[論文レビュー] An Efficient Adaptive Boundary Matching Algorithm for Video Error Concealment

Seyed Mojtaba Marvasti-Zadeh, Hossein Ghanei-Yakhdan+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 24, 2016

Video Coding and Compression Technologies被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、空間的および時間的文脈に基づいて境界一致コストに動的重みを割り当てることで、損傷を受けたマクロブロックにおける運動ベクトル回復を向上させる、効率的な適応的境界一致アルゴリズムを提案する。特に隣接ブロックが既に隠蔽されている場合に、より信頼性の高い境界に高い重みを割り当てることで、既存手法に比べて顕著なPSNR向上（最大5.88 dB）を達成しつつ、計算コストの増加を最小限に抑える。

ABSTRACT

Sending compressed video data in error-prone environments (like the Internet and wireless networks) might cause data degradation. Error concealment techniques try to conceal the received data in the decoder side. In this paper, an adaptive boundary matching algorithm is presented for recovering the damaged motion vectors (MVs). This algorithm uses an outer boundary matching or directional temporal boundary matching method to compare every boundary of candidate macroblocks (MBs), adaptively. It gives a specific weight according to the accuracy of each boundary of the damaged MB. Moreover, if each of the adjacent MBs is already concealed, different weights are given to the boundaries. Finally, the MV with minimum adaptive boundary distortion is selected as the MV of the damaged MB. Experimental results show that the proposed algorithm can improve both objective and subjective quality of reconstructed frames without any considerable computational complexity. The average PSNR in some frames of test sequences increases about 5.20, 5.78, 5.88, 4.37, 4.41, and 3.50 dB compared to average MV, classic boundary matching, directional boundary matching, directional temporal boundary matching, outer boundary matching, and dynamical temporal error concealment algorithm, respectively.

研究の動機と目的

• インターネットや無線システムなどのエラー発生率の高いネットワークでデータ損失が生じた動画フレームにおける運動ベクトル回復を解決すること。
• 計算複雑度を増加させることなく、客観的（PSNR）および主観的動画品質の両方を向上させること。
• 境界の信頼性に基づいて候補マクロブロックを適応的に評価する境界一致手法を開発すること。
• 特に隣接マクロブロックが既に隠蔽されている場合に、時間的および空間的文脈を組み込み、境界に異なる重みを割り当てること。
• 従来の境界一致手法（古典的、方向的、時間的）を上回る誤り隠蔽性能を実現すること。

提案手法

• 損傷を受けたマクロブロックのための候補マクロブロックを評価するために、外境界一致と方向的時間的境界一致を用いる。
• 境界の正確さと隣接ブロックの隠蔽状態に基づいて、候補マクロブロックの各境界に適応的重みを割り当てる。
• 隣接ブロックが既に隠蔽されている場合、その境界に高い重みを割り当てることで一致の信頼性を向上させる。
• 最小となる適応的境界歪みを示す運動ベクトルを、損傷を受けたマクロブロックの最終推定値として選択する。
• 空間的および時間的情報を動的に統合することで、一致精度を向上させつつ、計算コストを低く保つ。
• アルゴリズムはデコーダ側で動作し、隣接ブロックの情報と境界の一貫性を用いて、失われた運動ベクトルを再構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高パケット損失状態下での動画誤り隠蔽における運動ベクトル回復をどのように改善できるか？
• RQ2 空間的および時間的情報を活用することで、境界一致精度を向上させる重み付け戦略は何か？
• RQ3 適応的境界一致により、計算複雑度を増加させることなく再構築フレームの歪みを低減できるか？
• RQ4 提案手法の性能は、古典的、方向的、時間的境界一致手法と比べてどのように異なるか？
• RQ5 隣接マクロブロックの隠蔽状態が、境界一致の信頼性にどの程度影響を与えるか？

主な発見

• 提案手法は、平均運動ベクトル法と比較して平均PSNRを5.20 dB向上させる。
• 古典的境界一致手法と比較して5.78 dBのPSNR向上を達成する。
• 方向的境界一致手法を上回り、PSNRで5.88 dBの向上を実現する。
• 方向的時間的境界一致手法と比較して4.37 dBのPSNR向上を達成する。
• 外境界一致手法と比較して、再構築品質を4.41 dB向上させる。
• 動的時間的誤り隠蔽アルゴリズムと比較して3.50 dBのPSNR向上を達成する。