• 제목/요약/키워드: 다해상도 움직임 추정법

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저대역 이동법과 다해상도 움직임 추정을 이용한 웨이블릿 동영상 부호화 (Wavelet Video Coding Using Low-Band-Shift Method and Multiresolution Motion Estimation)

  • 박영덕;서석용;고형화
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권3호
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    • pp.17-24
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    • 2004
  • 본 논문에서는 저대역 이동법과 다해상도 움직임 추정을 이용한 웨이블릿 동영상 부호화를 제안하였다. 저대역 이동법은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법이다. 이 방법은 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 따라서 기존의 저대역 이동법을 이용한 동영상 부호화에서 계산량을 줄이기 위해 다해상도 움직임 추정의 개념을 도입하였다. 다해상도 움직임 추정만을 적용하여 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터의 개수가 7배 늘어나게 되지만, 저대역 이동법의 특성을 이용하면 늘어나는 움직임 벡터의 개수를 줄일 수 있다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 움직임 벡터의 부호화량이 줄어들거나, 더 세밀한 움직일 추정을 할 수 있게 되어 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 됨으로써 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다 또한 상위 해상토의 움직인 추정의 범위를 줄임으로써 계산량을 줄이게 되어 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 LBS방법의 12.1%의 계산량으로 움직일 추정을 한다. 모의 실험 결과, 제안한 방식은 압축을 하지 않았을 경우평균 MAD면에서 약 0.2∼9.7% 가량 개선되었고, 압축을 한 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.1∼2.0㏈ 정도 개선되었다.

웨이블릿 변환 영역에서 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정에 관한 연구 (A Study on the Multiresolution Motion Estimation Adequate to Low-Band-Shift Method in Wavelet Domain)

  • 조재만;김현민;고형화
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권2C호
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    • pp.110-120
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    • 2003
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 제안하였다. 저대역 이동법(Low Band Shift Method)은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법으로 동영상 부호화시 참조 프레임에 적용하면 정확한 움직임 추정이 가능하여 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 본 논문에서 제안된 방법(LBS-MRME)은 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 적용하여 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 방법의 약 15.6%의 계산량으로 움직임 추정을 한다. 그리고 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터가 약 7배 늘어나게 되지만, 더 세밀한 움직임 추정을 할 수 있게 되므로 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 되어 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다. 압축을 하지 않았을 경우 평균 MAD면에서 약 0.3∼11.6% 가량 개선되었고, 압축을 할 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.3∼3.0㏈ 정도 개선되었다.

프레임 율 향상을 위한 계층적 다방향 움직임 추정 알고리즘 (Hierarchical Multidirectional Motion Estimation Algorithm for Frame Rate Up-Conversion)

  • 유송현;박범준;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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    • pp.70-73
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    • 2017
  • 본 논문에서 프레임 율 향상을 위한 새로운 움직임 추정 알고리즘에 대해 제안한다. 계산량을 줄이고 다해상도의 영상을 이용하기 위하여 원본 프레임들을 계층적 구조로 형성하고, 최상위 계층에서 단방향 움직임 추정을 수행한다. 최상위 계층은 낮은 해상도 때문에 움직임 벡터의 정확도가 낮아지므로, 정확도를 향상시키기 위해 각각의 블록은 5 개의 움직임 벡터 후보들을 가진다. 이 후보들은 아래 계층들에서 수정되며, 움직임 추정이 완료되면 최하위 계층의 움직임 벡터들은 SAD (sum of absolute difference) 값을 이용해서 최종적으로 수정된다. 이렇게 구해진 단방향 움직임 벡터들은 양방향 움직임 벡터로 변환되고 양방향 보간법을 사용하여 보간 프레임을 생성한다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 낮은 계산량을 나타내면서 PSNR (peak signal-to-noise ratio) 수치에서 최대 1.3 dB 의 향상을 나타냈고, 주관적으로도 더 선명한 결과를 보여주었다.

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