A new fast motion estimation algorithm is presented in this paper. The algorithm, named Enhanced Cross-Diamond Search (ECDS), is based on the Diamond Search (DS) algorithm. The DS algorithm, even though faster than the most well-known algorithms, was found not to be very robust in terms of objective and subjective qualities for several sequences and the algorithm searches unnecessary candidate blocks. We propose a novel ECDS algorithm using a small cross search as the initial step, and large/small DS patterns as subsequent steps for fast block motion estimation. Experimental results show that the ECDS is much more robust, provides a faster searching speed, and smaller distortions than other popular fast block-matching algorithms.
We propose the fast full search algorithm that reduces the computational load of the block matching algorithm which is used for a motion estimation in the video coding. Since the conventional spiral search method starts searching at the center of the search window and then moves search point to estimate the motion vector pixel by pixel, it is good for the slow motion picture. However we proposed the efficient motion estimation method which is good for the fast and slow motion picture. Firstly, when finding the initial threshold value, we use the expanded predictor that can approximately calculate minimum threshold value. The proposed algorithm estimates the motion in the new search order after partitioning the search window and adapt the directional search order in the re-divided search window. At the result, we can check that the proposed algorithm reduces the computational load 94% in average compared to the conventional spiral full search algorithm without any loss of image quality.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.57-65
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2007
In the fast block matching algorithm. search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image qualify. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the flat-hexagon search pattern that ate solved disadvantages of the diamond pattern search algorithm(DS) and the hexagon-based search algorithm(HEXBS). Our proposed algorithm finds mainly the motion vectors that not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the DS and HEXBS, the proposed f)at-hexagon search algorithm(FHS) improves about $0.4{\sim}21.3%$ in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about $0.009{\sim}0.531dB$ in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.1C
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pp.9-15
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2007
We propose the fast full search algorithm that reduces the computation of the block matching algorithm which is used for motion estimation of the video coding. Since the conventional spiral search method starts searching at the center of the search window and then moves search point to estimate the motion vector pixel by pixel, it is good for the slow motion pictures. However the proposed method is good for the fast and slow motion because it estimates the motion in the new search order after partitioning the search window. Also, when finding the motion vector, this paper presents the method that reduces the complexity by computing the matching error in the order which is determined by local image complexity. The proposed algorithm reduces the computation up to 99% for block matching error compared with the conventional spiral full search algorithm without any loss of image quality.
Advancing of mobile device is remarkable, so the research on mobile input device is getting more important issue. There are lots of input devices such as keypad, QWERTY keypad, touch and speech recognizer, but they are not as convenient as typical keyboard-based desktop input devices so input strings usually contain many typing errors. These input errors are not trouble with communication among person, but it has very critical problem with searching in database, such as dictionary and address book, we can not obtain correct results. Especially, Hangeul has more than 10,000 different characters because one Hangeul character is made by combination of consonants and vowels, frequency of error is higher than English. Generally, suffix tree is the most widely used data structure to deal with errors of query, but it is not enough for variety errors. In this paper, we propose fast approximate Korean word searching system, which allows variety typing errors. This system includes several algorithms for applying general approximate string searching to Hangeul. And we present profanity filters by using proposed system. This system filters over than 90% of coined profanities.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.12
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pp.150-159
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2014
The latest video coding standard, HEVC can improve the coding efficiency significantly compared with the H.264/AVC. However the HEVC encoder requires much larger computational complexities. The longer 8-tap interpolation filter of the HEVC which is used in a non-integer motion estimation is one of the reasons and this paper aims to reduce the computational complexities. First of all, three shorter-tap interpolation filters for a motion estimation process are tested rather than the use of a standard interpolation filter. In addition, the fast searching strategies to reduce the number of comparisons for choosing the best non-integer motion vector are proposed. Finally, the interpolation process is selectively applied according to the searching strategy. By combining all of the techniques, the experimental results show that the encoding times can be reduced by 13.6%, 18.5% and 21.1% with the coding efficiency penalties of 0.7%, 1.5% and 2.5%, respectively. For the full-HD video sequences, the coding efficiency penalties are reduced to 0.4%, 1.1% and 1.6% at the same level of the encoding time savings, which shows the effectiveness of the proposed schemes for the high resolution video sequences.
Alternative binary offset carrier (AltBOC) signals can be approximated by four synchronized direct sequence spread spectrum (DSSS) signals, each pair of which is a quadrature phase shift keyed (QPSK) signal at a different frequency. Therefore, depending on the strength of an incoming AltBOC signal, an acquisition technique can reduce the mean acquisition time (MAT) by searching the four DSSS signals asynchronously; the search for each of the four DSSS signals can start at one of the evenly separated hypotheses on the two-dimensional hypothesis space. And detection sensitivity can be improved by multiple levels when different numbers of search results for the same hypothesis are combined. In this paper, we propose a fast AltBOC acquisition technique that has an asynchronous search strategy and efficiently utilizes the output of the four search results to increase the sensitivity level when sensitivity improvement is needed. We provide a complete theoretical analysis and demonstrate with numerous Monte Carlo simulations that the MAT of the proposed technique is much smaller than conventional AltBOC acquisition techniques.
This paper proposes a fast motion estimation algorithm based on motion speed and multiple initial center points. The proposed method predicts initial search points by means of the spatio-temporal neighboring motion vectors. A dynamic search pattern based on the motion speed and the predicted initial center points is proposed to quickly obtain the motion vector. Due to the usage of the spatio-temporal information and the dynamic search pattern, the proposed method greatly accelerates the search speed while keeping a good predicted image quality. Experimental results show that the proposed method has a good predicted image quality in terms of PSNR with less searching time comparing with the Full Search, New Three-Step Search, and Four-Step Search.
In order to achieve fast computational speed with good visual quality of output video, we propose a frequency domain based new fractal video compression scheme. Normalized cross correlation is used to find the structural self similar domain block for the input range block. To increase the searching speed, cross correlation is implemented in the frequency domain using FFT with one computational operation for all the domain blocks instead of individual block wise calculations. The encoding time is further minimized by applying rotation and reflection DFT properties to the IFFT of zero padded range blocks. The energy of overlap small size domain blocks is pre-computed for the entire reference frame and retaining the energies of the overlapped search window portion of previous adjacent block. Quadtree decompositions are obtained by using domain block motion compensated prediction error as a threshold to control the further partitions of the block. It provides a better level of adaption to the scene contents than fixed block size approach. The result shows that, on average, the proposed method can raise the encoding speed by 48.8 % and 90 % higher than NHEXS and CPM/NCIM algorithms respectively. The compression ratio and PSNR of the proposed method is increased by 15.41 and 0.89 dB higher than that of NHEXS on average. For low bit rate videos, the proposed algorithm achieve the high compression ratio above 120 with more than 31 dB PSNR.
In the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the cross pattern and the flat-hexagon search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the cross pattern, and then lastly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the hexagon-based search algorithm(HEXBS), the proposed cross pattern and flat-hexagonal pattern search algorithm(CFHPS ) improves about 0.2-6.2% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about 0.02-0.31dB in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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