본 논문은 고속 블록 정합 알고리즘에 관한 것으로, 적응형 육각 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장하는 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 고속 움직임 추정의 국부 최소 문제를 경감하기 위해 적응형 육각 탐색의 최적 국부 정합점에 의해 형성된 기존의 탐색 패턴에 차순위 국부 정합점을 중심으로 새롭게 형성한 탐색 패턴을 추가하여 탐색패턴을 적응적으로 확장한다. 제안된 방법에 따르면, 육각 탐색 기반 블록 정합 알고리즘을 확장된 탐색 패턴에 적용하여 움직임 벡터를 추정함으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공하는 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다.
In the present study, a contact search and check algorithm for general tool surface described by triangular FE patch is proposed. To improve numerical stability, SEAM element using the linear Coons interpolation has been used. To check the proposed algorithm, both clover cup and L-shape cup deep drawing processes are calculated. The computed results shows that the proposed contact algorithm can be successfully applied for sheet metal forming processes with general shaped tools.
1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 육각 탐색과정에서 추출한 정합점에 대해 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도를 검증함으로써 국부 최소 문제를 효과적으로 개선한 고속 움직임 벡터 추정 기법에 관한 것이다. 제안된 방법은 우선, 적응형 육감 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장한다. 이후 이렇게 확장된 탐색 패턴에서 추출한 임시 전역 정합점을 대상으로 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도의 비교우위를 재차 검증한다. 이 검증 결과에 따라 추가 탐색 과정을 계속적으로 진행할 것인지 또는 현 임시 전역 정합점을 최종 전역 정합점으로 확정할 것인지 여부를 결정하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 움직임 보상화질을 개선한 것이다. 제안된 방법에 따르면, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대 할 수 있다.
H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이면서 보다 나은 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 대칭적인 탐색패턴을 이용한 계층적인 탐색 기법을 사용하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 십자가 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 작은 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 제안한 움직임 추정 탐색 기법에서 사용한 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 기법의 성능을 전역 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간에 있어서 약 4~5.5 배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 전역 탐색 기법의 화질과 같거나 약간의 화질 저화를 보였다. 반면에, 비대칭 다중 육각형 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정 속도면에 있어서 약간의 성능 향상과 화질에 있어서 비슷하거나 최대 0.05 (dB)정도 향상을 보였다.
블록의 DCT계수를 이용하여 동영상 움직임 탐색(motion estimation)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform) 연산과 블록정합 기법인 3단게 탐색기법을 기반으로 한다. DCT 연산 결과인 블록의 주파수성분에 가중치테이블을 적용하여 고주파성분을 많이 가진 블록일수록 탐색점의 수를 증가시켜 국부극소에 빠질 확률을 줄여 화질을 개선한다. MP@ML 영상테이터에 대해 제안된 기법을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안하는 기법은 3단계 탐색기법에 비하여 연산량은 증가하나, 연산량 증가에 비하여 좋은 화질을 제공한다.
유전자 알고리즘은 효과적으로 최적의 해를 구하는 기법이나 진화연상산자의 선정에 따라 조기에 국부 최적해에 고착되어 전역 최적해로의 탐색을 어렵게 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국부 최적해로 수렴하게 되는 원인을 분석하고, 국부 최적해에서 벗어나 전역 최적해로의 천이가 가능하도록 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 평균 해밍거리에 따라 진화연산자를 가변시키는 방법으로서 국부 최적해에 고착되지 않도록 유전자에 다양성을 부여하여 지속적으로 모집단의 진화 특성을 유지하는 방법이다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.
유전 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한 (Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지거나 (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어렵거나 (3) 목적함수에 교란항이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화함으로써 유전 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 그룹화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 최적값에 근접시킬 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션의 출력이 특정한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 확률적으로 나타나는 시뮬레이션 모델의 출력을 최대화하는 문제에 대하여 적용하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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