Fast Matching Pursuit Using Absolute Symmetry and Classified Dictionary

Although the matching Pursuit is effective for video coding at low bit rate, it has a Problem since it needs much more calculation than the conventional block-based video coding method. The proposed fast matching pursuit method reduces inner product calculation that takes the most part of entire calculation by utilizing the symmetry of the absolute values of the one-dimensional Gator dictionary bases, the modified dictionary which allows faster matching without causing image quality degradation, and a Property of the two-dimensional Gabor dictionary that can be grouped in advance to four classes according to its frequency characteristics. Proposed method needs only about 1/8 of multiplications compared to the well-known separability-based fast method proposed by Neff.

절대값 대칭성과 사전 분류를 이용한 고속 Matching Pursuit

비디오 데이터 부호화를 위한 여러 가지 방법들 중 matching pursuit을 이용한 비디오 부호화 방법은 저속 채널상에서 뛰어난 효율을 보이고 있으나, 기존의 블록 기반 변환 부호화 방법에 비하여 연산량이 월등히 많기 때문에 비디오 부호화에 적용하는 데는 어려운 점이 있다 본 논문에서는 matching pursuit의 전체 계산량 중 가장 큰 비중을 차지하는 내적 연산량을 줄이기 위해 matching pursuit의 내적연산에 사용되는 1차원 사전(Dictionary)을 구성하는 각각의 기본 신호들의 절대값이 대칭성을 가진다는 특성과, 크게 화질에 영향을 주지는 않지만 연산량을 줄이는 데는 도움을 줄 수 있도록 변형된 사전을 사용할 수 있다는 것, 그리고 주파수 특성을 이용하여 2차원 사전이 미리 분류될 수 있다는 사실을 이용한다. 실험결과에 나타난 바와 같이 제안하는 방법은 큰 화질 열화 없이, Neff가 제안한 사전의 분리성(Separability)을 이용한 기존의 고속 방법보다 내적 연산량에 소요되는 곱셈량을 약 1/8로 감소시키는 효과를 가져온다.