• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.7
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• pp.1121-1130
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• 2003

This paper proposes a new motion estimation algorithm using the temporal continuity of motion. We set up a wide global search region (GSR), which basically corresponds to the search region of FSA, and local search regions (LSRs), the positions for which are predicted by the motion vectors of the temporal neighbor blocks, are constructed in the GSR. The previous frame blocks that possibly have effects on the current block are to be the temporal neighbor blocks. Then Motion estimation is only performed in the areas made by LSRs. Experimental results show that the proposed method can maintain visual qualifies with significant reductions of complexity by reducing search regions, when compared to the conventional FSA.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.9C
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• pp.859-868
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• 2006

H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.421-424
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• 2000

본 논문에서는 MPEG-4 의 형상 정보 부호화에 사용되는 움직임 추정부의 고속 알고리즘을 제안한다. 형상정보 부호기에서 사용되는 움직임 추정부는 기존의 텍스처 기반의 움직임 추정부와는 다른 특성을 가지는데 형상 정보 추정기에서 사용되는 움직임 추정부는 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)에서 사용될 컨텍스트를 만들기 위해 수행된다는 점과 움직임 벡터의 공간적 상관성, 그리고 형상정보가 이진성을 가진다는 점이 그것이다. 이러한 세가지 특성을 사용한 제안된 알고리즘은 움직임 추정부의 수행 속도를 비약적으로 향상시킨다. 실험 결과에 의하면 계산량은 최악의 경우에도 10％ 이하로 떨어지는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 실시간 소프트웨어의 구현에 적합한 알고리즘이라고 할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.421-422
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• 2007

움직임을 예측하는 방법은 동영상 압축에서 중요한 부분 중 하나이다. 동영상은 움직임이 빠르거나 혹은 느린 것으로 나누어 볼 수 있고 이에 마라 움직임을 예측하는 방법을 달리 할 수 있다. 이 논문에서는 동영상의 움직임 벡터의 분포를 예상해보고 그에 따른 영역 대하여 다른 탐색 패턴을 적용하여 움직임 벡터를 예측하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.49-51
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• 2021

Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.8
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• pp.1025-1034
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• 2004

This paper proposes an adaptive motion estimation algorithm using the temporal continuity of motion. We set up a squared global search region (GSR), which basically corresponds to the search region of FSA, and non-squared adaptive local search regions (LSRs), the positions for which are predicted by the motion vectors of the temporal neighbor blocks, are constructed in the GSR. The previous frame blocks that possibly have effects on the current block are to be the temporal neighbor blocks. Because motion estimation is only performed in the areas made by LSRs, we can estimate motion more correctly and reduce processing time. Experimental results show that the proposed method can enhance visual qualities with significant reductions of complexity by reducing search regions, when compared to the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.229-232
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• 2010

비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 현재 프레임의 매크로블록과 이전프레임의 매크로블록간의 Sum of Absolute Difference를 이용하여 탐색영역을 변경하는 새로운 예측 방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 FS와 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 크게 향상된 것을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.837-840
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• 2000

동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.177-180
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• 2001

This paper presents a new fast motion estimation algorithm for video coding. This method classifies blocks in a frame into moving blocks and background blocks, and then searches the best-matched blocks for only moving blocks. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.628-630
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• 2002

본 논문은 현재까지 제안된 여러 가지의 움직임 적응형 알고리즘을 비교 분석하였다. 비교 분석은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였고 여러 가지 이미지에 대잔 PSNR 값을 추출하였으며 에지 특성을 확인하고 그리고 시뮬레이션된 이미지를 원본과 비교 평가하였다. 그 결과 PSNR 값과 알고리즘의 성능과는 크게 낙관이 없었고, 에지 특성과 이미지간에 비교가 평가에 더 확실한 방법이었다. 알고리즘 성능은 어떤 이미지론 사용함에 따라 성능이 달라졌다. 전체적으로 볼 때 동영상에서는 $\Delta$- 형이 가장 좋은 결과가 확인되었으며 준동영상에서는 미디언 필터와 Adaptive형이 비슷한 성능을 보여 주었다.