KR20080047954A - Ｍｐｅｇ-2에서 ｈ.264/ａｖｃ로의 고속 트랜스코딩에서움직임 벡터 예측 방법 및 모드 예측 방법 - Google Patents

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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법 및 모드 예측 방법과 상기 각 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은 MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 추출한 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 토대로 고속 트랜스코딩에 사용되는 H.264 매크로블록에 대응되는 최적의 움직임 벡터를 예측하고 최적의 모드를 예측하는, MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법 및 모드 예측 방법과 상기 각 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있음.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은 움직임 벡터를 예측하는 방법에 있어서, MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 단계; 상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하는 단계; 상기 정한 거리 정보를 이용하여 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측에 따른 움직 임 벡터값, 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값 및 제로 예측에 따른 움직임 벡터값을 계산하는 단계; 및 상기 계산한 움직임 벡터값들 중에서 최소의 움직임 비용을 갖는 움직임 벡터를 최적의 움직임 벡터로 판정하는 단계를 포함함.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 비디오 트랜스코딩 등에 이용됨.
MPEG-2, H.264/AVC, 고속 트랜스코딩, 매크로블록(MB), 음직임 벡터 예측, 모드 예측

Description

ＭＰＥＧ-2에서 Ｈ.264/ＡＶＣ로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법 및 모드 예측 방법{The Motion Vector Prediction Method and The Mode Prediction Method in Fast MPEG-2 to H.264/AVC Transcoding}
도 1은 본 발명에서 제시하는 알고리즘이 적용되는 트랜스코더에 대한 일실시예 구성도이고,
도 2는 본 발명에서 제시하는 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하기 위한 일실시예 설명도이고,
도 3은 본 발명에서 제시하는 백워드 움직임 벡터(BwdMV), 도미넌트 매크로블록(Dominant MB) 및 움직임 벡터 오프셋(OffsetMV)에 대한 일실시예 설명도이고,
도 4는 본 발명에 따른 MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법에 대한 일실시예 흐름도이고,
도 5는 본 발명에 따른 MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 모드 예측 방법에 대한 일실시예 흐름도이고,
도 6a 내지 도 6d는 본 발명의 RD 성능에 대한 일실시예 그래프이다.
본 발명은 MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 추출한 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 토대로 고속 트랜스코딩에 사용되는 H.264 매크로블록에 대응되는 최적의 움직임 벡터를 예측하고 최적의 모드를 예측하는, MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법 및 모드 예측 방법과 상기 각 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
비디오 트랜스코딩(transcoding)이란 부호화된 비디오 스트림의 특성, 예컨대 비트율, 프레임율, 공간적 해상도 및 부호화 표준 등을 다른 특성으로 변환하는 기술을 의미하며, 본 발명에서는 MPEG-2로 부호화된 비트 스트림에 대해 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는 것을 그 기술 대상으로 한다.
최근에 네트워크의 발달에 힘입어 사용자는 언제, 어디서나 실시간으로 다양한 콘텐츠를 제공받을 수 있게 되었는데, 한편으로는 콘텐츠 제공업체 측에서는 서로 다른 이기종의 다양한 네트워크 종류로 인해 서로 동일한 내용의 동영상 콘텐츠에 대해서도 각 네트워크의 프로토콜에 적합하게 서로 다른 포맷의 동영상 콘텐츠를 각각 제작해야 되는 문제가 있었다.
예를 들어, 디지털 위성방송, 디지털 유선방송 등과 같은 디지털 방송 시스 템에서는 동영상 표준으로서 MPEG-2를 이미 널리 사용하고 있지만, 최근에는 동영상 부호화율, 화질 등이 보다 우수한 H.264/AVC가 네트워크, 단말기 등에 점진적으로 채택되고 있다. 이는 기존에 MPEG-2로 제작된 콘텐츠가 사장될 뿐더러 이기종 네트워크 표준에 적합한 각각의 콘텐츠 제작에 상당한 비용이 소모되고 있는 형편이다.
위와 같은 문제점이 대두됨에 따라 MPEG-2에서 H.264/AVC로 트랜스코딩하는 기술이 제안되었으며, 사용자에게 실시간적으로 동영상 콘텐츠를 제공할 수 있도록 고속으로 트랜스코딩하는 기술이 각광받고 있다.
MPEG-2에서 H.264/AVC로 트랜스코딩하는 것에 관한 종래 기술을 살펴보면, "IEEE Int'l Conference Multimedia & Expo, Toranto Canada, July 2006"에서 제시된 "Motion and Mode Mapping for MPEG-2 to H.264/AVC Transcoding"[이하 "종래 기술 1"이라 함]과, "IEEE Int'l Symp. Circuits Syst., Kobe, Japan, May 2005"에서 제시된 "Fast mode decision and motion estimation for H.264 with a focus on MPEG-2/H.264 transcoding"[이하 "종래 기술2"라 함]이 있다.
상기 종래 기술1에는 MPEG-2 방송 콘텐츠를 H.264 베이스라인(baseline)으로 변환하는 트랜스코딩 알고리즘이 제시되어 있는데, 특히 MPEG-2 B slice의 움직임 벡터를 H.264 P slice의 움직임 벡터로 매핑(mapping)함으로서 그 트랜스코딩 복잡도를 줄였다.
상기 종래 기술2에는 이웃 모드들의 정보(Neighboring modes information), residue 정보 및 왜곡(distortion) 정보를 이용해 빠른 모드를 결정하고, MPEG-2의 움직임 벡터를 이용해 빠른 움직임 벡터를 예측하는 알고리즘이 제시되어 있다.
그러나 상기와 같은 종래 기술들은 율 왜곡(rate-distortion)의 트레이드오프(tradeoff) 관점에서 최적의 성능을 구현하는데 무리가 있다. 특히, 이러한 종래 기술들에서는 단지 움직임 벡터간 매핑만을 수행하며, 이는 정교하지 못한 움직임 벡터 이용으로 인한 비트율 증가 및 화질 저하를 초래하는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고 상기와 같은 요구에 부응하기 위하여 제안된 것으로, MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 추출한 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 토대로 고속 트랜스코딩에 사용되는 H.264 매크로블록에 대응되는 최적의 움직임 벡터를 예측하고 최적의 모드를 예측하는, MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법 및 모드 예측 방법과 상기 각 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 움직임 벡터를 예측하는 방법은, 움직임 벡터를 예측하는 방법에 있어서, MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 단계; 상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하는 단계; 상기 정한 거리 정보를 이용하여 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값 및 제로 예측에 따른 움직임 벡터값을 계산하는 단계; 및 상기 계산한 움직임 벡터값들 중에서 최소의 움직임 비용을 갖는 움직임 벡터를 최적의 움직임 벡터로 판정하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 본 발명의 방법은, 상기 판정한 움직임 벡터에 대해 정제 과정(Refinement Step)을 수행하여 최종적인 움직임 벡터를 결정하는 단계를 더 포함한다.
한편, 본 발명의 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 모드를 예측하는 방법은, 모드를 예측하는 방법에 있어서, I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드를 정하는 단계; MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 상기 정 한 I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드 중에서 하나 이상의 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 단계를 포함한다.
한편, 본 발명은, 프로세서를 구비한 트랜스코더에, MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 기능; 상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하는 기능; 상기 정한 거리 정보를 이용하여 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값 및 제로 예측에 따른 움직임 벡터값을 계산하는 기능; 및 상기 계산한 움직임 벡터값들 중에서 최소의 움직임 비용을 갖는 움직임 벡터를 최적의 움직임 벡터로 판정하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
한편, 본 발명은, 프로세서를 구비한 트랜스코더에, I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드를 정하는 기능; MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 기능; 및 상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 상기 정한 I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드 중에서 하나 이상의 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기 록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에서 제시하는 알고리즘이 적용되는 트랜스코더에 대한 일실시예 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에서 제시하는 알고리즘, 예컨대 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 움직임 벡터를 예측하는 알고리즘 및 모드를 예측하는 알고리즘이 적용되는 트랜스코더는, MPEG-2 디코더(MPEG-2 Decoder)(11), 움직임 벡터/모드 예측부(Motion Vector and Mode Mapping Unit)(12), 포스트 신호처리부(Post Processing Unit)(13), 프레임 예측부(Inter/Intra Prediction Unit)(14), DCT 양자화부(15), DCT 역양자화부(16), 블록킹현상 제거필터(Deblocking Filter)(17) 및 엔트로피 부호화기(Entropy Coding Unit)(18)를 포함한다.
특히, 본 발명에서는 상기 트랜스코더에서 MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 H.264/AVC로 부호화되는 비트 스트림으로 고속 트랜스코딩하는데 있어, 트랜스코딩 복잡도 감소 및 율 왜곡 비용 최적화를 위해 상기 움직임 벡터/모드 예측부(12)가 MPEG-2 디코더(11)에서 MPEG-2로 부호화된 비트 스트림(MPEG-2 Bitstream)을 복호화하여 매크로블록 헤더정보(MPEG-2 MB Information)로부터 추출한 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보 등을 토대로, H.264 매크로블록에 대응되는 최적의 움직임 벡터를 예측하고 최적의 모드를 예측한다.
한편, 상기 트랜스코더에서는 H.264 베이스라인(baseline)의 특성에 적합하게 MPEG-2 비트 스트림 중 아이 프레임(I frame)[이하 "I 프레임"이라 함]을 H.264 비트 스트림의 아이 슬라이스(I slices)[이하 "I 슬라이스"라 함]로 트랜스코딩하고, MPEG-2 비트 스트림 중 피 프레임(P frame)[이하 "P 프레임"이라 함]과 비 프레임(B frame)[이하 "B 프레임"이라 함]을 H.264 비트 스트림의 피 슬라이스(P slices)[이하 "P 슬라이스"라 함]로 트랜스코딩한다. 덧붙여, 상기 트랜스코더에 있어 공지의 구성요소에 대한 상세한 설명은 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되어져 이에 관한 설명은 생략하기로 하며, 이하 본 발명의 움직임 벡터를 예측하는 알고리즘에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명에서 제시하는 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하기 위한 일실시예 설명도이다.
본 발명의 움직임 벡터를 예측하는 알고리즘에 있어 임의의 프레임(frame)과 참조 프레임(reference frame)간의 거리를 도 2와 같이 정한다.
하나의 프레임, 예컨대 첫 번째 P 프레임과 이 P 프레임의 포워드(forward) 방향에 속하는 참조 프레임인 I 프레임 또는 다음 P 프레임간의 거리를 InputFwdDistance(인풋포워드디스턴스)[이하 "InputFwdDistance"라 함]라고 정의한다. 마찬가지로, B 프레임(예컨대 첫 번째 B 프레임인 B1 프레임 또는 두 번째 B 프레임인 B2 프레임)과 이러한 각 B 프레임의 포워드 방향에 속하는 참조 프레임인 I 프레임 또는 P 프레임간의 거리도 InputFwdDistance라고 정의한다.
그리고 B 프레임과 이 B 프레임의 백워드(backward) 방향에 속하는 참조 프레임간의 거리, 예컨대 B1 프레임과 P 프레임간의 거리, B2 프레임과 P 프레임간의 거리를 InputBwdDistance(인풋백워드디스턴스)[이하 "InputBwdDistance"라 함]라고 정의한다.
도 2를 참조하여 예를 들면, MPEG-2 비트 스트림의 GOP(Group of Pictures) 구조가 "M=3"인 경우에는 P 프레임의 InputFwdDistance는 "3"이고, 첫 번째 B 프레임인 B1 프레임의 InputFwdDistance는 "1" 및 InputBwdDistance는 "2"이고, 두 번째 B 프레임인 B2 프레임의 InputFwdDistance는 "2" 및 InputBwdDistance는 "1"이 된다.
다음으로, 상기와 같이 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정한 상태에서, 하기에서 설명하는 본 발명의 포워드 예측(Forward Predictor)에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측(Backward Predictor)에 따른 움직임 벡터값 및 패스트 백워드 예측(Fast Backward Predictor)에 따른 움직임 벡터값과, 공지의 제로 예측(Zero Predictor)에 따른 움직임 벡터값을 계산한다. 여기서, 공지의 제로 예측 은 예측 벡터를 (0, 0)으로 그냥 처리해서 계산하는 것이다.
먼저, 본 발명의 포워드 예측(Forward Predictor)에 따른 움직임 벡터값을 다음의 [수학식 1]과 같이 계산한다.
즉, B 프레임과 P 프레임의 매크로블록이 인터 매크로블록(Inter Macroblock)에 속한 경우에는, 이 매크로블록이 갖는 포워드 움직임 벡터(Forward Motion Vector)를 "FwdMV"라고 정의하고 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값을 "FwdPredMV"라고 정의하고서, 상기 포워드 움직임 벡터[FwdMV]를 InputFwdDistance로 나눠서 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값[FwdPredMV]을 계산한다.
FwdPredMV = FwdMV / InputFwdDistance
그리고 본 발명의 백워드 예측(Backward Predictor)에 따른 움직임 벡터값을 다음의 [수학식 2]와 같이 계산한다.
BwdPredMV = {BwdMV + DominPMV - OffsetMV} / InputFwdDistance
상기 [수학식 2]에서, 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값을 계산하는데 요구되는 파라미터, 예컨대 "DominPMV" 및 "OffsetMV"에 대해 도 3을 참조하여 먼저 살펴보기로 한다.
도 3은 본 발명에서 제시하는 백워드 움직임 벡터(BwdMV), 도미넌트 매크로 블록(Dominant MB) 및 움직임 벡터 오프셋(OffsetMV)에 대한 일실시예 설명도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 [수학식 2]의 "DominPMV"는 해당 백워드 움직임 벡터[BwdMV]가 나타내는 위치에서 가장 도미넌트(Dominant, 우세)한 매크로블록[이하 "도미넌트 매크로블록(Dominant MB)"이라 함]의 움직임 벡터를 의미한다. 본 발명에서는 매크로블록의 위치가 가장 많이 겹치는 P 프레임의 매크로블록을 도미넌트 매크로블록[Dominant MB]으로 설정한다. 여기서, 움직임 벡터 오프셋(OffsetMV)은 백워드 움직임 벡터[BwdMV]의 위치와 도미넌트 매크로블록[Dominant MB]의 위치간의 차이값을 나타낸다.
그렇다면, 상기 [수학식 2]로 돌아가서, B 프레임이 속한 인터 매크로블록(Inter Macroblock)이 백워드 예측을 했던 경우에는[예컨대 MPEG-2로 부호화된 비트 스트림 상에서], 이 매크로블록이 갖는 백워드 움직임 벡터(Backward Motion Vector)를 "BwdMV"라고 정의하고 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값을 "BwdPredMV"라고 정의하고서, 상기 백워드 움직임 벡터[BwdMV]와 도미넌트 매크로블록[Dominant MB]의 움직임 벡터[DominPMV]를 더하고 이 더한값에서 움직임 벡터 오프셋[OffsetMV]을 뺀값을 InputFwdDistance로 나눠서 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값[BwdPredMV]을 계산한다.
그리고 본 발명의 패스트 백워드 예측(Fast Backward Predictor)에 따른 움직임 벡터값을 다음의 [수학식 3]과 같이 계산한다.
즉, 백워드 움직임 벡터[BwdMV]를 이용해 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터[FastBwdPredMV]를 계산할 수 있는데, 상기 백워드 움직임 벡터[BwdMV]를 InputBwdDistance로 나눈값에 음수를 취해서 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터[FastBwdPredMV]를 계산한다.
FastBwdPredMV = - (BwdMV / InputBwdDistance)
그리고 공지의 제로 예측(Zero Predictor)에 따른 움직임 벡터값도 계산한다.
이후, 상기와 같이 계산한 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값 및 제로 예측에 따른 움직임 벡터값 중에서 최소의 움직임 비용(motion cost)을 갖는 움직임 벡터를 최적의 움직임 벡터로 판정(예측)한다[best predictor]. 여기서, 움직임 비용은 움직임 벡터가 (x,y)일 때에 현재 부호화하려는 부분과 탐색 영역 내부에 있는 (x,y) 위치에서 블록을 뺀, 예컨대 부호화해야 되는 픽셀에 대한 비용을 의미하며, 최소 움직임 비용을 찾는 과정은 블록 내부에 픽셀×픽셀로 빼서 절대값을 씌워서 더한 결과 중에서 그 결과값이 가장 작은 (x,y)를 찾아서 움직임 벡터로 선택하는 것이다.
부가적으로, 상기와 같이 판정(예측)한 움직임 벡터에 대해 정제 과정(Refinement Step)을 거칠 수 있는데, 최적의 움직임 벡터의 위치에서 보편적으로 사용되는 공지의 작은 다이아몬드 탐색 패턴(SDSP; Small Diamond Search Pattern) 등을 이용하여 이 움직임 벡터를 보다 정확하게 정제해 예측할 수도 있 다. 여기서, 정제 과정은 주변 위치, 예컨대 다이아몬드 패턴에 맞게 (x,y)를 이동시킨 비용을 몇 번에 걸쳐 구해서 최적의 위치를 찾는 것이다.
앞서 도 1 내지 도 3을 참조해 설명했던 본 발명의 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 움직임 벡터를 예측하는 알고리즘은 도 4와 같은 플로우를 따른다.
도 4는 본 발명에 따른 MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법에 대한 일실시예 흐름도이며, 앞서 구체적인 설명을 전술했기에 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
먼저, MPEG-2로 부호화된 비트 스트림(MPEG-2 Bitstream)을 복호화하여(401), 매크로블록 헤더정보(MPEG-2 MB Information)로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출한다(402).
이후, 상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정한다(403). 예컨대, 하나의 프레임과 이 프레임의 포워드 방향에 속하는 참조 프레임간의 거리를 "InputFwdDistance"로 정의하고, B 프레임에 대해서는 B 프레임과 이 B 프레임의 백워드 방향에 속하는 참조 프레임간의 거리를 "InputBwdDistance"로 정의한다.
그런 후, 본 발명에서 제시하는 [수학식 1]을 사용해 포워드 예측(Forward Predictor)에 따른 움직임 벡터값을, [수학식 2]를 사용해 백워드 예측(Backward Predictor)에 따른 움직임 벡터값을, [수학식 3]을 사용해 패스트 백워드 예측(Fast Backward Predictor)에 따른 움직임 벡터값을 계산하고, 공지의 제로 예 측(Zero Predictor)에 따른 움직임 벡터값을 계산한다(404).
그런 후, 상기 계산한 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값 및 제로 예측에 따른 움직임 벡터값 중에서 최소의 움직임 비용(motion cost)을 갖는 움직임 벡터를 최적의 움직임 벡터로 판정(예측)한다[best predictor](405).
부가적으로, 상기와 같이 판정(예측)한 움직임 벡터에 대해 정제 과정(Refinement Step)을 거칠 수 있는데, 최적의 움직임 벡터의 위치에서 보편적으로 사용되는 공지의 작은 다이아몬드 탐색 패턴(SDSP; Small Diamond Search Pattern) 등을 이용하여 상기 판정한 움직임 벡터를 보다 정확하게 정제해 결정할 수도 있다(406).
한편, 이하 본 발명의 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 모드를 예측하는 알고리즘에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1에 도시된 트랜스코더의 MPEG-2 디코더(11)에서 복호화한 MPEG-2 비트 스트림으로부터 매크로블록 헤더정보를 추출할 수 있는데, 이 매크로블록 헤더정보에는 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보 등이 포함되어 있다.
상기 매크로블록 타입정보를 통해, 매크로블록이 참조 프레임으로부터 예측을 하였는지의 여부[Intra 또는 Inter]와, 움직임 벡터의 값이 (0, 0)인지의 여부[MC 또는 No-MC]와, 포워드 움직임 예측(Forward) 또는 백워드 움직임 예 측(Backward) 또는 인터폴레이티드(양방향) 움직임 예측(Interpolated)인지의 여부 등을 알 수 있다. 여기서, 프레임 구조, 예컨대 I 프레임, P 프레임 및 B 프레임에 따라 서로 다른 가지 수의 매크로블록 타입정보를 갖는다.
그리고 상기 부호화 블록 패턴정보를 통해, 매크로블록 내의 8×8 블록의 부호화 여부[Coded 또는 NotCoded] 등을 알 수 있다.
앞서 언급한 MPEG-2의 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보는 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 H.264의 매크로블록 모드 예측(선택)에 주요한 정보를 제공한다. 이러한 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보를 토대로 본 발명에서는 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어서의 최적의 모드를 예측(선택)한다.
그럼, 본 발명의 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 모드를 예측하는 알고리즘을 도 5를 참조하여 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명에 따른 MPEG-2에서 H.264/AVC로의 고속 트랜스코딩에서 모드 예측 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
먼저, 본 발명에서 사용하는 모드에 대해 다음과 같이 정한다(501).
H.264의 인트라 매크로블록 모드(Intra Macroblock Mode) 중 인트라 16×16 예측 모드를 "I16MB 모드"로, 인트라 4×4 예측 모드를 "I4MB 모드"로 정하고, 인터 예측 모드를 정한다. 여기서, 인터 예측 모드는 가변 블록 사이즈 움직임 추정 방식(variable block size motion estimation)을 사용하는 H.264의 특성에 따라 다양한 모드를 가질 수 있는데, 선택 가능한 블록 크기로는 "SKIP", "16×16", "16× 8" 및 "8×8"이 있으며, 이에 대응해 각각 "SKIP 모드", "Mode1 모드", "Mode2 모드" 및 "Mode3 모드"로 정하고, 아울러 "P8x8 모드"도 정한다. 여기서, "P8x8 모드"에 있어서는 각각의 8×8 크기의 서브 매크로블록(sub-macroblock)에 대해 "8×8", "8×4", "4×8" 및 "4×4" 크기의 인터 예측이 가능하며, 이에 대응해 각각 "Mode4 모드", "Mode5 모드", "Mode6 모드" 및 "Mode7 모드"로 정한다.
상기와 같이 각 모드를 정한 상태에서, MPEG-2로 부호화된 비트 스트림(MPEG-2 Bitstream)을 복호화하여(502), 매크로블록 헤더정보(MPEG-2 MB Information)로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출한다(503).
상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 모드 예측을 다음과 같이 수행한다.
즉, 상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임 중 I 프레임에 대해서는 인터 예측 모드를 제외하고서 I4MB 모드와 I16MB 모드만을 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)한다(504).
한편, 상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임 중 P 프레임 또는 B 프레임에 대해서는 P 프레임 또는 B 프레임의 매크로블록이 인트라 부호화 매크로블록(Intra Coded Macroblock)인 경우에는 I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)한다(505). 예컨대, 트랜스코딩 대상인 MPEG-2 비트 스트림 상에서는 인트라 매크로블록임에도 불구하고 H.264에서 인터 예측을 수행하는 이유는 H.264와 MPEG-2의 인트라 예측 개념이 기본적으로 상이하며, 특히 전술했던 본 발명의 움직임 벡터 예측 알고리즘을 통해 움직임 추정에 걸리는 시간을 최대한 단축했기에 모드 예측에 따른 추가적인 시간이 적게 소요되고 이로 인한 성능 향상이 두드러지기 때문이다.
한편, 상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 MPEG-2 비트 스트림 상에서 SKIP 모드인 경우에는 SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)한다(506). 예컨대 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 SKIP 모드라는 것은 부호화할 정보가 거의 없는 블록임을 의미하기 때문이다.
한편, 상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 추정 비부호화 매크로블록(MC, Not Coded Macroblock)인 경우에는 SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)한다(507). 예컨대 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 추정 비부호화 매크로블록이라는 것은 인터 예측을 한 후에 부호화할 정보가 거의 없는 블록을 의미하기 때문이다.
한편, 상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 비추정 인터 부호화 매크로블록(No-MC, Inter Coded Macroblock)인 경우에는 I4MB 모드, I16MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)한다(508). 예컨대 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 비추정 인터 부호화 매크로블록이라는 것은 현재 블록이 어느 정도 부호화할 정보가 있다는 것을 의미하기 때문이다.
한편, 상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 추정 부 호화 매크로블록(MC Coded Macroblock)인 경우에는 모든 가능한 모드 예측을 수행한다(509). 예컨대 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 추정 부호화 매크로블록이라는 것은 복잡한 영역이라 판단되어지기 때문이다.
덧붙여, 상기 H.264 매크로블록 모드 예측 결과 중에서 I16MB 모드의 율 왜곡 비용(rate-distortion cost)을 계산하여, 이 I16MB 모드의 율 왜곡 비용이 다른 인터 예측의 율 왜곡 비용보다 크면 상기 H.264 매크로블록 모드 예측 결과 중 I4MB 모드를 제외시키는 것이 바람직하다.
전술한 바와 같이, H.264 모드 예측을 수행하는데 있어 자연 영상에 관해서는 대부분의 매크로블록이 인터 예측의 비용보다 인트라 예측의 비용이 더 많이 드는 것을 알 수 있다. 또한, 인트라 예측의 경우에 있어서 I4MB 모드의 복잡도가 I16MB 모드의 복잡도보다 더 크다. 이러한 점에 착안해, 본 발명에서는 I16MB 모드의 율 왜곡 비용(rate-distortion cost)이 다른 인터 예측의 율 왜곡 비용보다 크다면 I4MB 모드를 스킵(skip)하였으며, 이로서 인트라 예측에 있어서의 I4MB 모드의 복잡도를 감소시킬 수 있다.
다음의 [표 1]은 상기 설명했던 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록에 대해 선택(예측)되는 H.264 모드를 정리한 것이다.
Macroblock type of MPEG-2 macroblock candidate in H.264/AVC
Intra Coded MB I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드
SKIP MB SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드
MC, Not Coded MB SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드
No-MC, Inter Coded MB I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드
MC, Inter Coded MB All possible modes
도 6a 내지 도 6d는 본 발명의 RD 성능에 대한 일실시예 그래프이며, 일반적으로 RD 성능 비교에 널리 사용되는 HD급(1280×720 [p], 59.97 [fps], 300 [frames])의 쉴즈(shields) 영상 및 스톡홀름(stockholm) 영상을 사용하였다.
도 6a에는 쉴즈(shields) 영상에 관해 "탐색 영역 32"를 설정해 기존 알고리즘과 본 발명에서 제시한 알고리즘 각각의 RD 성능 그래프가 도시되어 있으며, 도 6b에는 쉴즈(shields) 영상에 관해 "탐색 영역 64"를 설정해 기존 알고리즘과 본 발명에서 제시한 알고리즘 각각의 RD 성능 그래프가 도시되어 있으며, 도 6c에는 스톡홀름(stockholm) 영상에 관해 "탐색 영역 32"를 설정해 기존 알고리즘과 본 발명에서 제시한 알고리즘 각각의 RD 성능 그래프가 도시되어 있으며, 도 6d에는 스톡홀름(stockholm) 영상에 관해 "탐색 영역 64"를 설정해 기존 알고리즘과 본 발명에서 제시한 알고리즘 각각의 RD 성능 그래프가 도시되어 있다.
그리고 상기 쉴즈(shields) 영상 및 스톡홀름(stockholm) 영상에 대해 QP를 28에서 40까지 "4" 단위로 살펴보았으며, H.264의 RDO 기능을 수행하면서 풀 디코딩을 한 후에 인코딩한 실험 결과와 비교하였다.
다음의 [표 2]는 탐색 영역이 "32"인 경우를 나타낸다.
Figure 112007044964862-PAT00001
다음의 [표 3]은 탐색 영역이 "64"인 경우를 나타낸다.
Figure 112007044964862-PAT00002
상기 [표 2] 및 [표 3]과 도 6a 내지 도 6d를 통해 알 수 있듯이, 풀디코딩을 한 후에 인코딩을 수행하는 기존 알고리즘보다 본 발명의 알고리즘이 시간적인 측면에서 탐색 영역 32인 경우에 평균 74.6%가 줄었고 탐색 영역 64인 경우에 평균 88.7%가 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 더군다나, 본 발명의 RD 성능은 풀디코딩을 한 후에 인코딩을 수행하는 기존 알고리즘의 성능과 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다. 이는 본 발명이 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 기존 알고리즘에 비해 시간적으로나 RD 성능적으로나 매우 효율적인 알고리즘임을 알 수 있다.
전술한 바와 같은 본 발명은 MPEG-2 콘텐츠 등을 H.264/AVC 콘텐츠로 변환하는데 있어 그 성능이 매우 우수하며, 비디오, 동영상 등과 같은 스트리밍 데이터를 실시간적으로 전송, 저장 등과 같은 서비스를 수행하는데 있어 시스템 복잡도를 상당히 감소시키는 잇점 등이 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
상기와 같은 본 발명은 트랜스코더, 예컨대 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어서의 복잡도를 상당히 감소시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 MPEG-2의 움직임 벡터정보 등과 같은 매크로블록 헤더정보를 효율적으로 재사용하여 율 왜곡 비용에 최적화된 움직임 벡터를 예측하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 MPEG-2에서 H.264/AVC로 고속 트랜스코딩하는데 있어 적은 시간을 소요하면서도 월등한 RD 성능을 낼 수 있는 효과가 있다.

Claims (18)

  1. 움직임 벡터 예측 방법에 있어서,
    MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 단계;
    상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하는 단계;
    상기 정한 거리 정보를 이용하여 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값 및 제로 예측에 따른 움직임 벡터값을 계산하는 단계; 및
    상기 계산한 움직임 벡터값들 중에서 최소의 움직임 비용을 갖는 움직임 벡터를 최적의 움직임 벡터로 판정하는 단계
    를 포함하는 움직임 벡터 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 판정한 움직임 벡터에 대해 정제 과정(Refinement Step)을 수행하여 최종적인 움직임 벡터를 결정하는 단계
    를 더 포함하는 움직임 벡터 예측 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 판정한 움직임 벡터에 대해 수행하는 정제 과정은,
    상기 판정한 움직임 벡터의 위치에서 작은 다이아몬드 탐색 패턴(SDSP; Small Diamond Search Pattern)을 이용하여 움직임 벡터를 정제하는 것을 특징으로 하는 움직임 벡터 예측 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하는 과정은,
    하나의 프레임과 상기 하나의 프레임의 포워드 방향에 속하는 참조 프레임간의 거리를 "InputFwdDistance"로 정의하고, B 프레임에 대해서는 B 프레임과 상기 B 프레임의 백워드 방향에 속하는 참조 프레임간의 거리를 "InputBwdDistance"로 정의하는 것을 특징으로 하는 움직임 벡터 예측 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값["FwdPredMV"]을 계산하는 과정은, 다음의 [수학식 1]을 사용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 움직임 벡터 예측 방법.
    [수학식 1]
    FwdPredMV = FwdMV / InputFwdDistance
    여기서, "FwdMV"는 매크로블록이 갖는 포워드 움직임 벡터를 나타냄.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값["BwdPredMV"]을 계산하는 과정은, 다음의 [수학식 2]를 사용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 움직임 벡터 예측 방법.
    [수학식 2]
    BwdPredMV = {BwdMV + DominPMV - OffsetMV} / InputFwdDistance
    여기서, "DominPMV"는 해당 백워드 움직임 벡터["BwdMV"]가 나타내는 위치에서 가장 도미넌트(Dominant, 우세)한 매크로블록(이하, 도미넌트 매크로블록[Dominant MB]이라 함)의 움직임 벡터를 나타내고, 움직임 벡터 오프셋["OffsetMV"]은 백워드 움직임 벡터["BwdMV"]의 위치와 도미넌트 매크로블록[Dominant MB]의 위치간의 차이값을 나타냄.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값["FastBwdPredMV"]을 계산하 는 과정은, 다음의 [수학식 3]을 사용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 움직임 벡터 예측 방법.
    [수학식 3]
    FastBwdPredMV = - (BwdMV / InputBwdDistance)
  8. 프로세서를 구비한 트랜스코더에,
    MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 기능;
    상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 임의의 프레임과 참조 프레임간의 거리를 정하는 기능;
    상기 정한 거리 정보를 이용하여 포워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값, 패스트 백워드 예측에 따른 움직임 벡터값 및 제로 예측에 따른 움직임 벡터값을 계산하는 기능; 및
    상기 계산한 움직임 벡터값들 중에서 최소의 움직임 비용을 갖는 움직임 벡터를 최적의 움직임 벡터로 판정하는 기능
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 판정한 움직임 벡터에 대해 정제 과정(Refinement Step)을 수행하여 최종적인 움직임 벡터를 결정하는 기능
    을 더 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  10. 모드 예측 방법에 있어서,
    I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드를 정하는 단계;
    MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 상기 정한 I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드 중에서 하나 이상의 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 단계
    를 포함하는 모드 예측 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 H.264 매크로블록 모드를 예측하는 단계는,
    상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임 중 I 프레임에 대해서는 인터 예측 모드를 제외하고서 I4MB 모드와 I16MB 모드만을 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 것을 특징으로 하는 모드 예측 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 H.264 매크로블록 모드를 예측하는 단계는,
    상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임 중 P 프레임 또는 B 프레임에 대해서는 P 프레임 또는 B 프레임의 매크로블록이 인트라 부호화 매크로블록(Intra Coded Macroblock)인 경우에는 I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 것을 특징으로 하는 모드 예측 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 H.264 매크로블록 모드를 예측하는 단계는,
    상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 MPEG-2 비트 스트림 상에서 SKIP 모드인 경우에는 SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 것을 특징으로 하는 모드 예측 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 H.264 매크로블록 모드를 예측하는 단계는,
    상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 추정 비부호화 매크로블록(MC, Not Coded Macroblock)인 경우에는 SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 것을 특징으로 하는 모드 예측 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 H.264 매크로블록 모드를 예측하는 단계는,
    상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 비추정 인터 부호화 매크로블록(No-MC, Inter Coded Macroblock)인 경우에는 I4MB 모드, I16MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드 및 Mode3 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 것을 특징으로 하는 모드 예측 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 H.264 매크로블록 모드를 예측하는 단계는,
    상기 트랜스코딩 대상 MPEG-2 프레임의 매크로블록이 움직임 추정 부호화 매 크로블록(MC Coded Macroblock)인 경우에는 모든 가능한 모드 예측을 수행하는 것을 특징으로 하는 모드 예측 방법.
  17. 제 10 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 H.264 매크로블록 모드 예측 결과 중에서 I16MB 모드의 율 왜곡 비용(rate-distortion cost)을 계산하여, 상기 I16MB 모드의 율 왜곡 비용이 다른 인터 예측의 율 왜곡 비용보다 크면 상기 H.264 매크로블록 모드 예측 결과 중 I4MB 모드를 제외시키는 것을 특징으로 하는 모드 예측 방법.
  18. 프로세서를 구비한 트랜스코더에,
    I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드를 정하는 기능;
    MPEG-2로 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 매크로블록 헤더정보로부터 매크로블록 타입정보, 부호화 블록 패턴정보 및 움직임 벡터정보를 추출하는 기능; 및
    상기 추출한 매크로블록 헤더정보를 토대로 상기 정한 I16MB 모드, I4MB 모드, SKIP 모드, Mode1 모드, Mode2 모드, Mode3 모드, Mode4 모드, Mode5 모드, Mode6 모드 및 Mode7 모드 중에서 하나 이상의 모드를 H.264 매크로블록 모드로서 예측(고려)하는 기능
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020070061035A 2006-11-27 2007-06-21 Ｍｐｅｇ-2에서 ｈ.264/ａｖｃ로의 고속 트랜스코딩에서 움직임 벡터 예측 방법과 모드 예측 방법 및 기록매체 KR100896978B1 (ko)

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