본 논문은 MPEG 비디오에서 나타나는 여러 예측 형태의 움직임 벡터를 프레임 타입에 관계없이 단일 예측방향만을 갖도록 새롭게 추정하여 비디오 영상물의 분석에 직접적으로 활용하는 방안에 대해 제시하고 있다. 또한 재 추정된 각 프레임에서의 움직임 벡터를 이용한 비디오 시퀀스 내에서의 객체 추출 및 추적 기법 등에 대해서도 함께 제안하였다. 제안된 알고리즘은 영상에 대한 복원과정을 거치지 않고, 압축 비디오 영역으로부터 쉽게 추출될 수 있는 매크로 블록 영역 상에서 수행되었으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.
MPEG-2, MPEG-4와 같은 기존의 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용한다. 그러나 KTA 참조 소프트웨어에서는 움직임 벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 선택하여 사용할 수 있는 기능을 지원한다. 그러나 선택된 하나의 움직임 벡터 해상도를 슬라이스 전체에 일괄적으로 적용하기 때문에 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐색 구간에 따라 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정하는 방법을 제안한다. 움직임 벡터의 탐색 영역을 움직임 벡터가 예측 움직임 벡터로부터 떨어진 거리에 따라 다수개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 대하여 하나의 움직임 벡터 해상도를 할당하여 움직임 예측에 적용한다. 따라서 제안하는 방법의 부호화 효율은 각 구간을 분할하는 Threshold와 움직임 벡터를 부호화하는 엔트로피 코딩 방법에 영향을 받는다. HEVC의 참조 소프트웨어인 HM3.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에 B picture를 적용한 경우는 약 0.6%, P picture를 적용한 경우에서는 약 2.7%의 평균 발생 비트량 감소를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 H.264 표준 통영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법을 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정이 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 자기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되므로 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도는 $\alpha-trimed\;mean$ 필터를 이용한 부호기의 부호화 순서를 따르는 순차적 움직임 벡터 오류 은닉기법의 성능을 좌우하는 가장 중요한 부분이다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다
영상압축 인코더에서 가장 많은 계산량을 차지하는 부분이 움직임 벡터를 추정하는 부분이다. 일반적인 3단계 탐색 (Three-Step Search: TSS) 방법은 한 개의 매크로 블록에 대해 25개의 탐색점에 대해서 탐색을 한다. 본 논문에서는 주변 움직임 벡터로부터 예측된 움직임 벡터를 또 하나의 탐색 점으로 추가하는 수정된 3 단계 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법 보다 일반적으로 속도를 향상시키면서 최대 15% 정도 비트율을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 움직임 벡터의 상관도와 참조 화면의 거리를 이용한 H.264/AVC 움직임 탐색 지점 제거 방법을 제안한다. 결정된 탐색 영역을 이용하여 전 영역 탐색 방법에서 정화소 단위의 탐색 지점을 제거하고 향상된 예측 지역 탐색 방법에서는 불필요한 예측 움직임 벡터를 제거한다. 또한, 현재 화면에서 멀리 있는 참조 화면은 최적의 참조 화면으로 선택되는 빈도가 낮다는 특성을 이용하여 현재 화면과 참조 화면 사이의 거리를 이용한 가중평균을 적용하여 거리가 멀어질수록 전 영역 탐색 방법의 탐색 영역의 크기를 줄여 움직임 예측에 소요되는 시간을 줄인다. 향상된 예측 지역 탐색 방법의 경우, 멀리 있는 참조 화면에서 개선 과정을 적응적으로 생략하여 움직임 예측 시간을 줄인다. 제안한 방법을 통해 전 영역 탐색 방법은 평균 57.13%의 움직임 예측 시간이 감소되었고, 향상된 예측 지역 탐색 방법은 평균 14.71%의 움직임 예측 시간이 감소되었다.
본 논문에서 재예측과 움직임벡터의 변경 최소화를 이용한 효율적인 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적인 움직임벡터 기반의 워터마킹 기법들은 움직임벡터의 변경하여 워터마크를 삽입하기 때문에 움직임벡터를 변경에 따른 영상의 화질저화를 가져왔다. 따라서 제안한 방법은 움직임벡터의 변경을 최소화할 수 있는 삽입조건의 설정과 변경에 따른 오차를 최소화할 수 있는 재예측 기법에 의해 움직임벡터의 변경에 따른 화질열화를 최소화한다. 그리고 워터마크 정보를 고려한 임계값을 적응적으로 설정하여 워터마크의 정보량의 안정적 삽입을 보장할 수 있어 비디오 워터마킹을 효과적으로 수행할 수 있다. 제안한 방법은 비디오 비트스트림의 변화가 없기 때문에 기존의 동영상 압축표준과의 호환성을 유지할 수 있으며, 화질적인 측면에서 기존의 방법보다 약 $0.6{\sim}1.3\;dB$가 향상됨을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반의 스케일러블 비디오 부호화의 핵심 요소인 움직임 보상 시간적 필터링 (motion compensated temporal filtering; MCTF)의 성능향상을 위한 효과적인 움직임 예측 기법을 제안한다. MCTF의 성능향상과 밀접한 관련이 있는 픽셀 연결성을 개선하기 위하여 변형 중간값 연산 및 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 방법으로 움직임 벡터 필드를 평탄화한다. 또한 영상의 복잡도 등의 특성에 따라 가변 블록크기로 움직임 예측을 수행하여 움직임 벡터 필드의 상관도를 더욱 향상시킨다. 제안하는 방법은 시간적 필터링 과정에서 고주파 프레임으로 분해되는 에너지를 줄여 MCTF 및 전체 스케일러블 부호기의 성능을 향상시킨다. 실험결과 기존의 고정 블록크기 전역탐색 방법과 비교하여 제안하는 방법이 시간적 고주파 부대역 프레임에 포함된 에너지를 최대 30.33%까지 감소시키는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF)을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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