초록
움직임 추정은 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만, 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해서는 많은 탐색을 필요로 한다. 따라서 탐색시간을 줄이기 위하여 적절한 탐색 시작점 설정과 효율적인 탐색 패턴을 사용하여야 한다. 만일 움직임 추정을 수행하기 전에 현재 블록의 전체적인 움직임 정보를 예측할 수 있다면 예측된 움직임 정보를 이용하여 보다 효율적으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 불필요한 움직임 추정을 생략하고 현재 블록의 움직임 추정을 위한 탐색 시작점 위치와 탐색 패턴을 보다 정확히 결정하기 위해, 후보 벡터들을 이용하여 현재 블록 유형을 분류하고 현재 블록의 움직임을 예측하는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 움직임 벡터 추정 속도 면에서 기존의 방법과 비교하여 약 1.5$\sim$7배의 속도 향상을 가져왔으며, 움직임이 많은 영상에서의 화질에 있어서 약 0.02$\sim$0.2(dB)정도 성능 향상을 보였다.
Although motion estimation Plays an important role in digital video compression, complex search procedure is required to find an optimal motion vector. To reduce the search time, the search start point should be set up properly md efficient search pattern is needed. If the overall motion of the torrent block can be predicted, motion estimation can be performed efficiently. In this paper. block types are classified using candidate vectors and the motion activity of the block is predicted which leads to the search start point close to the optimal motion vector. The proposed method proves to be about 1.5$\sim$7 times faster than existing methods with about 0.02$\sim$0.2(dB) improvement of picture quality in images with large movements.
