공간 JND 기반 인지품질을 반영한 HEVC의 비디오 부호화 성능 향상 기법

본 눈문에서는 인간의 시각적 인지 특성 중, 휘도적응 특성 (luminance adaptation)과 대비 민감도(contrast sensitivity)를 반영한 JND (Just Noticeable Difference)모델을 비디오 코딩에 적용함으로써, JND 모델의 임계치를 기준으로 현재 코딩 유닛에서 인지품질 관점에서 화질을 유지하면서 적용 가능한 최대 양자화 파라미터를 결정하여 비트율을 낮추는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기준이 되는 양자화 파라미터가 적용되어 복원된 영상과 JND 모델 임계치를 기준으로, 임계치를 넘지 않는 선에서 반복적으로 더 높은 양자화 파라미터를 선택함으로써 비트율을 낮춘다. 또한 제안하는 방법은 최적의 예측 모드가 결정된 코딩 유닛에 대해서 JND 모델을 적용하여 복잡도를 낮추었다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM15.0에 제안하는 알고리즘을 적용하여 확인했으며, CTC (common test condition)의 Random access 모드에서 HM15.0을 통해 압축된 영상 대비 유사한 화질에서 최대 37.6%, 평균적으로 약 15%의 비트율 절감을 달성하였다.