움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 적응형 다중 비트율 (AMR: Adaptive Multi-Rate) 음성 부호화기의 구현 시 계산량을 가장 많이 차지하는 대수 코드북 검색과정의 계산량을 줄임으로써 효율적인 AMR 음성 부호화기를 구현하였다. 대수 코드북 검색의 계산량을 줄이기 위하여 기존의 AMR 음성 부호화기에서 사용하고 있는 깊이우선 가지 검색법 (depth first tree) 검색 방법을 개선한 고속 코드북 검색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 검색과정에서 최적의 여기신호로 선택될 가능성이 적은 트리를 제거하여 검색의 복잡도를 줄이는 방법으로 트리 선택을 위한 추가의 계산량이 필요없으며 검색에 필요한 계산량은 기존의 깊이우선 가지 검색법에 비해 현저한 감소를 이루었으나 약간의 음질 저하가 있었다. 제안한 방법을 적용하여 AMR 음성 부호화기의 12.2 kbps 모드를 TeakLite DSP를 사용하여 구현한 결과 기존의 방법에 비해 약 40%의 계산량을 감소할 수 있었다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준 중에서 움직임 추정기의 고속 움직임 예측을 위한 알고리즘을 제안하였다. 움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 정화소 단위에서의 탐색에 비해서 부화소단위까지의 움직임 추정은 영상의 압축률은 높일 수 있지만 계산의 복잡도가 늘어나는 문제점이 있다. 제안하는 알고리즘은 정화소 움직임 벡터가 최종 움직임 벡터인 경우에 부화소 탐색을 생략하게 되며 그렇지 않은 경우 CBCDS (Center Biased Cross-Diamond Search)를 적용하여 부화소 움직임 탐색을 하여 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질에 변화가 없고 탐색 지점이 81.4% 감소하는 결과를 보였다
본 논문은 저전력 움직임 추정장치를 구현하기 위한 전역 탐색 및 고속 탐색용 데이터 재사용 스캔 방법을 제안한다. 제안하는 최적화된 소 구역 분할방법은 탐색 영역을 여러 개의 소 구역으로 나누어 기존의 smart snake scan 방법과 비교 하였을때 같은 양의 데이터 재사용에 필요한 재구성 가능한 레지스터 어레이를 반으로 줄일 수 있다. 또한 제안하는 중심 편향 탐색 스캔방법은 다양한 고속탐색 알고리즘의 데이터 재사용 가능성을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 탐색 순서는 기존의 래스터 스캔과 snake scan 방법에 비해 평균적으로 각각 26%와 16.1%의 반복된 데이터 로딩을 줄일 수 있다. 따라서 제안하는 스캔 방법은 메모리의 접근 횟수를 줄일 수 있기 때문에 저전력과 고성능의 움직임 추정 구현에 적합하다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 Inter Prediction SAD연산 구조의 효율적인 알고리즘을 제안한다. HEVC Inter Prediction에서의 Motion Estimation(ME)은 시간적 중복성을 제거하기 위하여 보간 된 참조 픽처에서 현재 PU와 상관도가 높은 예측 블록을 탐색하는 과정이다. ME는 전역 탐색(full search, FS) 알고리즘과 고속 탐색(fast search) 알고리즘을 이용한다. 전역 탐색 기법은 주어진 탐색 영역내의 모든 후보 블록에 대하여 움직임을 예측하기 때문에 최적의 결과를 보장하지만 연산량 및 연산시간이 많은 단점을 지닌다. 그러므로 본 논문에서는 Inter Prediction의 연산량 및 연산시간을 줄이기 위해 전역탐색에서 SAD연산을 재사용하여 연산 복잡도를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 HEVC 표준 소프트웨어 HM16.12에 적용하여 검증한 결과 기존 전역탐색 알고리즘보다 연산시간은 61%, BDBitrate는 11.81% 감소하였고, BDPSNR은 약0.5% 증가하였다.
The motion estimation which requires huge computation consumes large power in a video encoder. Although a number of fast-search algorithms are proposed to reduce the power consumption, the smaller the computation, the worse the performance they have. In this paper, we propose an architecture that a low energy management scheme can be applied with several fast-search algorithm. In addition. we show that ECVH, a software scheduling scheme which dynamically changes the search algorithm, the operating frequency, and the supply voltage using the remaining slack time within given power-budget, can be applied to the architecture, and show that the power consumption can be reduced.
We present a novel multi-resolution block matching algorithm (BMA) for fast motion estimation. At the coarsest level, a full search BMA (FSBMA) is performed for searching complex or random motion. Concurrently, spatial correlation of motion vector (MV) field is used for searching continuous motion. Here we present an efficient method for searching full resolution MVs without MV decimation even at the coarsest leve. After the coarsest level search, two or three initial MV candidates are chosen for the next level. At the further levels, the MV candidates are refined within much smaller search areas. Simulation results show that in comparison with FSBMA, the proposed BMA achieves a speed-up factor over 710 with minor PSNR degradation of 0.2dB at most, under a normal MPEG2 coding environment. Furthermore, our scheme is also suitable for hardware implementation due to regular data-flow.
Motion Estimation which is used to reduce the redundant data plays an important role in video compressions. However, it requires huge computational complexity of the encoder part. And therefore many fast motion estimation methods has been developed to reduce complexity. Multi-view video is obtained by using many cameras at different positions and its complexity increases in proportion to the number of cameras. In this paper, we proposed a fast motion estimation method for multi-view video. The proposed method predicts a search start point by using correlated candidate vectors of the current block. According to the motion size of the start search point, a search start pattern of the current block is decided adaptively. The proposed method proves to be about 2 ~ 5 times faster than existing methods while maintaining similar image quality and bitrates.
We propose a fast macroblock mode prediction and decision algorithm based on contextual information for Pslices in the H.264/AVC video standard, in which the mode prediction part is composed of intra and inter modes. There are nine $4{\times}4$ and four $16{\times}16$ modes in the intra mode prediction, and seven block types exist for the best coding gain based on rate-distortion optimization. This scheme gives rise to exhaustive computations (search) in the coding procedure. To overcome this problem, a fast inter mode prediction scheme is applied that uses contextual mode information for P-slices. We verify the performance of the proposed scheme through a comparative analysis of experimental results. The suggested mode search procedure increased more than 57% in speed compared to a full mode search and more than 20% compared to the other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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