• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.242-259
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• 2015

Three-dimensional video coding is one of the main challenges restricting the widespread applications of 3D video and free viewpoint video. In this paper, a novel fractal coding algorithm with motion-vector-field-based motion estimation for depth map sequence is proposed. We firstly add pre-search restriction to rule the improper domain blocks out of the matching search process so that the number of blocks involved in the search process can be restricted to a smaller size. Some improvements for motion estimation including initial search point prediction, threshold transition condition and early termination condition are made based on the feature of fractal coding. The motion-vector-field-based adaptive hexagon search algorithm on the basis of center-biased distribution characteristics of depth motion vector is proposed to accelerate the search. Experimental results show that the proposed algorithm can reach optimum levels of quality and save the coding time. The PSNR of synthesized view is increased by 0.56 dB with 36.97% bit rate decrease on average compared with H.264 Full Search. And the depth encoding time is saved by up to 66.47%. Moreover, the proposed fractal depth map sequence codec outperforms the recent alternative codecs by improving the H.264/AVC, especially in much bitrate saving and encoding time reduction.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.428-435
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• 2017

In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2343-2352
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• 2015

본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.28-35
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• 2010

다중 참조 영상을 이용한 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상 기법이 부호화 효율을 높이기 위해 H.264/AVC에 채택되었다. 하지만 움직임 예측 및 보상으로 인한 계산량은 다중 참조 영상과 가변 블록의 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 화질은 유지하며 계산량을 줄이기 위한 새로운 고속 참조 영상선택 방법을 제안한다. 먼저 다중 참조 영상들에 대해서 $4{\times}4$ 블록의 SAD값을 이용하여 움직임 벡터 참조 지도를 만든다. 다음으로 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상이 움직임 벡터 참조 지도를 활용하여 실시된다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 표준과 비교하여 BDPSNR은 평균적으로 0.01dB 나빠지고 BDBR은 약 0.27% 증가하지만 영상 부호화 속도를 약 38% 단축시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1411-1418
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• 1999

본 논문에서는, 움직임 예측과 신경 회로망을 이용한 고속 움직임 추려하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 인적 블록들의 움직임 벡터들로 예측하정 알고리즘을 제안하였다. 움직임 벡터의 공간적 상관성이 높다는 점을 고였다. 학습 시간이 빠르고 2차원 적응적 특성의 KSFM(Kohonen self-organizing feature map) 신경망을 이용하여, 움직임 벡터의 코드북(codebook)을 설계하였다. 2차원 코드북상에서 서로 비슷한 코드벡터들(codevectors)은 가까이 위치하므로, 예측 코드벡터로부터 코드북상에서 점진적으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과, 제안한 방법이 적은 계산량으로도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.48-56
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• 2009

우리는 H.264/AVC의 비디오 부호화에서 조기 인트라 모드 생략을 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 새롭게 추가된 다양한 예측 방법들에 의한 매크로블록 부호화 방법은 압축의 효율의 증가를 가져오지만, 모든 부호화 가능한 모드에 대해 율-왜곡 함수를 계산하여 가장 효율이 좋은 모드를 선택하기 때문에 상당한 계산량을 요구한다. 이 논문에서는 인터 프레임에 대한 부호화 시간을 감소시키기 위해서, 적응적인 움직임 벡터 맵(AMVM)을 이용한 모드 결정 방법을 H.264/AVC 비디오 부호화기에서 제안한다. 제안한 알고리즘은 PSNR과 Bit rate 그리고 부호화 처리시간에 대해서 일반적으로 좋은 성능을 가진다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4587-4605
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• 2019

High Efficiency Video Coding (HEVC) suffers from high computational complexity due to its quad-tree structure in motion estimation (ME). This paper exposes an adaptive search range decision algorithm for accelerating HEVC integer-pel ME on GPU which estimates the optimal search range (SR) using a MAP (Maximum A Posteriori) estimator. There are three main contributions; First, we define the motion feature as the standard deviation of motion vector difference values in a CTU. Second, a MAP estimator is proposed, which theoretically estimates the motion feature of the current CTU using the motion feature of a temporally adjacent CTU and its SR without any data dependency. Thus, the SR for the current CTU is parallelly determined. Finally, the values of the prior distribution and the likelihood for each discretized motion feature are computed in advance and stored at a look-up table to further save the computational complexity. Experimental results show in conventional HEVC test sequences that the proposed algorithm can achieves high average time reductions without any subjective quality loss as well as with little BD-bitrate increase.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.147-149
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• 2011

사용자에게 편리한 인터페이스를 제공하는 IT 기기가 널리 보급되면서 직관적인 인터페이스 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이미지 센서로 입력된 사람의 손 모양이나 움직임을 이용하는 인터페이스가 그 중 하나이다. 한 편 이미지 센서 영상을 저장하기 위하여 H.264/AVC와 같은 영상 압축 기술이 사용된다. 영상을 압축하기 위해 부호기는 모든 Macroblock에서 움직임 추정을 수행한다. 추정된 움직임 정보는 손 움직임을 인식하는데 사용될 수 있고 이를 통해 전자 기기에 명령을 내리는 인터페이스 기술의 한 부분을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문은 H.264/AVC 부호기의 Motion Vector를 이용하는 손 추적 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 손 움직임 추적의 정확도를 향상시키기 위하여 Motion Vector보다 신뢰도가 높은 Motion Density Map 정보를 사용한다. 이 정보를 이용하여 이동한 손을 포함하는 손 윈도우를 결정한다. 실험 결과를 통하여 제시된 알고리즘이 손의 움직임을 추적하는 것을 확인할 수 있다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권5호
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• pp.317-321
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• 2013

This paper proposes a detection algorithm for view reversal in a stereoscopic video using a disparity map and motion vector field. We obtain the disparity map of a stereo image was obtained using a specific stereo matching algorithm and classify the image into the foreground and background. Next, the motion vector field of the image on a block basis was produced using a full search algorithm. Finally, the stereo image was considered to be reversed when the foreground moved toward the background and the covered region was in the foreground. The proposed algorithm achieved a good detection rate when the background was covered sufficiently by its moving foreground.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.965-971
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• 2015

This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.