최근에 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 부호화 기법 (DVC)이 많은 주목을 받고 있다. 대부분의 DVC 시스템들은 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으나, 높은 복호화 시간 지연을 초래하여 실시간 구현에 가장 큰 문제점이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDPCA 프레임별 적응적 패리티 요구 비트량에 대한 적응적 예측을 통한 효과적인 분산 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소영역 위너-지브 부호화기법에서 각 비트 플레인 내의 LDPCA 프레임간에 존재하는 통계적 특성을 이용하여 비트 요구량을 적응적으로 예측하는 방식을 이용한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 LDPCA 복호화기에 사용한 경우 패리티 비트 요구량 예측을 사용하지 않는 방식보다 평균적으로 80% 이상의 복호화 지연 시간을 절감함을 보인다.
Recently, many research works are focusing on DVC (Distributed Video Coding) system for low complexity encoder. Most DVC systems need feedback channel for parity bit control to achieve the good RD performances, however, this causes the system to have high decoding latency and is considered as one of the most critical problems for real implementation. In order to overcome this problem, this paper proposes an effective distributed video decoding method using adaptive LDPCA frame-based parity bit request estimation. The proposed method applies for the pixel-domain Wyner-Ziv system and exploits the statistical characteristics between adjacent LDPCA frames to estimate adaptively the parity bit request. Through computer simulations, it is shown that the proposed method achieves about 80% of latency reduction compared to the conventional no-estimation DVC system.
