Motion Estimation Method Using Optimal Candidate Points

최적후보점을 이용한 비디오 데이터 움직임 예측 방법

In this paper, we propose a motion estimation method that is important in performance of video encoding. Conventional motion estimation methods have serious problems of low prediction quality and problems of much computation increase. In the paper, we propose a method that reduces unnecessary computations only using optimal candidate points, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. The proposed method takes only 3~5% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.01dB compared with the fast full search algorithm.

본 논문에서는 비디오 압축에서 사용되는 중요한 요소 중 하나인 움직임 예측 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 연산량 감축으로 인한 화질 저화와 같은 문제점과 연산량 증가로 인한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전 영역 탐색기반 예측 방법과 유사한 화질을 유지하면서 최적후보점을 이용하여 계산량을 줄이는 움직임 예측 방법을 제안한다. 실험결과에서 제안한 방법은 화질 저하가 전 영역 탐색 기반 예측과 비교하여 0.01dB 이하로 나타났으며, 계산량은 평균 3%~5% 정도이다.