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변환블럭의 영역에 따른 저복잡도 적응 루프 필터
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  • 변환블럭의 영역에 따른 저복잡도 적응 루프 필터
저자명
임웅,남정학,심동규,정광수,조대성,최병두,Lim. Woong,Nam. Jung-Hak,Sim. Dong-Gyu,Jung. Kwang-Soo,Cho. Dae-Sung,Choi. Byung-Doo
간행물명
電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리
권/호정보
2011년|48권 5호|pp.46-54 (9 pages)
발행정보
대한전자공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 정수변환 기저의 특성을 기반으로 블록의 내부/경계 영역으로 분리되는 루프필터를 생성하고, 이를 선택적으로 적용하는 방법을 제안한다. 기존의 블럭 기반의 적응적 루프 필터(BALF)는 비디오 코덱의 압축 성능에 있어서 약 10%의 압축 효율을 보이는 기술이다. 이는 복원된 영상을 원본 영상에 최대한 유사하게 만드는 Wiener 필터계수를 생성하고 생성된 필터가 적용될 영역에 대한 정보를 전송한다. 그러나 블럭 기반의 적응적 루프 필터는 블록 단위로 영상을 참조하여 하나의 필터를 생성하는 방법으로, 높은 부호화 성능을 보이는 반면, 높은 복잡도를 수반한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 정수변환 기저의 특성에 따라서 서로 다른 에러의 특성을 갖는 특징을 이용하여 블록의 내부와 경계 영역을 분리하고, 각 영역을 위한 필터를 생성한다. 이후, 이를 원하는 영역에 선택적으로 적용한다. 부호화기의 필터 생성 과정에서 선택된 특정 영역의 필터를 복호화기로 전송함으로써, 선택된 영역에 대해서만 필터링을 수행하여 복호화 복잡도를 조절할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 사용하여 블럭의 경계 영역 필터만을 사용한 경우 기존의 BALF 대비 약 2.56%의 부호화 성능 저하에 대하여 약 35.5%의 필터링 속도 향상을 보였다.

기타언어초록

In this paper, we propose a low-complexity loop filtering method depending on transform-block regions. Block adaptive loop filter (BALF) was developed to improve about 10% in compression performance for the next generation video coding. The BALF employs the Wiener filter that makes reconstructed frames close to the original ones and transmits filter-related information. However, the BALF requires high computational complexity, while it can achieve high compression performance because the block adaptive loop filter is applied to all the pixels in blocks. The proposed method is a new loop filter that classifies pixels in a block into inner and boundary regions based on the characteristics of the integer transform and derives optimum filters for each region. Then, it applies the selected filters for the inner and/or boundary regions. The decoder complexity can be adjusted by selecting region-dependent filter to be used in the decoder side. We found that the proposed algorithm can reduce 35.5% of computational complexity with 2.56% of compression loss, in case that only boundary filter is used.