블록정합 움직임추정 알고리즘은 매우 많은 양의 계산 능력을 요구하고 현재 많은고속 알고리즘이 제안되었다. 기존의 움직임 추정에 대한 블록정합 알고리즘은 탐색 블록 데이터의 비 지역화로 인한 VLSI 규모가 커지는 문제와 입력데이터를 매번 입력해야 하는재 사용문제에 대한 단점을 가지고 있었다. 본 논문은 입출력 핀 수의 증가를 최대한 억제하면서 입력데이터의 재사용을 통한 VLSI 규모를 최소화 할 수 있는 고속 시스토릭 어레이를 설계하였다. 제안된 시스토릭 어레이는 탐색 블럭의 입력데이터를 반복적으로 재 사용하여 메모리 접근시간을 최소화시키고 알고리즘의 병렬성을 증가시켜 전체 처리요소의 연결이 시간적 공간적으로 지역화 되어 문제크기의 증가에 대한 시간적인 영향을 받지 않는 문제 독립적인 형태가 된다. 설계된 시스토릭 어레이는 이동벡터의 계산 복잡도가 O(N6)에서 O(N3)로 크게 향상되었으며 입촐력 핀의 수는O(N)을 가진다.
본 논문에서는 움직임 추정시 인접된 블록간의 탐색 영역이 중첩됨을 이용하여 전역 탐색 기법과 동일한 성능을 유지하면서 계산량을 현저히 감소시킬수 있는 고속 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 현재 움직임 추정을 행하고자 하는 블록에 대한 탐색점 중에서 인접된 블록과 중첩되는 탐색점에 대하여는 먼저 평균 절대 오차 (mean absoulte difference; MAD)를 계산할 필요가 있을지에 대한 판별을 행한 뒤 MAD 계산이 필요한 경우에 대하여서만 MAD를 구한다. MAD 계산 여부에 대한 판별에는 현재 블록과 인접 블록간의 MAD 와 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD를 이용한다. 여기에 사용된 현재 블록과 인접 블록간의 MAD는 각 블록에 대하여 한번만 계산하면 되고, 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD는 이미 구해져 있기 때문에 한번의 MAD 계산을 추가함으로써 탐색점 수를 현저히 감소시킬 수 있었다. 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 전역 탐색 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.
블록 정합 알고리즘 (Block Matching Algorithm: BMA)에서 탐색 패턴은 탐색 속도와 화질에 매우 중요한 요소로 작용한다. 본 논문이 제안하는 HDS(Half Diamond Search) 패턴은 대부분 영상들의 움직인 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하ㆍ좌 우 방향에 집중되어 있는 특성을 고려하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 4 방향 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다. 이들 중 정합 오차가 가장 작은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정하고 기준점보다 오차가 작으면 상 방향확장을 선택하고 그렇지 않으면 기준점을 중심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 선택된 방향으로 이 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 탐색하면서 움직임이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해가기 때문에 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고HEXBS등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 23%의 개선된 결과를 얻었다.
본 논문은 isophote 제약조건을 사용한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms) 기반의 효율적인 오류 은닉 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류 블록을 경계선 정합 알고리즘(Boundary Matching Algorithm)을 사용하여 오류 블록의 주변과 가장 유사한 블록을 이전 프레임에서 찾아 교체한 후, isophote를 제약조건으로 가진 유전자 알고리즘을 사용하여 교체된 오류 블록을 재구성하는 것이다. Isophote들은 영상에서 일정한 밝기 값을 가지는 곡선들로, 본 논문에서는 비디오 통신 시 화질을 개선하기 위해, 전송 오류에 의한 끊어진 isophote들을 부드럽게 연결한다. 끊어진 isophote들을 연결하기 위해, isophote를 제약조건으로 가진 적합도 함수를 최소화하는 픽셀 값을 유전자 알고리즘을 사용하여 추정하고, 그 값을 isephote 방향으로 투영한다. 실험 결과, 제안된 방법이 다른 오류 은닉 방법 보다 좀 더 화질을 개선시킬 수 있다.
본 논문에서는 반복적인 움직임의 있는 경우, 강건하게 해결 할 수 있는 움직임 검출 알고리즘을 제시한다. 기존에 차 영상을 이용한 움직임 검출방법은 밝기나 잡음에는 어느 정도 강건하지만, 일정 영역에서 동작하는 물체의 반복적인 움직임에 대해서는 움직임으로 오 인식하는 문제점을 자주 발생시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상에서 반복적인 움직임은 특정 영역 상에서만 움직임의 발생된다는 특징을 이용해, 움직임의 가장 많이 발생한 영역을 움직임 영역으로 설정하고, 블록 정합(Block Matching) 시켜 계산된 평균절대오차(MAE)값을 가지고 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 다양한 반복적인 움직임에 대해 기존의 방법들에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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