A Study on Adaptive Hexagonal Search Using Motion Activity

움직임 활동도를 이용한 적응형 육각 탐색에 관한 연구

본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.