Journal of Broadcast Engineering (방송공학회논문지)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
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Transform domain Wyner-Ziv Coding based on the frequency-adaptive channel noise modeling

주파수 적응 채널 잡음 모델링에 기반한 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 방법

  • Kim, Byung-Hee (School of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Ko, Bong-Hyuck (School of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Jeon, Byeung-Woo (School of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 김병희 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 고봉혁 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 전병우 (성균관대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2009.03.30
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Abstract

Recently, as the necessity of a light-weighted video encoding technique has been rising for applications such as UCC(User Created Contents) or Multiview Video, Distributed Video Coding(DVC) where a decoder, not an encoder, performs the motion estimation/compensation taking most of computational complexity has been vigorously investigated. Wyner-Ziv coding reconstructs an image by eliminating the noise on side information which is decoder-side prediction of original image using channel code. Generally the side information of Wyner-Ziv coding is generated by using frame interpolation between key frames. The channel code such as Turbo code or LDPC code which shows a performance close to the Shannon's limit is employed. The noise model of Wyner-Ziv coding for channel decoding is called Virtual Channel Noise and is generally modeled by Laplacian or Gaussian distribution. In this paper, we propose a Wyner-Ziv coding method based on the frequency-adaptive channel noise modeling in transform domain. The experimental results with various sequences prove that the proposed method makes the channel noise model more accurate compared to the conventional scheme, resulting in improvement of the rate-distortion performance by up to 0.52dB.

최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.

Keywords

References

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