Fast Motion Estimation Algorithms Through Adaptive Application of the Hadamard Transform

In this paper, we propose a new, effective, fast motion estimation algorithms using $4{\times}4$ pixels Hadamard transform. The Hadamard transform has the advantage of simplicity because it uses only addition and subtraction. Motion estimation is composed of three stages. First, it should be decided whether to terminate the search early and use a previous motion vector with DC(Direct Current) coefficients. Then the adaptive matching scan order for motion estimation should be determined according to the image complexity using AC(Alternating Current) coefficients. Experimentally, we adapted this algorithms to MVFAST and PMVFAST algorithms, and the proposed algorithms turn out to be very efficient in terms of computational speed while remaining almost the same in terms of PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) compared to MVFAST and PMVFAST algorithms.

하다마드 변환의 적응적 적용을 이용한 고속 움직임 예측 알고리즘

본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.