Wavelet transform has recently emerged as a promising technique for video processing applications due to its flexibility in representing non-stationary video signals. Motion estimation which uses wavelet transform of octave band division method is applied In many places but if motion estimation error happens in the lowest frequency band. motion estimation error is accumulated by next time strep and there has the Problem that time and the data amount that are cost In calculation at each steps are increased. On the other hand. wavelet packet that achieved the best image quality in a given bit rate from a rate-distortion sense is suggested. But, this method has the disadvantage of time costs on designing wavelet packet. In order to solve this problem we solved this problem by introducing Top_down method. But we did not find the optimum solution in a given butt rate. That image variance can represent image complexity is considered in this paper. In this paper. we propose a fast multiresolution motion estimation scheme based on the adaptive wavelet transform for video compression.
Motion Estimation (ME) has been developed to remove redundant data contained in a sequence of image. And ME is an important part of video encoding systems, since it can significantly affect the qualify of an encoded sequences. Generally, ME consists of two stages, the integer pixel motion estimation and the half pixel motion estimation. Many methods have been developed to reduce the computational complexity at the integer pixel motion estimation. However, the studies are needed at the half pixel motion estimation to reduce the complexity. In this paper, a method based on the correlations between integer pixel motion vectors and half pixel motion vectors is proposed for the half pixel motion estimation. The proposed method has less computational complexity than the full half pixel search method (FHSM) that needs the bilinear interpolation of half pixels and examines nine half pixel points to the find the half pixel motion vector. Experimental results show that the speedup improvement of the proposed method over FHSM can be up to $2.5\~80$ times faster and the image quality degradation is about to $0.07\~0.69(dB)$.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.10
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pp.98-103
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1997
Given the small bit allocation for motion information in very low bit-rate coding, motion estimation using the block matching algorithm(BMA) fails to maintain an acceptable level of prediction errors. The reson is that the motion model, or spatial transformation, assumed in block matching cannot approximate the motion in the real world precisely with a small number of parameters. In order to overcome the drawback of the conventional block matching algorithm, several triangle-based methods which utilize triangular patches insead of blocks have been proposed. To estimate the motions of image sequences, these methods usually have been based on the combination of optical flow equation, affine transform, and iteration. But the compuataional cost of these methods is expensive. This paper presents a fast motion estimation algorithm using a multiple linear regression model to solve the defects of the BMA and the triange-based methods. After describing the basic 2-D triangle-based method, the details of the proposed multiple linear regression model are presented along with the motion estimation results from one standard video sequence, representative of MPEG-4 class A data. The simulationresuls show that in the proposed method, the average PSNR is improved about 1.24 dB in comparison with the BMA method, and the computational cost is reduced about 25% in comparison with the 2-D triangle-based method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1527-1533
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2009
In this paper, we design directional search pattern using motion direction biased characteristics of MVP distribution, and proposes a direction applied cross diamond search method that adaptively change search pattern according to moving direction of search point. Proposed method predict motion vectors from neighbor macro blocks, and define initial motion direction by using predicted motion vectors. It improve search efficiency by using alternately proposed search pattern according to motion direction of BMP in search process. The simulation results show that proposed method is able to fast motion estimation compared with conventional cross diamond search, according as it reduce computational complexity that is required of motion estimation with $0.43%{\sim}1.76%$.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.17
no.2
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pp.88-94
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2003
In this paper, we propose a hierarchical triangular mesh generation method based on the motion information and a fast rude convergence method. From the variance of Image difference we decide the region that subdivision is required and perform the adequate triangulation method that is possible to yield a successive hierarchical triangulation. For fast node convergence, in initial search, we use the refinement method that separate the backgroung and object region and maintain the mesh connection by using the bilinear interpolation. The simulation result demonstrate that proposed triangulation method have performance in PSNR than the conventional BMA or order mesh based method and refinement is appropriate for the case of the mesh size is small.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.362-368
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2005
This paper is related to the fast block matching algorithm, especially a method for expanding the search pattern using the second local matching point in the adaptive hexagonal search. To reduce the local minima problem in fast motion estimation, the proposed method expands the search pattern by adding new searching points selected by using the second local matching point to conventional search pattern formed by the first local matching point in the adaptive hexagonal search. According to estimating the motion vector by applying block matching algorithm based on hexagonal search to the expanded search pattern, the proposed method can effectively carry out fast motion estimation to improve the performance in terms of compensated image quality.
In this paper, we propose a new method of improving accuracy of motion estimation in mobile environments, compared with Rosten's algorithm. The present method selects corners as feature points. The Rosten's algorithm uses simple addition and subtraction to detect the corners. Although it has the advantage of faster processing speed, Rosten's algorithm has a drawback of low performance in motion estimation. We use the NCC(Normalized Cross Correlation) coefficients to match the corners, and remove in two steps the outliers of inaccurate matching corners. We compare the proposed algorithm with Rosten's algorithm by applying both to the real images. We find that the proposed method shows better performance than Rosten's algorithm in motion estimation. In addition, we implement the present method on mobile devices and confirm that it works in mobile environments in real time.
Recently, many vision-based navigation methods have been introduced as an intelligent robot application. However, many of these methods mainly focus on finding an image in the database corresponding to a query image. Thus, if the environment changes, for example, objects moving in the environment, a robot is unlikely to find consistent corresponding points with one of the database images. To solve these problems, we propose a novel navigation strategy which uses fast motion estimation and a practical scene recognition scheme preparing the kidnapping problem, which is defined as the problem of re-localizing a mobile robot after it is undergone an unknown motion or visual occlusion. This algorithm is based on motion estimation by a camera to plan the next movement of a robot and an efficient outlier rejection algorithm for scene recognition. Experimental results demonstrate the capability of the vision-based autonomous navigation against dynamic environments.
H.264/AVC standard adopts multiple reference frames for motion estimation. This method improves coding efficiency, but it increases complexity of encoder. In this paper, we propose a algorithm that reduces the search range by using the correlation of motion vector. Consequently, motion estimation processing time is 47.5% when compared with standard of five reference frames, and SNR and bitrate are better than that of standard of three multi reference frames.
A fast motion-estimation algorithm based on regulated partial block distortions is proposed. The proposed algorithm can obtain very accurate motion vectors with a small computational load. Simulation results show that the proposed scheme provides very close performance to the full search while it is about 6 to 28 times faster than the full search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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