본 논문에서는 효율적인 보조 정보 생성을 통한 새로운 분산 다시점 비디오 코딩 기법을 제안한다. 분산 비디오 코딩은 원영상과 디코더에서 생성한 보조 정보 간의 오차를 채널 코딩 기법으로 정정한다. 따라서 보조 정보를 정확히 만들수록 분산 비디오 코딩의 성능은 좋아지게 된다. 제안한 기법에서는 깊이지도를 기반으로 하는 다시점 비디오 코딩에 분산 비디오 코딩 기법을 적용한다. 또한 깊이지도를 이용한 3차원 워핑을 통해 인접한 시점의 영상으로부터 보조 정보를 생성하고, 3차원 워핑과 시간 축 상의 인접한 영상을 이용하는 MCTI(motion compensated temporal interpolation)를 효율적으로 혼합하여 사용한다. 실험 결과 제안한 기법으로 생성한 보조 정보는 MCTI와 3차원 위핑을 따로 사용한 방법보다 평균 0.97dB의 PSNR이 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 R-D 곡선 상에서 동일 PSNR 대비 평균 8.01%의 비트율이 감소되었다.
In this paper, we propose a new depth map based distributed multi-view video coding algorithm through an efficient side information generation. A distributed video coding scheme corrects errors between an original image and side information generated at a decoder by using channel coding techniques. Therefore, the more accurate side information is generated, the better performance of distributed video coding scheme is achieved. In the proposed algorithm, a distributed video coding scheme is applied to multi-view video coding based on depth map. Side information is also generated from images of adjacent views through 3D warping by using a depth map and is also combined with MCTI(motion compensated temporal interpolation) which uses images on a temporal axis, and 3D warping. Experimental results show that side information generated by using the proposed algorithm has 0.97dB better average PSNR compared with using MCTI and 3D warping separated. In addition, 8.01% of average bit-rate has been decreased while the same PSNR in R-D curves is kept.
