비트율 제어는 채널 용량이나 프레임율과 같은 제한 조건에서 더 좋은 화질을 제공하기 위해 비디오 부호화에 있어서 필요한 구성 요소이다. 일반적으로 양자화 변수를 결정할 때 양자화가 수행될 데이터를 단일 분포로 가정하면, 실제 데이터의 분포를 지나치게 간략화하게 되는 문제가 발생할 수 있으며, 이는 이동통신 환경과 같이 전송 대역의 제약이 심한 상황에서 부호화 효율을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 소스 분포를 일반화된 가우시안 분포(Generalized Gaussian Distribution)를 이용하여 정의하고, 각각의 분포 특성을 나타내는 모양 변수를 결정하여 일반화된 가우시안 분포의 비트율-왜곡 함수에 기반을 둔 양자화 변수 결정 모델을 설계한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 저 비트율 환경에서 우수한 성능을 제공하는 비디오 부호화 표준인 H.264 비디오 코덱에 구현하여 MPEG-2 TM5 및 H.263 TMN8과 그 성능을 비교한다.
The rate control is an essential component in video coding to provide better quality under given coding constraints, such as channel capacity, frame rates, etc. In general, source data cannot be described as a single distribution in a video coding, hence it can cause an exhaustive approximation problem. It drops a coding efficiency under weak channel environments, such as mobile communications. In this paper, we design a new quantization parameter decision model that is based on a rate-distortion function of generalized Gaussian distribution. In order to adaptively express various source data distribution, we decide a shape parameter by observing a ratio of samples, which have a small value. For experiment, the proposed algorithm is implemented into H.264/AVC video codec, and its performance is compared with that of MPEG-2 TM5, H.263 TMN8 rate control algorithm. As shown in simulation results, the proposed algorithm provides an improved quality rather than previous algorithms and generates the number of bits closed to the target bits.
