Performance Comparison of Block-based Distortion Estimations for FRUC Techniques

FRUC 기술을 위한 블록별 왜곡 크기 추정기법의 성능비교

Since DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based cost evaluation models are tested and can be effectively used for estimating the MSE noise.

본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.