대부분의 비디오 압축 표준들이 1/4 부화소 정밀도와 같은 고정 움직임 벡터 해상도를 사용하고 있는 데 반해, 다중 움직임 벡터 해상도를 지원하는 형태의 구조는 비디오 콘텐츠의 성질에 따라 필요로 하는 만큼의 움직임 벡터 정밀도를 효율적으로 사용할 수 있고, 더 정확한 움직임 예측자 생성이 가능해지므로, 부호화 효율을 향상할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 다중 움직임 벡터 해상도 구조는 각각 움직임 벡터에 대해 선택된 움직임 벡터 해상도를 추가로 시그널링 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 해상도의 모순 검증 기반 시그널링 구조를 제안한다. 제안 방법은 여러 개의 후보 중, 각 움직임 벡터에 대해 최소크기의 부호화율을 갖는 움직임 벡터 해상도를 선택한다. 또한, 움직임 벡터 해상도의 시그널링에 따른 오버헤드를 줄이기 위해, 부호화기 및 복호화기 양쪽에서 미리 정의된 기준을 통한 모순 검증 과정을 수행하여 시그널링 할 필요가 없는 후보 움직임 벡터 해상도를 판별하는 과정을 수행한다. 실험 결과, 제안 구조가 고정 움직임 벡터 해상도 기반의 구조와 비교하여 $Bj{\o}ntegaard$ delta bit rate (BDBR)에서 평균 약 4.01%의 이득(최대 15.17%)을 달성함으로써 부호화되는 움직임 정보의 양을 줄이는 데 효과적이라는 것을 검증하였다.
본 논문에서는, 인터 예측시 움직임 벡터의 해상도를 나타내는 1비트 플래그를 두어 적응적으로 1/4 해상도의 움직임 벡터와 1/8 해상도의 움직임 벡터를 선택하고 부호화하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 1/4 해상도의 움직임 벡터만을 이용하여 부호화하는데, 영상 신호의 변화가 복잡한 영역에서 1/4 해상도의 움직임 벡터만으로는 충분한 효율을 얻어내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 PU마다 해상도 플래그를 1비트 추가하여 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정할 수 있도록 한다. 제안한 방법의 실험 결과로서, 인코더의 복잡도는 30%~33% 증가하고 디코더의 복잡도는 1%~5% 증가하였지만, 휘도신호의 압축효율은 최대 5.3% 좋아졌으며, 색차신호의 압축효율은 최대 7.9% 좋아졌다.
In H.264, sub-pel motion estimation (ME) has strong effect when coding video sequences. 1/4-pel performs better at low bitrate while 1/8-pel gives better results at high bitrate. In this paper, a variable sub-pixel motion vector resolution based on block mode motion estimation method is proposed. Experiment results show that the proposed method can take the advantage of 1/4-pel at low bitrate and 1/8-pel at high bitrate. In addition to that, time is reduced from 14% to 53% compared to KTA1.3 with 1/8-pel motion vector (MV) resolution.
This paper proposes an object detection algorithm using the Multiresolution Motion Estimation(MRME) in wavelet d야main. A existing motion estimation method has characteristics of motion estimation but it requires having computation. Motion estimation in higher resolution used the motion vector of the lower resolution with the MRME that has parent-child relationship on wavelet coefficients. This method reduces the search area of motion estimation in higher resolution and computational complexity. The computational complexity of the proposed method is about 40% of the existing method using 3-level Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) wavelet transform. The experimental results with the proposed method showed about 11% decrease of Mean Absolute Difference(MAD) and gains able to precise tracking of object.
Versatile Video Coding(VVC)의 압축 효율을 끌어올리기 위하여 다양한 화면 간 예측(inter prediction)기법 중 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR)기술이 채택되어 왔다. 다만, AMVR을 적용하여 최적의 해상도를 결정하기 위해서는 매 부호화 유닛마다 다양한 테스트를 진행해야 하며, 이는 율-왜곡 비용의 계산 복잡도 증가를 야기한다. 따라서 VVC의 부호화 복잡도의 감소를 위해 효과적으로 최적의 AMVR 모드를 찾아야 한다. 본 논문에서는 보다 다양한 데이터셋 기반 하에 경량화된 신경망 기반의 AMVR 결정 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 저해상도 대역에서의 움직임 벡터를 고려한 고해상도 대역의 영역에서 움직임 탐색을 행함으로써 밀-소 다중해상도 움직임 추정의 과도한 계산량을 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 또한 정확한 움직임을 찾아서 복원 영상의 화질을 높이기 위해 반화소 단위 움직임 추정을 사용하는데, 많은 계산량이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 인접 화소들간의 상관관계를 이용해 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선택적 보간을 이용하여 계산량을 줄일 수 있었다.
MPEG-2, MPEG-4와 같은 기존의 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용한다. 그러나 KTA 참조 소프트웨어에서는 움직임 벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 선택하여 사용할 수 있는 기능을 지원한다. 그러나 선택된 하나의 움직임 벡터 해상도를 슬라이스 전체에 일괄적으로 적용하기 때문에 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐색 구간에 따라 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정하는 방법을 제안한다. 움직임 벡터의 탐색 영역을 움직임 벡터가 예측 움직임 벡터로부터 떨어진 거리에 따라 다수개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 대하여 하나의 움직임 벡터 해상도를 할당하여 움직임 예측에 적용한다. 따라서 제안하는 방법의 부호화 효율은 각 구간을 분할하는 Threshold와 움직임 벡터를 부호화하는 엔트로피 코딩 방법에 영향을 받는다. HEVC의 참조 소프트웨어인 HM3.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에 B picture를 적용한 경우는 약 0.6%, P picture를 적용한 경우에서는 약 2.7%의 평균 발생 비트량 감소를 확인할 수 있었다.
This paper proposes new motion vector re-estimation techniques for transcoding of heterogenous video coders. The first case is for transcoder of coding format. The coding algorithm with B-picture like MPEG standards is transcoded into the different algorithm without B-picture like H.261 standards. The second case is for transcoder of spatial resolution reduction. It generates a downscaled video bitstream at the video source. The third case is the integrated method that previous two cases are needed simultaneously. These three transcoding algorithms are compared and verified though reconstructed image quality in PSNR, motion vector errors between optimal motion vectors of cascaded trans- coder and motion vectors estimated by proposed methods and the amount of operation.
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.
In this paper, we propose a new algorithm that is robust against the effects of objects that are relatively unaffected by camera motion and can accurately detect camera motion even in high resolution images. First, for more accurate camera motion detection, a global motion filter based on entropy of a motion vector is used to distinguish the background and the object. A block matching algorithm is used to find exact motion vectors. In addition, a matched filter with the angle of the ideal motion vector of each block is used. Motion vectors including 4 kinds of diagonal direction, zoom in, and zoom out are added additionally. The experiment shows that the precision, recall, and accuracy of camera motion detection compared to the recent results is improved by 12.5%, 8.6% and 9.5%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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