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.
비디오 신호에서 움직임 보상 보간 기술은 다양한 응용 분야를 갖는다. 프레임율 증가 변환이나 분산 비디오 부호화 기술에서는 효과적인 움직임 보상 보간 알고리즘을 필요로 한다. 이러한 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임에 대한 효과적인 후처리 기술을 통하여 화질을 개선하거나 또는 가상 채널 잡음을 줄임으로써 채널 전송 비트율을 줄이기 위해 각 블록 단위의 신뢰도 측정이 요구된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 블록에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록 기반의 신뢰도 평가방법을 제안한다. 제안한 방법은 현재 보간 프레임의 시간적 정합척도를 조사하고, 이 결과를 시간적 통계특성 뿐만 아니라, 공간적 통계특성을 조사하는 방법으로 설계된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 단순한 시간적 정합 비용에 의한 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
움직임 보상 보간 기법은 동영상 정보의 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템에서 부가 정보 생성에 사용된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 기법의 성능을 효율적으로 향상시키기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 혹은 LiftLT를 이용하여 영상의 크기를 두 배 확대 변환한 후 움직임 보상 보간을 수행하여 생성된 두 배 크기의 영상을 다시 축소 변환하여 원래 크기의 보간 프레임을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 보간 필터를 사용하여 부화소 단위의 세밀한 움직임 보상 보간을 수행한 경우의 성능도 분석한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 보간 필터를 이용한 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
동영상 신호의 프레임율 증가를 위해서 움직임 보상 보간(motion compensated interpolation) 기법이 많이 사용 된다. 특히 쌍방향 예측을 이용한 움직임 추정 기법은 움직임 추정 과정에서 빈 공간이나 겹쳐지는 문제를 해결함으로써 중간 삽입 프레임 생성 과정에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 이와 같은 움직임 추정 과정에서 잘못된 움직임 벡터를 선택할 경우 왜곡된 블록을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 쌍방향 움직임 예측을 기반으혹 하는 움직임 보상 보간 기법의 움직임 추정 과정에서 선택되는 움직임 벡터가 올바른 추정인지를 판별하고 인접한 움직임 벡터와 병함한 블록을 이용하여 1/2 화소 단위로 움직임 벡터를 보정하는 새로운 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 기법이 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해서 우수한 성능을 보이는 것을 모의 실험을 통하여 확인한다.
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.
본 논문에서는 고해상도 비디오를 위한 프레임 레이트 변환 방법을 제시한다. 서로 다른 방식이나 포맷을 가진 영상 신호를 변환할 때에는 시각적으로 거슬리는 움직임 지터(motion jitter)나 영상의 모서리에서의 블러링(blurring) 현상이 일어날 수 있다. 제시하는 방법에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 움직임 추정/보상을 이용하여 프레임 레이트를 증가 변환한다. 또한 보다 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해 다중 프레임을 통한 양방향 탐색 방법을 제안한다. 먼저, 픽셀 값을 알고 있는 현재 프레임과 이전 프레임간의 움직임 벡터를 이용하여 양방향 움직임 벡터를 얻는다. 얻은 움직임 벡터는 벡터 스무딩 블록을 거친다. 그 후 OBMC(Overlapped Block Motion Compensation)를 이용하여 보간 프레임을 구성한다. 실험 결과는 기존 방법들보다 제안 방법이 주관적 화질 면에서 우수함을 나타낸다.
H.264/AVC는 다양한 블록 사이즈에 따라 움직임 보상을 수행한다. 본 논문은 1/4정밀도 화소를 지원하는 효율적인 움직임 보상에 대해 연구하였다. 참조 프레임의 데이터로 사용하기 위한 메모리의 접근을 줄이고 2개의 6-tap 필터를 사용하는 움직임 보상을 제안한다. 소프트웨어 검증을 통한 최적화 된 알고리즘을 사용하여 하드웨어 설계 언어를 이용하여 기술하고 ModeSim 6.0a를 이용한 데이터 검증을 수행하였다.
In this paper, a interpolation error concealment algorithm of motion compensated interpolated frame for motion compensated frame rate conversion to reduce the block artifacts caused by failure of conventional motion estimation based on block matching algorithm is proposed. Experimental results show good performance of the proposed scheme with significant reduction of the block artifacts.
본 논문은 비디오의 시간적 화질 향상을 위한 새로운 프레임율 증가 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 계층적 움직임 추정 시에 탐색범위를 적응적으로 변환하는 방법을 이용하며, 움직임 보상 시 보간되지 않은 부분에 한하여 양방향 움직임 추정 및 보상과 선형 보간법을 수행한다. 부정확한 움직임 벡터 추정으로 인한 오류를 방지하기 위하여 신뢰도를 기반으로 탐색범위를 적응적으로 조절하며, 움직임 추정에 대한 신뢰도를 높이기 위하여 분산이 높은 블록 순으로 움직임 추정을 수행한다. 또한, 보간되지 않은 영역에서 배경과 객체를 분리한 후 배경인 영역에서는 선형보간법을 수행하고, 객체로 추정된 영역에서는 양방향 움직임 추정 방법을 이용하여 보간한다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 원본 프레임과 제안한 알고리즘을 이용하여 보간한 프레임 사이의 PSNR을 측정하였다. 그 결과, 화질이 기존 알고리즘보다 약 2dB 정도 개선되었으며, 블록화 현상과 몽롱화 현상이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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