Multi-Level Motion Estimation Algorithm Using Motion Information in Blocks

블록 내의 움직임 정보를 이용한 다단계 움직임 예측 알고리즘

In this paper, we propose a multi-level block matching algorithm using motion information in blocks. In the proposed algorithm, the block-level is decided by the motion degree in the block before motion searching procedure, and then adequate motion searching performs according to the block-level. This improves computational efficiency by eliminating the unnecessary searching Process in no motion or low motion regions, and brings more accurate estimation results by deepening motion searching Process in high motion regions. Simulation results show that the proposed algorithm brings the lower estimation error about 20％ MSE reduction with the fewer blocks pet frame and the operation number was reduced to 56% compared to TSSA and 98% compared to FS -BMA with constant block size.

본 논문에서는 블록 내의 움직임 정도에 따라 다단계의 블록 레벨을 설정하고, 각 블록 레벨에 따라 각기 다른 움직임 예측을 수행하는 다단계 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 이는 움직임이 없거나 적은 영역에서의 잉여 탐색 과정을 제거하여 계산적 효율성을 증대하고, 움직임 정도가 큰 영역에 대해서는 움직임 예측 과정을 심화시켜 예측의 정확성을 향상시킨다. 실험결과 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘과 Three-Step 탐색 알고리즘보다 MSE를 20% 정도 감소시켰으며 연산량은 전역 탐색 블록 정합 알고리즘과 비교하여 98%, Three-Step 탐색 알고리즘과 비교하여 56% 정도 절감하는 효과를 얼을 수 있었다.