KR100950275B1 - 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체 - Google Patents

모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체에 관한 것이다. 보다 상세하게는 모델 파라미터를 반영하여 프레임의 영상 복잡도를 측정하고 이를 이용하여 프레임의 비트 할당을 수행함으로써 잔여 비트(residual bit)뿐만 아니라 헤더 비트 등도 복잡도 측정에 반영될 수 있도록 하여 일정한 수준의 화질을 제공하며, 양자화 파라미터를 결정할 때 버퍼의 상태에 따라 양자화 파라미터의 범위를 적응적으로 조절함으로써 안정적인 버퍼 제어를 수행하여 프레임의 드롭(drop)이나 비트 낭비를 방지할 수 있는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명은 (a) 현재 프레임에 할당할 비트와 양자화 파라미터를 매개하는 모델 파라미터를 반영하여 현재 프레임의 영상 복잡도를 구하는 단계; (b) 상기 영상 복잡도를 반영하여 현재 프레임에 할당할 비트를 구하는 단계; (c) 상기 (b)단계에서 구한 비트에 따라 현재 프레임의 양자화 파라미터를 결정하는 단계; 및 (d) 상기 양자화 파라미터를 이용하여 현재 프레임의 인코딩을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법을 제공한다.
비트율 제어, 모델 파라미터, 양자화 파라미터, 영상 복잡도, 인코딩

Description

모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체{System and Methods for rate control based model parameter, Storage medium storing the same}
본 발명은 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체에 관한 것이다. 보다 상세하게는 모델 파라미터를 반영하여 프레임의 영상 복잡도를 측정하고 이를 이용하여 프레임의 비트 할당을 수행함으로써 잔여 비트(residual bit)뿐만 아니라 헤더 비트 등도 복잡도 측정에 반영될 수 있도록 하여 일정한 수준의 화질을 제공하며, 양자화 파라미터를 결정할 때 버퍼의 상태에 따라 양자화 파라미터의 범위를 적응적으로 조절함으로써 안정적인 버퍼 제어를 수행하여 프레임의 드롭(drop)이나 비트 낭비를 방지할 수 있는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체에 관한 것이다.
최근 통신기술과 멀티미디어 관련 기술이 비약적으로 발전함에 따라 IPTV, DMB(Digital Multimedia Broadcasting)와 같은 다양한 형태의 멀티미디어 응용이 등장하였다. 이러한 멀티미디어 응용이 취급하고 처리하는 데이터 중에서 특히 비 디오 데이터는 가장 큰 전송용량을 요구할 뿐만 아니라, 인간의 오감 중 가장 큰 정보량을 가진 시각 정보에 해당하기 때문에 품질을 안정적으로 확보하는 것이 매우 중요하다.
시각적으로 뛰어나 화질을 제공하기 위해서는 각각의 비디오 프레임의 화질이 높을 뿐만 아니라 프레임과 프레임 사이의 화질 변동이 크지 않아야 한다. 그 이유는 프레임과 프레임 사이의 화질 변동이 크면 깜박임과 같은 현상이 일어나 인간의 시각 체계가 파악하는 비디오의 품질이 크게 훼손되어 낮은 품질의 동영상으로 인지되기 때문이다. 따라서, 높은 품질의 동영상 화질을 제공하기 위해서는 일정한 화질을 만족할 수 있도록 인코딩이 수행되어야 하며, 이는 비트율 제어 기법에 의해 제어된다.
비트율 제어 기법은 비트 할당과 비트 소비라는 두 단계를 거쳐 수행된다.
비트 할당은 주어진 채널이나 저장 용량 하에서 압축할 대상의 부호화 복잡도와 복호기 버퍼의 상태를 고려하여 부호화하고자 하는 대상인 GOP(Group Of Picture), 프레임, 매크로블록 등에 목표 비트를 효과적으로 할당하는 단계이다.
비트 소비는 할당된 비트에 일치하도록 적절한 양자화 파라미터를 선택하고 이에 따라 부호화를 수행하는 단계이다. 일정한 화질을 만족하기 위해서는 압축 대상의 복잡도에 따라 비트를 적절하게 할당하는 것이 중요하다.
고정 비트율 인코딩에서는 GOP나 프레임 영상의 복잡도가 일정하다고 가정하고 모든 프레임들에 대해 균등한 비트수를 할당한 후, 버퍼의 충만도를 고려하여 비트 할당을 수행하는 것이 대부분이다. 이러한 경우 프레임 간의 변화가 심한 실 제 비디오 시퀀스에서는 화질 변동이 커 주관적 화질이 저하된다는 문제점이 있다.
이러한 문제를 해경하기 위해 [문헌1]에서는 현재 프레임과 이전 프레임의 차분 영상을 영상 복잡도의 척도로 사용하여 복잡도와 비트 사이의 관계를 모델화하였다. 이러한 모델에 기반하여 복잡도가 큰 프레임에는 많은 비트를 할당함으로써 화질의 변동폭을 완화시키고 평균화질을 향상시키고자 하였다. 또한, [문헌2]에서는 위의 방법과 같이 차분 영상을 프레임의 복잡도로 사용하여 H.264 부호기의 프레임 비트 할당을 수행하였다.
[문헌1]
Bo. Xie and W. Zeng, "A Sequence-based Rate Control Framework for Consistent Quality Real-Time Video", IEEE Transaction Circuits and Systems for Video Technology, Vol.16, No.1, pp.56-71, January 2006
[문헌2]
M. Jiang, X. Yi, N. Ling, "Frame Layer Bit Allocation Scheme for Constant Quality Video", IEEE conference on ICME, 2004, pp.1055-1058
이러한 기법들은 프레임간의 복잡도를 이용하여 비트를 할당함으로써 기존의 비트 할당 기법에 비해 프레임 간 화질 변화를 적절히 완화시킨 측면이 있다. 그러나, 이러한 기법들은 차분 영상만을 프레임의 부호화 복잡도로 반영하였기 때문에 실제 부호화 복잡도 추정에 그 성능이 제한적이어서 움직임이 다양하거나 복잡도 변화가 큰 비디오 시퀀스에서는 화질의 변동에 의한 품질 열화를 적절히 완화할 수 없는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 특히 잔여 비트(residual bit)뿐만 아니라 헤더 비트 등도 복잡도 측정에 반영될 수 있도록 하여 일정한 수준의 화질을 제공하며, 안정적인 버퍼 제어를 수행하여 프레임의 드롭(drop)이나 비트 낭비를 방지할 수 있는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치와 방법 및 이를 수록한 저장매체를 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 안출된 본 발명에 따른 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법은 (a) 현재 프레임에 할당할 비트와 양자화 파라미터를 매개하는 모델 파라미터를 반영하여 현재 프레임의 영상 복잡도를 구하는 단계; (b) 상기 영상 복잡도를 반영하여 현재 프레임에 할당할 비트를 구하는 단계; (c) 상기 (b)단계에서 구한 비트에 따라 현재 프레임의 양자화 파라미터를 결정하는 단계; 및 (d) 상기 양자화 파라미터를 이용하여 현재 프레임의 인코딩을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (a)단계에서 상기 모델 파라미터는 하기 수학식의 K 값으로 정의될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00001
또한, 상기 모델 파라미터는 이전 프레임까지의 K값의 평균값에 대한 현재 프레임의 K값의 비율인 RatioK의 형태로 상기 영상 복잡도의 계산에 반영될 수 있다.
또한, 상기 RatioK는 하기 수학식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00002
또한, 상기 (a)단계의 영상 복잡도 계산에는 이전 프레임까지의 MAD 값의 평균값에 대한 현재 프레임의 MAD값의 비율인 RatioMAD가 더 반영될 수 있다.
또한, 상기 RatioMAD는 하기 수학식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00003
또한, 상기 (a)단계의 영상 복잡도는 하기 수학식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00004
또한, 상기 (b)단계에서 할당 비트는 한 프레임에 할당할 수 있는 비트수와 디코더 버퍼의 상태를 추가로 반영하여 계산될 수 있다.
또한, 상기 할당 비트는 하기 수학식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00005
또한, 상기 (c)단계는 (c1) 계산식에 의해 양자화 파라미터를 계산하는 단계 와, (c2) 버퍼 상태를 고려하여 상기 (c1)단계에서 계산한 양자화 파라미터를 재조정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (c2)단계의 재조정은 이전 프레임의 버퍼 채워짐 상태와, 이전 프레임의 양자화 파라미터의 크기에 대한 현재 프레임의 양자화 파라미터의 크기를 반영하여 이루어질 수 있다.
또한, 상기 (c2)단계의 재조정은 하기 수학식에 의해 수행될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00006
또한, 상기 (c2)단계는 버퍼 사이즈를 더 반영하여 양자화 파라미터를 재조정할 수 있다.
또한, 상기 (c2)단계는 하기 수학식에 의한 조정이 추가로 수행될 수 있다.
if(CBFi -1 ≤ 0.5×Bs)
QPi = MIN(QPi -1 +2, QPi)
QPi = MAX(QPi -1 -1, QPi)
else
QPi = MIN(QPi -1 +2, QPi)
QPi = MAX(QPi -1, QPi)
또한, 상기 비트율 제어방법은 (e) 상기 인코딩이 완료되면 상기 모델 파라미터를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치는 현재 프레임에 할당할 비트와 양자화 파라미터를 매개하는 모델 파라미터를 반영하여 현재 프레임의 영상 복잡도를 구하는 복잡도 측정부; 상기 영상 복잡도를 반영하여 현재 프레임에 할당할 비트를 구하는 비트 할당부; 상기 비트 할당부에서 구한 비트에 따라 현재 프레임의 양자화 파라미터를 결정하는 양자화 파라미터 결정부; 및 상기 양자화 파라미터를 이용하여 현재 프레임의 인코딩을 수행하는 인코딩부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 복잡도 측정부에서 상기 모델 파라미터는 하기 수학식의 K 값으로 정의될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00007
또한, 상기 모델 파라미터는 이전 프레임까지의 K값의 평균값에 대한 현재 프레임의 K값의 비율인 RatioK의 형태로 상기 영상 복잡도의 계산에 반영될 수 있다.
또한, 상기 영상 복잡도 계산에는 이전 프레임까지의 MAD 값의 평균값에 대한 현재 프레임의 MAD값의 비율인 RatioMAD가 더 반영될 수 있다.
또한, 상기 비트 할당부에서 할당 비트는 한 프레임에 할당할 수 있는 비트수와, 디코더 버퍼의 상태를 추가로 반영하여 계산될 수 있다.
또한, 상기 양자화 파라미터 결정부는 계산식에 의해 양자화 파라미터를 계산하는 양자화 파라미터 계산부와, 상기 양자화 파라미터 계산부를 통해 계산된 양 자화 파라미터를 버퍼 상태를 고려하여 재조정하는 양자화 파라미터 조절부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 양자화 파라미터 조절부는 이전 프레임의 버퍼 채워짐 상태와, 이전 프레임의 양자화 파라미터의 크기에 대한 현재 프레임의 양자화 파라미터의 크기를 반영하여 조절할 수 있다.
또한, 상기 양자화 파라미터 조절부는 버퍼 사이즈를 더 반영하여 양자화 파라미터를 재조정할 수 있다.
또한, 상기 인코딩부에서 인코딩이 완료되면 상기 모델 파라미터를 갱신하는 파라미터 갱신부를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면 모델 파라미터를 반영하여 프레임의 영상 복잡도를 측정하고, 이를 이용하여 프레임의 비트 할당을 수행함으로써 잔여 비트(residual bit)뿐만 아니라 헤더 비트 등도 복잡도 측정에 반영될 수 있도록 하여 일정한 수준의 화질을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면 양자화 파라미터를 결정할 때 버퍼의 상태에 따라 양자화 파라미터의 범위를 적응적으로 조절함으로써 안정적인 버퍼 제어를 수행하여 프레임의 드롭(drop)이나 비트 낭비를 방지할 수 있는 효과가 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법(이하, "비트율 제어방법")의 흐름도이다.
단계 S10은 현재 프레임의 바로 이전 프레임까지의 MAD 값들의 평균을 계산하는 단계이다.
MAD(Mean Absolute Difference, 평균절대오차)는 각 프레임에 있어서 입력된 프레임과 재구성된 프레임과의 오차, 즉 차분 영상(잔여 신호)을 의미한다. 현재 프레임의 프레임 번호를 i라 하고, 현재 프레임의 이전 프레임들의 프레임 번호를 j라 하면, 현재 프레임의 바로 이전 프레임(i-1)까지의 MAD 평균값은 아래 수학식과 같이 계산된다.
Figure 112008065703115-pat00008
단계 S12는 현재 프레임의 MAD, 즉 예측된 MAD(Predicted MAD, 이하 "PMAD")를 계산하는 단계이다.
H.264 등에서는 현재 프레임의 부호화 과정이 완료되기 전에는 현재 프레임의 MAD를 구할 수 없기 때문에, 이전 프레임들의 MAD로 현재 프레임의 MAD를 예측한 PMAD를 사용하는 것이 바람직하다. 이전 프레임의 MAD를 이용하여 PMAD를 계산하는 방법으로는 여러 가지가 가능하며, 예컨대 이전 프레임의 MAD를 사용하여 선형적으로 PMAD를 계산할 수 있다.
단계 S14는 상기 단계에서 구한 평균 MAD와 PMAD를 이용하여 MAD 비(이하, "RatioMAD")를 계산하는 단계이다.
RatioMAD는 아래 수학식과 같이 계산된다.
Figure 112008065703115-pat00009
PMADi는 현재 프레임인 i프레임의 MAD 값(예측에 의해 구한 값)을 의미한다.
RatioMAD는 이전 프레임까지의 MAD 값의 평균값에 대한 PMAD의 비율을 의미하며, 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 차분 영상을 반영한 영상 복잡도이다.
이러한 RatioMAD는 차분 영상이라는 일 측면에서 프레임의 영상 복잡도를 반영하는 수치이기는 하나, MAD는 텍스쳐(texture) 비트만을 대표할 수 있고 실제 헤더(header) 비트의 양을 대표할 수는 없다. H.264에서는 MPEG-2, 4 또는 H.263과 같은 기존의 비디오 코덱 표준에 비해 헤더 비트의 양이 상대적으로 크다. 따라서, H.264에서는 MAD 만으로는 프레임의 복잡도를 대변할 수 있다고 보기 어렵고, 이를 통해 일정 화질을 달성하기 어려운 측면이 있다.
따라서, 본 발명에서는 프레임의 복잡도를 측정함에 있어 RatioMAD 이외에도 모델 파라미터를 고려함으로써 움직임이 다양하거나 복잡도 변화가 큰 비디오에서도 화질 변동에 의한 품질 열화를 적절히 완화할 수 있도록 한다.
단계 S20은 현재 프레임의 바로 이전 프레임까지의 모델 파라미터(K) 값들의 평균을 계산하는 단계이다.
상기에서 언급한 바와 같이 MAD 만으로 영상 복잡도를 측정하여 비트율 제어를 수행하면 장면 변화가 크지 않은 영상에서는 화질 변동을 줄이고 평균 화질을 향상시킬 수 있으나, 복잡도가 크고 장면 전환이 빈번하게 일어나는 영상에서는 그와 같은 효과를 나타낼 수 없으며, 특히 장면 전환에서 화질의 급격한 변동을 완화할 수 없게 된다. 이는 동일한 MAD 값을 갖더라도 시퀀스나 양자화 파라미터가 다르면 비트값이 크게 다를 수 있기 때문이다.
양자화 파라미터는 영상의 품질과 출력 비트 R을 결정하는 주요한 파라미터이다. 따라서, 영상의 복잡도 측정에 있어서는 양자화 파라미터에 관계없이 영상의 고유한 특성을 반영할 수 있어야 한다. 비트 R과 MAD는 근사하게 선형관계를 갖고, 비트 R과 양자화 스텝의 크기 Q는 반비례하는 것으로 나타나므로, 모델 파라미터 K는 아래 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00010
여기서 모델 파라미터 K는 R과 MAD/Q2 관계에서의 기울기로 볼 수 있으며, 프레임의 복잡도를 대표할 수 있는 파라미터로 볼 수 있다.
현재 프레임의 프레임 번호를 i라 하고, 현재 프레임의 이전 프레임들의 프레임 번호를 j라 하면, 단계 S20에서 현재 프레임의 바로 이전 프레임(i-1)까지의 K 평균값은 아래 수학식과 같이 계산된다.
Figure 112008065703115-pat00011
단계 S22는 현재 프레임의 K, 즉 예측된 K(Predicted K, 이하 "PK")를 계산하는 단계이다.
PMAD와 마찬가지로 K도 현재 프레임의 부호화가 완료되어야 구할 수 있으므로, 이전 프레임들의 K를 이용하여 현재 프레임의 K를 예측한다. 예측은 다양한 방식이 가능하며, 일례로 아래 수학식에 의해 이루어질 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00012
PKi는 i번째 프레임에서의 예측된 모델 파라미터이고, Ki-1은 (i-1)번째 프레임의 모델 파라미터이다. 일반적으로 현재 프레임은 이전 프레임과 가장 상관도가 높다고 예상할 수 있으므로, 이와 같이 모델 파라미터를 예측할 수 있다. 여기서, a0와 a1은 적절한 상수값이며 예컨대 a0 = 0, a1 = 1로 결정될 수 있다.
단계 S24는 상기 단계에서 구한 평균K와 PK를 이용하여 K 비(이하, "RatioK")를 계산하는 단계이다.
RatioK는 아래 수학식과 같이 계산되며, 이전 프레임까지의 K값의 평균값에 대한 PK 값의 비율을 의미한다.
Figure 112008065703115-pat00013
PKi는 현재 프레임인 i프레임의 K 값(예측에 의해 구한 값)을 의미한다.
단계 S30은 RatioMAD와 RatioK 값을 이용하여 프레임의 영상 복잡도를 계산하는 단계이다.
프레임의 영상 복잡도는 아래 수학식과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00014
여기서, Complexityi는 현재 프레임(i번째)의 영상 복잡도를 나타낸다.
단계 S40은 모델 파라미터를 반영한 현재 프레임의 복잡도를 이용하여 현재 프레임에 대한 비트 할당을 수행하는 단계이다.
프레임의 비트 할당에 있어서는 해당 프레임의 영상 복잡도와 더불어, 한 프 레임에 할당할 수 있는 비트수와 디코더 버퍼를 고려하는 것이 바람직하다. 따라서, 현재(i번째) 프레임에 할당할 비트 Ti는 아래 수학식과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00015
여기서, B는 비트율(bit rate, bit/sec), F는 프레임 율(frame rate, frame/sec)을 나타낸다. 따라서, B/F는 비트율과 프레임 율의 비로써 모든 프레임에 균등한 비트를 분배했을 때 한 프레임에 할당할 수 있는 비트를 의미한다. β는 0과 1 사이의 가중치로, 예컨대 0.9의 값을 가질 수 있다. Γ는 상수 값으로, 일반적으로 B프레임(Bi-directional Predictive Frame)이 없을 때는 0.5, B프레임이 있을 때는 0.25로 설정된다.
CBF는 Current Buffer Fullness의 약자로, CBFi -1은 (i-1)번째 프레임이 코딩된 후 버퍼에 채워진 상태값을 의미한다. TBL은 Target Buffer Level의 약자로, TBLi는 현재(i번째) 프레임의 목표 버퍼 레벨이다. 일례로, TBL 값은 아래와 같이 구할 수 있으며, 이러한 방법으로 한정되지는 않는다.
TBL2 = CBF2
여기서, CBF2는 2번째 프레임의 인코딩 후의 CBF를 의미한다.
Figure 112008065703115-pat00016
여기서, NP는 하나의 GOP(Group Of Picture) 안에 있는 P 프레임의 총 개수를 의미한다.
단계 S50 및 S60은 상기에서 할당된 비트에 맞게 양자화 파라미터 QP를 결정하는 단계이다. 양자화 파라미터의 결정은 두 단계로 수행될 수 있다.
첫째, 계산식에 의해 양자화 파라미터를 계산하는 단계(S50)이다.
양자화 파라미터 QP는 양자화 스텝(step)의 크기 Q와 다음과 같은 관계에 있다.
Q = 2( QP -4)/6
따라서, 양자화 파라미터 QP를 구하기 위해서는 현재 프레임의 양자화 스텝의 크기 Q를 계산하면 된다. 현재(i번째) 프레임의 양자화 스텝의 크기 Qi는 PKi 및 PMADi 값에는 근사적으로 비례하고, 할당된 비트 Ti에는 반비례하므로, 아래 수학식과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112008065703115-pat00017
수학식 12는 수학식 3을 Q에 관해 전개한 것이다.
둘째, 버퍼의 상태를 고려하여 양자화 파라미터를 재조정하는 단계(S60)이다.
양자화 파라미터의 결정에 있어 해당 프레임에 할당된 비트를 고려하여야 함은 물론, 버퍼의 넘침이나 고갈을 방지하기 위해 양자화 파라미터 변화를 제한할 필요가 있다. 양자화 파라미터의 재조정은 ① 버퍼의 급격한 증가 방지와, ② 버퍼 사이즈를 고려한 QP 범위 제한의 측면에서 이루어질 수 있다.
① 버퍼의 급격한 증가 방지
현재 프레임의 QP를 결정함에 있어서는 이전 프레임의 버퍼 채워짐 상태와, 이전 프레임의 QP와 현재 프레임의 QP 간 관계를 고려하는 것이 바람직하다. 이를 수학식으로 표현하면 아래와 같다.
Figure 112008065703115-pat00018
여기서, CBFi - 1는 (i-1)번째 프레임의 버퍼 채워짐 상태를, CBFi -2는 (i-2)번째 프레임의 버퍼 채워짐 상태를 의미한다.
따라서, 수학식 13은 (i-1)번째 프레임의 CBF가 (i-2)번째 프레임의 CBF보다 크고, 수학식 11에서 계산된 QP가 이전 프레임(i-1번째)의 QP보다 작다면, 이를 조정하여 현재 프레임의 QPi 값을 이전 프레임의 QPi -1 값으로 유지함을 의미한다. 이와 같은 과정을 통하여 버퍼가 급격하게 증가하는 것을 방지함으로써 데이터가 손 실되는 현상을 방지할 수 있다.
② 버퍼 사이즈를 고려한 QP 범위 제한
프레임 간의 QP 차이가 클 경우 화질 변화가 크기 때문에 프레임 간의 QP 변화는 제한할 필요가 있다. 이는 이전 프레임과 현재 프레임의 QP 간 차이를 제한함으로써 수행될 수 있다. 본 발명에서는 아래 수학식과 같이 상위 제한의 영역과 하위 제한의 영역 범위를 다르게 설정하고, 버퍼의 상태를 고려하여 QP 범위를 제한한다.
if(CBFi -1 ≤ 0.5×Bs)
ⅰ) QPi = MIN(QPi -1 +2, QPi)
QPi = MAX(QPi -1 -1, QPi)
else
ⅱ) QPi = MIN(QPi -1 +2, QPi)
QPi = MAX(QPi -1, QPi)
여기서, MIN(A, B)는 A, B 중에서 작은 값을, MAX(A, B)는 A, B 중에서 큰 값을 의미한다.
수학식 14의 ⅰ)은 이전 프레임(i-1번째)의 버퍼 채워짐 상태가 버퍼 사이즈 Bs의 반 이하인 경우를 의미하고, ⅱ)는 이전 프레임(i-1번째)의 버퍼 채워짐 상태 가 버퍼 사이즈 Bs의 반을 초과하는 경우를 의미한다. 따라서, ⅰ)의 경우에는 현재 프레임의 양자화 파라미터 QPi의 값을 낮추어 프레임 간 QP 변화량을 완화하는 것이 바람직한 반면, ⅱ)의 경우에는 QPi의 값을 높여 프레임 간 QP 변화량을 완화하는 것이 바람직하다.
예컨대, ⅰ)에서 QPi -1 = 24이고, QPi = 27인 경우 QPi -1 -1 ≤ QPi ≤ QPi -1 +2 가 되므로, 23 ≤ QPi ≤ 26 이 되고 QPi = 26으로 선택될 수 있다.
한편, ⅱ)에서 QPi -1 = 24이고, QPi = 23인 경우 QPi -1 ≤ QPi ≤ QPi -1 +2 가 되므로, 24 ≤ QPi ≤ 26 이 되고 QPi = 24로 선택될 수 있다.
이와 같이 버퍼가 어느 정도 차 있을 때는 QP를 제한하여 버퍼가 안정적인 상태를 가질 수 있도록 한다. 이렇게 결정된 QP가 최종 QP가 되며, 최종 QP를 이용하여 현재 프레임의 인코딩을 수행한다(S70).
인코딩이 완료되면 그 결과들인 비트 R, MAD 등을 이용하여 모델 파라미터 K와 MAD, CBF 등의 값을 갱신하고(S80), 이렇게 갱신된 파라미터는 다음 프레임의 비트 할당과 QP의 결정에 영향을 미치게 된다.
이와 같이 프레임의 영상 복잡도 측정에 모델 파라미터와 MAD를 고려하여 프레임 단위의 목표 비트 수준을 결정하므로, 잔여 비트(residual bit)뿐만 아니라 헤더 비트 등도 복잡도 측정에 반영될 수 있도록 한다. 또한, 버퍼 상태를 고려하여 양자화 파라미터를 적절히 제한함으로써 안정적인 버퍼 제어를 수행하여 프레임 의 드롭(drop)이나 비트 낭비를 방지할 수 있도록 한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치의 블록도이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 모델 파라미터 기반의 비디오 인코팅 비트율 제어장치(이하, "비트율 제어장치")는, 도 2를 참조하면, RatioMAD 계산부(10), RatioK 계산부(20), 복잡도 측정부(30), 비트 할당부(40), QP 계산부(50), QP 조절부(60), 인코딩부(70), 파라미터 갱신부(80)를 포함하여 이루어진다. 도시되지 않았으나, QP 계산부(50)와 QP 조절부(60)는 QP 결정부에 포함될 수 있다. 비트율 제어장치를 이루는 상기 각 구성요소의 세부적인 기능에 대해서는 도 1의 비트율 제어방법에 관한 부분에서 충분히 설명하였으므로, 상세한 설명은 생략하기로 한다.
RatioMAD 계산부(10)는 현재 프레임의 PMAD와 이전 프레임까지의 MAD 값의 평균값을 이용하여 RatioMAD를 계산하는 부분이다.
RatioK 계산부(20)는 현재 프레임의 PK와 이전 프레임까지의 K 값의 평균값을 이용하여 RatioK를 계산하는 부분이다.
복잡도 측정부(30)는 RatioMAD와 RatioK를 이용하여 프레임의 영상 복잡도를측정하는 부분이다.
비트 할당부(40)는 모델 파라미터를 반영한 현재 프레임의 복잡도를 이용하여 현재 프레임에 대한 비트 할당을 수행한다.
QP 계산부(50)는 계산식에 의해 양자화 파라미터를 계산하는 부분이다.
QP 조절부(60)는 버퍼의 상태를 고려하여 양자화 파라미터를 재조정한다.
인코딩부(70)는 재조정된 최종 QP를 이용하여 현재 프레임의 인코딩을 수행한다.
파라미터 갱신부(80)는 인코딩이 완료되면 비트 R, MAD 등을 이용하여 모델 파라미터 K와 MAD, CBF 등의 값을 갱신함으로써, 다음 프레임의 비트 할당과 QP의 결정에 영향을 미칠 수 있도록 한다.
한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것 이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명은 비디오 데이터의 인코딩시 일정 화질을 유지하기 위한 비트율 제어기법에 관한 것으로, 비디오 인코딩이 필요한 TV, DMB, IPTV 등 비디오 코덱의 설계와 비디오 스트리밍 서비스 분야에 광범위하게 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법의 흐름도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치의 블록도이다.

Claims (25)

  1. (a) 현재 프레임에 할당할 비트와 양자화 파라미터를 매개하는 모델 파라미터를 반영하여 현재 프레임의 영상 복잡도를 구하는 단계;
    (b) 상기 영상 복잡도를 반영하여 현재 프레임에 할당할 비트를 구하는 단계;
    (c) 상기 (b)단계에서 구한 비트에 따라 현재 프레임의 양자화 파라미터를 결정하는 단계; 및
    (d) 상기 양자화 파라미터를 이용하여 현재 프레임의 인코딩을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 모델 파라미터는 하기 수학식의 K 값으로 정의되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
    Figure 112010007150143-pat00019
    여기서, R은 출력 비트이고, Q는 양자화 스텝의 크기이고, MAD는 각 프레임에 있어서 입력된 프레임과 재구성된 프레임과의 평균절대오차이다.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 모델 파라미터는 이전 프레임까지의 K값의 평균값에 대한 현재 프레임의 K값의 비율인 RatioK의 형태로 상기 영상 복잡도의 계산에 반영되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 RatioK는 하기 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
    Figure 112010007150143-pat00020
    여기서, PKi는 i번째 프레임에서의 예측된 모델 파라미터이고, Kj는 (i-1)번째까지 임의의 프레임에서의 모델 파라미터이다.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 (a)단계의 영상 복잡도 계산에는 이전 프레임까지의 MAD 값의 평균값에 대한 현재 프레임의 MAD값의 비율인 RatioMAD가 더 반영되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    상기 (a)단계의 영상 복잡도는 하기 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
    Figure 112010007150143-pat00022
    여기서, Complexityi는 i번째 프레임의 영상 복잡도이고, PMADi는 i번째 프레임에서의 예측된 평균절대오차이고, MADj는 (i-1)번째까지 임의의 프레임에서의 평균절대오차이다.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계에서 할당 비트는 한 프레임에 할당할 수 있는 비트수와 디코더 버퍼의 상태를 추가로 반영하여 계산되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 할당 비트는 하기 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
    Figure 112010007150143-pat00023
    여기서, Ti는 i번째 프레임에 할당할 비트이고, Complexityi는 i번째 프레임의 영상 복잡도이고, β는 비트율이고, F는 프레임 율이고, CBFi-1은 (i-1)번째 프레임이 코딩된 후 버퍼에 채워진 상태값이고, TBLi는 i번째 프레임의 목표 버퍼 레벨이고, Γ는 상수 값이다.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 (c)단계는
    (c1) 계산식에 의해 양자화 파라미터를 계산하는 단계와,
    (c2) 버퍼 상태를 고려하여 상기 (c1)단계에서 계산한 양자화 파라미터를 재조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 (c2)단계의 재조정은 이전 프레임의 버퍼 채워짐 상태와, 이전 프레임의 양자화 파라미터의 크기에 대한 현재 프레임의 양자화 파라미터의 크기를 반영하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 (c2)단계의 재조정은 하기 수학식에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
    Figure 112010007150143-pat00024
    여기서, CBFi-1 및 CBFi-2의 각각은 (i-1)번째 프레임 및 (i-2)번째 프레임의 버퍼 채워짐 상태이고, QPi 및 QPi-1의 각각은 i번째 프레임 및 (i-1)번째 프레임 프레임에서의 양자화 파라미터이다.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 (c2)단계는 버퍼 사이즈를 더 반영하여 양자화 파라미터를 재조정하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 (c2)단계는 하기 수학식에 의한 조정이 추가로 수행되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
    if(CBFi-1 ≤ 0.5×Bs)
    QPi = MIN(QPi-1 +2, QPi)
    QPi = MAX(QPi-1 -1, QPi)
    else
    QPi = MIN(QPi-1 +2, QPi)
    QPi = MAX(QPi-1, QPi)
    여기서, CBFi-1은 (i-1)번째 프레임의 버퍼 채워짐 상태이고, Bs는 버퍼 사이즈이고, QPi 및 QPi-1의 각각은 i번째 프레임 및 (i-1)번째 프레임 프레임에서의 양자화 파라미터이다.
  15. 제1항에 있어서,
    (e) 상기 인코딩이 완료되면 상기 모델 파라미터를 갱신하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어방법.
  16. 삭제
  17. 현재 프레임에 할당할 비트와 양자화 파라미터를 매개하는 모델 파라미터를 반영하여 현재 프레임의 영상 복잡도를 구하는 복잡도 측정부;
    상기 영상 복잡도를 반영하여 현재 프레임에 할당할 비트를 구하는 비트 할당부;
    상기 비트 할당부에서 구한 비트에 따라 현재 프레임의 양자화 파라미터를 결정하는 양자화 파라미터 결정부; 및
    상기 양자화 파라미터를 이용하여 현재 프레임의 인코딩을 수행하는 인코딩부
    를 포함하고,
    상기 복잡도 측정부에서는 상기 모델 파라미터가 하기 수학식의 K 값으로 정의되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
    Figure 112010007150143-pat00025
    여기서, R은 출력 비트이고, Q는 양자화 스텝의 크기이고, MAD는 각 프레임에 있어서 입력된 프레임과 재구성된 프레임과의 평균절대오차이다.
  18. 삭제
  19. 제17항에 있어서,
    상기 모델 파라미터는 이전 프레임까지의 K값의 평균값에 대한 현재 프레임의 K값의 비율인 RatioK의 형태로 상기 영상 복잡도의 계산에 반영되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 영상 복잡도 계산에는 이전 프레임까지의 MAD 값의 평균값에 대한 현재 프레임의 MAD값의 비율인 RatioMAD가 더 반영되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 비트 할당부에서 할당 비트는 한 프레임에 할당할 수 있는 비트수와, 디코더 버퍼의 상태를 추가로 반영하여 계산되는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
  22. 제17항에 있어서, 상기 양자화 파라미터 결정부는
    계산식에 의해 양자화 파라미터를 계산하는 양자화 파라미터 계산부와,
    상기 양자화 파라미터 계산부를 통해 계산된 양자화 파라미터를 버퍼 상태를 고려하여 재조정하는 양자화 파라미터 조절부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터 조절부는 이전 프레임의 버퍼 채워짐 상태와, 이전 프레임의 양자화 파라미터의 크기에 대한 현재 프레임의 양자화 파라미터의 크기를 반영하여 조절하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터 조절부는 버퍼 사이즈를 더 반영하여 양자화 파라미터를 재조정하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
  25. 제17항에 있어서,
    상기 인코딩부에서 인코딩이 완료되면 상기 모델 파라미터를 갱신하는 파라미터 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모델 파라미터 기반의 비디오 인코딩 비트율 제어장치.
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