Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.327-338
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1998
이원배치모형에서 급내상관계수에 대한 점 추정문제가 고려된다. 급내 상관계수에 대한 여러 가지 점추정량의 종류를 살펴보고 추정량의 평균자승오차(MSE)과 절대편의를 모의 실험을 통하여 서로 비교하여 본다. 결론적으로 이원배치모형에서의 급내 상관계수는 추정량의 종류에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났으며, 따라서 계산량이 다른 추정량들에 비하여 적은 헨더슨의 방법 $\textrm{III}$ 추정량을 사용하는 것이 바람직한 것으로 판명되었다.
본 논문에서는 좌·우영상의 차영상 정보를 이용하여 3차원 입체영상의 변이(disparity)를 추정함에 있어서 계산량을 줄이는 변이 추정 방법을 제안하였다. 3차원 입체 영상의 변이를 블록 기반으로 추정하는 방법으로는 전체 탐색(Full Search)알고리듬이 있으나 탐색범위 안에 존재하는 모든 위치에 대하여 추정 오차를 계산하기 때문에 많은 계산량을 줄이기 위한 변이 추정 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 일반적으로 전체 탐색 알고리듬 보다 많은 화질열화를 초래한다. 본 논문에서 제안한 방법은 좌·우영상의 차영상을 이용하여 차영상의 블록 특성에 따라 추정하고자 하는 블록들을 분류하여 각각 그 특성에 맞는 적합한 탐색범위를 가지고 변이 추정방식 과정을 수행한다. 본 논문에서 제안한 변이 추정하는 기술은 기존의 변이 추정 기법들에 비하여 화질의 열화가 적으면서 계산량을 줄이는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 처리 구조, 계산량, 그리고 압축 성능 측면을 동시에 고려하여 head-and-shoulder 영상에 효과적으로 적용될 수 있는 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되며, 첫번째 단계에서는 등간격 전역 탐색을 수행하고, 두번째 단계에서는 경계를 갖는 지역 탐색을 수행한다 제안 방법을 head-and-shoulder영상에 적용한 결과, 탐색 영역 8 인 경우 전역 탐색과 비교할 때 PSNR 은0.06 dB 이하로 차이가 나며, 부호화시 발생 데이터양도 103 % 이하로 거의 차이가 나지 않았다 그러나 계산량에 있어서는 전역 탐색과 비교할 때 91% 의 계산량 절감 효과가 있다. 이것은 부호화기 전체 계산량 대비 전역 움직임추정 계산량이 34.71% 를 차지한다는 사실을 고려해볼 때, 부호화기의 계산량을 31.6%줄이는 결과를 의미한다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.
움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량을 요구하므로 계산량을 줄이기 위한 많은 고속 움직임 추정 기법이 제안되어 왔다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 영상을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 영상으로 다시점 비디오의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 따라서 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위한 움직임 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록의 시공간적 상관성과 블록의 움직임 특성에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 움직임 추정 기법의 성능을 JMVC(Joint Multi-view Video Coding)의 TZ탐색과 전역탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생된 비트량을 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량은 각각 약 70~75%, 99%를 줄인다.
본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.
본 논문은 다중 참조영상(multiple reference image)에 적용 가능한 새로운 고속 전역탐색 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 비트율을 고려한 연속제거알고리즘(rate constrained successive elimination algorithm: RSEA)을 다중 참조영상에 확대 적용하는 방법이다. 첫 번째 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량에 비해 그 이후 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량이 적어질 수 있음을 보일 것이다. 계산량 감축을 위해, 본 논문에서 최적 움직임 벡터의 후보 블록의 개수를 감소시킬 수 있는 새로운 조건을 소개한다. 실험 결과을 통해 제안된 방법이 기존의 RSEA과 동일한 움직임 추정오차를 가지면서도 계산량을 감소시킴을 보일 것이다.
본 논문은 영상압축 표준의 하나로 표준화가 진행중 인 H.26L에 효율적인 저전력 움직임 추정 구조를 제안한다. 제안하는 방식은 움직임 추정에 사용하는 이전 프레임에서의 움직임 벡터 발생 빈도와 경향을 이용하여 계산량과 수행시간을 줄인다. 그리고 가변 블럭 정합을 고려하여 먼저 최소 블럭 크기 단위로 블럭 SAD를 계산한 후 다른 모드 블럭 SAD 를 계산으로 생성한다. 제안하는 방식은 기존의 저전력 블럭 정합 방식과 비교하여 최대 31% 전력 소모 감소가 이루어지며 완전 전역 탐색 블럭 정합 방식에 비해 평균 75-90%의 계산량이 감소된다.
반응이 두 가지로 나타나는 자료에서 설명변수와 반응변수와의 관계를 연구할 때 많이 사용되는 로지스틱 회귀모형에 대하여 그 모수들을 최우추정법으로 구할 때 추정량의 표준오차는 보통 로그우도함수의 2차도함수에 바탕을 두어 계산하게 된다. 한편 피셔정보량이 로그우도함수의 1차도함수를 제곱한 통계량의 기대값으로도 계산된다는 점에 착안하여 얻어지는 피셔정보량의 추정량도 이와 거의 비슷한 대표본 성질을 갖는 것으로 알려져 있다. 이러한 피셔정보량의 추정량들은 최우추정량을 구할 때의 반복 알고리즘과 깊은 관련을 갖고 있다. 어느 방법이 더 효과적으로 최우추정량을 계산하는 지 평균반복횟수를 비교하고 대표본분산의 추정량으로서 각 방법에서 계산되는 분산의 추정량들을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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