Fast Algorithm Based on Successive Elimination Algorithm for Multi-Reference Motion Estimation

다중 참조영상 움직임 추정에 적응을 위한 연속 제거 알고리즘 기반 고속화 알고리즘

This paper presents a new fast motion estimation algorithm for multi-reference frames. We first analyze the experimental results of the successive elimination algorithm, which is a fast version of full search algorithm, being applied to Multi-reference frames. Based on the analysis, a new scheme for alleviating its computational burden is introduced. In the proposed method, the motion vector for the immediately previous reference frame is found by applying the successive elimination algorithm, while the motion vector for other reference frames is estimated by extrapolation of the already obtained motion vector. Adaptively restricting the motion search area to the local area centered on the estimated motion vector, the proposed method provides dramatic computational complexity reduction but slight quality degradation. The proposed method is evaluated by experiments for some image sequences.

본 논문에서는 다중 참조영상에 적용을 위한 고속 움직임 추정 (motion estimation) 알고리즘을 제안한다. 우선 전역움직임추정방법(full search)의 고속 알고리즘인 연속 제거 알고리즘(successive elimination algorithm)을 다중 참조영상(multi-reference frames)에 적용하였을 때의 결과를 분석하고, 이를 바탕으로 계산량 감축 방안을 제안한다. 제안된 방법은 바로 이전 영상에 대한 움직임 벡터를 연속 제거 알고리즘을 적용하여 추출하고, 그 외의 참조영상에 대해서는 이전 영상에서 얻어진 움직임 벡터를 기반으로 외삽(extrapolation)을 수행함으로써 추정한다. 이 추정된 벡터를 중심으로 탐색범위를 적응적으로 제한함으로써 화질 저하를 최소화시키면서 계산량을 크게 감축하도록 제안하였다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 분석하고 검증하였다.