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Conference Paper
SRCNN 을 이용한 HEVC 화면 내 예측 부호화
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- Authors
- 김남욱, 강정원, 이영렬
- Issue Date
- 2017-11
- Citation
- 한국방송·미디어공학회 학술 대회 (추계) 2017, pp.1-3
- Publisher
- 한국방송∙미디어공학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 본 논문에서는 최신의 비디오 코덱 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 화면 내 예측 부호화의 성능 향상을 위하여 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Networks)을 이용하는 방법을 제안한다. SRCNN 은 비교적 최신 기술인 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 이미지를 추가적인 데이터 없이 보간 하여 해상도를 증가시키는 기술이다. HEVC 에서는 화면 내 예측의 잔차신호를 부호화 하기 위해 많은 비트를 소모하는데, 본 논문에서는 이 잔차신호들의 해상도를 낮추어 부호화 되는 비트를 줄이며, 복호화기에서 SRCNN 을 이용하여 원래의 해상도로 복원을 수행하여 압축성능을 향상 시키는 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 기술은 HM 16.6 에 구현하였으며, CNN 트레이닝에 Caffe 라이브러리를 사용하였다.
- KSP Keywords
- Convolution neural network(CNN), Super resolution, high efficiency video coding