본 논문에서는 효과적인 프레임율 증가 변환을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 첫 번째로 제안한 삼중 프레임 기반의 양방향 움직임 추정 방법은 기존의 양방향 움직임 추정 방법에서 발생한 문제점인 유사한 특성을 갖는 이미지에서의 잘못된 움직임 추정을 해결하여 보간 프레임 생성 시 발생한 블록화 현상을 크게 줄일 수 있었다. 두 번째로 제안한 움직임 벡터 평탄화 방법은 시공간적으로 인접한 움직임 벡터들을 고려하여 블록화 현상의 원인이 되는 아웃라이어를 제거할 수 있었다. 실험 결과 제안한 프레임율 증가 변환 방법은 기존의 방법들과 비교했을 때 평균 PSNR이 최대 4.337 dB만큼 높은 것을 확인할 수 있었고, 평균 SSIM은 최대 0.089만큼 높은 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비디오의 시간적 화질 향상을 위한 새로운 프레임율 증가 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 계층적 움직임 추정 시에 탐색범위를 적응적으로 변환하는 방법을 이용하며, 움직임 보상 시 보간되지 않은 부분에 한하여 양방향 움직임 추정 및 보상과 선형 보간법을 수행한다. 부정확한 움직임 벡터 추정으로 인한 오류를 방지하기 위하여 신뢰도를 기반으로 탐색범위를 적응적으로 조절하며, 움직임 추정에 대한 신뢰도를 높이기 위하여 분산이 높은 블록 순으로 움직임 추정을 수행한다. 또한, 보간되지 않은 영역에서 배경과 객체를 분리한 후 배경인 영역에서는 선형보간법을 수행하고, 객체로 추정된 영역에서는 양방향 움직임 추정 방법을 이용하여 보간한다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 원본 프레임과 제안한 알고리즘을 이용하여 보간한 프레임 사이의 PSNR을 측정하였다. 그 결과, 화질이 기존 알고리즘보다 약 2dB 정도 개선되었으며, 블록화 현상과 몽롱화 현상이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
In video image compression, it is important to extract the exact notion information from image sequence in order to perform the data compression, the field rate conversion, and the motion compensated interpolation effectively. It is well known that the location of the smallest sum of absolute difference(SAD) does not always give the true motion vector(MV) since the MV obtained via full block search is often corrupted by noise. In this paper, we first classifies the input blocks into 3 categories : the background, the shade-motion, and the edge-motion. According to the characteristics of the classified blocks, multiple locations of relatively small SAD are searched with an adaptive search window by using the proposed method. The proposed method picks MVs among those candidates by using temporal correlation. Since temporal correlation reveals the noise level in a particular region of the video image sequence, we are able to reduce the search are very effectively.
H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위해 매크로 블록 기반 적응 보간 방법이 고려되어졌다. 이 방법에서 필터 선택 기준은 비트율과 왜곡 항들이 고려하여 좋은 성능을 발휘하지만 아직 개선의 여지를 남겨두고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 방법보다 높은 부호화 효율 개선을 위해 움직임 벡터와 예측 에러에 대한 두 가지 비트율과 복원 에러를 고려하여 새로운 필터 선택 기준을 제안한다. 부가적으로 선택된 필터 정보 전송을 위한 오버헤더 (overhead)를 줄이는 알고리듬을 나타낸다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 방법에 비하여 우수한 성능을 보이고 H.264/AVC에 비해 전체 비트율이 평균 5.19% (참조 프레임: 1개)와 5.14% (참조 프레임: 5개) 절감된다.
본 논문은 H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위한 매크로 블록 기반의 적응 보간 필터 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양한 방향의 움직임을 세밀하게 보상하는 9가지 분리 가능한 2차원 보간 필터들을 적용한다. 그리고 매크로 블록이 부호화되기 위한 비트율과 왜곡을 고려한 최적의 비용 함수를 정의하고 정의된 비용 함수를 최소화시키는 필터를 매크로 블록 당 적응적으로 선택한다. 실험 결과, 다양한 표준 $QCIF(176{\times}144)/CIF(352{\times}288)$ 동영상 테스트 시퀀스들에 대해서 제안 방법이 기존 방법들에 비하여 항상 우수한 부호화 효율을 지니고 있으며 H.264/AVC 보다 평균 6.25%(참조 영상 프레임: 1개), 3.46%(참조 영상 프레임: 5개)의 비트율이 절감된다.
DTV의 Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)기반 대형화와 고화질 요구가 급속도로 증대되고 있다. 이에 LCD의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간법(MCFI)이 사용되고 있다. 이때 움직임 예측 시 구현의 용이성 때문에 블록정합기법(BMA)이 가장 많이 사용되고 있지만 여러 가지 문제점을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 정보의 정확성을 높이고 움직임 예측의 계산량 감소를 위하여 움직임 형태 기반의 움직임 예측 기법을 제안 한다. 움직임 정보의 정확성 향상을 위하여 움직임 형태를 기반으로 움직임 예측을 수행한다. 그리고 계산양 감소를 위하여 움직임 영역에서만 예측을 수행하는데 제안한 방법은 전 영역 움직임 예측기의 평균 25% 계산양만으로 비슷한 성능의 결과를 보여주고 있으며 특히 빠른 움직임 영역에서는 다른 여러 가지 움직임 예측 기법들 보다 우월한 성능을 보여준다.
최근 고해상도의 해저면 영상을 취득하기 위한 합성개구 신호처리 및 수중 시스템 개발 연구가 여러 국가에서 활발히 진행 중에 있다. 국내에서도 합성개구소나의 필요성 및 중요성을 인식하여 기초적인 관련 연구가 시작되었으나 수신 배열 센서의 이동 속도에 의한 도플러 효과가 대부분 무시되어 왔다. 본 논문에서는 수신 배열 센서의 이동 속도에 따른 영향을 확인하기 위하여 공간 주파수 영역 보간법을 이용한 수동형 합성개구 신호처리 결과의 영상 왜곡 및 오차를 분석한다. 센서의 이동을 고려하지 않은 원래의 송신 신호만을 사용하는 경우 센서의 이동 속도가 증가함에 따라 음원의 위치 추정 오차가 증가하며 영상 왜곡이 현상이 뚜렷하게 나타난다. 센서의 이동을 고려하여 보정된 신호를 사용하는 경우 정확한 위치 추정이 가능하며 영상 왜곡 현상은 나타나지 않는다. 결론적으로 1 m/s 이상의 속도에서는 센서의 이동에 의한 도플러 현상을 보정하기 위한 알고리듬 적용이 필수적이다.
DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
이 논문은 저해상도 동영상에서 자동화된 방식으로 한 장의 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 방안을 제시한다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상을 얻는 방법이 한 장의 저해상도 영상만을 이용하는 전통적인 보간 방법에 비해 좋은 결과를 보이기 위해서는 입력 영상들이 공통된 고해상도 격자에 잘 정합되어야 하므로, 정합오차를 충분히 고려하여 입력영상들을 주의 깊게 선택한다. 본 논문에서는 움직임 보상된 저해상도 영상들로부터 얻어진 통계적 특성을 활용하여 입력 영상 후보들의 입력 영상으로서의 적합성을 평가한다. 고해상도 영상획득모델로부터 움직임 보상오차의 최대값을 추정한다. 입력 영상 후보의 움직임 보상오차가 추정된 움직임 보상오차의 최대값보다 크면 입력 영상후보는 선정에서 제외된다. 선정된 적절한 유효 입력 영상 후보의 수와 움직임 보상오차의 통계치를 고려하여 최종 입력 영상들을 선별한다. 입력 영상 선별부에서 최종적으로 선별된 입력 영상들은 뒤따르는 고해상도 영상복원부로 입력된다. 제안된 방식은 사용자의 간섭없이 저해상도 동영상에서 효과적으로 입력 영상들을 선별하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 응용에 사용될 것으로 기대된다.
많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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