MMAD Computation for Fast Diamond-Search Algorithm

고속 다이아몬드 탐색 알고리즘을 위한 MMAD 연산법

Ordinary high-speed block matching algorithms have a disadvantage that they need to get MAD (Mean Absolute Distance) as many as the number of search points due to comparing the MAD between the current frame's search block and the reference frame's search block. To solve such disadvantage of high-speed block matching algorithm, the proposed high-speed DS algorithm employs a MMAD calculation method using a specific characteristic that neighboring pixels have almost same values. In this thesis, we can get rid of unnecessary MAD calculation between the search point block by the new calculation method which uses the previously calculated MAD as the current search point and by breaking from the established MAD calculation method which calculates the MAD of a new search point by each search stage. Comparing with the established high-speed block matching algorithm, this new calculation's estimated movement error was shown as similar, and th total calculation amount decreased by $2FN^2Ep$.

일반 적인 고속 블록정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 비교하기 때문에 탐색점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 "이웃한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 특성을 이용한 MMAD 연산법에 의한 고속 DS알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 각 탐색 단계별로 새로운 탐색점의 MAD를 산출하는 기존의 MAD 연산법을 탈피하고, 이전 단계에서 연산된 MAD를 MMAD 연산법에 의해 현재의 탐색점의 MAD로 사용하기 때문에 불필요한 탐색점의 블록간 MAD 연산을 없앨 수 있었다. 움직임 추정 오차는 기존 고속 블록정합 알고리즘과 비교했을 때 비슷한 성능을 나타내었고, 총 연산량은 2F$N_2$Ep만큼 크게 줄어들었다. 크게 줄어들었다.