분산비디오부호화를 위한 인트라 모드 결정은 빠른 움직임 특성을 갖는 영상에서 분산비디오부호화 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 도구이다. 그러나 기존의 인트라 모드 결정 방법은 사전에 정의한 매개변수나 특정 임계값에 크게 의존함으로 인해 영상의 통계적 특성이 갑자기 바뀌는 상황에 효과적인 대처가 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 분산비디오부호화를 위한 인트라모드와 Wyner-Ziv 모드간의 적응적 결정 방법을 제안한다. 제안 방법은 분산비디오부호화에서 시간과 공간상관도를 고려하여 각각의 확률을 계산 후 엔트로피를 계산하고 이를 비교함으로써 영상의 특성에 적응적으로 인트라와 Wyner-Ziv 모드를 결정한다. 따라서 현실적인 응용에 적합하도록 사전에 정의한 매개변수나 임계값을 사용하지 않아도 되는 장점이 있다. 실험 결과 비트율 왜곡 측면에서 모드 결정 방법을 사용하지 않는 기존의 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방식에 비해 PSNR에서 최대 2dB 까지 성능을 개선한다. 또한, 제안방법은 사용자로부터 어떠한 경계치 또는 모델파라메타 값을 요구하지 않으므로 실제적인 응용에 적합하다.
Intra mode decision is a useful coding tool in Distributed Video Coding (DVC) for improving DVC coding efficiency for video sequences having fast motion. A major limitation associated with the existing intra mode decision methods, however, is that its efficiency highly depends on user-specified thresholds or modeling parameters. This paper proposes an entropy-based method to address this problem. The probabilities of intra and Wyner?Ziv (WZ) modes are determined firstly by examining correlation of pixels in spatial and temporal directions. Based on these probabilities, entropy of the intra and the WZ modes are computed. A comparison based on the entropy values decides a coding mode between intra coding and WZ coding without relying on any user-specified thresholds or modeling parameters. Experimental results show its superior rate-distortion performance of improvements of PSNR up to 2 dB against a conventional Wyner?Ziv coding without intra mode decision. Furthermore, since the proposed method does not require any thresholds or modeling parameters from users, it is very attractive for real life applications.
