한접근방식이제안되었다 [5-7]. 하지만선형모델기반의접근방식은프레임당하나의양자화파라미터를설정하므로화질의일정한유지에는용이하나비트-율의심한변동을막을수없는한계가있었다. 실제비트-율과왜곡에기반한최적의양자화파라미터를찾는기법은다이나믹프로그래밍기법 (Dynamic Programming) [8] 과비터비 (Vitervi) 알고리즘을통한라그랑지안 (Lagrangian) 최적화기법 [9-11] 을이용하여가능한양자화파라미터조합중에서주어진비트-율내에서최소의왜곡양을가지는양자화파라미터조합을찾는다. 하지만비트-왜곡면에서최적의방법이나실시간적용은불가능하다. 본논문에서는비트-율변동을줄이면서화질을유지하는선형모델에기반한매크로블록레이어비트-율제어기법을제안한다. 선형모델은실제비트-왜곡특성과거의일치하는것으로알려져있으므로제안알고리즘의비트모델과왜곡모델은선형모델을통해서얻는다 [5-7]. 제안알고리즘에서비트모델과왜곡모델을통해서라그랑지안비용함수를생성하게된다. 제안비트-율조정기법에서는 H.263 [12] 과 MPEG-4 [13] 의 Dquant 방식의제약을뛰어넘기위해서비터비알고리즘에 Dquant 의제약을두어비용함수가최소가되는양자화파라미터를얻는다. 본논문의 Ⅱ장에서는비트 -율할당문제를정의하고최적양자화파라미터조합을구하는방법을소개하겠다. Ⅲ장에서는기존의수학적모델에기반한비트-율제어기법과그의문제점을설명하겠다. Ⅳ장에서는본논문에서제안하는알고리즘이양자화파라미터조합을구하는방법을구체적으 로제시하겠다. Ⅴ장과 Ⅵ장에서각각실험결과와결론을보이도록하겠다. Ⅱ. 비트 - 율할당문제 본장에서는비트-율할당문제를정의하고, 이를바탕으로각매크로블록의최적양자화파라미터라는해를구하는방법을설명한다. 비트-율할당문제는주어진비트-율 ( ) 내에서전체왜곡 () 을최소화하는 각매크로블록의양자화파라미터를구하는문제로정의할수있다. 비트-율할당문제는라그랑지멀티플라이어 (Lagrange multiplier) 에의해비트-율과왜곡을연계한문제로식 (1) 에의해정의될수있다 [9]. (1) 여기서, 는최종적으로구해지는 번째매크로블록의양자화파라미터이고, 는 번째매크로블록의 선택가능한양자화파라미터이다. 는양의실수값을가지는라그랑지멀티플라이어이고, 와 는양자화파라미터 로 번째매크로블록을부호화 할때발생되는왜곡과비트-율이다. 최적양자화파라미터를구하는기법에서는실제부호화를통해발생하는왜곡과비트-율을사용하며, 모델기반비트-율제어기법에서는수학적으로모델링된왜곡과비트-율을사용한다. 최적양자화파라미터를구하는기법에서는식 (1) 에서와같이왜곡과비트-율로이루어진비용함수를놓고비터비알고리즘이나다이나믹프로그래밍방법으로누적비용함수가최소가되는최적양자화파라미터를구한다 [8-10]. Ⅲ. 모델기반비트 - 율제어기법 본장에서는모델기반비트-율제어기법을통계적특성에따라 TMN8 기법 [1] 과선형모델기반의기법 [5-7] 을통해설명하도록하겠다. TMN8은선택된모델과실제비트-율 / 왜곡의양과의차이로인해그효율이떨어진다. 선형모델기반의기법은모델은실제비트-율과왜곡의양을잘반영하나프레임당하나의양자화파라미터를모든매크로블록에할당하므로비트의변동 (834)

3 2005 년 11 월전자공학회논문지제 42 권 SP 편제 6 호 65 이심한단점이있다 Foreman 1st P frame 1. TMN8 비트-율제어기법 TMN8 비트-율제어기법은 DCT 계수의통계적특성을라플라시안분포로가정하여식 (2) 에의해표현하고, 왜곡모델은균등양자화기를통한유니폼 (uniform) 분포를가지는 DCT 계수를가정하여식 (3) 와같이표현한다 MSE Constant QP (2) (3) 여기서,,, 는각각 i- 번째매크로블록의양자 화파라미터, 분산, 가중치를나타내고, 는헤더비트수, 는모델파라미터, 는매크로블록내의픽셀수, 는프레임내의매크로블록수이다. 위의비트-율모델과왜곡모델을식 (1) 에적용하여미분방정식에의해양자화파라미터를구하면식 (4) 로나타낼수있다. (4) TMN8 에서는매크로블록별로큰계산량없이양자화파라미터를식 (4) 를통해계산할수있다. H.263이나 MPEG-4 에서는현재매크로블록의양자화파라미터가이전매크로블록의양자화파라미터에서 의값내의변화를가져야한다. 하지만 TMN8 비트-율제어기법은이러한변화를따라가지못하여강제적으로양자화파라미터값을변화시켜야한다. 비트모델과왜곡모델이실제비트와왜곡을반영하지못하므로최적양자화파라미터조합에접근을하지못한다. 2. 선형모델에기반한비트 - 율제어기법 선형모델을기반한고정양자화파라미터비트-율제어기법은 0 이아닌 DCT 계수의수와출력비트수가선형관계임을이용한다 [5-7]. 0 이아닌 DCT 계수의수를 NZC(Non Zero Coeffic- ients) 로정의하여프레임에고정양자화파라미터가적용될때 NZC에따른 DCT 계수의비트율모델을식 (5) 와같이정의한 Bit rate 그림 1. 고정양자화파라미터의비트-왜곡특성 Fig. 1. R-D characteristics of the constant quantization parameter. 다 [7]. (5) 여기서, 는모델파라미터, 는 0 이아닌 DCT 계수, 는양자화파라미터, 는매크로블록모드 ( ) 를나타낸다. 양자화파라미터는프레임당하나로설정되어해당프레임전체매크로블록에같은양자화파라미터로설정된다. 선형모델에기반한고정양자화파라미터비트-율제어기법에서사용하는왜곡은모델을통해서구하지않고실제로일어난 DCT 계수에해당하는값이양자화되었을때일어나는왜곡을통해구한다. 따라서기존의모델기반알고리즘보다정확한왜곡값을사용한다 [7]. 비트-율모델과왜곡모델이실제비트-율과왜곡과거의일치하므로효과적이다. 하지만프레임당하나의양자화파라미터에의해제어하므로프레임별로목표비트에근접하기는힘든특성이나타난다. 이러한특성은프레임별로하나의양자화파라미터를사용하는모든고정양자화파라미터비트-율제어기법에서나타난다. 이러한이유로인해 CBR (Constant Bit Rates) 환경에서는적합하지못하다. 비트-율의변동특성은그림 1에서나타내고있다. 그림 1과같이목표비트가 8000 비트 비트등으로설정되는경우그프레임내에서는실제비트에다다를수없어비트변동이심하게나타나게된다. (835)

4 66 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법서동완외 Ⅳ. 선형모델기반의매크로블록레이어비트 -율조정기법 본장에서는 TMN8과같은통계적특성을이용한모델접근의비트-왜곡과실제비트-왜곡특성간의차이로인한문제와기존의선형모델기반고정양자화파라미터제어기법의비트율변동문제를해결하기위해선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법을제안한다. 기존의라그랑지안최적화기법은최적양자화파라미터를산출하기위해모든매크로블록을모든양자화파라미터로부호화한후, 실제비트양과왜곡의양을통해식 (1) 과같은라그랑지안문제로만들고이를비터비알고리즘이나다이나믹프로그래밍을통해해결하였다. 우리의이전연구 [11] 에서는이를 H.263이나 MPEG-4 에적용할수있도록 Dquant 제한조건을해결하는비터비알고리즘을제안하였다. 우리의이전연구 [11] 에서는모든양자화파라미터에의해모든매크로블록을부호화하여실제비트와실제왜곡을구하여 Dquant 제한조건이있을당시최적양자화파라미터조합을찾았다. 본논문은이와같은방법을통해서 Dquant 의문제를해결한다. 또한실시간적용을위하여실제비트-율과왜곡을사용하지않고선형모델에기반하여비트-율과왜곡을산출하여사용한다. 1. Dquant 제약을해결하는비터비알고리즘 H.263이나 MPEG-4 와같은비디오압축표준은 Mquant로부호화하는 MPEG-2와는달리현재매크로블록의양자화파라미터를이전매크로블록의양자화파라미터와의차이값으로부호화한다. 차이값에의해부호화하는방식을 Dquant 라부르며, Dquant 의값은 의범위를가진다. 식 (1) 과같은문제를비터비알고리즘을이용하여라그랑지안최적화기법을통해양자화파라미터를구하면 Dquant 의조건을만족하지못한다. 식 (1) 에의해주어진비트-율할당문제를 Dquant 조건을반영하여새로이정의하면식 (6) 과같다. (6) 식 (6) 에서 Dquant 를만족하는양자화파라미터사이의관계는식 (7) 을통해표현할수있다. (7) 여기서, 는 번째매크로블록의 Dquant 값으로 의조건을만족해야한다. 제안비트-율제어기법에서는라그랑지안비용함수를최소화하는각각의양자화파라미터 (Mquant) 를찾는대신에첫번째매크로블록의양자화파라미터와나머지매크로블록의 Dquant 값을찾는다. 사실, Mquant 를찾는방법이매크로블록의최적양자화파라미터를찾는방법이다. Mquant 방법에서는매크로블록의양자화파라미터에 5 비트를할당하지만 Dquant 방법에서는 Dquant 값이 0 인경우에는제로비트를할당하고이외의경우에는 2 비트를할당하게된다. 저비트-율환경에서는양자화파라미터를부호화하는데드는비트차이로인해부호화효율이더좋아진다. [11] 식 (6) 과같이 Dquant 라는제약이있는라그랑지안최적화방법을해결하기위해서비터비알고리즘에 Dquant 라는제약을추가하여양자화파라미터를구한다. 본논문에서사용하는라그랑지안비용함수를비터비알고리즘의비용함수로사용한다. 우선, 모든양자화파라미터 (1,2,,31) 에따른매크로블록별비트양과왜곡의양을구하여야한다. 이과정은선형모델기반의고정양자화파라미터비트율제어기법 [5] 과같은방법으로행한다. 총라그랑지안비용함수를최소화시키는라그랑지안멀티플라이어, 를구한다 [7,8,9]. 다음으로매크로블록별로양자화파라미터를구한다. 비터비알고리즘을통한매크로블록별로양자화파라미터를구하는과정은아래와같다. 목표비트율과유한개의양자화파라미터가주어질때매크로블록에최적의양자화파라미터를설정하는문제는라그랑지비용함수를통하여재정리된다. 즉, M 개의양자화변수, 프레임내의 N 개의매크로블록, 파라미터 가주어질때, 각각의매크로블록의비용함수는식 (8) 과같이주어진다. 본논문에서제안하는비트율제어기법에서는식 (8) 의비용함수가최소가되도록 Dquant 조건을만족하는양자화파라미터조합 를구하는데그목표가있다. (8) 여기서,,, 는각각 (836)

5 2005 년 11 월전자공학회논문지제 42 권 SP 편제 6 호 67 ( ) 로부호화할때발생하는 번째매크로블록의라그랑지안비용함수, 왜곡, 비트가된다. 식 (8) 의비용함수를모든매크로블록의모든양자화파라미터에대하여구한후, 누적비용함수를그림 2에서와같이구한다. 이전매크로블록이존재하지않으므로첫번째매크로블록의누적비용함수는첫번째매크로블록의라그랑지안비용함수와같다. 그림 2는 번째매크로블록의양자화파라미터가 와같을경우누적비용함수를구하는계산하는과정을나타내고있다. 번째매크로블록의양자화파라미터 로오는최적의경로는 () 번째매크로블록의양자화파라미터,,,, 중에최소의누적비용함수를가지는양자화파라미터가된다. 가최소라면, 번째매크로블록의양자화파라미터, 의누적비용함수는식 (9) 와같이되며, 번째매크로블록의양자화파라미터, 의이전노드는 () 번째매크로블록의양자화파라미터, 이된다. (9) 위의과정을반복수행하면, 번째매크로블록의모든양자화파라미터 ( ) 의누적비용함수를산출할수있다. Dquant 조건을만족하는최적양자화파라미터조합은 번째매크로블록에서최소의누적비용함수값을가지는경로를형성하는양자화파라미터조합과같다. 그림 3은비터비알고리즘을이용하여최종적인양 ˆ J i ˆ J i 1 ( + 1 ( + 2 ) 1) QP=+2 QP=+1 J ˆ i 1 ( ) QP= J ˆ i ( ) = J i ( ) J ˆ i ( 1) + J ˆ i ( 1 ) ˆ J i 1 1 ( Stage i-1 2 ) QP=-1 QP=-2 Stage i 1 그림 2. Dquant 조건을만족하는누적비용함수 Fig. 2. The cumulative cost function with the condition of the Dquant. QP QP=+2 QP=+1 QP= QP=-1 QP=-2 Optimal path Stage N-3 Stage N-2 Stage N-1 Stage N 그림 3. 누적비용함수를통한비터비알고리즘 Fig. 3. Viterbi algorithm with the cumulative cost function. 자화파라미터조합을구하는과정을나타낸다. 번째매크로블록에서최소의누적비용함수를가지는양자화파라미터가 와같다면, 번째매크로블록의노드 ( ) 는최소의 ( ) 번째누적비용함수를가지는양자화파라미터를가진다. 그러므로그림 3 과같이 ( ) 번째매크로블록의양자화파라미터는 이된다. 즉,,,, 가되며,,, 가된다. 번째매크로블 록에서첫번째매크로블록까지위의과정을반복하여 Dquant 조건을만족하는최종양자화파라미터조합 를선택할수있다. 위의양자화파라미터조합은 를찾는것과같다. 위의결과를통해양자화파라미터를 Mquant(5 비트 ) 로부호화하지않고 Dquant(2 비트 ) 로부호화할수있다. 2. 선형모델기반의양자화파라미터조합 본절에서는선형모델에기반한비트-왜곡값예측기법과라그랑지비용함수에의한비터비알고리즘을적용시켜양자화파라미터조합을구하는알고리즘을구체적으로설명한다. 전체부호화과정을설명하고구체적으로라그랑지멀티플라이어와양자화파라미터조합을구하는과정을설명하도록한다. 우선전체부호화과정을설명하면, 과정 1에의해최종적으로선형모델기반의매크로블록레이어비트율 (837)

6 68 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법서동완외 제어가이루어진다. 첫번째단계에서는파라미터초기화로오버헤드비트와모델파라미터의초기값을구한다. 두번째단계에서는양자화파라미터조합을계산한다. 다음으로모든매크로블록을부호화한후, 파라미터를갱신하고다음프레임으로진행한다. 과정 1 Step 1 : 파라미터초기화 a. 0 이아닌 DCT 계수당비트수를초기화한다. 가변길이부호화하므로실제크기는다양한분포를보이지만다양한영상에서구한평균값으로파라미터를추정하여시퀀스마다고정값을사용한다. (10) b. DCT에사용할수있는목표비트를정하기위해 DCT 이외에사용될오버헤드비트 ( 헤더비트 ) 를추정하여사용한다. Inter 매크로블록에서움직임벡터를 4개가지는 INTER4V 모드의오버헤드비트파라미터는따로설정하여예측정확성을높인다. (11) Step 2 : 양자화파라미터조합계산움직임추정에의한차이픽셀값의 DCT 계수정보와매크로블록의모드정보를이용하여양자화파라미터조합을찾는다. a. 비트수추정 : 매크로블록마다주어진 DCT 계수들은그크기에따라다음변수의크기를하나씩증가시키는단순한연산으로식 (12) 과같이변수를구한다. 모델파라미터들을사용하여매크로블록마다비트수를추정한다. (12) Intra 모드 : Inter 모드 : (13) b. 왜곡값추정 : N 개의매크로블록마다주어진양자화파라미터에의한왜곡의양을 [7] 과같이구한다. 이는식 (14) 로표현된다. (14) c. DCT 계수에사용할수있는총비트수계산 (15) d. 비터비알고리즘에의한양자화파라미터조합계산 : 예측한비트값과왜곡값에따라 Ⅳ.1에서와같이 Dquant 를고려한비터비알고리즘에적용하여전체비용함수를최소화하는양자화파라미터조합을찾는다. Step 3 : 모든매크로블록부호화 앞서구한양자화파라미터조합 으로프레임내의모든매크로블록을부호화한다. Step 4 : 파라미터업데이트식 (8) 과 (9) 의파라미터를이전프레임까지의평균으로계산한다. Step 5 : 프레임반복다음프레임으로 Step 2의과정부터반복한다. 과정 1의비터비알고리즘에의한양자화파라미터조합계산의단계를구체적으로살펴보면, 다음과같다. 비용함수를구하기위해서는왜곡, 비트-율과함께최적의라그랑지멀티플라이어 ( ) 가필요하다. 라그랑지멀티플라이어가하나로선택되었을때본장의 1절에서설명한비터비알고리즘에의한양자화파라미터와현재프레임의왜곡과비트양을구하는과정을설명한후, 최적의라그랑지멀티플라이어를구하는과정을설명하도록하겠다. 주어진 에대해라그랑지안비용함수를모든매크로블록의모든양자화파라미터에대해구한다. 번째매크로블록의양자화파라미터가 일경우, 이전매크로블록의노드 ( ) 중에서최소의누적비용함수를가지는노드를찾는다. 찾은노드를저장하고식 (9) 와같은방법으로 번째매크로블록의노드 의누적비용함수를계산한다. 위와같은방법을반복하여 번째매크로블록의모든양자화파라미터에대한누적비용함수를계산하여최소의 번째누적비용함수를가지는노드를찾는다. 이전경로들을찾아서최종적인양자화파라미터조합을찾는다. 최종적인양자화파라미터조합이형성하는왜곡과비 (838)

7 2005 년 11 월전자공학회논문지제 42 권 SP 편제 6 호 69 트의양이현재프레임의왜곡과비트양이된다. 최적라그랑지멀티플라이어를구하는과정은다음과같다. 우선 를매우작은값 (0.01) 으로설정하여현재 프레임의왜곡 ( ) 과비트 ( ) 를위에서설명한양자 화파라미터를구하는방법을통해서구한다. 를매 우큰값 (1000) 으로설정하여현재프레임의왜곡 ( ) 과비트 ( ) 를위의양자화파라미터를구하는방법을 통해서구한다. 구해진왜곡과비트에의해새로운 값을식 (16) 을통하여구한다. (16) PSNR TMN8 32 Proposed QP set 31 Constant QP Bit per frame (a) 와 를양자화파라미터를구하는방법을통해서새로이구한후, 일경우,, 로대체하고, 그렇지않은경우, 와 값을대체하여식 (16) 에의해새로운 를 가될때까지반복하여수행한다. 를만족하게되는 가최적의라그랑지멀티플라이어, 가되며, 이때의양자화파라미터조합이실제현재프레임을부호화하는양자화파라미터가된다. Ⅴ. 실험본논문에서제안한선형모델에기반한매크로블록레이어비트-율제어기법의성능을검증하기위해서모델기반비트-율제어기법중하나인 TMN8과선형모델에기반한고정양자화기법과비교하였다. 실험은 MPEG-4 Simple profile을기준으로하여 I 프레임에이어 P 프레임만이연속되는구조로, QCIF 영상을대상으로 10f/s의프레임-율로낮은비트-율에서실험하였다. B 프레임의경우, P 프레임과마찬가지로 Ⅳ장에서의서술한방식에의해적용할수있으므로특별한실험결과를포함하지않았다. TMN8과비교하면같은비트를사용하여전체적인 PSNR이평균 0.7 db에서최고 1.5 db까지개선됨을알수있으며, Foreman 영상의갑작스런변화가일어날때비트의변동을막음을알수있다. 선형모델에기반한고정양자화파라미터방식과비교하면평균 PSNR은거의차이가없으면서비트율의변동폭을상당히줄이는것을볼수있다. 입력영상의움직임이나복잡도의 PSNR[dB] TMN8 Proposed QP set Constant QP Bits per frame (b) 그림 4. R-D 그래프. (a) Foreman 시퀀스, (b) Susie 시퀀 스 Fig. 4. The cumulative cost function with the condition of the Dquant. 변화가심한 Foreman 영상에서 Susie 영상에비해효과적이다. 그림 4는 Foreman 영상과 Susie 영상의목표비트- 율을변화시키면서 R-D 특성을나타내는그래프이다. Foreman 영상의경우비트-율을 40kbps에서 300kbps 까지변화시켰으며, 상대적으로복잡도가적은 Susie 영상의경우 20kbps에서 120kbps까지변화시키며실험하였다. 그림 4에서알수있듯이제안알고리즘은선형모델에기반한비트-율제어기법에비해 PSNR 차이가거의없으며, TMN8 비트-율제어기법에비해서평균 0.7dB에서최고 1.5 db까지화질을개선함을알수있다. 그림 4에서와같이제안알고리즘이선형모델에기반한고정양자화기법에비해 PSNR이떨어지는경향이나타난다. 고정양자화기법에서는모델파라미터의조정이프레임단위로일어나며, 제안알고리즘에서는매크로블록마다모델파라미터의변동이일어난다. 매크로블록마다의특성변화가프레임간의특성변화보다심해서정확한특성변화를따라가지못하기때문이 (839)

70 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법서동완외 (a) (b) (c) (d) 그림 6. Foreman 결과영상비교. (a) TMN8 38 th 프레임, (b) TMN8 39 th 프레임, (c) 제안알고리즘 38 th 프레임, (d) 제안 알고리즘 39 th 프레임 Fig. 6. The result image of Foreman sequence.

(a) TMN8 62 th 프레임, (b) TMN8 63 th 프레임, (c) 제안알고리즘 62 th 프레임, (d) 제안 알고리즘 63 th 프레임 Fig. 7. The result image of Foreman sequence.

8 70 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법서동완외 (a) (b) (c) (d) 그림 6. Foreman 결과영상비교. (a) TMN8 38 th 프레임, (b) TMN8 39 th 프레임, (c) 제안알고리즘 38 th 프레임, (d) 제안 알고리즘 39 th 프레임 Fig. 6. The result image of Foreman sequence. (a) TMN 38 th frame, (b) TMN 39 th frame, (c) The proposed algorithm 38 th frame, (d) The proposed algorithm 38 th frame. (a) (b) (c) (d) 그림 7. Foreman 결과영상비교. (a) TMN8 62 th 프레임, (b) TMN8 63 th 프레임, (c) 제안알고리즘 62 th 프레임, (d) 제안 알고리즘 63 th 프레임 Fig. 7. The result image of Foreman sequence. (a) TMN 62 th frame, (b) TMN 63 th frame, (c) The proposed algorithm 62 th frame, (d) The proposed algorithm 63 th frame. bits Frame index TMN8 RC Proposed QP set Constant QP 그림 5. 프레임별비트발생양 (Foreman, 128kbps) Fig. 5. Generated bits for each frame. (Foreman, 128kbps) 다. 그림 5는 128kbps에서의 Foreman 영상을 10f/s로부호화한경우부호화되는프레임별비트양을나타내는그래프이다. Foreman 영상의경우장면의변화가심하고움직임이많이존재하므로프레임별비트의변화가심하다. 제안알고리즘이선형모델에기반한고정양자화파라미터비트-율제어기법에비해프레임별비트변형이훨씬덜하고, 63, 64 번째프레임에서 TMN8 비트-율제어기법에서는비트변동이심하나 제안알고리즘에서는비트변동을줄이는것을볼수있다. 그림 6과 7에서는주관적으로화질을비교하기위해서이전프레임의화질이거의동일한특성을보이는반면현재프레임의화질이특히차이나는 39와 63번째프레임을예로들어보여주고있다. 그림 6에서 38번째프레임의화질은 TMN8과제안알고리즘에서거의동일하나 39번째프레임의화질면에서얼굴, 특히눈주변에서제안알고리즘의성능이우월함을보여주고있다. 그림 7에서도마찬가지로 63번째프레임의화질면에서얼굴의윤곽선과눈주변에서제안알고리즘의성능이우월함을보여주고있다. 그림 6과 7에서알수있듯이제안알고리즘에의해화질적인성능이 TMN8에비해증가하는것을알수있다. Ⅵ. 결론본논문에서는매크로블록기반의영상압축표준에서양자화파라미터추정을통한비트-율제어알고리즘을제시하였다. 기존모델기반알고리즘에서는영상 (840)

9 2005 년 11 월전자공학회논문지제 42 권 SP 편제 6 호 71 의통계적특성을이용한정해진모델을사용하나이는실제비트-왜곡과는상당한차이를보인다. 이런통계적특성의한계를극복하기위해선형모델기반의비트율제어기법이제안되었다. 선형모델기반의고정양자화파라미터기법은비트율의변동이심한단점이있다. 본논문에서제안하는선형모델기반비트율제어기법은라그랑지안최적화기법을 Dquant 라는제약을극복하는새로운비터비알고리즘을제안하여선형모델을사용하는매크로블록별로양자화파라미터를설정할수있도록하였다. 제안알고리즘은 TMN8 기법에비해서비트당화질을개선하는한편선형모델기반의고정양자화파라미터에비해비트율의변동을줄이는효과가있다. 참고문헌 [1] J. Ribas-Cobera and S. Lei, "Rate control in DCT video coding for low-delay communications, " IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., Vol. 9, no. 1, pp , Feb [2] T. Chiang and Y. Zhang, "A new rate control scheme using quadratic rate distortion model," IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., Vol. 7, no. 1, pp , Feb [3] J. Ribas-Cobera and S. Lei, "A frame-layer bit allocation for H.263+," IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., Vol. 10, no. 7, pp , Oct [4] L. Lin and A. Ortega, "Bit-rate control using piecewise approximated rate-distortion characteristics," IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., Vol. 8, no. 4, pp , Aug [5] Z. He and S. K. Mitra "A linear source model and a unified rate control algorithm for DCT video coding," IEEE Trans. Circuit and Systems for Video Tech., Vol. 12, no. 11, pp , Nov [6] Z. He and S. K. Mitra "Optimum bit allocation and accurate rate constrol for video coding via -domain source modeling," IEEE Trans. Circuit and Systems for Video Tech., Vol. 12, no. 10, pp , Oct [7] S. H. Hong and S. J. Yoo, "Rate control of MPEG Video for consistent picture quality," IEEE Trans. Broadcasting, Vol. 49, no. 1, pp. 1-13, Mar [8] A. Ortega and K. Ramchandran, "Optimal trellis-based buffered compression and fast approximations," IEEE Trans. Image Processing, Vol. 3, no. 1, pp , Jan [9] Y. Shoham and A. Gersho, "Efficient bit allocation for an arbitrary set of quantizers," IEEE Trans. Acousitcs, Speech and Signal Processing, Vol. 36, no. 9, pp , Sept [10] K. Ramchandran and M. Vetterli, "Best wavelet packet bases in a rate-distortion sense," IEEE Trans. Image Processing, Vol. 2, pp , Apr [11] D. Seo and S. Han, "Optimal quantization parameter set for MPEG-4 bit-rate control," IEICE Trans. Communications, Vol. E87-B, no. 11, pp , Nov [12] ITU-T, Video coding for low bit rate communication, Draft, ITU-T Recommendation H.263, Sept [13] ISO/IEC, Information technology - Coding of audio-visual obects - Part 2 : Visual, ISO/IEC , Dec (841)

72 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법서동완외 저자소개 서동완 ( 학생회원 ) 1999 년연세대학교대전기공학과학사졸업. 2001 년연세대학교전기전자공학과석사졸업.

< 주관심분야 : 영상신호처리, 동영상압축, 비트율조정기법, 비트율 - 왜곡 (R-D) 최적화 > 최윤식 ( 정회원 ) 1979 년연세대학교전기공학과학사졸업.

10 72 선형모델기반매크로블록레이어비트율제어기법서동완외 저자소개 서동완 ( 학생회원 ) 1999 년연세대학교대전기공학과학사졸업 년연세대학교전기전자공학과석사졸업 년 ~ 현재연세대학교전기전자공학과박사과정재학. < 주관심분야 : 영상신호처리, 동영상압축, 비트율조정기법, 비트율 - 왜곡 (R-D) 최적화 > 최윤식 ( 정회원 ) 1979 년연세대학교전기공학과학사졸업 년 Case Western Reserve Univ. 시스템공학과졸업 년 Pennsylvania State Univ. 전기공학과석사졸업 년 Purdue Univ. 전기공학부박사졸업 1990 년 ~1993 년 ( 주 ) 현대전자산업전자연구소책임연구원 1993 년 ~ 현재연세대학교전기전자공학부정교수 < 주관심분야 : 영상신호처리, HDTV, 동영상압축 > (842)

1. 3DTV Fig. 1. Tentative terrestrial 3DTV broadcasting system. 3D 3DTV. 3DTV ATSC (Advanced Television Sys- tems Committee), 18Mbps [1]. 2D TV (High

1. 3DTV Fig. 1. Tentative terrestrial 3DTV broadcasting system. 3D 3DTV. 3DTV ATSC (Advanced Television Sys- tems Committee), 18Mbps [1]. 2D TV (High 3DTV a), a) Dual Codec Based Joint Bit Rate Control Scheme for Terrestrial Stereoscopic 3DTV Broadcast Yongjun Chang a) and Munchurl Kim a) 3 3 (3DTV). ATSC 18Mbps. 3D, 2DTV,. 3DTV. - (quadratic rate-quantization