[論文レビュー] DCT-like Transform for Image and Video Compression Requires 10 Additions Only.

Renato J. Cintra, Fábio M. Bayer+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 24, 2014

Digital Filter Design and Implementation参考文献 31被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、画像および動画圧縮向けに乗算器を不要とする10加算の8点DCT近似を提案し、最先端の手法と同等の性能を達成している。45 nm CMOSプロセスで実装された本手法は、255 MHzのクロック周波数と8x8ブロックレート31.875 MHzを達成しており、8ビットRGB動画において最大327 HzのHEVC圧縮でも画像劣化が無視できる程度である。

ABSTRACT

A multiplierless pruned approximate 8-point discrete cosine transform (DCT) requiring only 10 additions is introduced. The proposed algorithm was assessed in image and video compression, showing competitive performance with state-of-the-art methods. Digital implementation in 45 nm CMOS technology up to place-and-route level indicates clock speed of 255 MHz at a 1.1 V supply. The 8x8 block rate is 31.875 MHz.The DCT approximation was embedded into HEVC reference software; resulting video frames, at up to 327 Hz for 8-bit RGB HEVC, presented negligible image degradation.

研究の動機と目的

• 乗算器を完全に排除することで、効率的なハードウェア実装が可能な低複雑度DCT近似の開発。
• 画像および動画圧縮における計算複雑度を低減しつつ、高い忠実度を維持すること。
• 算術演算を最小限に抑えることで、ハードウェアにおける高いクロック周波数と効率的なスループットを実現すること。
• HEVCにDCT近似を統合し、最小限の視覚的歪みでリアルタイム動画エンコードを可能にすること。
• 標準テストシーケンスを用いて、画像および動画圧縮の両方における性能を評価すること。

提案手法

• 乗算器を完全に排除するため、10回の加算のみを用いた、簡略化された近似8点DCTの設計。
• 数学的変換を適用して、エネルギー集約性を保持しつつ最小限の誤差を生じるDCTに類似した基底を導出する。
• 近似技術を用いて変換係数を最適化し、計算コストを最小限に抑える。
• ハードウェア評価を目的として、45 nm CMOSプロセスで配置・配線段階まで実装した。
• エンドツーエンドの動画圧縮テストのため、DCT近似をHEVCリファレンスソフトウェアに統合した。
• 実際のエンコード環境下での性能評価のため、標準動画シーケンスを用いた評価を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 10回の加算のみで実現可能なDCT近似は、競争力のある圧縮性能を維持できるか？
• RQ2 本手法のDCT近似は、最先端の手法と比較して、画像および動画品質においてどのように差がつくか？
• RQ3 実際のシリコン実装において、DCT近似の達成可能なクロック周波数とスループットはどの程度か？
• RQ4 HEVCエンコード動画において、DCT近似が視覚的アーチファクトをどの程度引き起こすか？
• RQ5 既存のHEVCソフトウェアに、最小限の変更で効率的に統合可能か？

主な発見

• 提案されたDCT近似は、10回の加算のみで実現され、乗算器の必要がなく、競争力ある画像および動画圧縮性能を達成している。
• 45 nm CMOSプロセスでのハードウェア実装により、1.1 Vの電源電圧で255 MHzのクロック周波数を達成した。
• 8x8ブロック処理レートは31.875 MHzに達し、高スループット圧縮が可能である。
• HEVCリファレンスソフトウェアに統合された結果、8ビットRGB動画において最大327 Hzの動画エンコードが可能となり、画像劣化は無視できる程度であった。
• 簡素化された算術構造にもかかわらず、高いエネルギー集約性とコーディング効率を維持している。
• 本手法は、低消費電力かつ高速なアプリケーションに強く適した、画像および動画圧縮システムへの応用可能性を示している。