본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
Park, Jae-Hyeung;Kim, Yun-Jae;Park, Min-Kyu;Amino, Tadashi;Oh, Jae-Ho;Kim, Nam-Deog;Kim, Sang-Soo
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.413-416
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2007
Motion-estimation/motion-compensation (ME/MC) provides superior motion picture quality but its huge computation load results in high cost. Impulsive driving is a cost-effective solution but it suffers from large flicker and brightness loss. Motion compensated impulsive driving technology has been developed to achieve high motion picture quality in a cost-effective implementation by combining ME/MC and impulsive driving. The key idea is to apply ME/MC or impulsive driving selectively according to the motion vector distribution of the incoming image sequence. In this paper, the description of the algorithm and the experimental results are provided.
In this paper, we propose a novel architecture, which is based on DCT (Discrete Cosine Transform), for ME (Motion Estimation) and MC (Motion Compensation). The traditional algorithms of ME and MC based on DCT did not suffer the advantage of the coarseness of the 2-dimensional DCT (2-D DCT) coefficients to reduce the operational time. Therefore, we derive a recursion equation for transform-domain ME and MC and design the structure by using highly regular, parallel, and pipeline processing elements. The main difference with others is removing the IDCT block by using to transform domain. Therefore, the performance of our algorithm is more efficient in practical image processing such as DVR (Digital Video Recorder) system. We present the simulation result which is compare with the spatial domain methods. it shows reducing the calculation cost. compression ratio. and peak signal to noise ratio (PSNR).
본 논문은 비디오 압축을 고성능으로 수행하기 위한 움직임 예측(motion estimation, ME) 및 보상(compensation, MC) 알고리즘의 VLSI 구조를 제안하고 하드웨어로 구현하였다. 움직임 예측을 계산하기 위해서는 일반적으로 SAD 결과를 이용하게 되는데 이를 위하여 새로운 연산방법을 제안하였다. 제안한 SAD 연산방법으로 인해 연산의 효율성이 증대되고 메모리의 사용을 줄임으로써 ME/MC의 성능을 높였다. 제안한 ME/MC 하드웨어는 TSMC 90nm HVT CMOS 공정으로 구현하였다. 구현된 하드웨어는 약 33만 게이트를 점유하였고, 143MHz의 클록 주파수에서 안정적으로 동작하였다.
데이타 전송이 전력 소비 중 가장 많은 부분을 차지하는 멀티미디어 모바일 시스템에서 전력감지 설계는 가장 중요한 분야 중 하나이다. 이 논문에서는 H.264/AVC의 MC(움직임 보정)에서 데이터 전송을 감소시킴으로써 전력 소비를 줄이는 새로운 구조를 제안한다. 이러한 목적으로 성능 저하 혹은 시스템의 지연 없이 MC(Motion Compensation) IP(Intellectual Property)에 효과적으로 접목되는 재구성 가능한 마이크로 아키텍처를 제안한다. 하나 또는 두 1/2 보간법과 한 평균법으로 이루어진 이전 1/4 보간법 공식은 메모리 접근을 줄이고 시스템 효율성을 유지하는 다른 수행 제어 형식을 가지도록 새로이 설계되었다. 모의 시험의 결과로써, MC 모듈에서 이전 방법을 사용했을 때 데이타 전송으로 인해 일어나는 전력 소모의 87%가 제안된 방법을 이용해서 줄어든 것을 보여준다.
대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.
본 논문에서는 MC-FRUC(Motion Compensated Frame Rate Up-Conversion) 에서 사용될 수 있는 주파수 영역에서의 블로킹 현상(blocking artifacts) 검출 알고리즘을 제안한다. MC-FRUC 알고리즘은 블록 단위로 움직임 벡터를 계산하여 움직임 보상을 수행함으로써 블록 경계선 주변에서 블로킹 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 블로킹 현상 검출을 위해 보간된 영상(interpolated frame)의 주파수 성분을 분석하여 블록경계에서 블록킹 현상을 감소시킨다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 FRUC 방법보다 더 나은 주관적 화질을 보인다. 제안한 방법은 또한 기존의 BDMC(Bi-Directional Motion Compensation) 대비 평균 약 0.45 dB PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상되었다.
Distributed compressed video sensing (DCVS) is a framework that integrates both compressed sensing and distributed video coding characteristics to achieve a low complexity video sampling. In DCVS schemes, motion estimation & motion compensation is employed at the decoder side, similarly to distributed video coding (DVC), for a low-complex encoder. However, since a simple BCS-SPL algorithm is applied to a residual arising from motion estimation and compensation in conventional MC-BCS-SPL (motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber) scheme, the reconstructed visual qualities are severly degraded in Wyner-Ziv (WZ) frames. Furthermore, the scheme takes lots of iteration to reconstruct WZ frames. In this paper, the conventional MC-BCS-SPL algorithm is improved to be operated in more effective way in WZ frames. That is, first, the proposed algorithm calculates a correlation coefficient between two reference key frames and, then, by selecting adaptively the reference frame, the residual reconstruction in pixel domain is performed to the conventional BCS-SPL scheme. Experimental results show that the proposed algorithm achieves significantly better visual qualities than conventional MC-BCS-SPL algorithm, while resulting in the significant reduction of the decoding time.
Video coding technologies are progressively becoming more efficient and complex. The Versatile Video Coding (VVC) is a new state-of-the art video compression standard that is going to be a standard, as the next generation of High Efficiency Video Coding (HEVC) standard. To explore the future video coding technologies beyond the HEVC, numerous efficient methods have been adopted by the Joint Video Exploration Team (JVET). Since then, the next generation video coding standard named as VVC and its software model called VVC Test Model (VTM) have emerged. In this paper, several important coding features for motion estimation and motion compensation in the VVC standard is introduced and analyzed in terms of the performance. Improved coding tools introduced for ME and MC in VVC, can achieve much better and good balance between coding efficiency and coding complexity compared with the HEVC.
The performance of Motion Compensated Discrete Cosine Transform (MC-DCT) video coding is improved by using the region adaptive subband image coding [18]. On the assumption that the video is acquired from the camera on a moving platform and the distance between the camera and the scene is large enough, both the motion of camera and the motion of moving objects in a frame are compensated. For the compensation of camera motion, a feature matching algorithm is employed. Several feature points extracted using a Sobel operator are used to compensate the camera motion of translation, rotation, and zoom. The illumination change between frames is also compensated. Motion compensated frame differences are divided into three regions called stationary background, moving objects, and newly emerging areas each of which is arbitrarily shaped. Different quantizers are used for different regions. Compared to the conventional MC-DCT video coding using block matching algorithm, our video coding scheme shows about 1.0-dB improvements on average for the experimental video samples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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