본 논문은 가장 최근의 동영상 국제표준인 H.264 비디오 코덱을 사용하여 QCIF 영상을 초당 10 프레임 정도의 속도로 실시간 부호화하는 것을 목적으로, 부호화 시 필요한 연산의 약 80%-90%를 차지하는 움직임 추정을 고속으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 내용으로 하고 있다. 제안하는 고속 움직임 추정 알고리즘은 MPEG겨 등의 고속 움직임 추정에 사용되었던 기존의 알고리즘을 다중 프레임 레퍼런스 등 새로운 특징을 갖는 H.264 코덱에 적합한 형태로 개선하고, 움직임 추정의 정밀도가 1/4 화소 단위로 향상됨으로써 늘어난 부화소단위 움직임 추정의 상대적 부담을 함께 고려하면서, 모드 선택과정과 효과적으로 결합함으로써 보다 향상된 성능을 나타내고 있다. 모의실험 결과, 기존의 공식 JVT-AVC 레퍼런스 소프트웨어인 JM (Joint Model) 에 구현되어 있는 고속 움직임 추정 알고리즘에 비해서 최대 80%, 평균적으로 60%의 속도개선 효과가 있음이 입증되어, 최근 JM 의 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘으로 채택된 JVT-F0l7 알고리즘에 본 논문에서 제안하는 레퍼런스 프레임 탐색 제한 알고리즘을 결합시킴으로써 추가적으로 약 45%의 속도 개선을 얻을 수 있음을 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 초저속 동영상 부호화에 관한 것으로, 움직임 추정 효율을 개선하기 위해 분할된 영역별로 움직임 정보를 추정하여 부호화를 수행할 뿐만 아니라 분할된 영역중 의미있는 부분을 선택적으로 부호화할 수 있는 영역분할 기반 영상부호화 기법에 관한 것이다. 첫째로, 움직임 추정은 분할된 영역 정보를 이용한 가변 탐색 영역 설정을 통해 전역 탐색 움직임 추정시 소모되는 많은 연산량을 줄이고, 둘째로, 움직임 추정 후 추정된 움직임 정보를 이용해 영역의 재분할 과정을 통해 분할된 영역별로 움직임 정보를 부호화 함으로써 개선된 부호화 효율을 보이며, 셋째로, 분할된 영역 중 얼굴과 같은 의미를 갖는 영역을 선택적으로 부호화하고 전송하기 위한 인식 기법을 제안하고자 한다.
본 논문은 프레임 율 향상을 위한 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 양방향 움직임 추정은 중첩 영역이나 홀 (hole) 영역이 발생하지 않지만 물체의 실제 움직임을 찾는 데에 어려움이 있다. 이중 움직임 추정 방법은 이를 어느정도 해결하였지만 여전히 실제 물체의 이동과는 다른 움직임 벡터들이 남아있다. 움직임 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 기존의 이중 움직임 추정 알고리듬을 토대로 SMD (side matching distortion)를 움직임 추정 매칭 식에 결합한 새로운 매칭 기준 식을 제안한다. 결과적으로 제안하는 알고리듬은 기존의 이중움직임 추정 방법에 비해 정량적으로 PSNR (peark signal-to-noise ratio)이 크게 향상되었으며 주관적으로도 뛰어난 결과를 보여주었다.
움직임 추정은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수행 시간을 요구한다. H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 수행 시간을 줄이면서 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소와 부화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 계층적인 탐색 기법을 사용하였고, 정확한 움직임 추정을 위하여 블록 크기에 따라 부화소 움직임 추정 패턴을 적응적으로 결정하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 대칭적 십자가-엑스 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 이 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 부화소 움직임 추정 탐색 기법은 부화소 움직임 추정을 위하여 기존의 전역 부화소 탐색 패턴, 중앙 편향적 부화소 탐색 패턴과 제안한 부화소 움직임 탐색패턴들을 사용한다. 그리고 블록의 크기에 따라 3가지의 부화소 탐색 패턴들 중 한 패턴이 부화소 움직임 추정을 위해 적응적으로 결정된다. 블록의 크기에 따라 적응적으로 부화소 탐색 패턴이 결정되므로 보다 정확하게 부화소 움직임 추정을 수행할 수 있다. 제안한 기법을 전역 탐색 기법과 비교하였을 때 약 5.2배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 약 0.01 (dB)정도 성능 저하를 보였다. 반면에, 비대칭 다중육각형 탐색 기법과 비교하였을 때 움직임 추정 속도와 화질에 있어서 각각 약 1.2배와 약 0.02 (dB)정도 향상을 보였다.
본 논문에서는 이음매없는 모자이크 구성을 위한 영상 정렬 방법을 제안한다. 모자이크 구성을 위한 전역 움직임 추정 후, 전역 움직임 계수를 이용하여 모자이크를 구성하려면, 정렬이 올바르게 수행되지 않은 국부 영역이 존재하게 되고, 이러한 국부 영역에서는 선분의 끊김, 흐려짐, 겹침 현상이 일어난다. 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않은 국부 영역을 정렬하기 위해서는 잔여 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 그러나, 잔여 움직임 추정을 위해서는 카메라의 초점 거리나 조도 변화와 관계된 변수를 추정해야 하고, 또한 이에따른 많은 계산량을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 추가적인 외부 변수의 추정 과정 없이 효율적으로 잔여 움직임을 추정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 잔여 움직임 추정 과정에서 사용되는 측정 및 추정 윈도우의 크기를 효율적으로 설정함으로써 잔여 움직임 정보를 효과적으로 추정할 수 있다. 제안된 단계적 잔여 움직임 알고리즘을 적용하여 모자이크를 구성함으로써, 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않았던 국부 영역의 흐려짐, 겹침 현상을 해결할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
동영상의 줌 움직임 추정은 구현이 아주 복잡하다. 본 논문에서는 줌 움직임 추정을 구현하기 위하여 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 현재블록과 참조블록 사이의 거리 정보를 얻고, 이 거리 정보로부터 두 블록사이의 줌 비율을 계산한다. 줌 비율에 맞게 참조블록을 확대 또는 축소시켜 줌으로서 움직임 추정 차신호를 줄일 수 있다. 따라서, 제안된 방법은 줌 움직임 추정을 위한 복잡도가 크지 않으면서 움직임 추정 정확도를 높이는 것이 가능하다. 모의실험을 바탕으로 제안된 방법의 움직임 추정 정확도를 측정하였으며, 기존 블록정합 방법에 비하여 움직임 추정 오차값이 크게 감소함을 확인하였다.
다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 증가하기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용한 효과적인 초기 종료 움직임 추정 기법이다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 다중 사각형 탐색 패턴, 래스터 탐색 패턴, 수정된 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 작은 다이아몬드 탐색으로 이루어져있다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법(FS)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 움직임 추정 속도를 각각 약 1.7~4.5배, 90배 향상시킨다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
많은 고속 정화소 움직임 추정 알고리즘이 개발됨에 따라, 최근에는 10개의 탐색점만으로 정화소 움직임벡터를 찾을 수 있게 되었다. 반면에, 반화소 움직임 추정에서는 정화소 움직임 벡터주변의 8 개의 반화소 탐색점을 검색해야 한다 그러므로 반화소 움직임 추정 알고리즘의 계산량을 줄일 필요성이 생기게 되었다 본 논문에서는 directional search 와 SAD 함수의 선형 모델링을 이용한 고속 반화소 움직임 추정 알고리즘을 제안한다 제안된 알고리즘은 PSNR 열화 없이 2.21 개의 탐색만으로도 움직임 벡터를 찾을 수 있게 해준다 특히, 조절 가능한 파라미터를 이용하면. 약간의 PSNR 감소와 함께 0.34개의 탐색만으로 움직임 벡터를 추정을 할 수 있게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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