In this paper, we proposed an temporal error concealment (EC) using the proposed boundary matching method and the adaptive block matching method. The proposed boundary matching method improves the spatial correlation of the macroblocks (MBs) by reusing the pixels of the concealed MB to estimate a motion vector of a error MB. The adaptive block matching method inspects the horizontal edge and the vertical edge feature of a error MB surroundings, and it conceals the error MBs in reference to more stronger edge feature. This improves video quality by raising edge connection feature of the error MBs and the neighborhood MBs. In particular, we restore a lost MB as the unit of 8${\times}$16 block or 16${\times}$8 block by using edge feature from the surrounding macroblocks. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms from a subjective and an objective viewpoint.
In error-prone wireless environments, it is difficult to realize video coding systems that are robust to various types of data loss. In this paper, a novel motion-vector refinement approach is presented for video error concealment. A traditional boundary-matching approach is exploited to reduce blocky effects along the block boundary. More specifically, a downhill simplex approach is combined with a boundary-matching approach to fine-tune the motion vectors, reducing the blocky effects along the prediction unit block boundary, and minimizing the computational cost. Extensive simulations are performed, and the results obtained verify the robustness and effectiveness of the proposed approach.
블록정합 기법을 이용한 객체추적에서 크기가 다양하고 수시로 변하는 객체를 추적하기 위해 고정 정합블록을 사용하는 것은 적합하지 못하다. 본 논문은 동적 환경을 위한 적응적 정합블록을 정의하고, 이를 위한 블록정합 알 고리즘을 제안한다. 정합블록은 $42{\times}42$ 화소의 넓은 영역에 $10{\times}10$ 화소의 주 블록과 $6{\times}6$ 화소의 부 블록 8개로 구성되고, 영역 중심에 위치한 주 블록은 객체 블록으로 사용되고, 영역의 외곽에 위치한 부 블록은 객체블록을 위한 후보 블록으로 사용된다. 제안된 알고리즘은 부 블록에서 이전 10 프레임의 움직임 벡터를 이용해 객체블록을 추출하고, 주 블록과 추출된 객체블록을 이용해 블록정합을 수행한다. 성능 평가를 위한 실험들은 제안된 알고리즘이 정합블록에서 유효한 객체블록만을 적절히 추출하고, 자유로운 움직임을 갖는 객체를 영상의 중심 영역에 유지시켜 주는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 블록기반으로 부호화된 비디오 영상에서 전송 오류로 인하여 발생하는 화질저하를 개선하기 위하여 인과적 블록경계 정합법을 사용하여 효율적으로 복호가능 오류를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 먼저 현재 블록의 경계들과 인과적 주위블록외 경계들간 부정합 전력을 계산한다. 다음, 이렇게 구한 부정합 전력들 중 하나라도 인과적 주위 블록들의 통계적 특성을 사용하여 적응적으로 구한 역치보다 크면 오류가 있는 것으로 판단한다. 실제로 H.263으로 부호화된 비디오를 가지고 $10^{-3}$-$10^{-4}$ BERs에서 16비트 연속적인 비트 에러를 가지는 환경에서 제안한 방법을 적용하였다. 기존의 블록경계정합 오류검출법의 하나인 Zeng의 방법과 비교하면, 에러 검출율의 향상은 최대 20%, 그리고 검출된 오류를 은닉 처리한 결과영상의 PSNR 향상은 최대 3.5㏈임을 보여준다.
In object tracking, the template matching methods have been developed and frequently used. It is fast enough, but not robust to an object with the variation of size and shape. In order to overcome the limitation of the template matching method, this paper proposes a template update technique. After finding an object position using the correlation-based adaptive predictive search, the proposed method selects blocks which contain object's boundary. It estimates the motion of boundary using block matching, and then updates template. We applied it to IR image sequences including an approaching object. From the experimental results, the proposed method showed successful performance to track object.
In this paper a hierarchical stereo matching algorithm based on feature extraction is proposed. The boundary (edge) as feature point in an image is first obtained by segmenting an image into red, green, blue and white regions. With the obtained boundary information, disparities are extracted by matching window on the image boundary, and the initial disparity map is generated when assigned the same disparity to neighbor pixels. The final disparity map is created with the initial disparity. The regions with the same initial disparity are classified into the regions with the same color and we search the disparity again in each region with the same color by changing block size and search range. The experiment results are evaluated on the Middlebury data set and it show that the proposed algorithm performed better than a phase based algorithm in the sense that only about 14% of the disparities for the entire image are inaccurate in the final disparity map. Furthermore, it was verified that the boundary of each region with the same disparity was clearly distinguished.
무선 환경에서의 패킷 손실은 비디오 통신과정에서 심각한 비디오 품질 저하를 초래한다. 이 논문에서는 블록의 신뢰도와 블록 경계면 매칭을 기반으로 한 비디오 에러 은닉 기술에 대해서 제안한다. 손실된 블록의 모션 정보를 참조 프레임의 동일한 위치에 존재하는 블록의 모션 정보를 복사하여 사용함으로써 임시로 손실된 블록의 잡음을 은닉하고, 블록의 신뢰도를 기준으로 블록의 신뢰도가 낮은 경우에는 추가적으로 블록의 경계면 매칭을 이용하여 모션 벡터를 재탐색하여 잡음 은닉에 대한 정확도를 높이도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 패킷 손실 환경에서 우수한 에러 은닉 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 방향성 기반 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 우선 공간적 경계 정합 기법을 이용하여 손실된 블록 내의 에지 방향성을 나타내는 공간 방향 벡터들을 찾아낸다. 이 벡터들을 이용한 방향성 보간을 통해 복원 블록들을 만들고, 그 중 방향성 경계정합 에러가 작은 복원 블록들을 이용하여 최종 복원 영상을 생성한다. 제안된 기법은 매크로블록이나 슬라이스 단위의 에러에 대해 적응적으로 대처할 수 있고, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
H.264/AVC의 시간적 오류 은닉을 위한 새로운 경계 정합 방법과 은닉된 영상의 화질 향상을 위한 후처리 방법을 제안한다. 시간적 오류 은닉은 참조 프레임에서 가장 유사한 블록으로 오류가 발생한 블록을 대체시키는 방법이다. 가장 유사한 블록을 찾기 위해 H.264/AVC에서는 오류가 발생한 블록의 바깥 경계의 화소값과 참조블록의 안쪽 경계의 화소값을 단순 비교한다. 그러나 기존의 방법은 좁은 범위의 화소값 만을 비교하므로 부정확한 블록으로 오류 블록을 대체할 확률이 높다. 본 논문에서는 더욱 정확한 블록으로 오류 블록을 대체하기 위하여 참조 블록의 안쪽 경계의 화소값과 바깥 경계의 화소값을 오류 블록의 바깥 경계의 화소값과 비교하고 후보 움직임 벡터의 최솟값과 최댓값을 기준으로 일정 검색 범위내의 추가적인 후보 움직임 벡터를 설정하는 보다 향상된 경계 정합 방법, 그리고 변형된 디블록킹 필터를 통해 오류 없이 복호된 블록과 오류가 은닉된 블록과의 경계를 부드럽게 하는 후처리 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 블록 정합방법보다 최대 약 0.9 dB의 화질 향상을 보여주는 것을 확인하였다.
In this paper, we present a real-time method to detect moving objects in a rotating and zooming camera. It is useful for camera surveillance of fixed but rotating camera, camera on moving car, and so on. We first compensate the global motion, and then exploit the displaced frame difference (DFD) to find the block-wise boundary. For robust detection, we propose a kind of image to combine the detections from consecutive frames. We use the block-wise detection to achieve the real-time speed, except the pixel-wise DFD. In addition, a fast block-matching algorithm is proposed to obtain local motions and then global affine motion. In the experimental results, we demonstrate that our proposed algorithm can handle the real-time detection of common object, small object, multiple objects, the objects in low-contrast environment, and the object in zooming camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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