H.264/AVC에서 복잡도와 JND모델을 활용한 Macro-Block Level에서의 적응적 양자화 방식

Abstract

H.264/AVC는 동영상 압축의 표준중 하나로서 고화질의 비디오를 압축 및 배포에 사용되는 가장 일반 적인 포맷이며 매우 높은 압축률을 자랑한다. H.264/AVC는 기존의 표준(MPEG-2, H.263, MPEG-4 파트 2)들 보다 두배이하의 비트레이트에서 더 좋은 화질의 영상을 얻어내는 높은 압축률을 가지고 있으며 다양한 종류의 시스템에서 사용되고 있다. 현재 H.264/AVC는 압축효율은 높지만 HVS(Human Visual system)측면에서의 화질 개선은 거의 고려하지 않았다. 기존 H.264/AVC는 Macro-Block level에서의 블록 특성을 고려하지 않고 프레임 전체에 동일한 양자화 스케일 값에 블록마다 동일한 양자화 메트릭스를 사용하는 방식을 사용함에 따라 체감화질이 감소하는 문제점을 가지고 있었다. 이로인해 블록특성을 고려한 Macro-Block level에서의 적응적 양자화 방식이 연구가 되어 왔다. 본 논문서는 블록의 복잡도 특성과 밝기에 따른 사람의 시각적인 민감도 두가지 요소를 효과적으로 적용하는 방식을 연구하였으며 제안방식을 통해 기존H.264/AVC와 복잡도를 고려한 x.264의 AQ-mode 방식과 밝기 민감도를 고려한 JND Model을 이용하여 Visual quility를 향상 시키는 방식을 제안한다.