Ultra low-latency video coding for 8K high-resolution image sensing

用于 8K 高分辨率图像传感的超低延迟视频编码

基本信息

批准号：
20H04181
负责人：
松村哲哉
金额：
$ 10.73万
依托单位：
Nihon University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

令和4年度も引き続き超低遅延動画像符号化方式におけるアルゴリズム開発に注力した。直交変換（1次元DCT）を用いたライン単位の符号化器をベースに、圧縮率の改善を目的として、3つの観点から新規アルゴリズムを提案し実装し検証した。１）フレーム間動き予測手法として、新規に画面分割型適応省メモリフレーム間予測方式を提案しシミュレータに実装し検証した。この提案は高精細画像を分割し、分割した各々の領域に極小メモリを割り当てる方式であり、従来の1/24のフレームメモリ容量にて、圧縮率向上に効果があることが判明した。この手法は各分割画像に割り当てた極小メモリに対してCB（CompressionBlock）の画素平均値により保存する概念を拡張し、平均値によって区分けされたメモリ領域を適応的に変化させる手法で、予測効率を向上させる手法である。今後は更なるアルゴリズム改善を継続する予定である。２）符号化部に対して新規にコンテキスト型適応VLC（CAVLC）を適用し、従来のMPEG-2ベースのVLCを用いた符号化手法に比較して圧縮率を検証した。その結果、従来のVLC方式と比較して、提案したCAVLC方式は圧縮率として1.3～2.1％の改善が得られることを確認した。今後は符号テーブルの最適化や異なるブロックサイズへの対応を継続し更なる圧縮率の改善を検証予定である。３）可変ブロックサイズ手法を実現するための基礎データを取得した。検証の結果、4K/8K画像においてはCBサイズが32画素もしくは64画素であることが統計的に有利であることを複数の視点からのシミュレーション検証で導いた。４）適応レート制御について検討し、実装中である。レート制御の単位や粒度についての基礎検証を継続中である。画質を一定レベルに保ちつつ、高圧縮を実現するためには細粒度のレート制御が必要であり、詳細をシミュレーションにて検討中である。

2020财年，我们继续专注于开发超低延迟视频编码方法的算法。基于使用正交变换（一维DCT）的逐行编码器，我们从三个角度提出、实现和验证了一种新算法，旨在提高压缩率。 1）作为帧间运动预测方法，我们提出了一种新的分屏自适应节省内存的帧间预测方法，并在模拟器中实现并验证。该方案对高清图像进行分割，并为每个分割区域分配非常少量的内存，结果发现，该方案有效提高了压缩率，帧内存容量是传统方法的1/24。该方法扩展了使用CB（压缩块）的像素平均值来存储分配给每个划分图像的极小存储器的概念，并自适应地改变由平均值划分的存储器区域以提高预测效率。。我们计划未来继续进一步改进算法。 2）我们新将基于上下文的自适应VLC（CAVLC）应用于编码器，并验证了与传统的基于MPEG-2的VLC编码方法相比的压缩率。结果，我们证实所提出的 CAVLC 方法与传统的 VLC 方法相比，压缩比提高了 1.3% 至 2.1%。未来，我们计划继续优化码表，支持不同的块大小，以验证压缩率的进一步提升。 3) 获得实现可变块大小方法的基础数据。验证结果是，多角度仿真验证表明，对于4K/8K图像来说，CB尺寸为32像素或64像素在统计上是有利的。 4) 自适应速率控制正在考虑并正在实施。速率控制单元和粒度的基本验证正在进行中。为了实现高压缩，同时将图像质量保持在恒定水平，需要进行细粒度的速率控制，目前正在通过仿真研究细节。