Complexity reduction method for HEVC encoding using preprocessing information
저자
발행사항
[Seoul] : Graduate School, Yonsei University, 2019
학위논문사항
학위논문(박사) -- Graduate School, Yonsei University Department of Computer Science 2019.2
발행연도
2019
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
전처리 정보 기반의 HEVC 부호화 고속화 방법
형태사항
xi, 138장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Kwang-deok Seo
UCI식별코드
I804:11046-000000518479
소장기관
Recently, as demand for high quality video service and realistic media has increased, HEVC (High Efficiency Video Coding) with higher video compression performance has been standardized. However, HEVC requires heavy cost of high calculation complexity to achieve high coding efficiency, which causes problems in fast coding processing and real-time processing. In this thesis, we propose a method of computational complexity reduction for fast HEVC encoding by obtaining useful information from the input video through preprocessing.
First of all, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) is constructed to analyze the texture of the input video by a preprocessing and using this, Contrast, which shows the difference of luminance of the pixels of the input video, ASM, which measures the uniformity of the luminance, and Entropy, which can measure the randomness of the luminance distribution, are calculated. Also, in order to detect the event generated in the input video, the input video is compared in pixel units, and scene change detection is confirmed according to the amount of change. To reduce the computational complexity of the pixel-unit comparison, the input video is down-scaled to a lower resolution video which is actually used for the scene change detection. The information obtained through the preprocessing is used three ways for both the fast intra and inter coding.
First, in fast intra coding, ASM and Entropy, which are texture information of the input video, are used to determine the initial CU size for intra coding, and Contrast is used as a reference value to reduce the number of 35 intra prediction modes which are actually selected for intra coding.
Second, in fast inter coding, the reference picture list is divided into subgroups within each GOP using the obtained scene change information of input video through the preprocessing.
Furthermore, reference pictures lists are constructed by sorting the reference pictures in the order of similarity to the current coded pictures using ASM, Contrast, Entropy, and Correlation, which are texture information of the input video.
Using the proposed three approaches, the experimental results show that the encoding time could be significantly reduced with negligible degradation in encoding efficiency in the intra prediction. For the case of inter prediction, both the encoding time and encoding efficiency could be simultaneously improved. When we combine the proposed algorithms developed for the inter prediction with other algorithms already published in the literature, the encoding time and encoding efficiency could be much more improved.
최근 고화질 영상 서비스 및 실감미디어에 대한 수요가 증가됨에 따라 기존의 압축 방식보다 높은 비디오 압축 성능을 가진 HEVC 기술이 표준화되었다. 그러나 HEVC는 높은 부호화 효율만큼 높은 계산 복잡도가 요구되어 고속처리 및 실시간 처리에 문제가 발생된다. 이에 본 논문에서는 전처리를 통해 입력영상의 정보를 얻고 이를 이용하여 계산 복잡도를 줄이는 HEVC 부호화기의 고속화하는 방법을 제안한다.
먼저 HEVC 부호화기의 고속화를 위한 전처리 과정으로 입력 영상의 텍스쳐(Texture)를 분석하기 위해 Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM)을 구성하고 이를 이용하여 입력 영상의 화소들의 명암도 차이를 나타내는 Contrast, 명암도의 균일함을 측정하는 ASM , 그리고 명암도 분포의 임의성을 측정할 수 있는 Entropy 를 계산하였다. 다음으로 입력 영상에서 발생되는 이벤트를 미리 검출하기 위해 입력 영상을 픽셀 단위로 비교하여 그 변화량에 따라 장면 전환 검출을 확인하였다. 픽셀 단위 비교의 계산 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 공간적 다운스케일링하여 장면 전환 정보를 검출하는 과정을 수행하였다. 전처리를 통해 얻어진 정보는 화면 내 부호화와 화면 간 부호화를 고속화는 세 가지 방법으로 사용되었다.
첫 번째로 화면 내 부호화의 고속화를 위해 입력 영상의 텍스처 정보인 ASM 과 Entropy 는 화면 내 부호화의 초기 CU 크기를 결정하는데 사용되며, Contrast는 35가지 화면 내 예측 모드의 수를 화면 내 예측에서 실제적으로 사용될 모드를 결정하는 참조 값으로 사용하였다.
두 번째로 화면 간 부호화의 고속화를 위해 기존의 부호화되는 픽처를 기준으로 시간적으로 거리가 가까운 픽처들로 참조 픽처 리스트를 구성하는 방법을 전처리를 통해 입력 영상에 발생되는 장면 전환 정보에 따라 각 GOP내에 서브 그룹으로 나눠 서브 그룹 내에 픽처들로 참조 픽처들을 구성되게 하였다.
뿐만 아니라, 입력 영상의 텍스처 정보인 ASM , Contrast , Entropy , Correlation 을 이용하여 현재 부호화되는 픽처와 가장 유사한 픽처 순서대로 정렬하여 참조 픽처를 구성하게 하였다.
이렇게 제안한 세 가지 방법들을 통하여 화면 내 예측에서는 미비한 부호화 손실에 상당한 부호화 속도의 향상을 얻을 수 있었다. 화면 간 예측에서는 부호화 효율 및 부호화 속도를 동시에 향상시켰다. 또한 화면 간 예측을 위해 개발하여 제안된 알고리즘을 이미 문헌에 발표된 화면 간 예측을 위한 고속화 방법들과 결합했을 경우, 더 높은 부호화 효율 및 부호화 속도 향상을 확인할 수 있었다.
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