• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제9권2호
• /
• pp.201-206
• /
• 2011

FRUC (Frame Rate Up-Conversion) technique needs an effective frame interpolation algorithm using motion information between adjacent neighboring frames. In order to have good visual qualities in the interpolated frames, it is necessary to develop an effective detection and interpolation algorithms for occluded regions. For this aim, this paper proposes an effective occluded region detection algorithm through the adaptive forward and backward motion searches and also by introducing the minimum value of normalized cross-correlation coefficient (NCCC). That is, the proposed scheme looks for the location with the minimum sum of absolute differences (SAD) and this value is compared to that of the location with the maximum value of NCCC based on the statistics of those relations. And, these results are compared with the size of motion vector and then the proposed algorithm decides whether the given block is the occluded region or not. Furthermore, once the occluded regions are classified, then this paper proposes an adaptive interpolation algorithm for occluded regions, which still exist in the merged frame, by using the neighboring pixel information and the available data in the occluded block. Computer simulations show that the proposed algorithm can effectively classify the occluded region, compared to the conventional SAD-based method and the performance of the proposed interpolation algorithm has better PSNR than the conventional algorithms.

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

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권6호
• /
• pp.62-69
• /
• 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
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.557-559
• /
• 2015

움직임 보상 기반 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion compensation )에서 발생하는 블로킹 현상(Blocking artifact)을 줄여 영상의 화질을 높이기 위한 디블로킹 필터(De-blocking filter) 방법을 제안한다. 이 방법은 블록 단위로 동작하는 움직임 보상 과정에서 주변 블록과의 움직임이 급격히 달라지는 폐색영역에서 발생하는 블로킹 현상을 크게 줄일 수 있다. 제안하는 방법은 기존의 필터링을 하지 않는 방법보다 화질이 약 0.01db 향상하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.259-260
• /
• 2007

In this paper, a frame rate up-conversion algorithm using the motion vector frequency of neighboring blocks to reduce the block artifacts caused by failure of conventional motion estimation based on block matching algorithm is proposed. Experimental results show good performance of the proposed scheme with significant reduction of the erroneous motion vectors and block artifacts.

• 방송공학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.265-272
• /
• 2015

폐색영역 탐지(Occlusion detection)와 중간값 필터(Median filter)를 조합한 새로운 움직임 추정 기반의 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion estimation) 기술을 소개한다. 움직임 추정은 움직임 벡터(Motion vector)를 얻기 위해 수행한다. 그 후 폐색영역 탐지방법은 폐색된 부분에서 움직임 벡터를 개선한다. 폐색된 영역에서는 잘못된 움직임 벡터를 찾을 가능성이 높으므로 움직임 벡터 의존율이 적은 중간값 필터를 적용하고, 비폐색된 영역에서는 움직임 벡터가 연속적이고 신뢰도가 높으므로 BDMC(Bi-Directional Motion Compensated interpolation)를 적용하여 보간 영상을 생성한다. 양방향 움직임 벡터를 사용하는 BDMC는 움직임 벡터의 연속성과 신뢰도가 높을수록 좋은 결과를 얻는다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 더 나은 성능을 갖는다. 실험에서의 평균 PSNR(Peak signal to noise ratio)은 테스트 시퀀스들에 대하여 BDMC 대비 약 0.16dB 향상되었다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
• /
• pp.810-813
• /
• 2007

Recently, mobile video communication is getting more and more popular. Visual quality and computational complexity are primary factors affecting performance of video communication. Frame rate up-conversion (FRC) is necessary for achieving high visual quality in mobile projection displays. In this paper, a FRC method using motion compensation based on block matching algorithm (BMA) with adaptive block size is proposed. In order to improve the accuracy of the estimated motion vectors, the motion vector refinement technique is proposed. Experiment results indicate that the proposed technique exhibits better performance with lower hardware complexity compared to the conventional methods.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권5호
• /
• pp.135-142
• /
• 2009

홀드형 디스플레이 시스템이 개발되면서 화질의 개선을 위해 프레임율 증가 변환 기법이 고려되고 있다. 프레임율 증가 변환 기법은 두 인접 프레임들로부터 하나 이상의 사이 프레임을 보간하여 시간적 해상도를 향상시킨다. 본 논문에서는 회전을 고려하여 양방향 움직임 예측 방법을 적용한 새로운 프레임율 증가 변환 기법을 제안한다. 먼저 각 블록의 정확한 움직임 벡터를 얻기 위해 두 인접 프레임들로부터 양방향 움직임 예측 방법을 수행한다. 초기 움직임 벡터가 정해지면, 움직임 벡터 필드의 연속성과 정확하지 못한 움직임 벡터의 제거를 위해 움직임 벡터 필드에 메디안 필터를 적용한다. 벡터 메디안 필터를 거친 움직임 벡터들은 회전을 고려한 정밀 움직임 보정을 통해 정밀한 움직임 벡터로 갱신된다. 회전요소를 가진 최종 움직임 벡터가 구해지면, 중첩된 블록 이동 보상 방법을 적용하여 중간 프레임을 생성할 수 있다. 실험결과, 제안하는 알고리즘은 이전 방법에 비해 주관적 및 객관적으로 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.927-929
• /
• 2011

본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
• /
• pp.66-69
• /
• 2017

본 논문에서는 프레임율 향상 기법 (Frame Rate Up-Conversion, FRUC)에 사용되는 새로운 움직임 예측(motion estimation)알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 단 방향 움직임 예측(unilateral motion estimation)에 의해 순방향 및 역방향의 움직임 벡터(motion vector)를 독립적으로 추정한다. 움직임 벡터를 찾은 후, weighted motion vector smoothing(WMVS)가 적용된다. 다음으로, 보간 프레임 (interpolated frame)의 관점에서 현재 블록의 인접 블록들의 모션 벡터들을 후보들로 사용하여 현재 블록과 가장 잘 일치하는 움직임 벡터를 찾는다. 그 후, 선택된 움직임 벡터를 현재 블록의 유도 움직임 벡터 (guidance motion vector)로 정한다. 그런 다음 motion vector shifting error 를 없애기 위해 motion vector refinement (MVR)가 진행된다. 마지막 단계에서는 각 움직임 벡터의 신뢰도를 계산하여 순방향 및 역방향 움직임 벡터 중 최종 움직임 벡터를 선택한다.