S-JND 모델을 사용한 주관적인 율 제어 알고리즘 기반의 HEVC 부호화 방법

Abstract

본 논문에서는 인지 화질을 고려하기 위해 S-JND 모델 기반의 율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 율 제어 알고리즘은 인간이 가지는 시각 시스템의 특징을 반영하기 위하여 시각적 민감도와 시각적 관심도를 동시에 반영할 수 있도록 제작된 S-JND (Saliency-Just Noticeable Difference) 모델을 사용한다. 율 제어 알고리즘을 통해 비트를 분배하는 과정에서 픽쳐 내에 존재하는 각 CTU (Coding Tree Unit)가 가지는 S-JND threshold를 구한다. 각 CTU의 threshold는 적응적으로 적절한 비트를 분배하는데 사용되고, 따라서 제안하는 비트 분배 모델은 인지 화질을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위해서 제안하는 방법을 HM 16.9에 구현하였으며, CTC (Common Test Condition) RA (Random Access), Low-delay B와 Low-delay P의 경우에 Class B와 Class C 영상들에 대해 실험 하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 율 제어 알고리즘 대비 평균 2.3%의 비트율이 감소했고 BD-PSNR은 약 0.07dB 향상이 있었으며 비트 정확도 또한 0.06% 정도 증가하였다. DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality Scale) 방법으로 측정한 결과, 제안하는 방법은 기존 방법 대비 0.03 MOS (Mean Opinion Score) 향상을 보였다. This paper proposes the rate control algorithm based on the S-JND (Saliency-Just Noticeable Difference) model for considering perceptual visual quality. The proposed rate control algorithm employs the S-JND model to simultaneously reflect human visual sensitivity and human visual attention for considering characteristics of human visual system. During allocating bits for CTU (Coding Tree Unit) level in a rate control, the bit allocation model calculates the S-JND threshold of each CTU in a picture. The threshold of each CTU is used for adaptively allocating a proper number of bits; thus, the proposed bit allocation model can improve perceptual visual quality. For performance evaluation of the proposed algorithm, the proposed algorithm was implemented on HM 16.9 and tested for sequences in Class B and Class C under the CTC (Common Test Condition) RA (Random Access), Low-delay B and Low-delay P case. Experimental results show that the proposed method reduces the bit-rate of 2.3%, and improves BD-PSNR of 0.07dB and bit-rate accuracy of 0.06% on average. We achieved MOS improvement of 0.03 with the proposed method, compared with the conventional method based on DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality Scale).