Journal of information and communication convergence engineering
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제12권1호
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pp.53-59
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2014
Motion estimation is a core part of most video compression systems since it directly affects the output video quality and the encoding time. The full search (FS) technique gives the highest visual quality but has the problem of a significant computational load. To solve this problem, we present in this paper a modified median (MMED) operation and advanced search strategies for fast motion estimation. The proposed MMED operation includes a temporally co-located motion vector (MV) to select an appropriate initial candidate. Moreover, we introduce a search procedure that reduces the number of thresholds and simplifies the early termination conditions for the determination of a final MV. The experimental results show that the proposed approach achieves substantial speedup compared with the conventional methods including the motion vector field adaptive search technique (MVFAST) and predictive MVFAST (PMVFAST). The proposed algorithm also improves the PSNR values by increasing the correlation between the MVs, compared with the FS method.
본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.
본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함을 줄이기 위해 기존의 MEMC에서 사용된 나선형 검색을 생략하고 IVOPF(Intelligent VOP Formation) 대신 TRB(Tightest Rectangular Boundary)을 채택하여 최적화에 적용해 보았다. 실험결과, 객체기반 부호화를 위한 제안된 최적화 방식이 기존의 reference software 보다 $57.3\%$ 향상되었음을 알 수 있었다. 아울러, 본 논문에서 제안된 기술은 형상부호화 부분에만 적용된 최적화 기술보다 $50.8\%$ 향상된 실험결과를 보여주었다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PMVFAST는 움직임 벡터간의 연관성을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어낼 수 있었다. 이 논문에서는 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터에 기초하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터를 예측하는 새로운 예측방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색기법보다도 높은 평균 PSNR을 보여주었다.
동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 ANBA는 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록의 움직임 벡터들의 평균값으로 구한 후보 벡터와 현재 블록의 이전 시점의 움직임 벡터의 2개의 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 MVFAST와 PMVFAST에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.01~0.64dB 개선되고 영상에 따라 최고 1.06dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.
MPEG-1/2/4, H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 사용되는 부호화 기술 중 움직임 추정 및 보상은 부호기의 복잡도에 가장 큰 영향을 끼친다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역탐색(Full Search) 방식은 최적의 정합블록을 찾기 위해 탐색 영역내의 모든 위치에서 SAD값을 비교하기 때문에 부호화 시간을 다량으로 소비하게 된다. 이런 문제를 개선하기 위해 초기에는 TSS, NTSS, DS, HEXBS 등 다양한 형태의 탐색 패턴을 활용한 고속 움직임 탐색 기법들이 개발되었고, 이후에는 움직임 벡터의 시 공간적 상관도를 이용한 DS기반의 MVFAST, PMVFAST, MAS, FAME 등이 개발되었다. 하지만 부정확한 움직임 벡터 탐색으로 인해 화질이 열화되는 문제와 알고리즘의 복잡도가 높아지는 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 탐색시작점을 보다 정확히 결정하고, 각 프레임들의 움직임 특성을 고려한 단순화된 일차원 탐색 패턴들을 사용하여 탐색속도를 극대화하고 화질열화를 최소화시키는 알고리즘을 제안한다.
움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01~0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12~l.33 배의 속도 향상을 보였다.
최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 크기 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 그러고 1/4 화소 움직임 벡터 정확도를 지원하고 있다. 그러나 이러한 새로운 부호화 기술은 부호화 효율 향상의 주된 요인이 되긴 하지만 동시에 높은 복잡도의 요인이기도 하다. 따라서 H.264 비디오 표준의 실제 응용 확대를 위해서는 이러한 기술에 대한 속도 향상이 필요하다. 본 논문에서는 부호화 복잡도의 가장 큰 비중을 차지하는 움직임 벡터 추정을 고속화하기 위해 가변 크기 블록 움직임 보상에 적합한 고속 움직임 벡터 탐색법을 제안한다. 또한 H.264가 갖는 다양한 부호화 모두 중 최적치를 빠르게 결정한 수 있는 고속 결정법을 제안한다. 실험 결과, 고속 움직임 벡터 탐색법은 기존 MVFAST/sup [8-10]/에 비해 SAD 계산 수가 4.5배, SATD 계산수는 2.6배 감소하였으며, 고속 모드 결정법의 사용으로 비트율왜곡 계산치인 RDcost 계산 수는 45%가 감소되었다. 따라서 제안된 방법은 큰 부호화 손실 없이 계산량 감소에 있어서 매우 높은 효율을 제공함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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