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動画像符号化規格 H.264/AVC における高速高精度動き検出

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動画像符号化規格 H.264/AVC における高速高精度動き検出 - PowerPoint PPT Presentation


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動画像符号化規格 H.264/AVC における高速高精度動き検出.    電気通信大学 情報工学専攻     阿部研究室  渡辺 良亮 . 目次. はじめに 動き補償 関連研究 提案手法 実験結果 おわりに. はじめに. 様々な映像メディアに対応する動画像符号化規格 H.264/AVC が 2003 年に国際標準化された 従来用いられてきた MPEG2 などと比べ高画質かつ高圧縮な符号化を実現できる分,演算量が大幅に増大した. はじめに. 特に,高度な動き補償技術の導入により動き検出処理が符号化全体処理量の大部分を占める

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Presentation Transcript
h 264 avc

動画像符号化規格H.264/AVCにおける高速高精度動き検出動画像符号化規格H.264/AVCにおける高速高精度動き検出

   電気通信大学 情報工学専攻

    阿部研究室  渡辺 良亮 

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目次
  • はじめに
  • 動き補償
  • 関連研究
  • 提案手法
  • 実験結果
  • おわりに
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はじめに
  • 様々な映像メディアに対応する動画像符号化規格 H.264/AVC が2003年に国際標準化された
  • 従来用いられてきたMPEG2などと比べ高画質かつ高圧縮な符号化を実現できる分,演算量が大幅に増大した
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はじめに
  • 特に,高度な動き補償技術の導入により動き検出処理が符号化全体処理量の大部分を占める

  動き検出の演算量の低減が必須

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動き補償と動き検出

右に移動して口を開く

①AとBのフレームから人が右に矢印→だけ動いたことを検出

②Aの画面を右に(動きベクトル)→だけ移動させ予測画面A’を作る

③予測誤差「B-A’」を求める(予測誤差は口の変化だけ) ⇒ 符号量減少

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差分絶対値和(SAD)
  • 動きベクトルを検出するにはブロックごとにピクセルの差分絶対値和(Sum of Absolute Difference , SAD)を計算する
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関連研究
  • 全探索(Full Search)[3]

  探索範囲内の全点に対しSADを求める手法

               しかし

  多くのマッチング演算を行うため,高い探索精度をもつものの処理量は非常に膨大になってしまう

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関連研究
  • Unsymmetric-Cross-Multi-Hexagon-Grid Search(UMHEX) [2]

  複数のアルゴリズムを逐次的に行っていく動き検出法である

  全探索とは異なり,検索箇所を限定してSADを評価する

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早期終了アルゴリズム
  • UMHEXは各ステップでコストを評価し,それが閾値より小さい場合,Step4-1もしくはStep4-2へ移行する
umhex 1
UMHEXの各ステップの吟味(1)
  • UMHEXのそれぞれのステップを削除して,PSNRや計算時間の変化を考察した
umhex 2
UMHEXの各ステップの吟味(2)

UMHEXと比較したPSNRの差(dB)と削減できた時間の割合(%)

big and small cross search
Big and Small Cross Search

Big Cross Search

Small Cross Search

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提案手法2
  • 動きの少ないシーケンスは,動きの全く無いブロックやほとんど動いていないブロックを含む
  • Initial Search Point Prediction の前に符号化対象ブロックと参照ブロックのSAD を計算し,設定した閾値によって,動き検出を行う場合と行わない場合に分岐すればよい.これを前述した手法に組み合わせて行う
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実験条件
  • H.264 の参照ソフトウェアJoint Model 15.1[5] に提案手法を実装し性能の確認を行う
  • テストには共通実験シーケンス[6]である

Foreman, News, Container, Silent Voice, Paris, Tempete, Mobile & Calendar

の7種類と [2] でテストされている Stefan を用いる

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提案手法2について
  • 提案手法2を実装して結果をとった所,提案手法1の画質を維持しようとして閾値を厳しく設定すると逆に遅くなってしまった
  • SADへの閾値を50~300の50刻みで変化させ,どのように画質が劣化するかを考察した
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閾値の決定
  • 閾値150 のときにPSNR が急激に落ち,それ以降はあまり処理時間が減っていないというものが多かった
  • 画質を下げないまま処理時間を減らすことを本研究では考えるため,閾値150 を採用した
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おわりに
  • UMHEXを改良した探索手法を提案し、UMHEX と比べ平均0.015dB 落とすだけで約 36% 動き検出の時間削減を行うことができた
  • HDTV のような高精細度動画についての評価が今後の課題である