Direction-Oriented Fast Full Search Algorithm at the Divided Search Range

We propose the fast full search algorithm that reduces the computational load of the block matching algorithm which is used for a motion estimation in the video coding. Since the conventional spiral search method starts searching at the center of the search window and then moves search point to estimate the motion vector pixel by pixel, it is good for the slow motion picture. However we proposed the efficient motion estimation method which is good for the fast and slow motion picture. Firstly, when finding the initial threshold value, we use the expanded predictor that can approximately calculate minimum threshold value. The proposed algorithm estimates the motion in the new search order after partitioning the search window and adapt the directional search order in the re-divided search window. At the result, we can check that the proposed algorithm reduces the computational load 94% in average compared to the conventional spiral full search algorithm without any loss of image quality.

세분화된 탐색 범위에서의 방향 지향적 전영역 고속 탐색 알고리즘

본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 알고리즘은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동화면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 움직임이 작은 영상 뿐 아니라 움직임이 많은 영상에서도 효율적인 움직임 예측을 하기 위해 다음과 같은 알고리즘을 제안한다. 먼저 초기 문턱 값을 계산함에 있어서 확장된 예측기를 사용하여 보다 최소값에 근사한 문턱값을 계산한다. 그리고 탐색영역을 블록으로 세분화 한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행하고 방향성에 따라 영역을 재분할한다. 재분할된 영역이 가지는 방향성에 따라 방향 지향적인 탐색 순서를 적용한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전영역 탐색 알고리즘에 비해 객관적인 화질의 열화 없이 계산량이 평균적으로 약 94% 감소하는 것을 확인할 수 있다.