Fast Motion Estimation Using Local Statistics of Neighboring Motion Vectors

In this paper, we propose a variable step search fast motion estimation algorithm using local statistics of neighboring motion vectors. Using the degree of correlation between neighboring motion vectors, motion search range is adaptively adjusted to reduce unnecessary search points. Based on the adjusted search range, motion vector is obtained by variable search step. Experimental results show that the proposed algorithm has the capability to dramatically reduce the search points and computing cost for motion estimation, comparing to fast full spiral search motion estimation and other fast motion estimation.

인접 블록 움직임 벡터의 지역적 통계 특성을 이용한 고속 움직임 추정 기법

본 논문에서는 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 인접 블록 움직임 벡터들 사이의 상관 관계를 이용하여 움직임 추정을 위한 탐색 영역을 적응적으로 결정하였으며, 이를 통해 불필요한 탐색 지점 수를 제거할 수 있었다. 이와 같이 결정된 탐색 영역을 기반으로 가변 탐색 스텝 움직임 추정을 적용하였으며 움직임 추정을 위한 연산량을 줄일 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안 방식이 H.264 JM의 고속 전 대역 spiral 탐색 기법과 기타 고속 움직임 추정 방식과 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색 지점 수 및 연산 량이 급격히 감소됨을 확인할 수 있었다.