Abstract
So many fast motion estimation algorithms for prediction quality and computational reduction have been published due to tremendous computations of full search algorithm. In the paper, we suggest an algorithm that reduces computation effectively, while keeping prediction quality as almost same as that of the full search. The proposed algorithm based on multiple threshold filter calculates the sum of partial block matching error for each candidate, selects the candidates for the next step, compares the stability of optimal candidates with minimum error, removes impossible candidates, and calculates optimal motion vectors by determining the progress of the next step. By doing that, we can find the minimum error point as soon as possible and obtain the better performance of calculation speed by reducing unnecessary computations. The proposed algorithm can be combined with conventional fast motion estimation algorithms as well as by itself, further reduce computation while keeping the prediction quality as almost same as the algorithms, and prove it in the experimental results.
기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측 화질 향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 다중 문턱치 필터를 이용하여 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 여러 문턱치 필터에 적용하여 각 후보들을 영역별로 분류 또는 제거하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 부동 회수를 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 고속으로 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 움직임 벡터를 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.
