• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
• /
• pp.457-459
• /
• 2004

본 논문은 움직임 벡터 재 산출 방법에 있어서 제한된 영역 내의 움직임 벡터 재 탐색 과정을 보다 효율적으로 운용함으로써 기존의 방법보다 빠르게 동작하는 크기조절 트랜스코딩 방법을 제안한다 기존의 크기조절 비디오 트랜스코딩은 크기 조절된 비디오의 정형화된 재 산출 과정을 통해 움직임 벡터를 구하고, 화질 열화의 최소화를 위해 재 산출된 움직임 벡터를 제한된 탐색 영역 내재 탐색을 통해 좀더 정확한 움직임 벡터를 구하는 방법을 사용한다 그러나 움직임 벡터 재 탐색과정은 않은 계산이 요구되어 속도 저하의 원인이 되며, 비디오의 특성에 따라 움직임 벡터 재 탐색 과정이 불필요한 경우가 발생한다. 따라서, 움직임이 없는 비디오에 대해서는 움직임 벡터 재탐색 과정을 수행하지 않음으로써 트랜스코딩 과정의 수행 속도를 개선하고, 움직임이 많은 프레임에 대해서는 움직임 벡터 재 탐색을 수행하여 화질 열화를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하였을 때. 움직임이 적은 비디오일수록 화질 열화 없이 트랜스코딩 속도가 약 15%의 향상된 성능을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.9-14
• /
• 2011

본 논문은 움직임벡터차의 확률을 이용하여 움직임 탐색 범위를 결정하는 새로운 고속 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 일종의 적응적 탐색영역 방법이다. 움직임벡터차의 분포에 대한 조사하고 그 분포의 파라미터를 최대우도추정방법으로 추정한다. 이 추정된 분포를 이용하여 탐색 범위는 움직임벡터차의 지정된 확률에 의해 효과적으로 제한될 수 있음을 보인다. 실험적으로 제안된 방법의 성능이 화질면에서 전역탐색법과 유사하며 복잡도 면에서는 중대한 감소를 입증하였다. 뿐만 아니라, 제안된 방법이 기존의 적응적 탐색영역 방법에 비해 훨씬 더 효과적으로 탐색영역을 결정함을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.209-212
• /
• 2013

본 논문에서 적응적 탐색 영역(Adaptive Search Range)을 이용하여 개선한 제한된 1비트 변환 알고리즘을 제안하였다. 이 변환은 전역 검색 알고리즘 (Full Search Algorithm)을 사용한다. 그러나 이것은 매우 많은 연산량과 복잡도를 가진다. 제안된 알고리즘에서는 각 블록의 탐색범위를 결정하기 위한 움직임 벡터 (Motion Vector)와 함께 제한된 1비트 변환 알고리즘의 제한된 마스크 (Constrained Mask)를 사용한다. 실험결과를 통해 제안된 알고리즘은 움직임 예측의 정확도에 대한 성능을 비슷하게 유지하면서 평균적으로 Search Point의 수를 84% 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.185-195
• /
• 2010

본 논문은 H.264/AVC의 빠른 부호화를 위해 인터 및 인트라 예측에서 효율적인 알고리즘을 제안한다. 첫째, 인터 예측모드 결정 방법은 시 공간적 상관성 정보와 픽셀 방향성을 이용하여 빠른 시점에 예측모드를 결정한다. 둘째, 인트라 예측모드 결정 방법은 매크로블록 내 외부의 픽셀값 변화량으로 Smoothness 정도를 판단하여 블록크기를 선택하고, 대표픽셀과 참조픽셀을 이용하여 예측모드를 결정한다. 마지막으로 가변적인 움직임 탐색영역 제한은 주변 블록의 모드 정보와 예측 움직임 벡터를 이용하여 가변적인 탐색영역을 설정하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 JM 14.1과 비교하여 부호화 시간 감소율은 최소 약 18~53% 정도를 보였다. RD 성능 면에서는 PSNR 값의 감소는 거의 없으면서 비트율이 평균 약 4% 정도 근소하게 증가하는 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권9호
• /
• pp.2007-2012
• /
• 2011

블록정합에서 방대한 계산을 줄이기 위해, 본 논문은 탐색영역에서 탐색점을 제한하는 고속 블록정합 알고리즘을 제안한다. 대부분의 움직임 벡터가 탐색영역 중심부에 위치하고, 정합오차가 최적의 유사블록을 향해 단조감소한다는 사실에 근거하여 제안된 알고리즘은 단계 사이에 정합패턴을 1 화소 단위로 이동하고, 이전 단계들에서 결정된 유사블록들로부터 최적의 유사블록을 향한 움직임을 예측하고, 탐색점들의 움직임을 움직임 방향에 대해 ${\pm}45^{\circ}C$로 제한한다. 그 결과 불필요한 탐색점을 제거할 수 있었고 블록정합 계산을 줄일 수 있었다. 기존 유사 고속 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘은 큰 움직임을 갖는 영상에서 미미한 화질 저하를 발생시키지만 보통 움직임을 갖는 영상에서 동등한 화질을 유지하고, 반면에 그들의 블록정합 계산을 적게는 20% 많게는 67%를 줄여 주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제40권2호
• /
• pp.20-28
• /
• 2003

최근 들어 ASIC(Application Specific IC)이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 더 빠르고 정확한 움직임 벡터 예측방법이 요구되고 있다. 전역탐색(Full Search: FS) 방법은 탐색영역의 모든 화소들을 탐색하여 움직임 벡터를 예측하는 방법으로 화질과 PSNR은 좋지만 반면에 많은 계산량이 요구된다. 기존의 고속 알고리즘들은 탐색 회수를 제한함으로써 계산량을 줄였기 때문에 움직임 벡터 예측의 정확도가 낮고, 움직임 보상시 SAD(Sum of Absolute Difference) 값이 높아지는 것을 감수해야한다. 본 논문에서는 영상에서의 현재 블록과 주변 블록과의 공간적인 상관도를 고려하여 예측된 움직임 벡터 (Predicted Motion Vector: PMV)를 이용하는 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. PMV 방법은 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 기존 방법들 보다 명확하고 간결하게 탐색을 수행할 수 있다. PMV 방법이 대표적인 기존 방법인 Nearest-Neighbors Search(NNS) 방법보다 속도 및 정확도 면에서 성능이 양호함을 대표적인 실험 시퀀스를 통하여 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권1호
• /
• pp.49-55
• /
• 2007

본 논문에서는 필드/프레임의 공간적, 시간적 움직임 특성을 활용한 디인터레이스드 기법을 이용해 재구성된 영상프레임으로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임추정이 가능한 이중연산구조 기반의 다해상도 계층적 움직임 추정 방식(multi- resolution hierarchical motion estimation, MHME)의 효율적인 다중연산구조 기반의 움직임 추정을 제안한다. 공간적, 시간적 움직임 특성으로부터 디인터레이스드 기법을 적용하여 재구성된 영상프레임으로부터는 계층적 움직임 추정방식을 적용하여 빠른 움직임 영역에서도 화질의 열화가 거의 없는 다해상도 계층적 움직임 추정(MHME) 영상처리를 구현하였고, 비교적 높은 PSNR을 얻을 수 있었다. 다양한 모드 M=2 또는 M=3의 여러 가지 모의실험을 통해 제안된 구조가 전역탐색 블록정합 알고리듬(Full-search Block Matching Algorithm, FBMA)에 대하여 예측성능에 있어 최고 1.49dB(CAR), 최저0.421dB(Mobile & Calendar)의 모의실험결과 평균 -0.7dB 정도의 미소한 평균 PSNR 저하를 나타내었다. 이의 구현을 위해 제안된 전역/후역 탐색방식의 연산처리방식은 하나의 처리기소자(Processor Element, PE)에 이중연산처리기(DAPE) 구조를 채택하여 제한된 PE로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임 추정이 가능한 전역/후역 탐색방식(Foreground & Background Search Algorithm, FBSA)의 비트 처리열 탐색 알고리듬을 제안 적용하여 움직임추정 연산의 성능을 구조적으로 향상시키는 다중프로세서 어레이 구조(Multiple Processor Array Unit, MPAU)를 개발 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.225-228
• /
• 2011

동영상을 고효율로 압축할 수 있는 중요한 기술 중의 하나가 움직임 추정 기술이다. 움직임 추정 기술에서 가장 널리 사용되는 탐색 방식과 정합오차를 판단하는 기준은 각각 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬과 Sum of Absolute Differences(SAD)이다. 하지만, FS와 SAD를 사용한 움직임 추정기술은 인코더 전체 계산량의 50%이상을 차지하게 된다. 무선 통신 및 인터넷 환경에서 사용되는 응용프로그램에 대해서는 많은 계산량이 실시간 전송을 어렵게 만든다. 이러한 이유로, 동영상 압축 기술에서 계산량을 줄이는 방법이 중요하게 되었다. 그 결과로, SAD대신 다른 정합 오차 기준을 사용하여 움직임 추정기술의 계산량을 줄이는 알고리듬들이 제안되었다. 본 논문에서는 계산량을 줄이면서 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 (One-bit Transform, 1BT)알고리듬과 1비트 변환의 성능을 향상시킨 제한된 1비트 변환(Constrained one-bit transform, C-1BT)을 소개하고 C-1BT방법에 있어서 기존 방식의 빠른 인코딩속도를 유지하면서 PSNR을 증가시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 기존 C-1BT에서 고정해서 사용한 파라미터 D값을 대신에 현재블록과 동일한 위치에 있는 참조영역의 블록과 그 주변블록의 움직임벡터 정보를 이용해서 블록의 움직임 정도를 판단하고, 블록단위로 D값을 적응적으로 결정한다. 실험결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬과 비교하여 평균 0.11dB PSNR 증가를 보여 준다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.63-68
• /
• 2004

본 논문은 영상검지기를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임 추적 시스템에 필요한 탐지방법과 이동궤적을 추적하는 방법을 제안하여 차량의 움직임을 추적하는 시스템을 구현하였다. 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 측정하는 이유는 지능형 교통 시스템의 첨단교통관제에 필요한 정보를 제공한 수 있으며, 기존에 설치되어진 매설식 루프 검지기가 가지는 유지보수의 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 도로에서 주행하는 차량의 물체 탐지를 위하여 차영상 분석법을 기반으로 하였다. 이는 도로의 주변 환경이 빠르게 변화하기 때문에 배경영상을 사용하는 방법은 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 칼만필터와 이노베이션을 사용한 가변 탐색영역으로 차량의 이동 궤적을 추적하였다. 가변 탐색영역을 사용한 이유는 기존에 제한된 검색영역을 이용한 방법에서 나타나 질 수 있는 차량의 이동 속도 및 궤적의 변화에 따른 문제를 해결 할 수 있기 때문이다. 실험 결과 제한된 검색영역을 사용하는 방식보다 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권5호
• /
• pp.56-65
• /
• 2009

스테레오 영상은 단일 영상과는 달리 오른쪽과 왼쪽, 2개의 영상으로 구성되어 있기 때문에 단일 영상에 비하여 더욱 많은 데이터량을 가지게 된다. 따라서 이를 효율적으로 처리하기 위한 영상 압축 기술이 필요하게 되었고, 이를 위해 DPCM기반의 예측 부호화 압축 기술을 대부분의 비디오 압축 표준에서 사용한다. 예측 부호화 기술의 구현을 위해 움직임 추정 및 변이 추정이 필요한데 이를 수행하는 알고리즘으로 여러 가지 비디오 코딩 표준들에서 블록 정합 알고리즘을 사용한다. 블록 정합 알고리즘 중 완전탐색 알고리즘은 기준 블록을 탐색영역 안에 존재하는 모든 블록과 비교하여 최적의 블록을 찾아낸다. 이 알고리즘은 최적의 블록을 찾을 수 있어 효율은 좋으나 많은 연산량이 단점이 된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 움직임 벡터 정보와 전 프레임의 변이벡터 정보를 이용하여 고속으로 현재 프레임의 변이 벡터를 추정할 수 있는 방안을 제시한다. 변이 벡터 추정시 전역 변이 벡터를 사용하여 탐색 영역을 줄이고, 전 프레임들 사이에서 구한 변이 벡터 정보를 재사용하면서 움직임 벡터 정보를 이용하여 탐색 위치를 제한함으로 연산량을 줄여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 하였다. 실험결과 제안 알고리즘은 움직임이 많은 복잡 영상 보다는 움직임이 적은 단순 영상에서의 성능이 훨씬 뛰어났으며, 움직임이 적은 단순 영상에서의 변이 벡터 추정 시에 약간의 residual 증가는 있지만 빠른 처리 속도를 제공하여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 함을 확인하였다.