움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.
동영상 프레임의 블록 정합에 있어서 현재 프레임의 블록들 사이에는 공간적 상관성이 존재한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 중심 지향적 특성과 동영상 내의 공간적 상관성을 이용한 개선된 고속 블록 정합 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 현재 프레임의 인접한 매크로 블록들에서 예측된 움직임 벡터와 크로스-육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 예측 탐색 알고리즘 (NNS)과 고속 블록 정합 알고리즘 (CHS)에 비해 탐색 속도와 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 제안하는 알고리즘을 사용하였을 때 탐색 속도 측면에서는 약 $0.1{\sim}38%$ 정도의 향상을 보였고, 화질 측면에서도 PSNR (Peak Signal Noise Ratio) 값이 약 $0.05{\sim}2.5dB$ 정도 향상되었다.
본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 한 방향으로 진행하는 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록정합을 수행하는 수정된 다이아몬드 지역탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 간에 있어서 평균적으로 0.02~0.37(㏈) 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 14~24%의 성능향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
이 논문에서는 영상 프레임사이의 움직임 벡터 연구에 기반을 둔 빠른 블록 정합 움직임 추정을 위해 보완된 다이아몬드 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 다이아몬드 탐색 알고리즘 보다 더 적은 탐색으로 좀 더 빠르게 동작하는 것이 가능하다. 본 알고리즘의 특징은 움직임이 적은 블록에 대해서는 CDS(conjugate direction search) 알고리즘을 적용하여 탐색함으로써 탐색 점의 수를 줄일 수 있어 좀 더 빠르게 움직임 추정을 할 수 있다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
완전 탐색 블록 정합 알고리즘(FBMA)은 다양한 움직임 추정 알고리즘 중 최상의 움직임 추정을 할 수 있으나, 방대한 계산량이 실시간 처리의 적용에 장애 요소이다. 본 논문에서는 완전 탐색 블록 정합 알고리즘에 비해 더 낮은 계산량과 유사한 화질을 가지는 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 공간적인 상관성을 이용함으로써 적절한 탐색 영역의 크기를 예측할 수 있다. 현재 블록의 움직임 추정을 위하여 이웃 블록이 가지고 있는 움직임과 탐색 영역의 크기를 이용하여 현재 블록의 탐색 영역을 적응적으로 변화시키는 방법이다. 이 예측값으로 현재 블록의 탐색 영역 크기를 결정한 후, FBMA와 같이 이 영역 안의 모든 화소점들에 대하여 현재 블록을 정합하여 움직임 벡터를 추정한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 계산량 측면에서 제안 방법이 완전 탐색 블록 정합 알고리즘보다 50%정도 감소하였으며, PSNR 측면에서는 0.08dB에서 1.29dB 정도 감소하는 좋은 결과를 얻었다.Abstract Full search block-matching algorithm (FBMA) was shown to be able to produce the best motion compensated images among various motion estimation algorithms. However, huge computational load inhibits its applicability in real applications. A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, The appropriate search area can be predicted by using the temporal correlation between neighbouring blocks. For motion estimation of the current block, it is the method changing adjustably search area of current block by using motion and search area size of the neighbouring block. After deciding search area size of the current block with this predicted value, we estimate motion vector that matching current block like the FBMA for every pixel in this area. By the computer simulation the computation amount of the proposed method can be greatly decreased about 50% than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.
본 논문에서는 비디오 코딩을 위한 적응적 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 블록내의 움직임 정도에 따라 다단계의 블록 레벨을 설정하고, 그 블록 레벨에 따른 각기 다른 다단계의 움직임 예측을 수행한다. 이는 움직임이 적은 영역에서의 불필요한 탐색과정을 제거하여 계산적 효율성을 증대하고, 움직임 정도가 큰 부분으로 갈수록 움직임 예측 과정을 심화 시켜 예측의 정확성을 증가시킨다 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘보다 적은 예측 에러를 발생시켜 1dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔고 98% 정도의 연산량 절감 효과가 있는 것으로 나타났다.
영상의 저 비트 변환 기반의 비트 플레인 정합방법(Bit-Plane Matching : BPM)은 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 계산량을 줄이고 간단한 하드웨어 구조 설계를 통해 블록 정합 결과를 획득할 수 있지만, 블록 정합의 정확도가 비교적 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 BPM방법들과 비교해 블록 정합의 정확도를 증가시키면서 동시에 논리 연산으로 정합 결과를 계산할 수 있는 저 비트 변환 기반의 절대 오차합(Reduced-bit transform based Sum of Absolute Difference : R-SAD)을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 현재 영상과 참조영상을 각각 2-bit의 영상으로 변환하고, 2-bit의 4레벨에 대한 입출력 관계를 이용하여 진리표를 획득한다. 진리표는 Karnaugh map을 통해 간소화 되어 논리 연산으로 절대 오차를 계산할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 움직임 보상(Motion Compensation) 실험에서, R-SAD는 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 높은 정확도의 정합결과를 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.
영상 압축은 멀티미디어 실시간 전송에 있어서 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측 부분은 가장 계산량이 많고 가장 복잡한 부분으로 실시간 전송을 위해서는 고속 알고리즘이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 움직임 예측 알고리즘의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리즘 중 2bit 변환을 개선하여 더욱 빠른 알고리즘을 제안한다. 기존의 2bit 변환 알고리즘은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌어 각 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 가지고 각각 2bit 변환을 하였다. 그러나 본 논문은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌우고 현재 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 이전 프레임에 적용을 시켜 같은 평균과 표준편차를 이용하여 기존의 알고리즘을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 계산량의 감소와 동시에 화질을 유지시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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