본 논문에서 프레임 율 향상을 위한 새로운 움직임 추정 알고리즘에 대해 제안한다. 계산량을 줄이고 다해상도의 영상을 이용하기 위하여 원본 프레임들을 계층적 구조로 형성하고, 최상위 계층에서 단방향 움직임 추정을 수행한다. 최상위 계층은 낮은 해상도 때문에 움직임 벡터의 정확도가 낮아지므로, 정확도를 향상시키기 위해 각각의 블록은 5 개의 움직임 벡터 후보들을 가진다. 이 후보들은 아래 계층들에서 수정되며, 움직임 추정이 완료되면 최하위 계층의 움직임 벡터들은 SAD (sum of absolute difference) 값을 이용해서 최종적으로 수정된다. 이렇게 구해진 단방향 움직임 벡터들은 양방향 움직임 벡터로 변환되고 양방향 보간법을 사용하여 보간 프레임을 생성한다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 낮은 계산량을 나타내면서 PSNR (peak signal-to-noise ratio) 수치에서 최대 1.3 dB 의 향상을 나타냈고, 주관적으로도 더 선명한 결과를 보여주었다.
낮은 프레임률을 가지는 동영상을 높은 프레임률 디스플레이 장치를 통해 재생하는 경우 프레임률 향상기법이 필요하다. 프레임 향상 기법은 연속된 원본 프레임 사이에 프레임을 보간함으로써 생성하며 이러한 프레임 보간방법은 크게 프레임 복사 기법과 움직임벡터 기반의 보간기법으로 나뉜다. 프레임 복사 기법은 단순히 보간하고자 하는 프레임의 이전 또는 이후 프레임을 복사하는 기법으로 매우 낮은 복잡도를 가지지만 저키현상이 발생하는 단점이 있다. 움직임 벡터 추정 및 보상을 통한 프레임 보간기법은 다시 화소단위의 방법과 블록단위의 움직임 추정 방법으로 나눌 수 있다. 화소기반의 경우 영역별 다른 보간 방법을 사용하여 보간을 수행하며 높은 복잡도를 가지는 단점이 있다. 블록기반 방법은 상대적으로 낮은 복잡도를 가지지만 블록킹현상이 발생한다는 단점을 가진다. 제안하는 방법은 블록단위의 움직임 추정 기반 프레임률 향상기법으로 프레임내 움직임의 선형성을 이용하여 움직임을 추정한다. 이 과정에서 보간하고자 하는 프레임 이전 두 프레임과 이후 한 프레임을 사용하여 움직임 추정 및 보상을 수행함으로써 프레임을 보간하다. 실험결과 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 이전의 다른 방법과 비교하여 높은 성능을 보이고 특히 해상도가 높은 경우 더욱 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났으며 주관적 화질 또한 상대적으로 우수한 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 양방향 움직임 보상에 의한 필드 보간(bi-directional motion-compensated field interpolation) 방법을 사용한 효과적인 디인터레이싱(de-interlacing) 기법을 제안한다. 움직임 추정(motion estimation)을 이용한 일반적인 디인터레이싱 기법은 서로 다른 샘플링 격자(sampling grid) 관계인 연속한 두 필드(field)들간의 움직임 추정을 위해 line average 같은 비교적 간단한 형태의 디인터레이싱 기법이 선행된다. 그러나, 제안한 방법은 보간할 필드(the interpolated field)의 전후 필드들의 같은 샘플링 관계인 존재하는 스캔 라인(the existing scan line)들 사이에서만 움직임 추정이 이루어지므로 구현이 용이하다. 이때 구해진 움직임 벡터는 양방향 움직임 추정을 위한 초기 값으로 사용되어 진다. 제안한 알고리듬은 기존의 움직임 정보를 이용한 기법에 비해 구현이 용이하며, 카메라 움직임이 있는 panning, zooming 영상에 특히 효율적이다.
DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 EBMF(Edge Based Median Filter)와 3-Step AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter) 기반의 움직임 적응 디인터레이싱 알고리즘을 제안 한다. 움직임 적응 방법에서 중요한 요소인 motion missing에 의한 에러를 방지하기 위해 입력 영상을 4 가지 유형으로 구분하여 각 영상에 따라 다른 임계 값을 사용하여 정확한 화소 값을 보간 하는 AMPDF를 사용하며 움직이는 대각선 에지의 효과적인 보간을 위하여 에지에 따라 가변적인 후보 픽셀을 선택하는 EBMF를 사용하여 성능을 향상시켰다. 또한 성능을 높이기 위해 입력되는 영상을 움직임 영역, 정지 영역, 경계 영역으로 나누어 적응적으로 보간 하였으며 모의 실험을 통해 기존의 방법들에 비해 성능이 우수함을 보였다.
영상 신호의 해상도를 증가시키거나 움직임 추정의 정확성을 향상시키기 위하여 다양한 보간 기법이 제안되었는데 H.264/AVC와 HEVC 동영상 부호화 표준 기법에서는 움직임 추정의 정확성을 높이기 위해서 보간 필터를 사용하여 1/2 혹은 1/4 단위의 부화소를 생성한다. 본 논문에서는 1/2과 1/4 단위의 부화소 보간을 위하여 lapped transform을 이용한 효율적인 보간 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상의 크기 변환과 보간과의 관계를 이용하여 부화소를 효율적으로 보간하는 기법인데 H.264/AVC와 HEVC에서 사용되는 보간 필터와 비교하였을 때 비슷한 성능을 보이면서 계산량을 크게 줄임을 보인다.
본 논문에서는 저해상도 대역에서의 움직임 벡터를 고려한 고해상도 대역의 영역에서 움직임 탐색을 행함으로써 밀-소 다중해상도 움직임 추정의 과도한 계산량을 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 또한 정확한 움직임을 찾아서 복원 영상의 화질을 높이기 위해 반화소 단위 움직임 추정을 사용하는데, 많은 계산량이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 인접 화소들간의 상관관계를 이용해 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선택적 보간을 이용하여 계산량을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
H.264 영상 압축 표준은 높은 압축률과 화질로 널리 이용되고 있다. 이러한 H.264 복호기에서 움직임 보상기는 가장 연산 시간이 오래 걸리고 복잡한 유닛이다. 이러한 움직임 보상기의 성능은 보간 연산기와 참조 픽셀을 외부에서 읽어 오는 동작의 효율성에 의해 결정된다. 따라서 고성능 보간 연산기를 설계하고 참조 메모리와 데이터의 관리를 통해 데이터 재활용을 늘려 외부 메모리 접근 횟수를 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 2 차원 회전 레지스터 파일과 움직임 벡터 예측기, 그리고 저복잡도 고성능의 보간 연산기를 이용한 효율적인 움직임 보상기 구조를 제안한다. 2 차원 회전 레지스터는 참조 메모리에서 읽어 온 픽셀 데이터를 보관하면서 보간 연산기에 필요한 픽셀 데이터를 신속하게 공급하고 재활용될 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 기능을 가지고 있다. 제안된 구조에 따라 움직임 보상기를 설계하고 인트라 예측기와 통합하여 예측 연산기를 구현하여 동작과 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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