Motion Estimation Using Gradient-based Adaptive Sampling Block Matching

기울기 기반 적응 샘플링을 통한 블록 움직임 추정

본 논문에서 제안한 알고리듬은 동영상의 한 프레임내에서 계산할 화소를 적응적으로 샘플링하여 전체 계산량을 감소시키면서도, 우수한 성능을 나타낸다. 동영상의 움직임 추정에 있어서, 전역 탐색 블록 정합은 최적의 성능을 나타내지만, 많은 계산량을 갖는 단점이 있기 때문에 계산량을 줄이기 위한 많은 알고리듬이 발표되었다. 본 알고리듬은 한 프레임내에서 영상이 복잡한 부분에서는 많은 수의 화소를 정합에 이용하며, 단순한 부분에서는 적은 수의 화소를 샘플링 하여 보다 적은 계산량으로 움직임 벡터를 산출한다. 제안된 알고리듬은 전역 탐색 블록 정합 알고리듬에 대해서 연산량을 31.52%로 줄였으며, 97.76%의 PSNR 을 보여주었다. 이는 종래의 부분 탐색 알고리듬들에 비해 뒤지지 않는 성능을 나타낸다.