본 논문에서는 H.264 통영상 부호화 방식의 고속 움직임 추정을 위한 인접 블록의 움직임 벡터 및 인터모드간 상관관계를 이용한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 제안된 기법에서는 상위블록과 하위 블록의 선택된 참조 프레임들의 일정한 상관관계를 갖는 통계적 특성을 이용하여 상위블록의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 통해 하위블록의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 또한 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 실험결과를 통해 5개의 참조프레임을 사용 시 제안하는 기법의 움직임 추정에 소요되는 시간은 기용한 모든 참조프레임에 대해 움직임 추정을 사용하는 방식에 비해 평균 91% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율은 거의 동일한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
본 논문에서는 HEVC 부호화의 연산 복잡도를 줄이기 위한 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. 고속움직임 탐색을 위한 종래의 방법은 현재 영상과 참조 영상 간의 거리에 따라 탐색 영역의 크기를 조절하는 반면, 제안 방법은 예측 단위 간의 움직임 벡터 차의 유사성을 이용하여 예측 단위에 따라 움직임 벡터 탐색 영역을 적응적으로 조절한다. 실험을 통해 제안 방법은 random access 실험 조건에서 움직임 예측의 연산 시간을 약 10.7% 감소시키는 반면, 약 0.1%의 낮은 부호화 성능 하락을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2/4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 30 Hz 프레임 율의 MPEG-4 simple profile 비디오 비트스트림을 15 Hz 프레임 율을 갖는 H.264 baseline profile 비디오 비트스트림으로 변환하는 트랜스코딩을 제안한다. MPEG긱의 블록 모드(block mode)와 움직임 벡터(Motion Vector) 정보를 H.264에서 이용 가능하도록 블록 모드 변환을 수행하고, MPEG-4의 움직임 벡터 보간을 이용하여 H.264에서 움직임 예측(Motion Estimation) 없이 정수 화소 단위로 움직임 벡터를 찾는 3가지 움직임 벡터 보간 (Motion Vector Interpolation) 방법을 실험한다. 이와 같은 방법을 이용해서 움직임 예측 시 소요되는 계산량을 줄이고 낮은 대역폭에서 심각한 화질 열화가 없는 트랜스코더를 제안한다. 실험 결과 제안된 방법은 직렬 화소영역 트랜스코딩에 비해 신호 대 잡음비(PSNR: peak signal to noise ratio)는 실험 영상에 따라 높은 비트율에서는 0.2dB에서 낮은 비트율에서 0.9dB의 손실이 있으나 전체 수행 시간은 3.2배에서 4배 빨라진다.
최근 들어 영상을 중심으로 여러 형태의 정보를 결합하여 저장하거나 전송하는 소위 '멀티미디어' 가 전 세계적 열풍을 불러일으키고 있다. 디지털 기술에 바탕을 둔 멀티미디어 혁명은 멀티미디어 PC, 주문형 비디오(VOD), HDTV, 디지털 방송, DVD등 여러 가지 상품의 형태로 소비자들에게 선보이고 있다. 디지털 비디오 압축 기술은 이러한 멀티미디어 응용분야의 핵심이며, 압축 관련 국제표준안 중 가장 최근에 발표된 것은 MPEG-4와 H.264가 있다. 이에 본 논문은 동영상 압축 기술의 핵심인 움직임 예측에 대하여 연구하고 최근 가장 활발히 연구되고 있는 DMB용 움직임 벡터 추출 프로그램을 구현하며 성능평가 한 것이다. 뿐만 아니라 이후 이를 바탕으로 움직임 벡터 추출 모듈을 VHDL로 구현한 후 성능평가의 기준으로 이용할 것이다.
본 논문에서는 MPEG-4 Part 10 동영상 압축 표준에 대한 새로운 움직임 벡터 부호화 알고리듬을 제안한다. 제안 알고리듬에서는 주변 블록들의 움직임 벡터 분포와 MPEG-4 Part 10의 구문 요소인 매크로블록 유형을 이용하여 주어진 동영상의 움직임 정도를 예측한다. 그리고 예측 결과에 따라서 독립 부호화 방식과 결합 부호화 방식을 적응적으로 선택하여 움직임 벡터 압축을 수행한다. 모의 실험 결과는 부가적인 메모리나 계산량 없이 제안 방식이 기존 방식들보다 우수한 압축 성능을 지님을 보여준다.
본 논문에서는 영상의 특성을 이용하여 TM1300 미디어 프로세서에 적합한 효율적인 움직임 탐색방법을 제안한다. 주위 블록간의 공간 상관 관계를 이용해 예측 움직임 벡터를 구하고 이를 기준으로 탐색 영역을 축소하여 전체 연산량을 줄인다. TMI1300의 특성을 활용하여 메모리 사용 효율 증대 및 비교, 분기의 사용을 줄여 최적화에 유리한 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법을 Philips 140 MHz IM1300 상의 MPEG-4 SP@L3 (Simple Profile Level 3) 부호화기에 적용한 결과 화질은 전역 탐색 방법에 근접하며 기존의 고속 움직임 예측 방법에 비해 메모리 접근 및 처리 속도 면에서 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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