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계층적 그룹 기반의 CAVLC 복호기 (A Hierarchical Group-Based CAVLC Decoder)

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최초등록일 2025.05.13 최종저작일 2008.03
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계층적 그룹 기반의 CAVLC 복호기
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한전자공학회
    · 수록지 정보 : 전자공학회논문지 - CI / 45권 / 2호 / 26 ~ 32페이지
    · 저자명 : 함동현, 이형표, 이용석

    초록

    동영상 압축 기술은 오랜 기간 동안 연구되었으며 H.264/AVC는 최근에 사용되고 있는 동영상 압축 표준 중 가장 효율적인 동영상 압축 표준으로 알려져 있다. H.264/AVC의 베이스 프로파일에서는 무손실 압축과정으로 기존의 VLC(Variable Length Coding) 방식 대신에 압축 효율을 향상시킨 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding)라는 압축 방식을 사용한다. CAVLC 복호기는 기존의 VLC 보다 많은 VLC 표가 필요하기 때문에 하드웨어로 구현하기에는 많은 면적을 요구하게 되며 소프트웨어로 구현 시에는 표 탐색에 의해서 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 CAVLC 복호기의 소프트웨어에서의 성능 저하를 막기 위해서 VLC 표를 계층적으로 집단화하여 코드만으로 주소를 정하고 정해진 VLC 표를 한번만 참조하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 C 언어로 모델링하였으며 ARM ADS1.2에서 컴파일하고 ARM9TDMI 프로세서 시스템을 Armulator를 이용하여 시뮬레이션하였다. 실험 결과, H.264/AVC 표준 참조 프로그램인 JM(Joint Model) 10.2보다 약 80%의 수행 시간 단축을 보였으며 최근 논문에서의 산술연산 알고리즘보다 15%의 성능 향상을 보였다 .

    영어초록

    Video compression schemes have been developed and used for many years. Currently, H.264/AVC is the most efficient video coding standard. The H.264/AVC baseline profile adopts CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding) method as an entropy coding method. CAVLC gives better performance in compression ratios than conventional VLC(Variable Length Coding). However, because CAVLC decoder uses a lot of VLC tables, the CAVLC decoder requires a lot of area in terms of hardware. Conversely, since it must look up the VLC tables, it gives a worse performance in terms of software. In this paper, we propose a new hierarchical grouping method for the VLC tables. We can obtain an index of codes in the reconstructed VLC tables by simple arithmetic operations. In this method, the VLC tables are accessed just once in decoding a symbol. We modeled the proposed algorithm in C language, compiled under ARM ADS1.2 and simulated it with Armulator. Experimental results show that the proposed algorithm reduces execution time by about 80% and 15% compared with the H.264/AVC reference program JM(Joint Model) 10.2 and the arithmetic operation algorithm which is recently proposed, respectively.

    참고자료

    · 없음
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