Wesenbeeck, R.J. Van;Bosma, M.;Heynderickx, I.;Krijn, M.P.C.M.;Mastenbroek, E.
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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pp.347-350
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2002
Transposed scan is an innovation that paves the road to ultra-slim CRTs with deflection angles up to 135$^{\circ}C$ We discuss the integration of video transposition with the other video processing functions in the television set. An in-place transposition algorithm which minimizes the amount of frame memory is proposed as a low-cost solution for transposed scan conversion. The difference in visual perception of transposed scan and normal scan depends on the frame rate and the line density of the video format. We found that for high frame rates and high line densities, no difference was perceived for both scan modes.
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.
FRUC(Frame Rate Up Conversion) 기법은 더욱 높은 품질의 단말기 또는 낮은 채널 전송율을 갖는 응용 시스템에서는 꼭 필요한 요소 기술이다. 본 논문에서는 이러한 응용분야를 위하여 양방향 대칭형 탐색에 기초한 FRUC 기법에서 생성된 움직임 보상 보간 프레임에 대하여 블록기반의 신뢰성을 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 신뢰도를 측정할 수 있는 시간적 정합특성과 공간적 정합특성과 움직임 벡터의 균일성 분석을 통해 측정되는 비용함수를 도입하고, 비용 함수들의 조합을 통하여 실제 발생된 왜곡의 크기순과 매우 상관성이 높은 정렬 방식을 제안한다. 다양한 모의실험을 통하여 제안 방식은 높은 왜곡 블록을 찾는데 효과적임을 보인다. 또한, 제안방식은 FRUC기법과 더불어 분산 비디오 부호화 기술에도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
동영상 신호의 프레임율 증가를 위해서 움직임 보상 보간(motion compensated interpolation) 기법이 많이 사용 된다. 특히 쌍방향 예측을 이용한 움직임 추정 기법은 움직임 추정 과정에서 빈 공간이나 겹쳐지는 문제를 해결함으로써 중간 삽입 프레임 생성 과정에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 이와 같은 움직임 추정 과정에서 잘못된 움직임 벡터를 선택할 경우 왜곡된 블록을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 쌍방향 움직임 예측을 기반으혹 하는 움직임 보상 보간 기법의 움직임 추정 과정에서 선택되는 움직임 벡터가 올바른 추정인지를 판별하고 인접한 움직임 벡터와 병함한 블록을 이용하여 1/2 화소 단위로 움직임 벡터를 보정하는 새로운 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 기법이 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해서 우수한 성능을 보이는 것을 모의 실험을 통하여 확인한다.
움직임 보상 외삽 기법은 움직임 보상 보간 기법에 비해서 과거의 프레임만 사용하기 때문에 성능은 다소 떨어지지만, 전송 중에 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템의 부가 정보 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 보상 외삽 기법의 성능을 평가하고 순방향과 역방향 움직임 추정을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 순방향과 역방향 움직임 추정을 통해 두 개의 프레임을 생성하여 두 프레임의 화소값의 평균을 현재 프레임으로 한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 블록 현상이 감소하고 우수한 PSNR 성능을 보임을 확인하였다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.
본 논문에서 프레임 율 향상을 위한 새로운 움직임 추정 알고리즘에 대해 제안한다. 계산량을 줄이고 다해상도의 영상을 이용하기 위하여 원본 프레임들을 계층적 구조로 형성하고, 최상위 계층에서 단방향 움직임 추정을 수행한다. 최상위 계층은 낮은 해상도 때문에 움직임 벡터의 정확도가 낮아지므로, 정확도를 향상시키기 위해 각각의 블록은 5 개의 움직임 벡터 후보들을 가진다. 이 후보들은 아래 계층들에서 수정되며, 움직임 추정이 완료되면 최하위 계층의 움직임 벡터들은 SAD (sum of absolute difference) 값을 이용해서 최종적으로 수정된다. 이렇게 구해진 단방향 움직임 벡터들은 양방향 움직임 벡터로 변환되고 양방향 보간법을 사용하여 보간 프레임을 생성한다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 낮은 계산량을 나타내면서 PSNR (peak signal-to-noise ratio) 수치에서 최대 1.3 dB 의 향상을 나타냈고, 주관적으로도 더 선명한 결과를 보여주었다.
본 논문은 적응적 휘도 성분 부호화(Adaptive Luminance Coding)알고리듬을 이용한 블록의 움직임을 고려한 장면전환 감지 성능을 개선시키는 알고리듬을 제안하고자 한다. 기존의 장면전환 기법에서는 단순 물체의 움직임도 장면전환으로 인식하는 문제가 발생하는 점을 착안하여 본 논문에서는 적응적 휘도 성분 부호화와 블록 매칭 오류를 활용하여 보다 정확한 장면전환 기법을 제안하고자 한다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 높은 Precision과 Recall을 보이는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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