반화소 단위 움직임 추정(half pixel accuracy motion estimation, HPAME)과 블록 분류(block classification)를 이용한 계층적 고속 움직임 추정 알고리듬을 제안하였다 제안한 알고리듬은 기존의 MRME(multi-resolution motion estimation)알고리듬보다 우수한 화질을 유지하면서 계산량 및 비트량을 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 알고리듬에서는 다해상도 영상에 대한 움직임 추정 시 고주파 부대역의 움직임 추정에 기준 움직임으로 사용되는 기저대역의 움직임 벡터를 정확하게 추정하기 위하여 HPAME을 행한다. 그리고 고주파 부대역에서는 기저대역에서의 HPAME로 인한 계산량 및 비트량의 증가를 보상하기 위하여 움직임 추정이 필요한 블록들에 대하여서만 선별적으로 미소 움직임을 추정한다. 이때 고주파 부대역에서의 미소 움직임 추정의 수행 여부는 대응되는 기저대역 블록의 움직임 벡터 특성과 블록 분류에 따른 클래스 정보를 이용하여 결정한다 제안한 알고리듬의 성능은 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법에 비해 보다 향상된 단화소 이동 감쇠를 이용한 다중해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 계수들의 계층적 상관관계를 이용한 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법(MRME)은 웨이블릿 변환시 수행되는 다운 샘플링 과정에서 발생되는 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질(shift-variant property)에 의해 정확한 움직임 예측을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 제안된 방법은 입력 영상에 대해서 2레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 저대역 신호인 S$_4$대역에 대해 3레벨 웨이블릿 변환을 수행하기 앞서 S$_4$대역에서의 단화소 이동된 신호를 제거하기 위한 방법으로 보간을 적용한다. 보간된 저 대역 신호 S$_4$대역에 대해서 1레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 최종적으로 3레벨 웨이블릿 변환된 저 대역 신호 S$_{8}$대역에 대해서 초기 움직임 벡터를 구한 다음 나머지 하위 레벨에 위치한 대역에 대해서 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 동일한 방법으로 움직임 예측을 수행함으로써 향상된 부호화 성능을 얻을 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 웨이블릿 변환 영역에서 전역 탐색 방법과 비교해 PSNR면에서 약 1∼2dB정도 향상된 부호화 효율을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에서도 개선된 결과를 보였다.
웨이블릿 기반 비디오는 DCT 기반 비디오에 비해 전송오류에 더 민감하다. 즉, 어떤 프레임의 부대역에 오류가 발생하면 같은 프레임의 다른 부대역뿐 아니라 그 프레임을 참조하는 이후 프레임의 복원에도 영향을 주어 비디오의 화질이 감소하게 된다. 본 논문에서는 프레임 간 참조를 수행하는 웨이블릿 비디오의 오류 전파를 줄이기 위해 프레임 내 참조 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 LL 부대역을 제외한 나머지 부대역에서 같은 프레임의 하위 부대역을 참조하여 다른 프레임으로의 오류전파를 줄인다. 무선 채널에서의 비트 에러 패턴을 이용하여 모의실험을 수행한 결과 화면의 움직임이 빠른 비디오에서는 제안된 기법의 성능이 압축율에 관계없이 우수하였으며 화면의 움직임이 거의 없는 비디오에서는 비트율이 높은 경우에 성능이 높은 것으로 나타났다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.
Kim, Kwang-Yong;Lee, Kyeong-Hwan;Lee, Tae-Ho;Kim, Duk-Gyoo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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pp.807-810
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2000
In this paper, a new hierarchical motion estimation (ME) scheme using the wavelet transformed multi-resolution image layers is proposed. While the coarse-to-fine (CtF) ME, used in previously proposed coding schemes, can provide a better estimate at the coarsest resolution, it is difficult to accurately track motion at finer resolution. On the other hand, in fine-to-coarse (FtC) ME, it can solves this local minima problem by estimating motion track at the finest subband and propagating the motion vector (MV) to coarser subband. But this method causes to higher computational overhead. This paper proposes a new method for reducing the computational overhead of fine-to-coarse rnulti-resolution motion estimation (MRME) at the finest resolution level by searching for the region to consider motion vectors of the coarsest resolution subband.
본 논문에서는 저대역 이동법과 다해상도 움직임 추정을 이용한 웨이블릿 동영상 부호화를 제안하였다. 저대역 이동법은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법이다. 이 방법은 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 따라서 기존의 저대역 이동법을 이용한 동영상 부호화에서 계산량을 줄이기 위해 다해상도 움직임 추정의 개념을 도입하였다. 다해상도 움직임 추정만을 적용하여 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터의 개수가 7배 늘어나게 되지만, 저대역 이동법의 특성을 이용하면 늘어나는 움직임 벡터의 개수를 줄일 수 있다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 움직임 벡터의 부호화량이 줄어들거나, 더 세밀한 움직일 추정을 할 수 있게 되어 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 됨으로써 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다 또한 상위 해상토의 움직인 추정의 범위를 줄임으로써 계산량을 줄이게 되어 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 LBS방법의 12.1%의 계산량으로 움직일 추정을 한다. 모의 실험 결과, 제안한 방식은 압축을 하지 않았을 경우평균 MAD면에서 약 0.2∼9.7% 가량 개선되었고, 압축을 한 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.1∼2.0㏈ 정도 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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