In this paper, we propose a fast variable block matching algorithm for motion estimation based on bit-patterns. Motion estimation in the proposed algorithm is peformed after the representation of image sequence is transformed 8-bit pixel values into 1-bit ones by the mean pixel value of search block, which brings a short searching time by reducing the computational complexity. Moreover, adaptive searching methods according to the motion information of the block make the procedure of motion estimation efficient by eliminating unnecessary searching processes of low motion block and deepening a searching procedure in high motion block. Experimental results show that the proposed algorithm provides bettor performance - average 0.5dB PSNR improvement and about 99% savings in the number of operations - than full search Hock matching algorithm with a fixed block size.
Ordinary high-speed block matching algorithms have a disadvantage that they need to get MAD (Mean Absolute Distance) as many as the number of search points due to comparing the MAD between the current frame's search block and the reference frame's search block. To solve such disadvantage of high-speed block matching algorithm, the proposed high-speed DS algorithm employs a MMAD calculation method using a specific characteristic that neighboring pixels have almost same values. In this thesis, we can get rid of unnecessary MAD calculation between the search point block by the new calculation method which uses the previously calculated MAD as the current search point and by breaking from the established MAD calculation method which calculates the MAD of a new search point by each search stage. Comparing with the established high-speed block matching algorithm, this new calculation's estimated movement error was shown as similar, and th total calculation amount decreased by $2FN^2Ep$.
We propose an image alignment algorithm based on variable-sized blocks of cylindrical prototype model to generate a face texture for a realistic 3D face model. This is a block matching algorithm which aligns 2D images of a 3D cylindrical model using th correlation between them. While matching blocks, it does not use same sized blocks with considering a curvature of 3D model. And we make a texture of aligned images using a technique of image mosaic. For this purpose, we stitch them with assigning linear weights according to the overlapped region and using the cross-dissolve technique.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.1112-1115
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2000
본 논문에서는 One-bit 변환을 기반으로 한 고속의 가변 블록 크기 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 이용하여 8bit 화소값을 1bit로 변환한 후 움직임 예측을 수행한다. One-bit 변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합과정을 심화시켜 보다 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FSBMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다. 특히, 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 효과를 나타냈다.
This paper presents the extraction of a feature by motion vector for efficient content-based retrieval for digital video. in this paper, divided by general size block for the current frame by video, using BMA(block matching algorithm) for an estimate by block move based on a time frame. but in case BMA appeared on a different pattern fact of motion in the vector obtain for the BMA. solve in this a problem to application for full search method this method is detected by of on many calculations. I propose an alternative plan in this paper Limit the search region to $\pm$15 and search is a limit integer pixel. a result, in this paper is make an estimate motion vector in more accurately using motion vector in adjoin in blocks. however, refer to the block vector because occurrence synchronism. Such addition information is get hold burden receive to transmit therefore, forecasted that motion feature each block and consider for problems for establish search region. in this paper Algorithm based to an examination Motion Estimation method by for motion Compensation is proposed.
The Paper introduces a new technique for block matching motion estimation. since the temporal correlation of a animation sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose the scene change detection algorithm for block matching using the temporal correlation of the animation sequence and the center-biased property of motion vectors. The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(sum of absolute difference) value by the predicted motion vector from the same block of the previous frame and the predictor candidate point on each search region. Simulation results show that the PSNR values are improved as high as 9~32% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improved about 0.06~0.21dB on an average except the FS(full search) algorithm.
Since motion estimation remove the redundant data to employ the temporal correlations between adjacent frames in a video sequence, it plays an important role in digital video coding. And in the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the small-cross search pattern and the block-based gradient descent search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the small-cross search pattern, and then quickly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the block-based gradient descent search pattern. Through experiments, compared with the block-based gradient descent search algorithm(BBGDS), the proposed search algorithm improves as high as 26-40% in terms of average number of search point per motion vector estimation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.8B
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pp.1109-1118
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2001
움직임 추정 및 보상 기법은 비디오 코딩 응용 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 방법이나 많은 계산량으로 인하여 실시간 움직임 추정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 낮은 비트율 비디오 코딩을 위한 전역 탐색 기법의 블록 정합 알고리즘의 복잡도를 줄이기 위하여 탐색 영역을 적응적으로 줄여주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연속한 비디오 프레임에서 변위된 블록의 차이(displaced block difference)와 블록 구분 정보(block classification information) 등과 같은 상관성을 이용하여 탐색 영역의 범위를 적응적으로 조정한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 전역 탐색 영역 기법과 비교하여 계산량에서 1/2의 계산량 이득이 있으며, 비슷한 MSE(mean square error) 성능을 가짐을 보인다.
There is the temporal correlation of the video sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose the prediction search algorithm for block matching using the temporal correlation of the video sequence and the center-biased property of motion vectors. The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(sum of absolute difference) value by the predicted motion vector from the same block of the previous frame and the predictor candidate point on each search region. Simulation results show that PSNR(Peak-to-Signal Noise Ratio) values are improved up to the 1.06㏈ as depend on the video sequences and improved about 0.19∼0.46㏈ on an average except the full search(FS) algorithm.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.362-368
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2005
This paper is related to the fast block matching algorithm, especially a method for expanding the search pattern using the second local matching point in the adaptive hexagonal search. To reduce the local minima problem in fast motion estimation, the proposed method expands the search pattern by adding new searching points selected by using the second local matching point to conventional search pattern formed by the first local matching point in the adaptive hexagonal search. According to estimating the motion vector by applying block matching algorithm based on hexagonal search to the expanded search pattern, the proposed method can effectively carry out fast motion estimation to improve the performance in terms of compensated image quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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