Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

An Active Block Matching Algorithm by Adapts Search Area and Weights of Features Dynamically

탐색 영역과 특징의 가중치를 동적으로 조절하는 활동적 블록 정합 알고리듬

  • 장석우 (숭실대학교 생산기술연구소) ;
  • 최형일 (숭실대학교 미디어학부)
  • Published : 2000.12.01
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Abstract

본 논문에서는 탐색 영역과 특징의 가중치를 동적으로 조절하여 블록 단위의 움직임 벡터를 추출하는 활동적 블록 정합 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 탐색 영역의 중심 위치를 결정하기 위해 시간에 따른 블록의 동작 변화는 작다고 가정한다. 그리고 탐색 영역의 크기는 공간적으로 인접한 블록들의 신뢰도에 따라 조절된다. 또한 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 다중 특징을 사용하는 블록 정합 알고리듬으로 블록 정합 시 특징의 기여 정도를 나타내는 가중치를 블록 안에서 각 특징이 가지는 구분력에 따라 자동으로 설정하는 정합 유사 함수를 사용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 정확하게 움직임 벡터를 추출함을 보여준다.

Keywords

References

  1. Anandan, 'Computational Framework and an Algorithm for the Measurement of Visual Motion,' International Journal of Computer Vision, Vol. 2, pp. 283-310, 1988 https://doi.org/10.1007/BF00158167
  2. Kyoung Won Lim, Byung Cheal Song, and Jong Beom Ra, 'Fast Hierarchical Block Matching algorithm Utilizing Spatial Motion Vector Correlation,' Proceedings of Visual Communications and Image processing, Vol, 3024, pp. 284-291, 1997 https://doi.org/10.1117/12.263241
  3. T. Koga, K. Iinuma, A. Hirano, Y. Iijirna, and T. Ishiguro, 'Motion Compensated Interframe Coding for Video Conferencing,' in Proc. NTC81, pp. C9.6.l-9.6.5, New Orleans, LA, 1981
  4. R Li and M. L. Liou, 'A New Three-step Search Algorithm for Block Motion Estimation,' IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Tech., Vol. 4, No.4, pp. 438-441, 1994 https://doi.org/10.1109/76.313138
  5. L. G. Chen, E. T. Chen, Y. S. jehng, and T. D. Chiueh, 'An Efficient Parallel Motion Estimation Algorithm for Digital Image Processing,' IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Tech., Val. 1, No.4, pp. 378-385, 1991 https://doi.org/10.1109/76.120779
  6. Lai-Man Po and Wing-Chung Ma, 'A Novel Four-Step Algorithm for Fast Block Motion Estimation,' IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Tech., Vol. 6, No.3, pp. 313-317, 1996 https://doi.org/10.1109/76.499840
  7. Christopher C. Yang and Jeffrey J. Rodriguez, 'Efficient Luminance and Saturation Processing Techniques for Bypassing Color Coordinate Transformations,' IEEE Systems, Man and Cybernetics, pp. 667-672, 1995 https://doi.org/10.1109/ICSMC.1995.537840
  8. W. Y. Ma and B. S. Manjunath, 'Texture Features and Learning Similarity,' IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1996 https://doi.org/10.1109/CVPR.1996.517107
  9. Vincent S. and S. Hwang, 'Tracking Feature Points in Time-Varying Images using an Opportunistic, Selection Approach,' Pattern Recognition, Vol. 22, pp. 247-256, 1989 https://doi.org/10.1016/0031-3203(89)90073-3
  10. Ian Hannah and Roy Davies, 'The Use of Variance and Entropic Thresholding Methods for Image Segmentation,' Pattern Recognition, Vol. 28, No.8, pp. 1135-1143, 1995 https://doi.org/10.1016/0031-3203(94)00180-T
  11. Yu-Te Wu, Jeffrey Cohn and Ching-Chung Li, 'Optical Flow Estimation using Wavelet Motion Model,' International Conference, on Computer Vision. pp. 992-998, 1998 https://doi.org/10.1109/ICCV.1998.710837