본 논문에서는 MRME(multiresolution motion estimation)의 처리속도를 개선하고자, 웨이블릿 계수의 각 대역별 특성을 이용하여 영상의 화질을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있는 효율적인 움직임 추정 기법을 제안하였다. 일반적으로 동영상의 연속한 프레임간에는 유사성이 높기 때문에, 기저대역에서 블록간 MAD(mean absolute difference) 값을 임계치와 비교하여 먼저 움직임 벡터의 존재 여부를 파악한다. 움직임이 없는 영역으로 판단되어지면, 웨이블릿 변환의 특성에 따라 고주파 부대역에 대해서도 움직임이 없는 것으로 판단한다. 반대로 움직임이 있는 영역으로 판단되어질 경우는 고주파 부대역의 에너지 성분을 비교하여 선별적으로 움직임을 추정함으로써 계산량을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과 제안된 기법에서 MRME와 비교하여 거의 대등한 PSNR을 유지하면서 30~50%의 처리속도 향상을 보였다.
In this paper, we proposes an adaptive method for reducing the computational overhead of fine-to-coarse MRME at the finest resolution level by considering for the spatial and spectral characteristics between wavelet decomposition levels simultaneously. As we know, there is high correlation between the adjacent blocks and it can give the very important clue to estimate motion at finest level. So, in this paper, using the initial motion vector and the adjacent motion vector in the coarsest level, we determine the optimal direction that will be minimized the estimation error in the finest level. In that direction, we define the potential searching region within the full searching region that is caused to increase much computational overhead in the FtC method. Last, in that region, we process the efficient 2-step motion estimation. and estimate the motion vector at finest resolution level. And then, this determined motion vector is scaled to coarser resolutions. As simulation result, this method is similar to computational complexity of the CtF MRME method and very significantly reduces that of the FtC MRME method. In addition, they provide higher quality than CtF MRME, both visually and quantitatively
Wavelet transform decomposes a video frame into a set of subframes with different resolutions corresponding to different frequency bands. The block size of highest layer subframe is too small to estimate correct motion. To decrease this aperture problem in the approximation frame, multiresolution motion estimation (MRME) using hierarchical block matching is presented in this paper. In the multiresolution motion estimation approach, motion vectors in the subframes are estimated by the motion vectors in the approximation frame and are refined at each subframe. It reduces computational time in motion estimation. It is shown that our MRME approach has a superior performance than traditional MRME approaches.
본 논문에서는 저비트율 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 제안한 논문에서는 웨이블릿 계수의 차이를 기반으로 한 중요 블록(significant block : SB) 정보를 사용하여 움직임이 존재하는 블록에 대해 선택적으로 움직임 예측함으로써 움직임 벡터의 수가 증가하는 MRME(multiresolution motion estimation)의 단점을 보완할 수 있었다. 또한 웨이블릿 변환의 특성 중 하나인 해상도 분할 특성을 이용하여 quarter-band까지 움직임을 예측하게 되고, 이에 대한 보간작업으로 영상을 재구성한다. 선택적 움직임 추정과 움직임 보상된 quarter-band의 보간작업을 통해 고주파 부대역에서 존재할 수 있는 예측 오차를 줄일 수 있었으며, 동시에 계산량도 감소시킬 수 있었다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 70% 이상의 계산량을 감소시킬 수 있었으며, 영상의 화질 면에서도 0.1 ∼ 1.2dB 정도 향상되어 거의 대등한 PSNR을 유지하는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
In this paper, the input-output interconnection method of the multi-valued signal processing circuit using perfect Shuffle technique and Kronecker product is discussed. Using this method, the design method of circuit of the multi-valued Reed-Muller expansions(MRME) to be used the multi-valued signal processing on finite field GF(p**m) is presented. The proposed input-output interconnection method is shown that the matrix transform is efficient and that the module structure is easy. The circuit design of MRME on FG(p**m) is realized following as` 1) contructing the baisc gates on GF(3) by CMOS T gate, 2) designing the basic cells to be implemented the transform and inverse transform matrix of MRME using these basic gates, 3) interconnecting these cells by the input-output interconnecting method of the multivalued signal processing circuits. Also, the circuit design of the multi-valued signal processing function on GF(3\ulcorner similar to Winograd algorithm of 3x3 array of DFT (discrete fourier transform) is realized by interconnection of Perfect Shuffle technique and Kronecker product. The presented multi-valued signal processing circuits that are simple and regular for wire routing and posses the properties of concurrency and modularity are suitable for VLSI.
본 논문에서는 저해상도 대역에서의 움직임 벡터를 고려한 고해상도 대역의 영역에서 움직임 탐색을 행함으로써 밀-소 다중해상도 움직임 추정의 과도한 계산량을 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 또한 정확한 움직임을 찾아서 복원 영상의 화질을 높이기 위해 반화소 단위 움직임 추정을 사용하는데, 많은 계산량이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 인접 화소들간의 상관관계를 이용해 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선택적 보간을 이용하여 계산량을 줄일 수 있었다.
This paper proposes an object detection algorithm using the Multiresolution Motion Estimation(MRME) in wavelet d야main. A existing motion estimation method has characteristics of motion estimation but it requires having computation. Motion estimation in higher resolution used the motion vector of the lower resolution with the MRME that has parent-child relationship on wavelet coefficients. This method reduces the search area of motion estimation in higher resolution and computational complexity. The computational complexity of the proposed method is about 40% of the existing method using 3-level Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) wavelet transform. The experimental results with the proposed method showed about 11% decrease of Mean Absolute Difference(MAD) and gains able to precise tracking of object.
In this paper we proposed an efficient multiresolution motion estimation(MRME) algorithm using half-pixel accuracy motion estimation (HPAME) and characteristics of motion vectors in the baseband. Conventional MRME method needs exact motion vectors in the baseband because those are used as initial motion vectors in higher frequency subbands. Therefore the proposed method uses HPAME to estimate the motion vectors exactly in the baseband. Based on the characteristics of these motion vectors the motion vectors in the higher frequency subbands are selectively estimatied. That is motion vectors in the higher frequency subbands are estimated only for the blocks which have the half-pixel accuracy motion vectors in the baseband. In the proposed method by using HPAME in the baseband and selective motion estimation in the higher frequency subbands we can obtain reconstructed image with the similar quality with the conventional method though we reduce the computational complexity and the bit rate considerably.
본 논문에서는 Perfect Shuffle 기법과 Kronecker 곱에 의한 다치 신호처리회로의 입출력 상호연결에 대하여 논하였고, 다치 신호처리회로의 입출력 상호연결 방법을 이용하여 유한체 GF$(p^m)$상에서 다치 신호처리가 용이한 다치 Reed-Muller 전개식의 회로설계 방법을 제시하였다. 제시된 다치 신호처리회로의 입출력 상호연결 방법은 모듈구조를 기반으로 하여 행렬변환을 이용하면 회로의 가산게이트와 승산게이트를 줄이는데 매우 효과적임을 보인다. GF$(p^m)$상에서 다치 Reed-Muller 전개식에 대한 다치 신호처리회로의 설계는 GF(3)상의 기본 게이트들을 이용하여 다치 Reed-Muller 전개식의 변환행렬과 역변환행렬을 실행하는 기본 셀을 설계하였고, 다치 신호처리회로의 입출력 상호연결 방법을 이용하여 기본 셀들을 상호연결하여 실현하였다. 제안된 다치 신호처리회로는 회선경로 선택의 규칙성, 간단성, 배열의 모듈성과 병렬동작의 특징을 가지므로 VLSI 화에 적합하다
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 제안하였다. 저대역 이동법(Low Band Shift Method)은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법으로 동영상 부호화시 참조 프레임에 적용하면 정확한 움직임 추정이 가능하여 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 본 논문에서 제안된 방법(LBS-MRME)은 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 적용하여 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 방법의 약 15.6%의 계산량으로 움직임 추정을 한다. 그리고 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터가 약 7배 늘어나게 되지만, 더 세밀한 움직임 추정을 할 수 있게 되므로 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 되어 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다. 압축을 하지 않았을 경우 평균 MAD면에서 약 0.3∼11.6% 가량 개선되었고, 압축을 할 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.3∼3.0㏈ 정도 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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