• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.51-53
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• 2017

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.522-523
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• 2015

본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up-Conversion)을 위한 효과적인 관심영역 분리 방법을 제안한다. 기존의 알고리듬은 움직임 벡터를 이용하여 관심영역을 지정하고 이를 기반으로 추가적인 재탐색이 요구되며 경우에 따라 잘못 예측된 움직임 벡터가 사용됨으로 인해 관심영역에 대한 신뢰성이 낮다. 본 논문에서는 이전과 다음 영상과의 시간적 연관성을 이용하여 이 두 영상간의 상관관계에 따라 효과적으로 신뢰영역 및 관심영역을 분리한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 알고리듬으로 생성된 보조 영상과 원본 영상과의 차이에 대해 제안한 관심영역 분리 방법을 적용하여 그 결과를 비교하고, 성능 척도로서 객관적 화질을 비교한다. 실험 결과를 통해 기존에 제시된 다수의 알고리듬 보다 비교적 간단한 방법을 통해 효과적으로 관심 영역을 분리하고 또한, 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.271-272
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• 2007

In this paper, we propose a modified overlapped block-based motion estimation(MOBME) algorithm for a frame rate up conversion. The proposed method performs motion estimation based on the OBME and FSME. The proposed method shows better performance in estimating the true motion than the conventional method.

• 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.

• 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.