• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.880-887
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• 2015

본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 BME(Bilateral Motion Estimation)보다 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 판단하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되고 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.342-348
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• 2013

본 논문에서는 적응적인 확장 블록을 사용하는 프레임율 증강 기법인 AEBME (Adaptive Extended Bilateral Motion Estimation)을 제안하고자 한다. 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬은 동일한 구역에 두 번의 움직임 예측을 수행함으로 인해 높은 계산량이 요구되었다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 활용한 블록 유형의 일치 유무를 고려하여 EBME 수행여부를 결정함으로써 움직임 예측 과정을 보다 빠르게 수행하도록 하였다. 움직임 벡터 평활화 과정이 적용되어 움직임 벡터 필드 내의 이상 벡터를 찾아 수정한다. 최종적으로 OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)와 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)이 프레임 움직임의 성질에 따라 적용되어 중간 프레임을 보간하게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬인 EBME에 비해 향상된 성능과 빠른 속도를 보임을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.62-69
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• 2015

본 논문에서는 움직임 추정 기법을 적응적으로 사용하는 프레임율 증강 기법인 AME-FRUC (Adaptive Motion Estimation Frame Rate Up-Conversion)을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 움직임이 적은 영역에서 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation)을 활용하고, 움직임 벡터 정보를 활용하여 관심영역을 결정한다. 관심 영역에서는 제안하는 텍스쳐 정보에 기반한 블록 분할을 활용한 단방향 움직임 추정을 수행하도록 하여 정확도를 높였다. 최종적으로 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)기법을 움직임 추정 방법에 따라 적용하고 보간 하여 중간 프레임을 생성 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 FRUC 알고리즘에 비해 최대 68% 적은 SAD 연산으로 3dB 높은 PSNR 성능과 0.07 더 높은 SSIM 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.68-71
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• 2014

본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation)알고리듬에서 가중치수를 개선시켜 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) MCI(Motion Compensated Interpolation)에서 고정된 확장블록을 대신하여 확장블록이 주변근처를 이동하면서 SOAD(Sum of Overlapped area Absolute Difference)를 통하여 향상된 가중치수를 찾는 알고리듬이다. 이 논문은 EBME알고리듬에 비해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상된 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.328-331
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• 2015

본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적 프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 결정하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되었으나 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.