분산 비디오 부호화 기법(DVC, Distributed Video Coding)은 복잡한 통계 특성을 복호기측에서 처리하고, 간단한 연산만 수행하는 부호기를 구현할 수 있다. 이러한 응용 분야에서는, 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임에 대한 예측치 즉, 보조정보(SI, Side Information)의 우수한 예측치를 구하는 것은 Wyner-Ziv 부호화에서 전체 성능을 결정하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기존의 움직임 보상 프레임 보간에 기초를 둔 방식들은 키 프레임의 블록 기반 또는 물체 기반으로 움직임을 각각 예측하지만, Wyner-Ziv 프레임에 대한 초기 정보를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 평균 영상에 기초한 블록 적응적인 움직임 예측을 통한 보조정보 생성 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 최대 0.4dB 정도의 개선을 보이며, Wyner-Ziv 코덱에 대한 모의실험에서도 우수한 주관적 및 객관적 화질을 제공함을 보인다.
DVC (Distributed Video Coding) allows us to explore the video statistics at the decoder side, resulting in a less complex encoder and more complex decoder. In this approach, it is important to generate a good prediction to the current Wyner-Ziv frame, called side information, which plays a crucial role in the overall performance of a DVC system. Conventional MCFI (motion compensated frame interpolation) techniques, which explore temporal correlations between neighbor frames of the current frame, preform the block-based or object-based motion estimation, but, they do not include the basis frame for the Wyner-Ziv frame. This paper proposes an efficient way to get better side information, by finding the average frame between neighbor frames and by comparing adaptively the candidate blocks. Through computer simulations, it is shown that the proposed method can improve the performance up to 0.4dB and provide better subjective and objective visual qualities in Wyner-Ziv CODEC.
