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본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC) GPU 기반 정수화소(integer-pel) 움직임 추정(Motion Estimation)을 고속화하기 위한 적응적인 탐색영역 결정 방법을 제안한다. 적응적인 탐색영역은 Motion Vector Difference (MVD)를 이용하여 결정한다. 먼저, 입력 영상의 MVD를 분석하여 입력 영상을 두 모델로 분류한다. 이후 분류된 각 모델의 MVD 특성에 따라 적응적인 탐색영역을 결정한다. 제안하는 알고리즘을 GPU 기반 정수화소 움직임 추정에 적용하기 위해 움직임 추정의 시작점은 이전 프레임의 Motion Vector (MV)로 결정한다. 위 과정은 CPU에서 이뤄지며, CPU는 움직임 추정의 시작점과 적응적인 탐색영역을 GPU에 전송한다. 이후 GPU는 정수화소 움직임 추정을 병렬로 수행한다. 제안하는 알고리즘은 참조 모델 대비 1.1%의 BD-rate 상승과 전체 부호화 시간의 37.9% 감소 및 951.2배 빠른 정수화소 움직임 추정 수행 시간을 얻는다. 또한, 적응적인 탐색영역이 적용되지 않은 단순 병렬화 알고리즘 대비 57.5%의 정수화소 움직임 추정 시간 감소와 0.6% BD-rate 상승을 얻는다.

In this paper, we propose a new Adaptive Search Range (ASR) decision algorithm for accelerating GPU-based Integer-pel Motion Estimation (IME) of High Efficiency Video Coding (HEVC). For deciding the ASR, we classify a frame into two models using Motion Vector Differences (MVDs) then adaptively decide the search ranges of each model. In order to apply the proposed algorithm to the GPU-based ME process, starting points of the ME are decided using only temporal Motion Vectors (MVs). The CPU decides the ASR as well as the starting points and transfers them to the GPU. Then, the GPU performs the integer-pel ME. The proposed algorithm reduces the total encoding time by 37.9% with BD-rate increase of 1.1% and yields 951.2 times faster ME against the CPU-based anchor. In addition, the proposed algorithm achieves the time reduction of 57.5% in the ME running time with the negligible coding loss of 0.6%, compared with the simple GPU-based ME without ASR decision.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
3D-HEVC 비디오 부호화 성능 분석 박대민, 최해철 pp.713-725

AdaBoost를 이용한 윈도우 영상의 하위 영상 검출 길종인, 김만배 pp.578-589

FPGA와 GPU를 이용한 스테레오/다시점 변환 시스템 신홍창, 이진환, 이광순, 허남호 pp.616-626

Fresnel 회절 모델을 이용한 홀로그램 워터마킹 이윤혁, 서영호, 김동욱 pp.606-615

HEVC 고속 부호화를 위한 PU 탐색 조기 종료 기법 김재욱, 김동현, 김재곤 pp.627-630

HEVC 부호화기에서 GPU 기반 정수화소 움직임 추정을 고속화하기 위한 적응적인 탐색영역 결정 방법 김상민, 이동규, 심동규, 오승준 pp.699-712

UHD급 영상패턴 제어 신호발생기를 위한 고속 시리얼 인터페이스의 신호 무결성 분석 손희배, 권오근 pp.726-735

고교-대학 연계 프로그램의 학습형 모델 연구 : 미디어정보통신계열 학과의 경험을 중심으로 허수미, 최성진, 박구만 pp.665-676

깊이정보를 이용한 HEVC의 인코더 고속화 방법 이윤진, 배동인, 박광훈 pp.640-655

다중 카메라 기반의 객체중심 맞춤형 영상 미디어 서비스를 위한 메타데이터 관리 시스템 구현 변성우, 이소민, 이석필 pp.631-639

디지털 홀로그램의 비디오 서비스를 위한 시스템 설계 이윤혁, 서영호, 김동욱 pp.590-605
모바일폰 기반 스테레오 영상에서 산출된 3차원 정보의 정확도 분석 안희란, 김재인, 김태정 pp.677-686

새로운 단일렌즈 양안식 입체영상 카메라의 구현과 테스트 방법 박상일, 유성근, 이영화 pp.569-577

안개 영상의 블럭 결함 제거와 변위 맵을 이용한 평가 권오설 pp.656-664

이종망 연동형 3D 비디오 방송시스템 설계 및 구현 윤국진, 정원식, 이진영, 김규헌 pp.687-698

증강방송 메타데이터 설계 및 검증용 테스트 베드 시스템 구현 최범석, 김순철, 정영호, 홍진우, 이원돈 pp.736-745

참고문헌 (10건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 F. Bossen, B. Bross, K. Suhring, and D. Flynn, “HEVC Complexity and Implementation Analysis,” IEEE Transactions on Circuit Systems for Video Technoogy, vol. 22, no. 12, Dec. 2012. 미소장
2 A new three-step search algorithm for block motion estimation 네이버 미소장
3 A novel four-step search algorithm for fast block motion estimation 네이버 미소장
4 S. Zhu, K. K. Ma, “A new diamond search algorithm for fast block matching motion estimation,” Information, Communications and Signal Processing, ICICS., 292-296, vol.1, Sep. 1997. 미소장
5 W. N. Chen, H. M. Hang, “H.264/AVC motion estimation implementation on Compute Unified Device Architecture (CUDA),” IEEE International Conference on Multimedia and Expo, pp. 697-700, April, 2008. 미소장
6 J. Zhou, L. Jiao, X. Cao, “Implementation of parallel full search algorithm for motion estimation on multi-core processors,” International Conference on Next Generation Information Technology, Gyeongju, pp. 31-35, June 2011. 미소장
7 D. K. Lee, S. J. Oh, “Variable block size motion estimation implementation on compute unified device architecture (CUDA),” IEEE International Conference on Consumer Electronics, Las Vegas, pp. 635-636, Jan. 2013. 미소장
8 R. Rodriguez, L. Martinez, “Accelerating H.264 Inter Prediction in a GPU by using CUDA,” International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Las Vegas, pp. 463-464, Jan. 2010. 미소장
9 R. Rodriguez, J. L. Martinez, “Reducing Complexity in H.264/AVC Motion Estimation by using a GPU,” IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP), Hangzhou, pp. 1-6, Oct. 2011 미소장
10 G. Bjontegaard, “Calculation of average PSNR differences between RD-curves,” document VCEG-M33, ITU-T SG16 Q.6 Video Coding Experts Group (VCEG), April 2001. 미소장

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