In this paper, an efficient SAD(Sum of Absolute Differences) processor structure for motion estimation of 0.264 is proposed. SAD processors are commonly used both in full search methods for motion estimation or in fast search methods for motion estimation. Proposed structure consists of SAD calculator block, combinator block, and minimum value calculator block. Especially, proposed structure is simplified by using Distributed Arithmetic for addition operation. The Verilog-HDL(Hard Description Language) coding and FPGA implementation results for the proposed structure show 39% and 32% gate count reduction comparison with those of the conventional structure, respectively. Due to its efficient processing scheme, the proposed SAD processor structure can be widely used in size dominant H.264 chip.
본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 프레임 보간을 수행하여 영상 끌림 현상(motion blur)을 줄이기 위해 적용되는 프레임 차이 기반의 적응형 확장 블록을 이용한 움직임 추정을 제안한다. 제안된 방법은 상관도 높은 주변 블록의 픽셀 정보를 이용하여 움직임 추정을 수행하기 때문에 정확한 움직임 벡터를 추출할 수 있고, 프레임 차이를 이용하여 연산할 블록과 연산하지 않을 블록을 구분함으로써 연산량을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션 결과를 통하여 기존외 방법들보다 적은 연산량으로 정확한 움직임 벡터를 찾는 것을 확인하였다.
완전 탐색 블록 정합 알고리즘(FBMA)은 다양한 움직임 추정 알고리즘 중 최상의 움직임 추정을 할 수 있으나, 방대한 계산량이 실시간 처리의 적용에 장애 요소이다. 본 논문에서는 완전 탐색 블록 정합 알고리즘에 비해 더 낮은 계산량과 유사한 화질을 가지는 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 공간적인 상관성을 이용함으로써 적절한 탐색 영역의 크기를 예측할 수 있다. 현재 블록의 움직임 추정을 위하여 이웃 블록이 가지고 있는 움직임과 탐색 영역의 크기를 이용하여 현재 블록의 탐색 영역을 적응적으로 변화시키는 방법이다. 이 예측값으로 현재 블록의 탐색 영역 크기를 결정한 후, FBMA와 같이 이 영역 안의 모든 화소점들에 대하여 현재 블록을 정합하여 움직임 벡터를 추정한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 계산량 측면에서 제안 방법이 완전 탐색 블록 정합 알고리즘보다 50%정도 감소하였으며, PSNR 측면에서는 0.08dB에서 1.29dB 정도 감소하는 좋은 결과를 얻었다.Abstract Full search block-matching algorithm (FBMA) was shown to be able to produce the best motion compensated images among various motion estimation algorithms. However, huge computational load inhibits its applicability in real applications. A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, The appropriate search area can be predicted by using the temporal correlation between neighbouring blocks. For motion estimation of the current block, it is the method changing adjustably search area of current block by using motion and search area size of the neighbouring block. After deciding search area size of the current block with this predicted value, we estimate motion vector that matching current block like the FBMA for every pixel in this area. By the computer simulation the computation amount of the proposed method can be greatly decreased about 50% than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.
동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 가운데 중심 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.19∼0.46㏈ 개선되고 영상에 따라 최고 1.06㏈ 정도 우수한 결과를 나타내었다.
This paper proposes a new approach to extract contour of moving object from compressed video stream. We segment the area of moving object by using motion vector and extract the motion object block from it. And then we describe the connectivity direction of outline moving block, detect the edge related to connectivity direction in the block and finally obtain the contour by connecting the edges. This can divide the moving object only with motion vector and detect the exact contour on the basis of the edge automatically. Also, we can reduce spending time using motion block and remove the noise with directional edge. The experimental results demonstrate the accurate and effective qualify of the proposed method.
In this paper, we propose an object-oriented coding method in low bit-rate channels using block-based motion vectors and residual image compensation. First, we use a 2-stage algorithm for estimating motion parameters. In the first stage, coarse motion parameters are estimated by fitting block-based motion vectors and in the second stage, the estimated motion parametes are refined by the gradient method using an image reconstructed by motion vectors detected in the first stage. Local error of a 6-parameter model is compensted by blockwise motion parameter correction using residual image. Finally, model failure (MF) region is reconstructed by a fractal mapping method. Computer simulation resutls show that the proposed method gives better performance than the conventional ones in terms of th epeak signal to noise ratio (PSNR) and compression ratio (CR).
본 논문에서는 움직임 벡터의 분포특성을 이용한 고속 적응 블럭 정합 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법에서는 움직임 벡터에 따른 MAD(0,0)의 분포특성을 분석하여 블럭을 움직임이 없는 블럭, 작은 블럭, 중간정도인 블럭 혹은 큰 블럭으로 분류한 후 각 블럭의 특성에 따라 적응적으로 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 이 결과로부터 제안 방법의 PSNR은 기존의 NTSS 방법과 거의 비슷하면서도 계산량이 30.44% ~ 40.27% 감소되는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다.
정합 블록의 모든 화소가 블록 정합에 동등하게 기여하지 않고, 정합 오차는 영상 복잡도의 영향을 크게 받는다. 이런 사실을 근거로 본 논문에서 영상의 복잡도에 의해 선택되는 일부 서브블록만을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제한한다. 제안된 알고리즘은 정합 블록을 16개의 서브블록으로 나누고, 각 서브블록의 영상 복잡도를 계산하고, 일부 복잡한 서브블록만을 사용하여 부분 블록 정합을 수행하여 움직임 벡터를 검출한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 탐색 알고리즘과 비교하여 무시할 수 있을 정도의 화질 저하를 야기하지만 상당한 계산량을 줄여주는 것을 보여준다.
가변 블록크기를 적용하면 영상의 움직임 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그러나, 신축 움직임 추정에는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 가변 블록크기로 신축 움직임을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로부터 영상의 객체와 배경을 분리하고, 객체에 대해서만 깊이 정보를 이용하여 신축을 적용하며, 배경은 신축을 적용하지 않는다. 또한, 객체영역에는 움직임 추정의 정확도와 발생되는 움직임 벡터를 동시에 고려하여 효율적으로 가변블록 크기 모드가 선택된다. 모의실험을 바탕으로 제안된 방법의 움직임 추정의 정확도와 움직임 벡터수를 측정하였으며, 기존 신축 움직임 추정 방법에 비하여 동일한 움직임 추정의 정확도를 유지하면서 움직임 벡터의 수가 감소함을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.