• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.3C
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• pp.258-263
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• 2006

Each pixel in a matching block does not equally contribute to block matching and the matching error is greatly affected by image complexity. On the basis of the facts, this paper proposes a fast motion estimation algorithm using some sub-blocks selected by the image complexity. The proposed algorithm divides a matching block into 16 sub-blocks, computes the image complexity in every sub-block, executes partial block matching using some sub-blocks with large complexity, and detects a motion vector. The simulation results show that the proposed algorithm brings about negligible image degradation, but can reduce a large amount of computation in comparison with conventional algorithms.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.2007-2012
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• 2011

To reduce huge computation in the block matching, this paper proposes a fast block matching algorithm which limits search points in the search area. On the basis of two facts that most motion vectors are located in central part of search area and matching error is monotonic decreasing toward the best similar block, the proposed algorithm moves a matching pattern between steps by the one pixel, predicts the motion direction for the best similar block from similar blocks decided in previous steps, and limits movements of search points to ${\pm}45^{\circ}C$ on it. As a result, it could remove the needless search points and reduce the block matching computation. In comparison with the conventional similar algorithms, the proposed algorithm caused the trivial image degradation in images with fast motion but kept the equivalent image quality in images with normal motion, and it, meanwhile, reduced from about 20% to over 67% of the their block matching computation.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.145-148
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• 2003

움직임 벡터의 상관도, 움직임 벡터의 분포특성, 블록 정합 오류의 특성은 탐색 패턴과 탐색 방법을 결정하는 중요한 요소이다. 일반적으로 움직임 벡터는 주로 탐색영역의 가운데를 중심으로 수평 흑은 수직축에 주로 분포한다. 또한 탐색 영역 내의 정합 오류 값의 분포를 보면 움직임 벡터의 분포와 비슷한 형태로 정합 오류의 값들이 수평 혹은 수직 방향으로 최소 정합 오류 값의 위치로 단조 감소해 나간다. 본 논문에서는 이러한 블록 정합 오류의 특성을 이용한 새로운 탐색 방법을 제안하며 주변 블록의 움직임 벡터의 상관도를 이용하여 초기 탐색 지점을 선택하는 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 여러 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 PSNR 의 감소는 거의 없으면서 매크로블록당 평균 탐색포인트와 수행 시간의 향상을 얻을 수 있음을 확인한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.131-139
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• 2007

This paper proposed a multi-resolution algorithm. Its search point and complexity were compared with those of block match algorithm. Also the speed up comparison was made with the block match algorithm. The proposed multi-resolution NTSS-3 Level algorithm was compared again with its targets, TSS-3 Level algorithm and NTSS algorithm. The comparison results showed that the NTSS-3 Level algorithm was superior in search point and speed up. Accordingly, the proposed NTSS-3 Level algorithm was two to three times better in search point and two to four times better in complexity calculation than those of the compared object, the block match algorithm. In speed up, the proposed NTSS-3 Level algorithm was two times better. Accordingly, the proposed multi-resolution NTSS-3 Level algorithm showed PSNR ration portion excellency in search point and speed up.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.393-396
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• 2000

본 논문에서는 영상의 화소값으로부터 추출된 유사 특징점(quasi-feature point)을 이용한 이미지 모자이킹 알고리즘을 제안한다. 유사 특징점의 선택은 전역 정합(global matching)의 결과로부터 중첩된 영역을 4개의 부영역(sub-area)으로 분할하고, 각각의 분할된 부 영역에서 국부 분산(local variance)의 크기가 큰 블록을 선정, 이 블록의 중심 화소를 유사 특징점으로 선택한다. 유사 특징점에 대한 정합은 카메라 이동에 따른 왜곡(distortion)과 조명의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘(block matching algorithm)을 이용한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.633-644
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• 2004

In this paper, we notice that the original NTSS algorithm can be proposed as the NTSS-3 Level algorithm by the multi-resolution technique. The fast block matching algorithm affects the speed by the patten combination and this paper proposes the block matching algorithm in different levels by multi-resolution technique, quite different from the original NTSS Patten. The block matching algorithm requires the multi-candidate to reduce the occurrence of low-image quality by the local minima problem. The simulation result compared to FS shows search speed 16 times quicker, and the PSNR 0.11-0.12［dB］ gets improved Image quality compared to the original fast block matching algorithm NTSS, and the speed is improved up to 0.1 times for improved image by the search point portion.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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• v.36T no.3
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• pp.32-40
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• 1999

In this paper, we present a fast block matching motion estimation algorithm based on successive elimination algorithm (SEA). Based on the characteristic of center-biased motion vector distribution in the search area, the proposed method improves the performance of the SEA with a reduced the number of the search positions in the search area, In addition, to reduce the computational load, this method is combined with both the reduced bits mean absolute difference (RBMAD) matching criterion which can be reduced the computation complexity of pixel comparison in the block matching and pixel decimation technique which reduce the number of pixels used in block matching. Simulation results show that the proposed method provides better performance than existing fast algorithms and similar to full-search block motion estimation algorithm.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1115-1122
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.40-43
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• 2016

본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.4
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• pp.11-16
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• 2003

In this paper, a Fast Block Sum Pyramid Algorithm (FBSPA) is presented for motion estimation in video coding. PBSPA is based on Block Sum Pyramid Algorithm(BSPA), Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithms for Block Matching Motion Estimation, and Fast Algorithms for the Estimation of Motion Vectors. FBSPA reduces the computations for motion estimation of BSPA 29％ maximally using partial distortion elimination(PDE) scheme.