움직임 추정은 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만, 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해서는 많은 탐색을 필요로 한다. 따라서 탐색시간을 줄이기 위하여 적절한 탐색 시작점 설정과 효율적인 탐색 패턴을 사용하여야 한다. 만일 움직임 추정을 수행하기 전에 현재 블록의 전체적인 움직임 정보를 예측할 수 있다면 예측된 움직임 정보를 이용하여 보다 효율적으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 불필요한 움직임 추정을 생략하고 현재 블록의 움직임 추정을 위한 탐색 시작점 위치와 탐색 패턴을 보다 정확히 결정하기 위해, 후보 벡터들을 이용하여 현재 블록 유형을 분류하고 현재 블록의 움직임을 예측하는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 움직임 벡터 추정 속도 면에서 기존의 방법과 비교하여 약 1.5$\sim$7배의 속도 향상을 가져왔으며, 움직임이 많은 영상에서의 화질에 있어서 약 0.02$\sim$0.2(dB)정도 성능 향상을 보였다.
동영상 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서는 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 움직임 추정 기법을 사용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거함으로써 데이터를 압축한다. 일반적으로, 움직임 추정 기법은 정 화소 움직임 벡터 추정과 반 화소 움직임 벡터 추정으로 이루어져 있는데, 블록 정합 기법을 사용하는 정 화소 움직임 벡터 추정을 위하여 많은 기법들이 제안되어 정 화소 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄였지만, 반 화소 보간과 블록 정합 기법을 사용하는 반 화소 움직임 벡터 추정을 위해서 그렇지 않다. 본 논문에서는 많은 계산량을 필요로 하는 반 화소 움직임 추정을 위한 기법을 제안하였는데, 제안된 기법은 정 화소와 반 화소 사이에 존재하는 움직임 벡터들의 상관성을 이용하였다. 실험을 통하여, 제안된 기법과 일반적으로 반 화소 움직임 추정에 사용되는 기법을 비교하였을 경우, 제안된 기법은 움직임 보상 예측된 화질면에 있어서 약 $0.07\~0.69(dB)$정도 저하되었지만, 탄 화소 움직임 벡터 추정의 속도면에 있어서 약 $2.5\~80$배 이상 높은 성능 향상을 보였다.
이동통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오를 전송할 때 채널에어에 손상된 비트스트림은 복호되기 어려울 뿐만 아니라, 비트스트림의 다른 부분으로까지 에러를 전파시킨다. 한 프레임에 손실블록이 있을 때 기존방법에서는 주변블록들의 움직임벡터 평균을 구하거나 비슷한 예측을 통해 손실블록의 움직임벡터를 복원한다. 그러나 손실블록이 움직이는 객체의 경계부근에서 발생할 때 기존방법은 효율적이지 못한다. 따라서 제안 알고리즘은 기존방법보다 정확한 움직임벡터를 예측하기 위해 손실블록의 주변블록들 중세서 동일한 움직임을 갖는 블록들로 구성된 영역을 찾은 후, 동일움직임영역에 포함된 블록들의 움직임벡터를 이용하여 손실된 블록을 복원한다. 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 PSNR과 시각적인 화질면에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.
동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 ANBA는 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록의 움직임 벡터들의 평균값으로 구한 후보 벡터와 현재 블록의 이전 시점의 움직임 벡터의 2개의 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 MVFAST와 PMVFAST에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.01~0.64dB 개선되고 영상에 따라 최고 1.06dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 적응적 탐색영역 할당과 제안하는 알고리즘에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 움직임 벡터는 예측 성능을 향상하기 위하여 주변 블록의 움직임 벡터들을 예측 벡터 후보로 구성하고 현재 움직임 벡터와 최소의 차이를 가지는 하나의 움직임 벡터를 이용하여 일정한 크기의 탐색영역을 할당한다. 제안하는 알고리즘은 주변 네 개의 블록에 대한 움직임 벡터들의 구조에 따라 탐색영역의 크기를 직사각형과 옥타곤 형태로 할당함으로써 탐색영역의 크기를 축소하여 연산시간을 감소시켰다. 또한, 네 개의 움직임 벡터들을 모두 사용함에 따라 더 정확한 예측이 가능하며, 하드웨어에 적합한 형태로 구현함으로써 하드웨어 면적 및 연산시간을 효과적으로 감소시켰다.
본 논문에서는 현재 표준화가 진행 중인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 양예측(bi-predictive)모드에 존재하는 문제점을 거론하고 문제점에 대한 해결방안을 제시하여 부호화 효율을 증가시키고 계산 복잡도를 감소시키는 방법을 제안한다. 현재 HM 3.0에서는 양예측을 사용하는 블록에서 L0 움직임 정보와 L1 움직임 정보가 동일해지는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 이러한 현상이 발생하는 경우 L1의 움직임 벡터를 현재 블록의 주변 블록의 (0,0)이 아닌 L0 움직임 벡터로 대체 하고, 여전히 L0 움직임 벡터와 L1 움직임 벡터가 동일할 경우 예측모드를 단예측으로 변경하여 부호화 성능을 향상 시키고 계산 복잡도를 감소시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과, LD(Low-Delay) 실험조건의 경우 기존 대비 복호화기의 수행시간을 2% ~ 5% 감소시키고 부호화 성능을 약 0.3% ~ 0.5% 향상 시켰다.
비디오 시퀀스는 일반적으로 다양한 움직임을 가지는 객체들로 구성되어 있기 때문에, 움직임 특징은 비디오 검색 등에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영상에서의 움직임 벡터를 비디오 영상의 움직임 표현 서술자로 활용하는 새로운 방법이 제안된다. 즉, 압축 영상에서의 다양한 움직임 벡터를 프레임이나 매크로블록 예측 구조에 관계없이 단일 움직임 방향만을 갖도록 하여, 이것을 해당 영상의 서술자로 활용한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 양방향 예측 구조를 이용한 벡터 재해석 기법을 제안한다. 보통, 압축 영역에서의 각 프레임 움직임 해석 시, 움직임 벡터가 없는 I 프레임과 그 외 프레임들의 직접 비교는 불가능하지만, 제안 기법은 1, B, p 프레임 등의 모든 프레임에서 동등하게 벡터 해석을 할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 압축 영상의 전체 복원과정 없이 매크로 블록 영역 상에서 처리함으로써 시간 손실을 줄이고 있으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.
분산 비디오 부호화(distributed video coding)는 분산 소스 부호화의 대표적인 응용분야로서 부호화 복잡도가 부호화기에서 복호화기로 이동되어 저전력 부호화 환경에 매우 적합하다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호화의 성능 향상에 있어 가장 중요한 보조 정보의 효과적인 생성 방법을 제안한다. 우선 보조 정보 생성을 위한 키 프레임들 간의 블록 움직임 추정에 있어 기존 방법들이 대체적으로 가정하고 있는 선형적인 움직임 이동에 따른 잘못된 예측을 해결하기 위해 두 장 이상의 키 프레임을 사용하여 블록 움직임을 추정한 후, 선형 회귀(linear regression)를 이용하여 보조 정보 상의 블록 움직임 궤적을 추정한다. 이때 움직임 추정을 위한 키 프레임 번호를 증가하며 선입선출(FIFO)형 버퍼에 저장 및 삭제하여 동일한 보조정보에 해당하는 여러 움직임 벡터 필드와, 기존의 선형적인 움직임이 가정된 움직임 벡터 필드를 동시에 생성한다. 다음으로 보간(interpolation)하려는 보조 정보 프레임 내의 임의의 블록에 가장 가깝게 통과하는 움직임 벡터 필드를 선택하여 해당하는 블록의 최종 움직임 벡터로 선택한다. 실험결과 제안하는 보조 정보 생성 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 비대칭성 움직임 벡터 사용만으로 평균 PSNR이 0.216dB 만큼 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Full-HD 영상에서 사용되는 H264/AVC의 정수 단위 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘에서는 다중 해상도 고속 움직임 예측 기법에 기반을 두어 두 계층이 각기 탐색된다. 낮은 해상도의 계층에서는 움직임 벡터 예측자를 중심으로 좁은 탐색 영역을 2 단계로 탐색하여 최적의 점을 찾는다. 높은 해상도의 계층에서는 4 단계로 탐색을 하여 탐색점의 개수를 줄인다. 그리고 두 계층에서 각기 구해진 탐색점들의 비용을 비교하여 매크로블록의 최종 움직임 벡터를 구한다. 시뮬레이션 결과에서는 기존의 연구 결과보다 JM을 기준으로 BD-Rate는 1.55 % 높았고, BD-PSNR은 0.05 dB 낮아진데 비해 시간은 63% 만큼 감소하여 높은 속도를 낼 수 있었다.
본 논문에서는 H.264 부호기의 복잡도를 낮추기 위한 고속 움직임 탐색 기법을 제안한다. H.264 부호기는 움직임 탐색 알고리즘 및 다양한 모드 결정으로 인해 매우 높은 복잡도를 갖기 때문에 고해상도 영상의 압축에 시간적 부담을 준다. 따라서, 우리는 비디오 프레임에 계층적으로 양자화를 적용한 뒤, 각 단계마다 움직임 탐색 영역을 적절히 분배함으로써 최적의 움직임 벡터를 예측하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 H.264 부호기의 한가지 예측 모듈로 제안되며, 부가적으로 움직임 벡터 예측자 주변을 탐색하는 모듈이 수행된다. 실험 결과에서 제안 알고리즘이 기존의 H.264 부호기에 비해 매우 빠르면서 안정된 비트율-왜곡 성능을 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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