KR20050012765A - 드리프트-프리 스케일러블 비트스트림으로부터 비디오들을향상시키는 시스템 및 방법 - Google Patents

드리프트-프리 스케일러블 비트스트림으로부터 비디오들을향상시키는 시스템 및 방법

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KR20050012765A
KR20050012765A KR10-2004-7019422A KR20047019422A KR20050012765A KR 20050012765 A KR20050012765 A KR 20050012765A KR 20047019422 A KR20047019422 A KR 20047019422A KR 20050012765 A KR20050012765 A KR 20050012765A
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reconstruction
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quantization
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expectation
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KR10-2004-7019422A
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이종씨.
첸잉웨이
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

스케일러블 디코더 시스템(10)은 디코더 재구성 시스템을 가지고, 디코더 재구성 시스템은 손실된 이산 코사인 변환(DCT) 계수를 추정하기 위한 추정 알고리즘을 포함하고, 추정 알고리즘은 이전 인헨스먼트 레이어 데이터의 양자화 노이즈를 기대치에 반영하며(incoporate), 적어도 하나의 미지의 파라미터에 의존하는 밀도 분산을 포함하고, bl은 각각의 양자화기 결정 레벨들의 세트 l을 나타내고,

Description

드리프트-프리 스케일러블 비트스트림으로부터 비디오들을 향상시키는 시스템 및 방법{System and method for enhancing videos from drift-free scalable bitstream}
MPEG, H.26x 등과 같은 압축된 데이터 표준들을 이용하는 시스템들의 인기가 계속 높아짐에 따라, 압축된 데이터를 효율적으로 처리하고 통신하는 능력은 계속적인 도전으로 남아있다. 압축된 비디오를 전송하는 도전들 중 하나는 네트워크 손상들(impairment)에 대한 감도(sensitivity)를 포함한다. 압축된 비디오는 예측적인 코딩 알고리즘들 및 가변-길이(variable-length) 코딩을 사용하기 때문에, 전송 채널 문제들은 에러 전파(propagation) 및 "드리프트"를 가져올 수 있다. 특히, 널리 사용되는 움직임 보상(motion compensation)은 에러가 시간 및 공간적으로 전파되는 것을 허용한다. 이로 인해, 에러 전파의 확장를 제한하는 새 기술들이 요구된다.
본 발명은 일반적으로 스케일러블 디코더들에 관한 것으로, 특히 현재 프레임 및 리퍼런스 프레임으로부터 인헨스먼트 레이어 정보(enhancement layer information)의 통계적인 특성들을 분석함으로써 디코딩 품질을 개선시키는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 이들 및 다른 특징들은 첨부된 도면들과 결합된 본 발명의 다양한 양태들의 다음의 상세한 기술로부터 더 쉽게 이해될 것이다.
도 1은 본 발명에 따라 스케일러블 디코더 시스템을 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따라 파라미터 추정 및 최적 재구성 시스템을 도시한 도면.
도 3은 재구성 포인트를 도시한 도면.
도 4는 본 발명에 따라 결정된 최적 재구성 포인트를 도시한 도면.
최근에, 스케일러블 비디오 인코더들의 발달은 기본 레이어(base layer(BL))가 기본 레이어로부터 예측되는 시스템들을 제공함으로써 드리프트를 제거하는 것에 치중했다. 이 전략은 인헨스먼트 레이어(EL)가 또한 오직 BL로부터 예측되는 MPEG-4 미세 입상 스케일러빌리티(fine Granularity Scalability)(FGS) 시스템들의 발달에서 한 단계 더 진보된 것이다. 그러나, 최근 스케일러블 비디오 코딩 알고리즘들은 비디오를 압축하는 데 더 효율적으로 되나, BL을 예측할 때 모든 EL 정보를 무시하기 때문에 압축 효율성을 상실한다.
코딩 효율성은, 인코딩 과정 동안, DCT 계수들의 진화(evolution)를 모델링함으로써, BL 및 EL의 양자화기 정보를 최적으로 조합함으로써 증가될 수 있다. 이 접근은 전체 코더의 비율-왜곡 성능을 개선시키나, EL 패킷들이 트래픽 조건들에 따라 불규칙하게 누락(drop)될 수 있기 때문에, 가변의 대역폭 채널들에서 드리프트되기 쉽다.
더욱이, 드리프트-프리 스케일러블 비디오 코더를 개선하기 위한 이전 시도들은 인코더 구조에 상당한 수정들을 요한다. 그러한 수정들은 MPEG-4 미세 입상 스케일러빌리티(FGS)와 같은 기존의 드리프트-프리 스케일러블 비디오 코덱을 개선하는 데 항상 사용할 수 있는 것은 아니다.
본 발명은 파라미터 예측 및 최적 재구성(PEOR) 시스템을 가지는 스케일러블 디코더 및 역양자화기(dequantizer)의 최적 재구성 포인트를 선택하는 방법을 제공함으로써 위에 언급된 문제들 중 적어도 하나를 처리한다. 제 1 양태에서, 본 발명은 디코더 재구성 시스템을 가지는 스케일러블 디코더 시스템을 제공하고, 여기서 디코더 재구성 시스템은, 손실된 이산 코사인 변환(DCT) 계수를 추정하는 추정 알고리즘을 포함하고, 여기서 추정 알고리즘은 적어도 하나의 미지의 파라미터에 의존하는 밀도 분산; 및 수식에 따라,를 추정하는 파라미터 추정 알고리즘을 포함하고, 여기서 bl은 한 세트의 양자화기 결정 레벨들 l의 각각을 나타내고,은 각 양자화기 결정 레벨들 1,2,...,l로 양자화된 데이터의 한 세트의 표준화된 발생 빈도의 합이다. 추정 알고리즘은에 의해서 주어지고, 여기서, Z는 양자화 노이즈이고, Ez는 양자화 노이즈 Z에 대한 기대치이며,는 재구성 오프셋을 나타내고,은 이전 프레임의 DCT 계수의 기대치이고, ρ는 -1과 1 사이의 미리 정의된 값과 동일하고, ai,n은 양자화 간격의 시작이다.
제 2 양태에서, 본 발명은 스케일러블 디코더에서 사용되기 위한 파라미터 추정 및 최적 재구성(PEOR) 방법을 제공하고, 방법은 양자화 경우들의 세트를 결정하는 단계; 파라미터를 추정하는 단계, 여기서 수식에 따라는 추정되고, 여기서, bl은 한 세트의 양자화기 결정 레벨들 l의 각각을 나타내고,는 각 양자화기 결정 레벨들 1,2,...,l로 양자화된 데이터의 한 세트의 표준화된 발생 빈도의 합이며; 수식에 따라, 예비적 재구성 포인트를 생성하는 단계; 및 최적 재구성 포인트를 생성하기 위하여 예비적 재구성 포인트를 완만하게 하는 단계를 포함한다.
제 3 양태에서, 본 발명은 스케일러블 디코더에서 사용되기 위한 파라미터 추정 및 최적 재구성(PEOR) 시스템을 제공하고, 시스템은, 수식에 따라 최적 재구성을 결정하는 재구성 시스템을 포함하고, 여기서, Z는 양자화 노이즈이고, Ez는 양자화 노이즈에 대한 기대치이며.는 재구성 오프셋을 나타내고,은 이전 프레임의 이산 코사인 변환(DCT) 계수의 기대치이고, ρ는 -1과 1 사이의 미리 결정된 값과 같고, ai,n은 양자화 간격의 시작이다.
종래의 방법들과 대조적으로, 본 발명은 디코더의 효율성을 개선하기 위하여공간 및 시간적 방향으로 인코딩된 비트스트림의 리던던트(redundant) 정보를 이용하는 디코더 시스템을 제공한다. 본 발명은 기존의 드리프트-프리 스케일러블 인코더들 또는 비트스트림 신택스(syntax)에 변경을 요하지 않는다. 따라서, 주어진 비트스트림에 대하여, 본 발명은 전체 신호 대 노이즈 비율(PSNR)에 관하여, 기존의 디코더들에 비해 개선된 디코딩된 비디오 품질을 일관되게 제공한다.
본 발명은 또한 스케일러블 비디오 코딩에서 에러 잠복(concealment)에 대한 알고리즘을 기술하고, 참고 문헌인, "스케일러블 비디오 코딩에서 에러 잠복에 대한 최적화 추정"이란 논문, R. Zhang, S.L. Regunathan 및 K. Ross 공저, Conference Record of the Thirty-Fourth Asiloma Conference on Siganls, Systems and Computers, 2000, Volume:2, 2000, (이하 "장 참고 문헌")에 설명된 아이디어를 더 발전시킨다. 그러나 본 발명은 PSNR에 관하여 더 나은 비디오 품질을 일관되게 제공하기 위하여 장 참고 문헌의 아이디어들을 확장하고 개선한다. 또한, 아래에 나타낸 바와 같이, 본 발명은 파라미터들의 트레이닝(training)을 요청하지 않고, 따라서 많은 비디오 어플리캐이션에서 더 실용적이다. 더욱이 인용된 참고 문헌과 다르게, 본 발명은, 전송 에러들이 발생하지 않을 때, 디코더 성능을 개선하기 위하여 적용될 수 있다.
장 참고 문헌은 인헨스먼트 레이어에서 패킷 손실에 의해 야기된 피해를 완화함으로써 스케일러블 비디오 코딩의 에러 잠복에 대한 매카니즘을 제공한다. 리퍼런스는 현 기본 레이어 및 앞선 인헨스먼트 레이어 프레임들 모두로부터 디코더에서 이용 가능한 DCT 도메인에서의 모든 정보를 전부 사용한다. 그것은 프레임으로부터 프레임까지의 변환 계수들의 진화에 대한 통계적인 모델을 채용하고, 재구성된 계수들의 최적화 추정을 구현한다.
보다 구체적으로, 시간적으로 앞서는(프레임으로부터 프레임까지) DCT 계수의 진화는 1 차 마르코브(Markov) 과정에 의해 모델링될 수 있다:
여기서,는 프레임 n에서 i번째 DCT 계수이고,는 움직임 보상에 의해 그것으로 맵핑(map)된 이전 프레임에서의 DCT 계수이며, wi,n는 독립적인 이노베이션(innovation) 생성 과정을 나타내고, ρ은 1 보다 작은 절대값을 가지는 AR 계수이다.
인헨스먼트 레이어 패킷이 손실되고 블록이 재구성되야할 필요가 있는 시나리오를 고려한다. 그들은 우선 원래의 DCT 계수 값이
에 있는 대응하는 간격을 결정하는 (그것의 양자화 간격을 통해) (에러-프리)기본 레이어에 의해 제공된 정보를 사용한다.
또한,를 이전 인헨스먼트 레이어 프레임에서 대응하는 DCT 계수의 디코더 재구성(손상됐을 수도 있고, 따라서 인코더 재구성과는 상이한)이라고 하자.
모든 이용 가능한 정보를 고려하여, 손실된 DCT 계수를 재구성하기 위한 최적화 추정은
에 의해 주어진다.
수식(3)에서 추정은 편리하게 재구성에 의해 접근될 수 있다:
여기서, s=및이다. 이 기대치를 구하기 위해서, wi,n의 밀도는
라고 가정된다.
수식(5)는 수식(1)에서 과정 xi,n의라플레이스-마르코프(Laplace-Markov) 가정으로부터 유추할 수 있다. 수식(5)을 사용하여, 수식(4)의 값을 쉽게 계산할 수 있다(포괄적으로 여기서 "장 알고리즘"이라 언급됨).
장 리퍼런스가 현 기본 레이어 데이터 및 이전 인헨스먼트 레이어 데이터로부터 정보를 공동으로 이용하지만, 리퍼런스는 약간의 결점들이 있다. 우선, 장 알고리즘을 구동하기 위해서, 파라미터들 ρ및는 트레이닝을 사용하여, 즉 트레이닝 세트로부터 오프라인으로 얻어져야 한다. 더욱이, 선택된 파라미터들은 전체 시퀀스동안 고정되고, 장면-기초(scene-based)의 적응을 어렵게한다. 두번째로, 수식(4)의 근사(approximation)에서, 이전 인헨스먼트 레이어 데이터의 양자화 노이즈는 반영되지 않는다. 따라서, 수식(4)는의 중요성을 지나치게 강조한다.
본 발명은 장 알고리즘의 최적화를 유지함으로써 위에 언급한 장 참고 문헌의 결점들을 극복할 수 있다. 더욱이, 본 발명의 시스템 및 방법은 디코딩된 비디오를 개선하기 위한 에러-프리 시나리오에 적용할 수 있다.
도 1을 참조하면, 역양자화기(25)의 최적 재구성 포인트를 다이나믹하게 선택하는 스케일러블 디코더(10)가 도시된다. 디코더(10)은 인헨스먼트 비트스트림(20) 및 기본 레이어 비트스트림(22)를 수신하고, 인헨스먼트 레이어 비디오(24)를 출력한다. 디코더(10)은 비트 플레인(plane) VLD(26), 비트 플레인 쉬프트(27), 움직임 보상(28), 및 프레임 메모리(29)를 포함한다. 종래의 드리프트-프리 스케일러블 디코더와는 다르게, 새로운 디코더(10)는 이전 인헨스먼트 비디오 프레임을 저장하기 위해서 부가적인 프레임 메모리(12)를 포함한다. 또한, 부가적인 움직임 보상(14) 및 이산 코사인 변환(DCT)(16)을 포함한다. 부가적인 움직임 보상(14) 및 DCT(16)을 사용하여, 이전 인헨스먼트 프레임으로부터의 정보는 현재의 프레임에서 인헨스먼트 DCT 계수들을 최적으로 복양자화하기 위해서 반영된다.
특히, 디코더(10)은 파라미터 추정 및 최적 재구성(PEOR) 시스템(18)을 포함한다. PEOR은 수식(5)에서 미지의 파라미터들을 결정하기 위한 적응된 추정 기술 및 수식(4)에서의 양자화 에러을 반영함으로써 개선된 재구성 공식을 활용한다.
도 2는 파라미터 추정 및 최적 재구성(PEOR) 시스템(18)을 더 자세하게 도시한다. PEOR 시스템(18)은 인헨스먼트 레이어 DCT(26) 및 기본 레이어 DCT(28) 정보 간의 나머지를 수신하고, 최적 재구성을 출력한다. 도 2 에서 도시된 바와 같이, PEOR 시스템(18)은 (1) j의 양자화기 인덱스를 가진 DCT 계수들을 카운팅하고, 그 결과를 DCT 계수들의 총 수로 나눔으로써 결정되는 양자화 경우들 j의 세트를 결정하기 위한 시스템(30); (2)를 계산하기 위한 파라미터 추정 시스템(32); (3) 예비적 재구성 포인트를 생성하기 위한 시스템(34); 및 (4) 최적 재구성 포인트을 생성하기 위한 노이즈 분산 시스템(36)을 포함한다. 각각의 이들 시스템들의 세부 사항들이 다음에 설명된다.
장 알고리즘이 수식(5)에 파라미터 ρ와 관련하여 확실하다는 것이 드러난다. 따라서, 파라미터 ρ는 각각 저 주파수 DCT 계수들에 대하여로 정해질 수 있고(예를 들어, 0.99), 고 주파수 DCT 계수들에 대하여로 정해 질 수 있다(예를 들어, 0.3). 전송 에러가 없을 경우에, ρ값은 0으로 설정된다.
그러나, 장 알고리즘은 수식(5)에 파라미터에 민감하다. 따라서, 본 발명은를 추정하기 위하여 적응된 방법을 제공한다. 수식(5)의 라플레이스-마르코브 모델이 xi,n는, 파라미터를 구비한 라플레시언(Laplacian) 확률 밀도 함수(pdf)를 가진다고 명기하기 때문에, 추정 문제는 라플레시언 분산의 파라미터 추정 문제로 축소될 수 있다. 따라서, 파라미터는 다음의 공식을 이용하여 파라미터 추정 시스템(32) 내에서 그것의 양자화된 실현으로부터 확실하게 추정될 수 있다:
여기서, 0< b1<...<bL= ∞는 양자화기 결정 레벨들을 나타내고,는 1,2,...,l로 양자화된 데이터의 경우들의 표준화된 주파수이다. l은 일반적으로 선택되서, 1이지만, 획일적으로 동일하지는 않다.
수식(5)의 라플레이스-마르코브 모델을 사용하여, 재구성 공식(4)는
으로 간단화되는 것이 도시될 수 있고, 여기서,는 재구성 오프셋을 나타낸다. 이 공식은 예비적 재구성 포인트를 생성하는 시스템(34)에 의해 사용될 수 있다. 수식(5)에 기초하여, 재구성 포인트(34)의 일반적인 형태는 도 3에서 도시된 바와 같이 생성될 수 있다.
도 3에서 도시된 바와 같이, 재구성 포인트(34)는 양자화 간격의 경계들에서 불연속들을 가지고, 그것은 직관에 반한다. 이 현상은이 양자화 노이즈를 가지고 있지 않다는 가정으로부터 기인한다.
이 관찰에 기초하여, 본 발명의 최적화된 재구성 공식은 근사 없이 직접적으로 공식(3)으로부터 도출된다. 불연속들을 완만하게 하기 위하여 노이즈 분산 시스템(36)을 구현함으로써, 근사 없는 최적 재구성 포인트는 수식을 사용하여 구현될 수 있고:
(8)
여기서, Z는 양자화 노이즈이다. 수식(8)을 사용한 제안된 최적 재구성 포인트의 일반적인 형태(38)은 도 4에 주어진다. 그 결과는 경계들에서 불연속이 없다는 것이다.
양자화 에러의 분산(노이즈 분산 시스템(36)에 의해 구현됨)은 어떤 알려진 방식으로 모델링될 수 있다(예를 들어, 제로 민 가우시언(zero mean Gaussian) 또는 라플래시언). 에러가 파라미터를 가진 라플래시언으로 가정되면, 수식(8)에서 기대치 동작은 도 2에 도시된 바와 같이 구현될 수 있고, 파라미터는로 선택될 수 있다.
여기서 기술된 시스템들, 함수들, 메카니즘들, 방법들, 알고리즘들 및 모듈들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다는 것이 이해된다. 그들은 어떤 종류의 컴퓨터 시스템 또는 여기 기술된 방법들을 수행하기 위하여 적응된 기구에 의해서 구현될 수 있다. 일반적인 하드웨어 및 소프트웨어 조합은, 프로그램이 로딩될 때 및 실행될 때, 컴퓨터 시스템이 여기 기술된 방법들을 수행하도록 컴퓨터 시스템을 제어하는 컴퓨터 프로그램을 구비한 범용 컴퓨터 시스템일 수 있다. 선택적으로, 본 발명의 하나 이상의 기능적인 태스크들(task)을 수행하기 위하여 특화된 하드웨어를 포함하는 특정 용도 컴퓨터가 이용될 수 있다. 본 발명은 또한, 여기서 기술된 방법들 및 기능들의 구현을 가능하게 하는 모든 특징들을 포함하고, 컴퓨터 시스템에 로딩될 때, 이들 방법들 및 기능들을 수행할 수 있게 하는 컴퓨터 프로그램 제품에 내재될 수 있다. 본 내용에서 컴퓨터 프로그램, 소프트웨어 프로그램, 프로그램, 프로그램 제품, 또는 소프트웨어는, (a)다른 언어, 코드 및 표기로의 변환; 및/또는 (b)상이한 자료 형태로의 재생산에, 직접적으로 또는 후에 둘중 하나 또는 둘다 특정한 기능을 수행하기 위해 시스템이 정보 처리 능력을 구비하게 의도된 명령어들의 세트의 어떤 언어, 코드 또는 기록(notation)으로된 어떤 표현을 의미한다.
본 발명의 바람직한 실시예들의 앞서 말한 기술은 예시 및 기술의 목적으로 나타내어 진다. 그들은 소모적이거나 공개된 정확한 형식에 본 발명을 제한하려고 의도된 것이 아니고
본 발명의 바람직한 실시예들의 앞의 기술는 예시 및 기술의 목적들로 나타내어 졌다. 이는 소모적이도록 또는 드러난 정확한 형태들로 본 발명을 제한하도록 의도된 것은 아니며, 명백하게 수정들 및 변동들은 위의 설명들에 비추어 가능하다. 당업자에게 명확한 그러한 수정들 및 변동들은 첨부된 청구 범위에 의해 정의된 바와 같은 본 발명의 범위 내에 포함되도록 의도된다.

Claims (9)

  1. 디코더 재구성 시스템(18)을 가지는 스케일러블 디코더(10)에 있어서,
    상기 디코더 재구성 시스템(10)은 손실된 이산 코사인 변환(DCT) 계수를 추정하기 위한 추정 알고리즘으로서, 상기 추정 알고리즘은 적어도 하나의 미지의 파라미터에 의존하는 밀도 분포를 포함하는, 상기 추정 알고리즘; 및
    수식에 따라를 추정하는 파라미터 추정 알고리즘을 포함하고, 여기서, bl은 한 세트의 양자화기 결정 레벨들 l의 각각 을 나타내고,는 각각의 양자화기 결정 레벨들 1,2,...,l로 양자화된 데이터의 한 세트의 표준화된 발생 빈도(frequency of occurrences)의 합인, 스케일러블 디코더.
  2. 제 1 항에 있어서,는 1과 거의 같게 선택된, 스케일러블 디코더.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 추정 알고리즘은에 의해 주어지며, 여기서, Z는 양자화 노이즈이고, Ez는 양자화 노이즈에 대한 기대치(expectation)이며.는 재구성 오프셋을 나타내고,은 이전 프레임의 DCT 계수의 기대치이고, ρ는 -1과 1 사이의 미리 결정된 값과 같고, ai,n은 양자화 간격의 시작인, 스케일러블 디코더.
  4. 제 3 항에 있어서, ρ는 저 주파수 DCT 계수들에 대하여 거의 1과 같고, 고 주파수 DCT 계수들에 대해서는 1보다 작은, 스케일러블 디코더.
  5. 스케일러블 디코더(10)에서 사용되는 파라미터 추정 및 최적 재구성(PEOR) 방법에 있어서,
    한 세트의 양자화 발생들(quantization occurrences)을 결정하는 단계(30);
    파라미터를 추정하는 단계(32)로서,는 수식,에 따라 추정되고, 여기서, bl은 한 세트의 양자화기 결정 레벨들 l의 각각을 나타내고,는 각 양자화기 결정 레벨들 1,2,...,l로 양자화된 데이터의 한 세트의 표준화된 발생 빈도의 합인, 상기 추정 단계;
    상기 수식에 따라, 예비적 재구성 포인트를 생성하는 단계(34); 및
    최적 재구성 포인트를 생성하기(38) 위해서 상기 예비적 재구성 포인트를 완만하게(smoothing) 하는 단계(36)를 포함하는, 파라미터 추정 및 최적 재구성 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 세트의 양자화 발생들(30)은 j의 양자화기 인덱스로 DCT 계수들을 카운팅하고, 그 결과를 DCT 계수들의 총 수로 나눔으로써 결정되는,파라미터 추정 및 최적 재구성 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 예비적 재구성 포인트를 완만하게 하는 단계(36)는: 수식에 따라 달성되고, 여기서, Z는 양자화 노이즈이고, Ez는 양자화 노이즈 Z에 대한 기대치이며,는 재구성 오프셋을 나타내고,은 이전 프레임의 DCT 계수의 기대치이고, ρ는 -1과 1 사이의 미리 정의된 값과 동일하고, ai,n은 양자화 간격의 시작인, 파라미터 추정 및 최적 재구성 방법.
  8. 스케일러블 디코더(10)에 사용되는 파라미터 추정 및 최적 재구성(PEOR) 시스템(18)에 있어서, 수식에 따라 최적 재구성을 결정하기 위한 재구성 시스템을 포함하고, 여기서, Z는 양자화 노이즈이고, Ez는 양자화 노이즈(Z)에 대한 기대치이며,는 재구성 오프셋을 나타내고,은 이전 프레임의 이산 코사인 변환(DCT) 계수의 기대치이고, ρ는 -1과 1 사이의 미리 정의된 값과 동일하고, ai,n은 양자화 간격의 시작인, 파라미터 추정 및 최적 재구성 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서, 파라미터는 수식에 따라 추정되고, 여기서, bl은 한 세트의 양자화기 결정 레벨들 l의 각각을 나타내고,는 각각 양자화기 결정 레벨들 1,2,...,l로 양자화된 데이터의 한 세트의 표준화된 발생 빈도의합인, 파라미터 추정 및 최적 재구성 시스템.
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2880743A1 (fr) * 2005-01-12 2006-07-14 France Telecom Dispositif et procedes de codage et de decodage echelonnables de flux de donnees d'images, signal, programme d'ordinateur et module d'adaptation de qualite d'image correspondants
KR101366249B1 (ko) * 2007-06-28 2014-02-21 삼성전자주식회사 스케일러블 영상 부호화장치 및 방법과 그 영상 복호화장치및 방법
CN102714726B (zh) 2010-01-15 2015-03-25 杜比实验室特许公司 使用元数据的用于时间缩放的边缘增强
CN108353175B (zh) * 2015-09-21 2021-03-12 Lg 电子株式会社 使用系数引起的预测处理视频信号的方法和装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5253055A (en) * 1992-07-02 1993-10-12 At&T Bell Laboratories Efficient frequency scalable video encoding with coefficient selection
JP3788823B2 (ja) * 1995-10-27 2006-06-21 株式会社東芝 動画像符号化装置および動画像復号化装置
US6731811B1 (en) * 1997-12-19 2004-05-04 Voicecraft, Inc. Scalable predictive coding method and apparatus
WO2001017269A1 (en) * 1999-08-27 2001-03-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Scalable coding
KR20020070362A (ko) * 1999-12-22 2002-09-06 제너럴 인스트루먼트 코포레이션 공간 스케일성 및 시뮬캐스트 코딩을 이용한 멀티캐스트환경의 비디오 압축
US6618445B1 (en) * 2000-11-09 2003-09-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Scalable MPEG-2 video decoder
JP3632591B2 (ja) * 2000-11-13 2005-03-23 日本電気株式会社 画像処理装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US6898241B2 (en) * 2001-05-11 2005-05-24 Mitsubishi Electric Research Labs, Inc. Video transcoder with up-sampling
US6789123B2 (en) * 2001-12-28 2004-09-07 Microsoft Corporation System and method for delivery of dynamically scalable audio/video content over a network

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