Abstract
Matching pursuit algorithm was successfully demonstrated useful in low bit-rate video coding, However, one of the practical concerns related to applying the matching pursuit algorithm to application is its massive computation required for finding bases whose weighted sum best approximates the given input image. The main contribution of this paper is that we provide a new method that can drastically reduce the computational load without any degradation of image quality. Its main idea is based on reducing the number of inner product calculation required for finding best bases because the complexity of matching pursuit algorithm is due to the exhaustive local inner product calculation. As the first step, we compute a matrix which is the 1-D inner product of the given motion-compensated error input image with the 1-D vertical Gabor functions using the separable property of Gabor bases. In the second step, we calculate length of each vector in the matrix that corresponds to 1-D horizontal Gabor function, and compare the length with the current maximum absolute inner product value so far. According to the result of this comparison, one can decide whether or not to calculate the inner product. Since most of them do not need to calculate the inner product value, one can significantly reduce the computational load. Experimental results show that proposed method reduces about 70% of inner product calculation compared to the Neff's fast algorithm without any degradation of image quality.
Matching Pursuit Algorithm은 저 전송 채널에서의 비디오 부호화에 뛰어난 효과를 나타내고 있지만, 주어진 입력 영상을 가장 유사하게 표현 하는데 필요한 구성 신호들을 찾아내기 위한 연산량이 많다는 현실적 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 영상에 열화를 주지 않고 연산량을 크게 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 전체적인 Matching Pursuit Algorithm중에서 가장 많은 연산을 요구하는, 영상을 구성하는 기본 신호들을 찾아내는데 필요한 내적 연산을 줄이는데 기초한다. 이를 위해 첫번째 과정으로 기존의 고속 방법인 분리성(Separable property)을 이용한 방법을 사용하여 주어진 입력영상과 수직성분의 1차원 기본 신호를 내적 하여 생성되는 결과값들을 저장한다. 두 번째 단계에서는 수평성분의 1차원 신호와의 내적 연산에 적용되는 부분들로 이루어진 1차원 신호들을 위치벡터의 개념을 도입하여 벡터길이를 측정한 후, 그 길이 값과 현재까지의 최대 내적 절대값을 서로 비교한 후 수평성분과의 내적 연산을 수행할지 하지 않을지를 판단한다. 대부분의 신호들은 다음단계의 내적 연산을 필요로 하지 않기 때문에 내적 연산랑을 크게 줄일 수 있다. 실험결과에 나타난 바와 같이, 대부분의 영상에서 화질에 전혀 열화를 수반하지 않고 기존 Neff의 고속방법보다 약 70%정도의 내적 연산량이 줄어듦을 알 수 있다.
