An Efficient Partial Distortion Search Algorithm using the Spatial and Temporal Correlations for Fast Motion Estimation

In video standards such as H.264/AVC, motion estimation (ME) / compensation (MC) is regarded as a vital component in a video coder as it consumes a large amount of computation resources. The full search technique, which is used in general video codecs, gives the highest visual quality but also has the problem of significant computational load. To solve this problem, many fast algorithm has benn proposed. Among them, NPDS show that can maintain its video quality very close to the full search technique while achieving computation reduction by using a halfway-stop technique in the calculation of block distortion measure. In this paper, we proposed algorithm by determining minimum distortion measure with predictive motion vector and using the new search order. As the result, we can check that the proposed algorithm reduces the computational load 95% in average compared to the full search, respectively with the PSNR lost about 0.04dB.

고속 움직임 추정을 위한 시공간적 상관관계 기반의 효율적인 부분 왜곡 탐색 알고리즘

H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 움직임 추정 및 보상은 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역 탐색 기법(Full Search)은 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 NPDS(Normaized Partial Distortion Search)는 개선된 블록 정합 오류 연산을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어 낼 수 있었다. 본 논문에서는 움직임 예측 벡터를 이용하여 초기에 최소 정합에러를 결정하고, 새로운 탐색 순서를 적용한 알고리즘을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안하는 알고리즘은 기존의 전역탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질 열화가 없고 계산량이 평균적으로 약 95% 감소하는 것을 확인할 수 있었다.