• 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.

• 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.