초록
본 논문에서는 에러에 강인한 동영상 압축을 위해서 효과적인 에러 은닉을 제공하는 새로운 움직임 예측기법을 제안한다. 일반적으로 전송 에러에 의해 손실된 프레임을 효율적으로 복원하기 위해서는 영상 내에서 객체의 실제 움직임을 정확하게 아는 것이 중요하다. 하지만 현재 블록과 움직임 보상된 블록에 있는 화소의 차의 절대값의 합 (sum of absolute different, SAD)을 기준으로 이용하는 기존의 움직임 예측 (motion estimation, ME)기법이 객체의 실제 움직임을 항상 정확하게 반영하는 것은 아니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서 현재 블록과 움직임 보상된 블록의 움직임 벡터들의 차이의 절대값 (absolute different of motion vectors, ADMV)을 새로운 부가적인 기준으로 소개한다. 본 논문에서 제안하는 ME 기법은 SAD와 ADMV의 가중 합을 최소화시킴으로써 실제 움직임과 거리가 먼 움직임 벡터들을 효과적으로 제거할 수 있다. 또한, 제안하는 ADMV을 이용하면 영상의 전송 과정에서 손실된 프레임의 정보를 전혀 사용하지 않고도 손실된 움직임 정보를 효과적으로 복원할 수 있으므로 복호기에서의 에러 은닉 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법이 기존의 ME기법과 유사한 압축 효율을 갖으면서 기존의 에러 내성 기법보다 성능이 더 우수하다는 것을 확인하였다.
In this paper, we propose a novel true-motion estimation technique supporting efficient frame error concealment for error-resilient video coding. In general, it is important to accurately obtain the true-motion of objects in video sequences for effectively recovering the corrupted frame due to transmission errors. However, the conventional motion estimation (ME) technique, which minimizes a sum of absolute different (SAD) between pixels of the current block and the motion-compensated block, does not always reflect the true-movement of objects. To solve this problem, we introduce a new metric called an absolute difference of motion vectors (ADMV) which is the distance between motion vectors of the current block and its motion-compensated block. The proposed ME method can prevent unreliable motion vectors by minimizing the weighted combination of SAD and ADMV. In addition, the proposed ME method can significantly improve the performance of error concealment at the decoder since error concealment using the ADMV can effectively recover the missing motion vector without any information of the lost frame. Experimental results show that the proposed method provides similar coding efficiency to the conventional ME method and outperforms the existing error-resilient method.
