초록
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose a fast block matching algorithm using the mean absolute error (MAE) of neighbor search point and search region reduction. The proposed algorithm is composed of two stages. At the first stage,the search region is divided into nonoverlapped 3$\times$3 areas and MAE of the center point of each area iscalculated. The minimum MAE value of all the calculated MAE's is determined as reference MAE. At thesecond stage, because the possibility that final motion vector exist near the position of reference MAE is veryhigh, we use smaller search region than first stage, And, using the MAE of center point of each area, the lowerbound of rest search point of each area is calculated and block matching process is performed only at the searchpoints that the lower bound is smaller than reference MAE. By doing so, we can significantly reduce thecomputational complexity while keep the increasement of motion estimation error small.
