Fast Motion Estimation Algorithms Through Adaptive Application of the Hadamard Transform

하다마드 변환의 적응적 적용을 이용한 고속 움직임 예측 알고리즘

  • 이혁 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과 영상통신 및 신호처리 연구실) ;
  • 김종호 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과 영상통신 및 신호처리 연구실) ;
  • 진순종 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과 영상통신 및 신호처리 연구실) ;
  • 정제창 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과 영상통신 및 신호처리 연구실)
  • Published : 2007.08.31

Abstract

In this paper, we propose a new, effective, fast motion estimation algorithms using $4{\times}4$ pixels Hadamard transform. The Hadamard transform has the advantage of simplicity because it uses only addition and subtraction. Motion estimation is composed of three stages. First, it should be decided whether to terminate the search early and use a previous motion vector with DC(Direct Current) coefficients. Then the adaptive matching scan order for motion estimation should be determined according to the image complexity using AC(Alternating Current) coefficients. Experimentally, we adapted this algorithms to MVFAST and PMVFAST algorithms, and the proposed algorithms turn out to be very efficient in terms of computational speed while remaining almost the same in terms of PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) compared to MVFAST and PMVFAST algorithms.

본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.

Keywords

References

  1. W. Li and E. Salari, 'Successive Elimination Algorithm for Motion Estimation,' IEEE Trans. Image Process., vol. 4, no. 1, pp. 105-107, Jan 1995 https://doi.org/10.1109/83.350809
  2. Renxiang Li, Bing Zeng and Ming L. Liou, 'A New Three-Step Search Algorithm for Block Motion Estimation,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 4, no. 4, pp. 438-442, Aug, 1994 https://doi.org/10.1109/76.313138
  3. Lai-Man Po and Wing-Chung Ma, 'A Novel Four-Step Search Algorithm for Fast Block Motion Estimation,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 6, no. 3, pp. 313-317, June, 1996 https://doi.org/10.1109/76.499840
  4. Shan Zhu and Kai-Kuang Ma, 'A New Diamond Search Algorithm for Block-Matching Motion Estimation,' IEEE Trans. Image Process., vol. 9, no. 2, pp. 287-290, Feb, 2000 https://doi.org/10.1109/83.821744
  5. 김종남, '영상 복잡도와 다양한 매칭 스캔을 이용한 고속 전영역 움직임 예측 알고리즘', 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제10호, pp. 949-955, 2005. 10
  6. Optimization Model Version 1.0, ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 N3324, Mar 2000
  7. Alexis M. Tourapis, Oscar C. Au, and Ming L. Liou, 'Highly Efficient Predictive Zonal Algorithms for Fast Block-Matching Motion Estimation,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 12, no. 10, pp. 934-947, Oct 2002 https://doi.org/10.1109/TCSVT.2002.804894
  8. Ishfaq Ahmad, Weiguo Zheng, Jiancong Luo, and Ming Liou, 'A Fast Adaptive Motion Estimation Algorithm,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 16, no. 3, pp. 420-438, Mar 2006 https://doi.org/10.1109/TCSVT.2006.870022
  9. 신세일, 오정수, '블록 정합오차 예측을 이용한 고속 PDE 알고리즘', 한국통신학회논문지 '07-4 Vol. 32 No. 4, pp. 396-400
  10. Moon and Todd K, Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing, Prentice Hall, Inc., 2000
  11. Xiaquan Yi and Nam Ling, 'Fast Pixel-Based Video Scene Change Detection,' Proc. Of IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2005), vol. 4, pp. 3443-3446, May 2005
  12. Experimental Conditions for Evaluating Encoder Motion Estimation Algorithms, ISO-IEC/JTC1/SC29/WG11 N3141, Dec 1999
  13. 정제창 역, H.264/AVC 비디오 압축 표준, 홍릉과학출판사