Fast Motion Estimation Algorithm via Minimum Error for Each Step

In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm which is important in performance of video encoding. Even though so many fast algorithms for motion estimation have been published due to its tremendous computational amount of for full search algorithm, efforts for reducing computations in motion estimation still remain. In the paper, we propose an algorithm that reduces unnecessary computations only, while keeping prediction quality the same as that of the full search. The proposed algorithm does not calculate block matching error for each candidate at once to find motion vectors but divides the calculation procedure into several steps and calculates partial sum of block errors. By doing that, we can estimate the minimum error point early and get the enhancement of calculation speed by reducing unnecessary computations. The proposed algorithm uses smaller computations than conventional fast search algorithms with the same prediction quality as full search.

단계별 최소에러를 통한 고속 움직임 예측 알고리즘

본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 연산량 감축에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터를 찾기 위해 후보 벡터의 블록에러합을 계산해 갈 때 각 후보지점에서 한 번에 블록에러합을 전부 계산하는 것이 아니라 탐색 영역에 있는 모든 화소에 대해 몇 단계로 나누어 부분 블록에러합을 계산하고 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 일찍 유추하여 불필요한 계산량을 줄임으로써 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 더 적은 계산량을 사용한다.