KR100963322B1 - 실시간 ｈ.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어 방법 - Google Patents

실시간 ｈ.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법에 관한 것이다. 본 발명의 하나의 모습으로, H.264 비트율 제어방법에 있어서, 프레임 카운터, 한 프레임을 부호화한 후 발생된 비트량 및 영상의 초기 양자화 파라미터(QP) 값을 포함하는 파라미터들을 초기화하는 파라미터 초기화 단계; 직전 프레임으로부터 발생된 비트량의 가중치과 직전 프레임 이전의 참조 프레임들에 대한 평균 비트량의 가중치의 조합으로 구성되는 현재 프레임의 복잡도 파라미터로 현재 프레임의 할당 가능한 비트량(UBits QPn)을 예측하는 프레임 복잡도 계산단계; 영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 상기 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 구하고 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영한 QP값 결정을 위한 QP에 따라 예측된 발생 비트량(QP bits,n)을 산출하는 QP값 결정 파라미터 산출단계; 및 현재 프레임에 할당될 수 있는 대상 비트량인 예측된 프레임의 대상 비트량(TB c)을 결정하고, 상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 프레임별 QP값 결정단계;를 포함하여 이루어지고, 여기에서 상기 프레임 복잡도 계산단계, QP값 결정 파라미터 산출단계 및 프레임별 QP값 결정단계를 반복 수행하여 현재 부호화하고자 하는 프레임의 최종 QP값을 결정하고, 부호화되는 프레임들의 GOP 구조를 IPPP 구조를 갖도록 결정하는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법이 제안된다.
본 발명에 따른 실시예를 통하여 PSNR은 H.264/AVC의 기존 방법과 비슷한 결과를 얻을 수 있었고 연산량은 99% 이상 절약한 결과를 얻을 수 있었다.
H.264, 비트율 제어, 적응적, 파라미터 갱신, 프레임 복잡도

Description

실시간 Ｈ.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어 방법{Method of Adaptive Rate Control in Frame-layer for Real-time H.264/AVC}
본 발명은 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법에 관한 것이다.
더욱 상세하게는 발생된 비트량과 QP 간의 선형관계를 이용하여 현재 부호화하고자 하는 P-프레임의 QP를 결정하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법에 관한 것이다.
H.264는 매우 높은 데이터 압축률을 가지는 디지털 비디오 코덱 표준으로 MPEG-4 파트10 또는 AVC(Advanced Video Coding)라 부르기도 한다. 이 표준은 ITU-T의 비디오 코딩 전문가 그룹(VCEG)과 ISO/IEC의 동화상 전문가 그룹(MPEG)이 공동으로 진행하여 향상된 비디오 부호화 표준을 제공하기 위해서 개발된 국제 압축 표준이므로, ITU-T의 H.264와 ISO/IEC의 MPEG-4 파트 10은 기술적으로 동일한 표준안이다. H.264는 ITU-T에서 제안한 H.26x 비디오 표준의 한 종류로, 대개 H.264/AVC 혹은 AVC/H.264, H.264/MPEG-4 AVC, MPEG-4/H.264 AVC라고 부른다.
다양한 예측 부호화 기법과 엔트로피 부호화 방법들을 통해, H.264/AVC 비디오 부호화는 기존의 비디오 부호화 표준들, 예컨대 H.263+ 또는 MPEG-4(part2) 등과 비교해 볼 때 최대 50%까지의 비트율을 절감할 수 있어 보다 향상된 부호화 효율을 제공한다. 영상데이터를 실시간으로 전송할 경우, 영상의 특징과 종류에 따라 생성되는 비트량은 시간적으로 변화가 심할 수 있게 되는데, 이는 전송되는 채널의 특성상 매우 제한적이며, 고정된 대역폭을 가지고 있기 때문이다. 따라서 영상의 품질과 채널의 용량간의 균형을 조절하여 가장 좋은 부호화 성능을 제공하기 위해서는 부호화 변수들을 조절하는 것이 필수적이라 할 수 있다.
이와 같은 부호화 성능을 조절하기 위하여 H.264의 비트율 제어 알고리즘은 비트율-왜곡 최적화(RDO: Rate Distortion Optimization) 방법을 기반으로 하여 발생 비트와 양자화 왜곡의 비율을 효율적으로 조절함으로써 부호화 전에 각 프레임을 위한 적절한 양자화 파라미터 QP(Quantization Parameter)를 결정하고, 이 계수로써 각 부호화 모드의 비용을 측정하여 최소 비용의 모드를 최종 모드로 결정한다.
앞서 언급된 바와 같은 부호화 성능을 조절하기 위한 H.264/AVC에서 사용되고 있는 비트율 제어 기법은 실제 부호화에 의한 최적의 부호화 파라미터를 찾는 것으로, 라그랑지안 최적화 기법을 이용하여 가능한 부호화 파라미터 조합 중 주어진 비트율 조건을 만족시키고 왜곡을 최소화하는 것을 찾아보는 부호화 방식이다. 이 방식은 가장 이상적인 방법이지만 모든 양자화 파라미터에 따른 실제 비트율과 왜곡 값을 구해야 하므로 많은 연산 량의 문제점으로 인해 실시간 멀티미디어 전송에는 적합하지 않은 방식이다. 즉, H.264/AVC에서의 비트율 제어 기법은 모드 결정 및 움직임 벡터 결정을 하기 이전에 최적의 양자화 파라미터 QP를 선택해야 하는 문제점이 발생한다.
이 문제를 해결하기 위하여, 현재 매크로 블록의 왜곡 값을 이전 프레임의 매크로 블록으로부터 추정하는 기법인 평균절대차 MAD(Mean Absolute Different)를 이용한다. 그러나 이러한 기법은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에 동영상의 응용분야 특성에 따라 위와 같은 비트율 제어 기법을 사용하기에 어렵다는 문제점이 따른다.
영상 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서는 대상 응용에 맞는 비트량을 예측하는 과정에서 불필요한 연산량을 줄이고 프레임간의 화질 열화를 줄이는 것이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다.
따라서 본 발명에서는 프레임의 발생 비트량을 예측하는 과정에서 연산량을 감소시켜, 기존의 방식보다 복잡도를 줄여 부호화의 전체적인 연산량을 줄이는 방법을 구현하고자 한다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에서는 양자화 파라미터 QP와 발생 비트량과의 선형적 모델을 기반으로 하여 프레임의 발생 비트량을 예측함으로써 연산량을 감소시켜, 기존의 방식보다 복잡도를 줄여 부호화의 전체적인 연산량을 줄이는 방법을 구현하고자 한다. 즉, 통계적 모델에 기반한 비트율 제어 기법을 적용하여 대상 응용에 적합하게 비트량을 산출하고 프레임간의 화질 열화를 줄여 영상 데이터를 실시간으로 부호화하도록 제안한다.
본 발명의 하나의 모습으로, H.264 비트율 제어방법에 있어서, 프레임 카운터, 한 프레임을 부호화한 후 발생된 비트량 및 영상의 초기 양자화 파라미터(QP) 값을 포함하는 파라미터들을 초기화하는 파라미터 초기화 단계; 직전 프레임으로부터 발생된 비트량의 가중치과 직전 프레임 이전의 참조 프레임들에 대한 평균 비트량의 가중치의 조합으로 구성되는 현재 프레임의 복잡도 파라미터로 현재 프레임의 할당 가능한 비트량(UBits QPn)을 예측하는 프레임 복잡도 계산단계; 영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 상기 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 구하고 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영한 QP값 결정을 위한 QP에 따라 예측된 발생 비트량(QP bits,n)을 산출하는 QP값 결정 파라미터 산출단계; 및 현재 프레임에 할당될 수 있는 대상 비트량인 예측된 프레임의 대상 비트량(TB c)을 결정하고, 상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 프레임별 QP값 결정단계;를 포함하여 이루어지고, 여기에서 상기 프레임 복잡도 계산단계, QP값 결정 파라미터 산출단계 및 프레임별 QP값 결정단계를 반복 수행하여 현재 부호화하고자 하는 프레임의 최종 QP값을 결정하고, 부호화되는 프레임들의 GOP 구조를 IPPP 구조를 갖도록 결정하는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법이 제안된다.
또 하나의 모습으로, 상기 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법에 있어서, 상기 파라미터 초기화 단계 직후, 상기 프레임 복잡도 계산단계에서 직전 프레임을 부호화한 후 발생된 비트량을 이용하여 예측되는 현재 프레임의 할당 가능한 비트량을 산출하고, 상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 상기 초기화 단계의 영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 직전의 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 구하고 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영한 QP값 결정을 위한 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 산출하고, 상기 프레임별 QP값 결정단계에서 현재 프레임에 할당될 수 있는 대상 비트량인 예측된 프레임의 대상 비트량(TB c)을 결정하고, 직전의 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 하나의 모습으로, 상기 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법들에 있어서, 상기 프레임의 최종 QP값을 결정하는 과정은 상기 현재 부호화하고자 하는 프레임의 최종 QP값을 결정한 후 프레임들 간의 화질열화를 줄이기 위하여 아래의 식(4)에 따라 현재 프레임의 최종 QP인 QP c를 결정하는 과정을 더 포함한다.
Figure 112008047942233-pat00001
바람직한, 하나의 모습으로, 상기 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법들에 있어서, 상기 프레임별 QP값 결정단계는, 아래의 식(2)에 따라 예측된 프레임의 대상 비트량(TB c)을 결정하는 단계; 및 상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 아래의 식(3)에 따라 결정하는 단계;를 포함하여 이루어진다.
Figure 112008047942233-pat00002
Figure 112008047942233-pat00003
바람직하게는, 또 하나의 모습으로, 상기 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법들에 있어서, 상기 프레임의 복잡도 계산단계는, 아래의 식(5)에 따라 현재 프레임의 할당 가능한 비트량(UBits QPn)을 예측하는 단계이다.
Figure 112008047942233-pat00004
또한 바람직하게는, 다른 하나의 모습으로, 상기 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법들에 있어서, 상기 프레임별 QP값 결정단계는, 아래의 식(6)에 따라 상기 파라미터 초기화 단계에서 QP별 처음 한 번만 계산되는 QP bits ,n 을 계산하고, 영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 상기 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 아래의 식(7)과 같이 구하고, 식(7)에서 구해진 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영하여 아래의 식(8)과 같이 QP에 따라 예측된 발생 비트량(QP bits,n)을 구한다.
Figure 112008047942233-pat00005
Figure 112008047942233-pat00006
Figure 112008047942233-pat00007
더욱 바람직하게는, 또 다른 하나의 모습으로, 상기 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법들에 있어서, 상기 프레임별 QP값 결정단계의 상기 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정은 아래의 식(9)에서 계산된 QR n 내에서 결정된다.
Figure 112008047942233-pat00008
본 발명에 따른 방법의 PSNR이 JM12.1과 거의 비슷하거나 향상된 결과가 있음을 실시예를 통하여 확인할 수 있다. 특히, 비트율 제어 구간에서의 프레임 평균 연산량은 기존 방식보다 99% 이상의 연산량 절감이 있음을 확인할 수 있다.
실험결과를 통하여 본 발명의 하나의 실시예에 따른 방법이 기존 JM12.1보다 연산량을 대폭 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 프레임의 평균 연산량에 있어서 JM12.1이 대상 비트율에 따라 연산량의 변동 폭이 큰 것과 대조적으로 본 발명에 따른 방법에서의 알고리즘은 일정한 연산량을 보이고 있어, 하드웨어 구현에 있어서 좀 더 정확한 부호화 연산 시간을 예측할 수 있음을 확인하였다.
영상을 제한된 채널을 통해 전송하거나, 저장 공간의 한계가 있는 경우 한정된 비트량에서 일정한 화질의 영상을 얻기 위한 비트 할당기법은 영상의 부호화 과정에서 중요한 과제로 제기된다. 채널 대역폭등의 변화에 따라 각 프레임마다의 목표한 비트량을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 등이 효율적인 부호화기를 구성하는데 필요한 기술들이다.
따라서 본 발명에서는 영상의 복잡도를 예측하기 위한 많은 계산량을 줄이기 위하여 발생된 비트와 양자화 파라미터 간의 선형 관계를 이용하여 부호화하고자 하는 영상의 발생 비트량을 예측하는 비트율 제어 방법을 제안한다.
아래에서 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 설명된다. 본 실시예들을 설명함에 있어서, 중복되는 부가적인 설명은 아래에서 생략된다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 방법의 계층적인 구조를 나타낸 것으로서, 다음과 같이 4개의 주요 처리 단계로 이루어져 있다:
1) 주요 파라미터를 초기화하는 단계
2) GOP-레벨 과 QP 결정을 제어하는 단계
3) 프레임의 복잡도를 예측하는 단계
4) QP 결정을 위한 파라미터 갱신 단계.
단계 2는 처음 부호화를 수행할 때는 수행하지 않고, 단계 1에서 초기화되어 결정된 할당 가능한 비트량을 이용하여 단계3에서 부호화를 수행하여 부호화된 후 발생된 실제 비트량을 이용하여 프레임의 복잡도를 계산하고, 단계 4에서는 생성된 통계정보를 이용하여 앞으로 부호화를 해야 할 프레임의 정보를 생성한다. 단계 4에서 생성된 부호화해야 할 프레임정보를 파라미터로 하여, 단계 2에서 현재 프레임의 할당 가능한 비트량을 산출하고 QP를 결정하게 된다. 그리고 GOP 구간을 제어한다.
즉, 수행하게 되는 프로세스 구조는 다음과 같다.
단계1 -> (단계3 -> 단계4 -> 단계2) -> (단계3 -> 단계4 -> 단계2) -> (반복)
도 4는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법을 나타내는 순서도로, 상기와 같은 프로세스구조를 갖는다.
각 단계별로 구체적으로 살펴본다.
1) 파라미터 초기화(단계 1)
단계 1에서는 프레임 카운터, 한 프레임을 부호화 한 후의 발생된 비트량, 영상의 초기 양자화 파라미터(QP) 값 등과 같은 몇몇 파라미터들을 초기화한다(도 4의 S100).
도 1에 도시된 바와 같이, 파라미터 초기화 단계에서 순간 허용소스 전송비 추정은 현재 전송 가능한 네트워크의 속도와 초당 전송해야 하는 프레임수를 이용하여 전송하게 될 비트율을 추정하는 단계이고, 이때, 다음에 설명되는 실험예에서의 환경파일을 참고하여 시뮬레이션을 하게 되는데, 여기서 네트워크의 속도 및 영상의 크기, 초당 몇 프레임을 보내야 하는지 등의 정보가 담겨있다.
또한, 도 1에 도시된 버퍼 초기화는 시뮬레이션 소스의 일반적인 환경 변수 값들을 초기화하는 부분이다. 즉, 영상그룹(GOP) 내에서의 부호화된 프레임 수 및 남아있는 프레임 수, 그리고 할당된 비트량 등을 초기화하게 된다.
I-프레임에 할당되는 비트량은 I-프레임 이후 영상들의 화질에 큰 영향을 미치게 되므로 I-프레임의 양자화 파라미터(QP)를 결정하는 것은 매우 중요하다. H.264/AVC의 참조 모델 JM12.1의 비트율 제어에서는 이전 영상그룹(Group Of Pictures, GOP) 내에 포함된 P-프레임의 QP 값 통계 정보를 사용하여 I-프레임의 QP를 결정하게 된다. I-프레임은 인트라(Intra) 코딩된 프레임을 뜻하고, P-프레임은 이전 프레임을 참조하여 예측(순방향 예측)된 프레임을 뜻한다. 연결된 첫번째 영상이나 랜덤 액세스 점이 일반적으로 인트라(Intra) 코드가 된다.
이 방법에서 이전 GOP내의 P-프레임들의 평균 QP 값이 높을 경우, 현재 GOP의 I-프레임의 QP 값도 높게 된다. 높은 QP 값은 낮은 PSNR(Peek Signal To Noise Rate)을 발생시키므로, I-프레임을 참조하는 현 GOP내의 P-프레임들은 연쇄적으로 낮은 PSNR을 갖게 된다. 따라서 I-프레임의 QP 결정 방식에 따라 전체 영상의 화질이 달라질 수 있다.
처음 I-프레임의 초기 QP 값을 결정하는데 있어서 본 발명에 따른 하나의 실시예에서는 JVT(Joint Video Team)의 참조 모델 JM 12.1의 방식을 사용하여 식(1)과 같이 픽셀당 할당되는 비트의 크기 bpp(bit per pixel)를 고려하여 결정하도록 하고 있다.
Figure 112008047942233-pat00009
여기에서, TargetBits는 목표 비트량을 의미하고, FrameRate는 프레임율을 의미하며, width는 이미지(영상)의 폭(width)을, height는 이미지(영상)의 높이(height)를 의미한다. 여기서 bpp 값에 따라 QP 값이 10, 20, 25, 35 네가지로 정해진다.
2) GOP 제어 및 프레임별 QP값 결정(단계 2)
단계 2에서는 GOP-레벨의 제어와 프레임 QP를 결정하는 단계로서, 다음의 단 계 4에서 갱신된 모델링 파라미터를 이용하여 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP를 결정한다(도 4의 S200/S500).
단계 2의 과정은 앞서 언급한 바와 같이 단계 1에서 파라미터들을 초기화한 경우에는 단계 1 다음으로 진행되지 않고, 단계 3 및 4를 거쳐 얻어진 갱신된 모델링 파라미터를 이용하여 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP를 결정하고 GOP레벨을 제어하는 단계 2가 진행되게 된다. 그 이후에 다시 단계 3 및 4를 거쳐 단계 2에서 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP를 결정하는 과정을 반복함으로써, 최종적으로 단계 2에서 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP를 결정하게 된다. 부호화 단계에서 GOP구조를 IPPP 구조를 갖도록 함으로써, 영상의 첫 프레임만을 I-프레임으로 부호화하고, 나머지 모두를 P-프레임으로 부호화를 수행하도록 한다. 본 발명에 따른 하나의 실시예에서 GOP는 30개의 프레임으로 구성될 수 있고, 이 경우 첫번째 프레임은 I-프레임이 되고 나머지 29개 프레임은 P-프레임이 될 것이다. 본 발명에서의 GOP 구간 내의 프레임 수는 30개를 예시하지만, 이에 한정되지는 않는다.
비디오 부호화에서의 영상 그룹 GOP 구조는 부호화 전반에 걸쳐 영향을 미친다. 일반적으로 GOP는 하나의 I-프레임과 P-프레임이나 B-프레임과 같은 다른 유형의 프레임으로 구성되어 있다. 여기서, B-프레임은 양방향 예측프레임으로 이전 프레임뿐만 아니라 현재 프레임 후에 표시될 예정인 프레임으로부터 예측한 것이다. P-프레임은 이전 프레임을 레퍼런스로 해서 모션 예측 보정을 이용하여 인코딩되므로, 인트라(Intra) 코딩된 프레임인 I-프레임은 P-프레임을 위한 참조 프레임으로서 가장 중요한 프레임이라 할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 일반적인 GOP구조와 달리, 영상의 첫 프레임만을 I-프레임으로 부호화를 수행하고, 나머지 프레임들은 모두 P-프레임으로 부호화를 수행하도록 하였다. 부호화단계에서 GOP의 구조는 IPPP 구조를 갖도록 GOP-레벨 제어가 된다.
현재 프레임에 할당될 수 있는 대상 비트 량은 다음 식 (2)에 의해 결정된다.
Figure 112008047942233-pat00010
여기서 TB c 는 예측된 프레임의 대상 비트량을 나타내고, TB n 은 GOP 구간에서의 남아있는 프레임들에 할당 가능한 총 비트량을 나타낸다. 그리고 TB p 는 이전 프레임의 예측된 대상 비트량이고, Bits p 는 이전 프레임의 실제 발생된 비트량이다. 또한 nF는 GOP 구간에서의 남아있는 총 프레임 수이다.
이 단계에서는 다음의 단계 4에서 결정된 QP값에 따른 프레임에 할당할 수 있는 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 각 P-프레임들의 QP값을 다음 식(3)과 같이 결정하게 된다.
Figure 112008047942233-pat00011
여기서 QP c 는 현재 프레임의 QP를, n은 양자화 파라미터(QP) 인덱스이며, QP bits 는 양자화 파라미터(QP)에 따라 예측된 발생 비트량을 나타낸 것으로 다음의 식(6) ~ (8)을 통하여 결정된다. 즉, QP bits ,n 은 양자화 파라미터 인덱스 n값에 따라 예측된 발생 비트량을 의미한다. choice _ QP () 함수에 의하여 현재 부호화 하고자 하는 P-프레임의 QP를 결정하게 된다. choice_QP함수는 식(2)에서 정해진 TB c 와 단계 4에서 정해진 QP bits를 이용하여 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 함수이다. 즉, 상기 예측된 프레임의 대상 비트량( TB c) 안에서 어떤 양자화 파라미터(QP) 값에 따른 프레임에 할당할 수 있는 비트량( QP bits)을 가지고 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 함수이다. 이때 QP는 다음의 식(9)에서 계산된 QR n 내에서 결정된다.
그리고 P-프레임의 QP가 결정될 때는, 즉 단계 3-4-2를 반복하여 P-프레임의 최종 QP가 결정될 때는 프레임들간의 화질 열화를 줄이기 위하여 다음과 같이 계산된 QP를 ΔQP로 제한하도록 하였다.
Figure 112008047942233-pat00012
여기서 프레임간의 QP를 제한하는 ΔQP 는 ±2 로 설정하였다. 프레임간의 QP값 차이가 ±2 이상 차이가 나면 시각적으로 영상의 이질감을 보일 수 있다.
3) 프레임 복잡도 계산(단계 3)
단계 3에서는 직전 프레임을 부호화한 후에 발생된 실제 비트량을 이용하여 현재 프레임의 복잡도를 계산하고 대상 비트량을 예측하기 위한 단계로서, 3가지 과정을 통하여 처리된다.
먼저, 이전 프레임들에서의 발생된 평균 비트량을 계산한다. 그리고 이를 이용하여 현재 프레임의 복잡도를 계산하여 현재 프레임에 할당 가능한 대상 비트량을 예측한다.(도 4의 S300)
복잡도를 구성하는 파라미터는 2개의 가중치 조합으로 구성되어 있다. 하나는 직전 프레임으로부터 발생된 비트량이고, 다른 하나는 현재 프레임의 복잡도를 예측하기 위한 참조 프레임들, 바람직하게는 직전 프레임의 이전 프레임들, 더 바람직하게는 직전 프레임과 동일한 QP를 갖는 이전 프레임들에 대한, 바람직하게는 그들의 20개에 대한 평균 비트들의 가중치이다.
본 발명의 하나의 모습에서 대상 비트량과 실제 발생된 비트량과의 오차를 줄이기 위하여 현재 프레임의 할당 가능한 비트량을 다음과 같이 정의한다.
Figure 112008047942233-pat00013
여기서 UBitsQPn 는 프레임이 부호화된 이후에 갱신되고 이 값은 단계 4의 QPbits,n(0~51) 에 반영된다. RBitt-1 는 직전 프레임으로부터의 발생된 비트량이고, SBit 는 직전 프레임의 이전 프레임인 참조 프레임들 중에서 직전 프레임의 QP와 동일한 QP를 가진 프레임들의 평균 비트량이다. 이는 프레임에 할당할 수 있는 비트량을 통하여 QP를 결정하기 위해서는 각 QP에 따라 발생되는 프레임의 비트량을 알아야 하기 때문이다.
그리고 현재 부호화하고자 하는 프레임은 인접한 프레임들과의 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 따라서 프레임들간의 가중치를 나타내는
Figure 112008047942233-pat00014
는 실험에 의해 결정된 값으로서, 만일 직전 프레임의 QP와 동일한 QP를 가진 참조 프레임들이 존재하지 않는다면
Figure 112008047942233-pat00015
는 1이 되어 직전 프레임만 고려하게 된다.
4) QP 결정을 위한 파라미터 갱신(단계 4)
단계 4에서는 현재 프레임의 QP를 결정하기 위한 파라미터 갱신 단계(도 4의 S400)로서, QP에 따른 각 프레임들의 발생 비트량 변화를 적용시킨다. 이는 도 2와 같이 각 영상의 특성에 따라 QP에 따른 P-프레임의 발생 비트량이 달라질 수 있기 때문이다.
표 1은 각 프레임의 비트량을 예측하기 위하여 산출된 실험 데이터로서 각 영상의 P-프레임들의 평균 비트량을 나타낸 것이다. 영상 통계 정보를 이용하기 위하여 실험에 사용된 영상들은 다양한 시퀀스(빠르고 세밀한 영상 "Mobile", "Stefan"와, 느리고 평탄한 영상 "News", "Container", 그리고 보통의 빠르기와 평탄함과 세밀함이 골고루 있는 영상 "Foreman")를 가지고 테스트하였다.
[표 1] 각 QP에 따른 P-프레임의 평균 비트량

QP
container
foreman
mobile
news
stefan		 QP
Range
19 9,091 14,943 38,998 5,426 35,062 19,301
20 7,212 12,277 34,350 4,645 31,002 16,823
21 5,285 10,522 30,895 4,108 27,926 14,893
22 5,007 9,018 27,715 3,636 24,809 13,095
23 4,006 7,575 24,176 3,153 21,849 11,313
24 3,224 6,358 21,084 2,749 18,947 9,905
25 2,659 5,538 18,972 2,458 17,057 8,593
26 2,093 4,572 16,009 2,100 14,467 7,317
...
실험(표 1)을 통하여 P-프레임들의 평균 비트량이 QP와 밀접한 관계를 가지고 있음을 확인할 수 있으며, 도 2와 같이 QP에 따라 할당되는 비트 량의 크기가 선형적으로 변하는 것을 보여주고 있다. 이러한 관계는 다음 식 (6)과 같이 유도될 수 있다.
Figure 112008047942233-pat00016
여기서
Figure 112008047942233-pat00017
와
Figure 112008047942233-pat00018
는 도 2에 도시된 바와 같은 실험예 등을 통해 얻어지는 값으로, 식 (6)을 유도하기 위한 상수 값이다. 이렇게 계산된 QP bits 는 단계 1의 초기화 단계에서 QP별(0~51)로 처음 한 번만 계산되는 값으로서, 프레임을 부호화한 이후에는 영상특성별 QP에 따른 발생 비트량을 적용시키기 위해 식(7)과 식(8)을 통해 업데이트 된다. 프레임을 부호화한 이후에는 영상의 특성별 QP에 따른 발생 비트량을 적용시키기 위하여 예측된 영상의 복잡도에 따라 QP에 대한 발생 비트량의 변화를 다음과 같이 구한다.
Figure 112008047942233-pat00019
여기서 p는 직전 QP인덱스이며 QP에 따라 변화된 비트량은 다음과 같이 QP bits 에 반영된다.
Figure 112008047942233-pat00020
여기서 프레임간의 QP를 제한하는 ΔQP 는 2로 설정된다.
[표 1]에서의 QR(QP Range)은 QP를 결정하기 위한 프레임에 할당 가능한 비트량 구간을 나타낸 것으로서, 양자화 인덱스 함수로서의 비트수가 가우시안 분포를 가질 수 있기 때문에 식 (9)와 같이 계산될 수 있다.
Figure 112008047942233-pat00021
계산된QR값에 따라, 각 QP에 발생될 수 있는 비트량 구간이 예측되고, 현재 프레임의 QP값이 단계 2에서 계산될 수 있다.
[실험 예]
본 발명에 따른 방법의 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 다양한 대상 비트율 환경에서 JM 12.1 Baseline Profile Level 3.0을 기준으로 CPU 2.4GHz와 RAM 2GB, 그리고 RD Optimization On 상태의 환경에서 QCIF 4:2:0의 10개의 다양한 영 상을 실험하였다. 프레임율은 30 fps로 고정하였고, I-프레임의 주기는 처음 1번만 나오도록 하였으며, 프레임스킵없이 1개의 참조 프레임만을 사용하고 탐색 영역은 16으로 설정하여 다양한 채널 대역폭에서 [표 2]와 도 3과 같은 실험 결과를 얻었다. 이를 통하여 본 발명에 따른 방법의 PSNR이 JM12.1과 거의 비슷하거나 향상된 결과가 있음을 확인할 수 있다. 특히, 비트율 제어 구간에서의 프레임 평균 연산량은 기존 방식보다 99% 이상의 연산량 절감이 있음을 확인할 수 있다.
[표 2] PSNR 및 프레임 평균 부호화 시간

시퀀스
목표
비트율
PSNR(Y)
인코딩 시간(㎲)
JM 본발명의
실시예		 이득
(Gain)		 JM 본발명의
실시예		 %

Glasgow		 32K 24.80 25.71 0.91 874 1 0.001
64K 27.01 27.70 0.69 906 1 0.001
128K 29.73 30.15 0.46 936 1 0.001
192K 31.55 32.15 0.60 956 1 0.001
256K 33.15 33.32 0.17 966 1 0.001
384K 35.18 34.80 -0.38 981 1 0.001
512K 36.56 35.97 -0.59 993 1 0.001

Paris 		32K 26.57 26.70 0.13 892 1 0.001
64K 29.05 29.35 0.30 920 1 0.001
128K 33.65 33.78 0.13 939 1 0.001
192K 35.90 36.03 0.13 953 1 0.001
256K 38.12 37.99 -0.13 957 1 0.001
384K 41.09 41.24 0.15 970 1 0.001
512K 43.80 43.90 0.10 966 1 0.001

Table 		32K 29.27 29.87 0.60 890 1 0.001
64K 33.11 33.12 0.01 926 1 0.001
128K 36.56 36.75 0.19 951 1 0.001
192K 38.67 38.66 -0.01 966 1 0.001
256K 40.52 40.36 -0.16 973 1 0.001
384K 43.11 43.18 0.07 977 1 0.001
512K 44.88 44.89 0.01 978 1 0.001
인코딩 시간(㎲)은 특히 타이머에서 단지 비트율제어 알고리즘을 위해 측정된 시간단위이고, 고해상도 카운터기(the high-resolution performance counter)의 현재 값이다.
본 발명에서는 현재 프레임을 부호화함에 있어서 대상 응용에 맞는 비트량을 예측하기 위하여 QP와 발생 비트량과의 선형적 관계를 이용하여 이전 프레임에서 발생된 비트량의 통계 정보로, 현재 프레임의 복잡도를 사전 부호화 없이 적응적으로 예측하였다. 그리고 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 기존 JM12.1보다 연산량을 대폭 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 프레임의 평균 연산량에 있어서 JM12.1이 대상 비트율에 따라 연산량의 변동 폭이 큰 것과 대조적으로 제안된 알고리즘은 일정한 연산량을 보이고 있어, 하드웨어 구현에 있어서 좀 더 정확한 부호화 연산 시간을 예측할 수 있음을 확인하였다.
이상에서, 본 발명은 첨부된 도면 및 실시예에 따라 구체적으로 설명되었으나, 첨부된 도면 및 상기의 실시예는 본 발명에 대한 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 이해를 돕기 위해 예시적으로 설명된 것이다. 따라서, 상기의 실시예는 제한적인 것이 아닌 예시적인 것으로 여겨져야 하며, 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위에 기재된 발명에 따라 해석되어져야 하고, 그 범위는 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의한 다양한 변경, 대안, 균등물을 포함한다.
도 1은 본 발명의 하나의 모습에 따른 계층적 순서구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 하나의 모습에 있어서, 각 영상의 특성에 따른 발생 비트량이 달라지는 모습을 나타내는 그래프이다.
도 3은 본 발명의 하나의 모습에 따른 실시예와 JM의 비교를 나타내는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법을 나타내는 순서도이다.

Claims (7)

  1. H.264 비트율 제어방법에 있어서,
    프레임 카운터, 한 프레임을 부호화한 후 발생된 비트량 및 영상의 초기 양자화 파라미터(QP) 값을 포함하는 파라미터들을 초기화하는 파라미터 초기화 단계;
    직전 프레임으로부터 발생된 비트량의 가중치과 직전 프레임 이전의 참조 프레임들에 대한 평균 비트량의 가중치의 조합으로 구성되는 현재 프레임의 복잡도 파라미터로 현재 프레임의 할당 가능한 비트량(UBits QPn)을 예측하는 프레임 복잡도 계산단계;
    영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 상기 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 구하고 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영한 QP값 결정을 위한 QP에 따라 예측된 발생 비트량(QP bits,n)을 산출하는 QP값 결정 파라미터 산출단계; 및
    현재 프레임에 할당될 수 있는 대상 비트량인 예측된 프레임의 대상 비트량(TB c)을 결정하고, 상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 프레임별 QP값 결정단계;를 포함하여 이루어지고,
    상기에서 상기 프레임 복잡도 계산단계, QP값 결정 파라미터 산출단계 및 프레임별 QP값 결정단계를 반복 수행하여 현재 부호화하고자 하는 프레임의 최종 QP값을 결정하고, 부호화되는 프레임들의 GOP 구조를 IPPP 구조를 갖도록 결정하는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 파라미터 초기화 단계 직후,
    상기 프레임 복잡도 계산단계에서 직전 프레임을 부호화한 후 발생된 비트량을 이용하여 예측되는 현재 프레임의 할당 가능한 비트량을 산출하고,
    상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 상기 초기화 단계의 영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 직전의 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 구하고 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영한 QP값 결정을 위한 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 산출하고,
    상기 프레임별 QP값 결정단계에서 현재 프레임에 할당될 수 있는 대상 비트량인 예측된 프레임의 대상 비트량(TB c)을 결정하고, 직전의 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 프레임의 최종 QP값을 결정하는 과정은 상기 현재 부호화하고자 하는 프레임의 최종 QP값을 결정한 후 프레임들 간의 화질열화를 줄이기 위하여 아래의 식(4)에 따라 현재 프레임의 최종 QP인 QP c를 결정하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법.
    Figure 112008047942233-pat00022
    여기서 프레임간의 QP를 제한하는 ΔQP 는 ±2로 설정된다.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프레임별 QP값 결정단계는,
    아래의 식(2)에 따라 예측된 프레임의 대상 비트량(TB c)을 결정하는 단계; 및
    상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 아래의 식(3)에 따라 결정하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법.
    Figure 112008047942233-pat00023
    여기서 TB c 는 예측된 프레임의 대상 비트량을 나타내고, TB n 은 GOP 구간에서의 남아있는 프레임들에 할당 가능한 총 비트량을 나타내고, TB p 는 이전 프레임의 예측된 대상 비트량이고, Bits p 는 이전 프레임의 실제 발생된 비트량이고, nF는 GOP 구간에서의 남아있는 총 프레임 수이고,
    Figure 112008047942233-pat00024
    여기서 QP c 는 현재 프레임의 QP를 나타내고, QP bits 는 상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량이고, n은 QP인덱스이며 choice _ QP ()는 상기 계산된 대상 비트량(TB c ) 안에서 QP에 할당할 수 있는 비트량(QP bits )을 가지고 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 함수이다.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 프레임의 복잡도 계산단계는,
    아래의 식(5)에 따라 현재 프레임의 할당 가능한 비트량(UBits QPn)을 예측하는 단계인 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법.
    Figure 112010021547813-pat00025
    여기서 UBitsQPn 는 현재 프레임의 할당 가능한 비트량으로 프레임이 부호화된 이후에 갱신되고, RBitt-1 는 직전 프레임으로부터의 발생된 비트량이고, SBit 는 직전 프레임 이전의 참조 프레임들 중에서 직전 프레임의 QP와 동일한 QP를 가진 프레임들의 평균 비트량이고,
    Figure 112010021547813-pat00026
    는 프레임들간의 가중치를 나타내며, 만일 직전 프레임의 QP와 동일한 QP를 가진 참조 프레임들이 존재하지 않는다면
    Figure 112010021547813-pat00027
    는 1이 됨.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 프레임별 QP값 결정단계는,
    아래의 식(6)에 따라 상기 파라미터 초기화 단계에서 QP별 처음 한 번만 계산되는 QP bits ,n 을 계산하고,
    영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 상기 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 아래의 식(7)과 같이 구하고,
    식(7)에서 구해진 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영하여 아래의 식(8)과 같이 QP에 따라 예측된 발생 비트량(QP bits,n)을 구하는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법.
    Figure 112008047942233-pat00028
    여기서
    Figure 112008047942233-pat00029
    와
    Figure 112008047942233-pat00030
    는 식 (6)을 유도하기 위한 상수값이고,
    Figure 112008047942233-pat00031
    여기서 하첨자 p는 직전 QP인덱스이며, UBits QPn은 상기 식(5)에 따라 얻어진 현재 프레임의 할당 가능한 비트량이고,
    Figure 112008047942233-pat00032
    여기서 ΔQP 는 2로 설정된다.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 프레임별 QP값 결정단계의 상기 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정은 아래의 식(9)에서 계산된 QR n 내에서 결정되는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법.
    Figure 112008047942233-pat00033
    여기에서 QR(QP 범위)은 QP를 결정하기 위한 프레임에 할당 가능한 비트량 구간을 나타낸다.
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