초록 close

비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.


The first frame of a GOP is encoded in intra mode which generates a larger number of bits. In addition, the first frame is used for the inter mode encoding of the following frames. Thus the intial QP for the first frame affects the first frame as well as the following frames. Traditionally, the initial QP is determined among four constant values only depending on the bpp. Although this initialization scheme is simple, yet it is not accurate enough. An accurate intial QP prediction scheme should not only depends on bpp but also on the complexity of the video sequence and the output bandwidth. In this paper, we propose a traffic model for finding the optimal initial QP which maximizes the PSNR of the GOP. We also propose a method to find model parameters for real-time video encoding. It is shown by experimental results that the proposed traffic model captures initial QP characteristics effectively and the proposed method for model parameters accurately estimates the real values.