Abstract
This paper presents an enhanced MSEA(multi-level successive elimination algorithm) which is a fast algorithm of the full-search motion estimation. We predict the SAD at the final level using the values of norms at the preceding levels in MSEA and then decide on whether the processing at the following levels should be proceeded or not. We skip the computation at the following levels where the processing is not meaningful anymore. Consequently, we take computational gain. For the purpose of predicting the values of SAD at each level, we first show the theoretical analysis of the value of norm at each level, which is verified by experiments. Based on the analysis a new motion estimation method is proposed and its performance is evaluated.
본 논문은 고속 전역탐색법 중의 하나인 MSEA(multi level successive elimination algorithm)를 개선한 방식으로서, MSEA의 단계에 따른 norm의 계산 결과를 이용하여 최종 단계의 SAD를 예측함으로써 더 이상의 단계를 수행할 필요가 없다고 판단되는 단계의 계산을 생략함으로써 계산 량을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 단계별 SAD의 예측을 위해 norm에 대한 이론적 분석이 이루어지며 실험을 통해 분석내용을 검증하고, 이를 바탕으로 새로운 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.