New Fast Block-Matching Motion Estimation using Temporal and Spatial Correlation of Motion Vectors

움직임 벡터의 시공간 상관성을 이용한 새로운 고속 블럭 정합 움직임 추정 방식

This paper introduces a new technique that reduces the search times and Improves the accuracy of motion estimation using high temporal and spatial correlation of motion vector. Instead of using the fixed first search Point of previously proposed search algorithms, the proposed method finds more accurate first search point as to compensating searching area using high temporal and spatial correlation of motion vector. Therefore, the main idea of proposed method is to find first search point to improve the performance of motion estimation and reduce the search times. The proposed method utilizes the direction of the same coordinate block of the previous frame compared with a block of the current frame to use temporal correlation and the direction of the adjacent blocks of the current frame to use spatial correlation. Based on these directions, we compute the first search point. We search the motion vector in the middle of computed first search point with two fixed search patterns. Using that idea, an efficient adaptive predicted direction search algorithm (APDSA) for block matching motion estimation is proposed. In the experimental results show that the PSNR values are improved up to the 3.6dB as depend on the Image sequences and advanced about 1.7dB on an average. The results of the comparison show that the performance of the proposed APDSA algorithm is better than those of other fast search algorithms whether the image sequence contains fast or slow motion, and is similar to the performance of the FS (Full Search) algorithm. Simulation results also show that the performance of the APDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS algorithm.

본 논문은 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 계산량을 줄이면서 움직임 추정의 정확도를 높일 수 있는 새로운 블럭 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 고속 움직임 추정 방식들이 이용하는 탐색 영역내의 일관된 첫 번째 탐색 위치에서 움직임 벡터를 찾는 것이 아니라 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 보다 정확한 탐색영역을 찾아 탐색 영역을 보정함으로써 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 중심으로 움직임 벡터를 탐색한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 방식의 핵심은 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해서 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 찾는 것이다. 따라서 움직임 벡터의 시간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임 블럭과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블럭의 방향성을 조사한다. 또한 공간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임내의 이웃 블럭들의 방향성을 조사한다. 이러한 블럭들이 갖는 방향성을 바탕으로 움직임 추정을 위한 첫번째 탐색 위치를 결정하게 되고 그 위치를 중심으로 일정한 탐색 패턴에 따라 움직임 벡터를 탐색하는 방식이다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) 값에 있어서 평균적으로 1.7dB 개선되고 영상에 따라 최고 3.6dB 정도 우수한 결과를 나타낸다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 대표적인 고속탐색 알고리즘인 3단계 탐색 알고리즘 (Three-step search algorithm) 보다 평균 50% 이상을 줄일 수 있었고, 정확한 움직임 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화 후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘 보다 월등히 우수한 화질을 제공한다. 및 상품과율 등이 모두 10:0 양액보다 높게 나타났다. 식물체내의 무기성분은 8:2의 경우 K+ 및 Mg2+는 잎에서 Ca2+은 뿌리에서 많았으며 PO4-은 과실과 줄기에서 많았다. 10:0에서의 무기성분도 8:2에서와 같은 경향을 나타내었으며, 배지간에 무기성분의 차이는 인정되지 않았다. 양액조성에 따른 무기성분 함량의 차이는 K+, Ca2+ 및 Mg2+는 10:0에서, PO4-은 8:2에서 각각 많았다.uage. The major language of calligraphy pattern was Arabic script and often Persian script. Calligraphy pattern was composed of Kufic and Cursive script. The cursive script was developed various forms. The Islamic tenet prohibit depiction of sacred images, the sacred Arabic calligraphy such as ′Alla′ or ′Mohammad′ was substituted of them. And the content of calligraphy pattern was used with Quranic phrases. The aesthetics of Islamic patterns analyzed aesthetic of ′rhythmic lines′, aesthetic of ′unity in multiplicity′, aesthetic of tessellation and aesthetic of harmony. On the textiles of the Islamic culture, the arabesque, floral, geometric and calligraphy patterns were frequently used.의 증가를 나타냈다.". And the