KR20180062002A - 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법 - Google Patents

블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법 Download PDF

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KR20180062002A
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Abstract

본 발명은 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 블록 아티팩트 검출 기반의 동영상 화질 최적화를 위한 자동화된 비트레이트 선택 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법은 입력 영상에 대하여 다단계 비트레이트 트랜스코딩을 수행하는 단계와, 입력 영상의 프레임에서의 블록 아티팩트를 검출하는 단계와, 프레임 별로 추출된 상기 블록 아티팩트에 따라 입력 영상에 대한 블록 아티팩트 맵을 생성하는 단계와, 블록 아티팩트 맵으로부터 블록 아티팩트 밀도 함수를 생성하고 최적화하는 단계 및 최적 비트레이트 선택을 통해 비디오를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법{METHOD FOR ADAPTIVE BITRATE SELECTION WITH REDUECD BLOCK ARTIFACTS}
본 발명은 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 블록 아티팩트 검출 기반의 동영상 화질 최적화를 위한 자동화된 비트레이트 선택 방법에 관한 것이다.
일반적으로 인코딩 장치는 입력 영상을 구성하는 복수의 프레임들 전체를 동일한 비트레이트로 인코딩하며, 입력 영상의 재생 기기 또는 서비스 환경에 따라 결정된 동일 비트레이트로 입력 영상을 인코딩할 수 있다.
동일 비트레이트로 인코딩 하는 경우, 재생 기기가 지원하는 해상도가 매우 높거나, 네트워크 대역폭이 무한대에 가까우면 서비스 레이트가 최대화 될 수 있으나, 대부분의 경우에는 제한된 자원을 이용하여 영상을 제공해야 하므로, 인코딩 비트레이트의 결정은 서비스의 종류 또는 사용자 재생 환경에 따라 달라질 수 있다.
재생되는 영상의 화질 차이는 콘텐츠 특성에 따라 시청자가 확인할 수 있으며, 이러한 화질 차이는 인코딩 과정에서 발생하는 양자화 오차(quantization error)에 따른 블록 아티팩트(block artifact)에 의해 발생할 수 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 양자화 오차의 영향에 따른 각 영상 프레임에서의 블록 아티팩트를 검출하고, 전체 입력 동영상에 대한 블록 아티팩트를 추출하여 블록 아티팩트 밀도 함수를 생성하고, 블록 아티팩트 대 화질에 최적화된 각 프레임 별 비트레이트를 제공함으로써, 가변적 비트레이트를 갖는 최적 화질 비디오를 생성하는 것이 가능한 적응적 비트레이트 선택 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명에 따른 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법은 입력 영상에 대하여 다단계 비트레이트 트랜스코딩을 수행하는 단계와, 입력 영상의 프레임에서의 블록 아티팩트를 검출하는 단계와, 프레임 별로 추출된 상기 블록 아티팩트에 따라 입력 영상에 대한 블록 아티팩트 맵을 생성하는 단계와, 블록 아티팩트 맵으로부터 블록 아티팩트 밀도 함수를 생성하고 최적화하는 단계 및 최적 비트레이트 선택을 통해 비디오를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법 은 영상에 대한 연속된 1차 미분값을 활용하여 양자화 오차의 영향에 따른 각 영상 프레임에서의 블록 아티팩트를 효율적으로 검출하고, 블록 아티팩트 맵 및 블록 아티팩트 밀도 함수를 생성하여 최적화 함수에 따라 각 프레임에 최적화된 각 프레임별 비트레이트를 제공함으로써, 최적 화질 비디오를 생성하고, 생성된 비디오는 작은 파일 크기 및 블록 아티팩트가 경감되는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시스템 흐름을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 세로 방향의 블록 아티팩트 추출의 예시를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수평, 수직 방향의 블록 아티팩트 맵 추출 결과를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트 밀도 함수 추출 결과를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 파일 크기 및 블록 아티팩트 제거에 대한 성능 향상 결과를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트 제거 성능을 MSU deblocking 알고리즘과 비교한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 MPEG-4 데이터셋에 대한 인코딩 실험 결과를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 Mobile HD 데이터셋에 대한 인코딩 실험 결과를 나타내는 도면이다.
본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다.
한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법을 나타내는 순서도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시스템 흐름을 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법은 입력 영상에 대하여 다단계 비트레이트 트랜스코딩을 수행하는 단계(S100)와, 입력 영상의 프레임에서의 블록 아티팩트를 검출하는 단계(S150)와, 프레임 별로 추출된 블록 아티팩트에 따라 입력 영상에 대한 블록 아티팩트 맵을 생성하는 단계(S200)와, 블록 아티팩트 맵으로부터 블록 아티팩트 밀도 함수를 생성하고 최적화하는 단계(S250) 및 최적 비트레이트 선택을 통해 비디오를 생성하는 단계(S300)를 포함한다.
이하에서는 S100 단계인 입력 영상에 대한 멀티-비트레이트 트랜스코딩 단계에 대하여 상술한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 효과적인 블록 아티팩트 검출을 위한 첫 단계로서, 입력 영상에 대한 다단계 비트레이트 인코딩을 수행한다.
S100 단계는 k장의 프레임 f로 구성된 입력 원본 동영상
Figure pat00001
에 대한 다단계 비트레이트 인코딩을 수행하여, 서로 다른 비트레이트 수준을 갖는 h개의 동영상 집합
Figure pat00002
를 생성한다.
이하에서는 S150 단계인 블록 아티팩트 검출 단계에 대하여 상술한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 수직/수평 방향으로 1-D 픽셀 변화량의 연속적 분포의 동일성 여부를 검출하여 블록 아티팩트의 후보군을 검출한다.
입력 동영상 V 에 대해 생성된 인코딩 집합
Figure pat00003
의 j 번째 원소 vj 의 i 번째 프레임
Figure pat00004
에 대하여 수평/수직 방향의 1차 미분 영상을
Figure pat00005
로 나타냈을 때, 각 픽셀 위치 (u,v) 에서의 픽셀 변화량 값은
Figure pat00006
및
Figure pat00007
로 정의된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 픽셀 변화량의 연속적 분포의 동일성 여부를 검출하기 위해 특정 픽셀위치 (u,v) 에서부터 s(the number of consecutive pixels with the same intensity which form the boundary of a visible block that has been detected)만큼의 크기를 갖는 1-D 변화량 벡터
Figure pat00008
와
Figure pat00009
를 모든 픽셀 위치에서 연산한다.
이러한 변화량 검출 함수는
Figure pat00010
와 같이 정의되며,
Figure pat00011
는 i번째 프레임으로부터 검출 함수로 매핑된 3차원 텐서로 정의된다.
이 때 데이터 행렬 D(i)는 W(i)의 픽셀 위치 (u,v) 에서의 제한조건으로 다음 [수학식 1]과 같이 정의 된다.
Figure pat00012
이때
Figure pat00013
는 특정 픽셀이 블록 아티팩트가 될 가능도를 나타내며 이진 행렬로 주어지고, f(i)와 동일한 크기를 갖는다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 세로 방향의 블록 아티팩트 Dy (i)(u,v) 추출의 예시를 나타내는 도면이다.
이하에서는 S200 단계인 블록 아티팩트 맵 생성 단계에 대하여 상술한다.
블록 아티팩트 맵
Figure pat00014
는
Figure pat00015
의 j번째 원소 vj 의 총 k장의 프레임에 대하여 추출된 이진 행렬 집합
Figure pat00016
에 대한 전체 행렬 합으로 정의된다. 즉,
Figure pat00017
이다.
cj는
Figure pat00018
로 정규화되며, 모든 멀티-비트레이트 비디오 집합
Figure pat00019
에 의해 블록 아티팩트 집합
Figure pat00020
을 생성한다.
도 4는 입력 비디오로부터 얻어진 정규화된 블록 아티팩트 맵의 예시를 도시하며, 상단은 s가 4인 경우, 하단은 s가 8인 경우이다.
vj 로부터 얻어진 정규화된 블록 아티팩트 맵
Figure pat00021
으부터 (u,v) 에서의 정규화된 누적 값이
Figure pat00022
이상일 경우 블록 아티팩트로 추출한다.
인코딩 동영상 vj 의 번째 프레임 f(i) 의 블록 아티팩트 영역
Figure pat00023
는 아래 [수학식 2]로 정의된다.
Figure pat00024
인코딩 동영상 vj의 i번째 프레임 f(i) 에서 최종 블록 아티팩트
Figure pat00025
는 블록 아티팩트 후보군 행렬 Dj 와 블록 아티팩트 영역 Rj 로부터
Figure pat00026
와 같이 정의된다.
블록 아티팩트 행렬 A는 입력 동영상 에 대한 전체 비트레이트 인코딩 집합
Figure pat00027
내의 모든 프레임에서 얻어져 블록 아티팩트 행렬 집합
Figure pat00028
을 생성하며, 이후 인코딩 최적화를 위한 블록 아티팩트 확률밀도함수 생성에 활용된다.
이하에서는 S250 단계인 블록 아티팩트 밀도 함수 생성 및 목적 함수 최적화 단계에 대하여 상술한다.
특정 프레임의 픽셀 위치 (u,v) 에서 발생한 블록 아티팩트를 하나의 결과(outcome)으로 정의할 때, i번째 프레임의 사건 내 일어나는 총 결과 수 l(i) 은
Figure pat00029
로 정의된다.
본 발명의 실시예에 따르면 인코딩 동영상 vj 의 모든 k 프레임에 대해 주어진 결과에 대한 밀도 함수(density function)
Figure pat00030
를 얻을 수 있다.
결과적으로 전체 비트레이트 인코딩 집합
Figure pat00031
에 대한 블록 아티팩트 밀도 함수(block artifact density function)의 집합
Figure pat00032
을 생성한다.
도 5의 (a)는 4개의 상이한 비트레이트(s=4)로 인코딩된 비디오의 80 프레임들의 블록 아티팩트 밀도 함수 집합
Figure pat00033
을 도시하고, 도 5의 (b)는 목적함수 최적화 이후의 스케일된 블록 아티팩트 밀도 함수 집합
Figure pat00034
을 도시한다.
S250 단계의 목적 함수 최적화 과정에 대하여 상술하면, 입력 동영상 v 에 대해 추출된
Figure pat00035
로부터 각 프레임 f(i) 에 대한 최적 비트레이트를 선택하기 위한 목적함수는 다음 [수학식 3]과 같다.
Figure pat00036
주어진 목적함수는 집합
Figure pat00037
내에서 최대 비트레이트 인코딩 동영상의 확률밀도함수 I와 가중치 변수 에 의해 변형된 j 번째 결과 벡터 Ij 의 확률밀도함수 간 Lp 거리를 최소화하는 가중치 벡터
Figure pat00038
를 찾아내는 것으로 정의된다.
주어진 목적함수의 해
Figure pat00039
를 추정하는 것은 전체 입력 비디오에 대한 인코딩 비트레이트 대 블록 아티팩트를 최소화 하는 스케일러
Figure pat00040
를 찾는 것이 된다.
주어진 목적함수로부터 얻어진
Figure pat00041
를 통해 스케일된 블록 아티팩트 밀도 함수
Figure pat00042
를
Figure pat00043
과 같이 획득한다.
이하에서는 S300 단계인 최적 비트레이트 선택을 통한 최적 화질 비디오 생성 단계에 대하여 상술한다.
본 발명의 실시예에 따르면 획득된
Figure pat00044
의 j번째 원소 Ij' 는 k 개의 원소를 갖는 열 벡터이므로,
Figure pat00045
와 Ih 로부터 최적 비트레이트 선택을 위한
Figure pat00046
크기의 데이터 행렬
Figure pat00047
는 다음 [수학식 4]와 같이 정의된다.
Figure pat00048
다음 [수학식 5]와 같이 주어진 데이터 행렬 Q로부터 최적의 비트레이트로 구성된 벡터를 추출한다.
Figure pat00049
(q')i T는 i번째 행 벡터로 f(i) 에 대한 최적의 비트레이트
Figure pat00050
를 선택하게 되며, 최종적으로 i번째 프레임의 비트레이트 수준은 급격한 화질의 전환을 막기 위해
Figure pat00051
에 필터 크기 5의 1-D 중간값 필터(median filter)를 적용한 결과
Figure pat00052
로 결정된다.
본 발명의 실시예에 따른 방법에 대한 정량적, 정성적 결과 평가를 위해 Structure Similarity 기반의 화질 평가 알고리즘과 MSU 정량 평가 툴을 활용하였다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 파일 크기 및 블록 아티팩트 제거에 대한 성능 향상 결과를 나타내는 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트 제거 성능을 MSU deblocking 알고리즘과 비교한 도면이고, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 MPEG-4 데이터셋에 대한 인코딩 실험 결과를 나타내는 도면이며, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 Mobile HD 데이터셋에 대한 인코딩 실험 결과를 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 각 프레임에 블록 아티팩트 대 화질에 최적화된 각 프레임 별 비트레이트를 제공하여, 그 비트레이트를 입력으로 가변적 비트레이트를 갖는 최적 화질 비디오를 생성하는 것이 가능하고, 생성된 비디오는 작은 파일 크기를 가지고 블록 아티팩트가 경감됨을 확인할 수 있었다.
이제까지 본 발명의 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

  1. (a) 입력 영상에 대하여 다단계 비트레이트 트랜스코딩을 수행하는 단계;
    (b) 상기 입력 영상의 프레임에서의 블록 아티팩트를 검출하는 단계;
    (c) 프레임 별로 추출된 상기 블록 아티팩트에 따라 상기 입력 영상에 대한 블록 아티팩트 맵을 생성하는 단계;
    (d) 상기 블록 아티팩트 맵으로부터 블록 아티팩트 밀도 함수를 생성하고 최적화하는 단계; 및
    (e) 최적 비트레이트 선택을 통해 비디오를 생성하는 단계
    를 포함하는 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 상기 입력 영상에 대한 다단계 비트레이트 인코딩을 수행하여 상이한 비트레이트 수준을 가지는 동영상 집합을 생성하는 것
    인 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 상기 입력 영상에 대하여 수직 및 수평 방향으로 픽셀 변화량의 연속적 분포의 동일성 여부를 검출하는 것
    인 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 모든 픽셀 위치에서 기설정된 방식으로 1-D 변화량 벡터를 연산하고, 변화량 검출 함수를 이용하여 특정 픽셀이 블록 아티팩트가 될 가능도를 추출하는 것
    인 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 상기 블록 아티팩트 검출 결과에 따라 멀티-비트레이트 비디오 집합에 대한 블록 아티팩트 집합을 생성하고, 픽셀 위치에서 정규화된 누적값이 기설정 값 이상인 경우 블록 아티팩트로 추출하는 것
    인 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (d) 단계는 인코딩 동영상의 프레임에 대하여 상기 블록 아티팩트 밀도 함수를 생성하고, 각 프레임에 대한 최적 비트레이트를 선택하기 위한 목적함수를 정의하며, 집합 내 최대 비트레이트 인코딩 동영상의 블록 아티팩트 밀도 함수와 가중치 변수에 의해 변형된 확률 밀도 함수 간의 거리를 최소화하는 가중치 벡터를 추정하는 것
    인 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 (e) 단계는 상기 (d) 단계에서 인코딩 대 블록 아티팩트를 최소화하는 스케일을 구한 결과에 따른 스케일된 블록 아티팩트 밀도 함수와 최대 비트레이트 인코딩 동영상의 확률밀도 함수를 이용하여 상기 최적 비트레이트를 선택하고, 1-D 중간값 필터를 적용하는 것
    인 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법.
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KR1020160161798A KR20180062002A (ko) 2016-11-30 2016-11-30 블록 아티팩트를 제거하는 적응적 비트레이트 선택 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20030031873A (ko) * 2001-10-16 2003-04-23 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 블록킹 아티팩트들을 검출하는 방법
KR20130038393A (ko) * 2010-08-20 2013-04-17 인텔 코포레이션 블록 아티팩트를 식별하기 위한 기법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030031873A (ko) * 2001-10-16 2003-04-23 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 블록킹 아티팩트들을 검출하는 방법
KR20130038393A (ko) * 2010-08-20 2013-04-17 인텔 코포레이션 블록 아티팩트를 식별하기 위한 기법

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