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Study on the HEVC Computation-Scalable Motion Estimation : HEVC 연사량 스케일러블 움직임 추정 기법에 관한 연구
DANG DUC TON Soongsil University 2014 국내석사
근래에, 이미지 및 영상 코딩은 중요한 역할을 해왔고 인간의 오락적 요구를 충족시키는 다양한 모바일 어플리케이션이나 텔레비전 방송 서비스의 중요 요소 중 하나가 되었다. 이미지 및 영상 코딩은 디지털 텔레비전, DVD, 영상 스트리밍, 디지털 사진 또는 개인용 컴퓨터의 간단한 영상파일을 포함하는 많은 멀티미디어 어플리케이션에 부분적으로 나타난다. 21세기 초, 다수의 뛰어난 영상 압축 표준이 제안되었고 그 중 상당수가 멀티미디어 산업의 모든 측면에서 여전히 사용되고 있다. 가장 최신 표준이자 가장 뛰어난 표준인 HEVC 영상 압축 표준은 최근에 구성되었고 여전히 개발 단계에 있으며 System-on-Chip (SoC) 플랫폼에 비디오 코덱을 사용하는 데에도 많은 문제점이 나타나고 있다. 그 문제점들은 사용자의 요구와 제한된 하드웨어 리소스 간의 트레이드 오프(trade-off)를 충족시키는 것이다. 게다가, 움직임 추정 (Motion Estimation - ME)은 항상 인코더에서 많은 연산 시간을 점유하고 있으며 허용 가능한 PSNR에서 복원 된 영상의 성능을 유지하면서 ME 시간을 줄이기 위해 모든 노력을 기울이고 있으며 그 결과, ME를 실시간 SoC에 효과적으로 이식하기 위해 많은 아키텍처들과 알고리듬들을 설계하는 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 실시간 HEVC 영상 코덱 SoC를 위한 Computation-Scalable Motion Estimation (CSME)를 제안한다. 연산을 수행하는 동안, CSME는 실시간을 보장하면서 미리 정의된 계산 한계에서 적응적으로 최적의 하위 알고리듬을 선택한다. 안정적으로 완전한 실시간 동작을 제공함으로써, 제안된 CSME는 여유시간(slack time)을 최대한 사용할 수 있으며 그리하여 CSME는 다른 많은 알고리듬들과 비교하여 상당히 적은 연산량으로 높은 성능을 발휘할 수 있다. 또 다른 눈에 띄는 점은 worst-case연산은 사용자에 의해 쉽게 설정될 수 있는 임의의 한계까지 확장할 수 있다는 것이다. 이는 다양한 하드웨어 플렛폼에서 성능과 연산량 사이의 트레이드 오프(trade-off)가 적응적으로 변경될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 CSME는 상대적으로 일반 데이터 구조와 상대적으로 작은 오버헤드를 갖기 때문에 실시간 영상 코텍 SoC에 매우 적합하다. From many recent years till now, video coding has often played an significant role as one of the key elements in all the aspect of either television broadcasting services or mobile applications to serve human entertainment demands. Video coding is partly composed in a lot of multimedia applications including DVD, digital television, video conferencing, video streaming or simply media files on a laptop or personal computer. First years of twentieth one century witness plenty of distinction video compression standards were invented and most of them has still been consuming in a lot of field of multimedia industry. HEVC – The nearest video compression standard was composed a short time ago and it has been still on the development stage. Additionally, it has been increasing a lot of challenges of how to deploy Video Codec effectively on a System-on-Chip (SoC) platform. The existing issues are to balance the trade-off between the limited hardware resources and user’s demand. Besides, the Motion Estimation (ME) always occupies a large of calculating time in an encoder and all the effort is to decline the total ME time but still maintaining the reconstructed frames at acceptable PSNR. Consequently, there are many researches trying to design algorithms and architectures to implement efficiently ME in real time SoC. As an effort to cope with such above problems, this thesis fully proposed Computation Scalable Motion Estimation (CSME) for real time HEVC video codec SoC. In ME process, the algorithm adaptively chooses the most optimum sub algorithms with corresponding predefined limitation of worst case computation while still guaranteeing real time operation. By reliably supplying hard real time operations, the proposed CSME utilize fully slack time so that high performance of video can be still possibly achieved at a very low computation cost in comparison to other algorithms. Another impressive point is that the worst case computation is able to be scaled up and down to an arbitrary value which is possible to be set easily by users. This means in various hardware platforms, the trade-off between quality and complexity could be adaptively changeable. Also, CSME is quite reasonable to deploy in real time video codec SoC because of its similar structure of sub algorithm inside and small control cost.
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