본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차(mean absolute error, MAE)를 이용하여 전역 탐색 알고리듬(full search algorithm, FSA)과 거의 같은 움직임 추정 성능을 얻으면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 2단계 고속 블록 정함 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 현재 탐색점에서 블록 정합을 통하여 얻을 수 있는 MAE의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAE를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 블록 정함이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였으며, 움직임 추정을 두 단계로 나누어 수행하였다 모의 설험을 통하여 제안한 방법이 FSA와 거의 같은 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다
클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
움직임 추정은 동영상 압축에서 가장 많은 연산량을 차지하는 부분으로 막대한 연산량을 줄이기 위한 많은 고속 탐색 기법이 제안되어 왔다. 움직임 추정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 SAD (sum-of-absolute difference) 계산의 경우, 연산량을 줄이기 위해 SAD 계산 중간에 지금까지 계산된 중간값이 지금까지 찾아진 최소 SAD를 넘을 경우 더 이상의 SAD 계산을 중단하고 다음 탐색으로 넘어가는 조기 중단 기법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 고속 탐색 기법인 3단계 탐색기법을 변형하여 조기 중단이 자주 일어나도록 탐색 위치의 탐색 순서만을 적응적으로 재배열하는 움직임 추정 기법을 제안하였다. 모의 실험 결과, 제안하는 움직임 추정 기법은 추가 연산량이 거의 없이 기존의 3단계 탐색 기법에 비해 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 17~30% 감소시켰다.
본 논문에서는 우선순위와 문턱치를 가지고 최적 후보의 조기 탐지를 이용한 움직임 추정의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 전 영역 탐색(full search) 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 많은 고속 움직임 추정 알고리즘이 발표되었지만, 여전히 움직임 추정 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 보고되고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 부분 매칭 오류에서 우선순위가 높은 각 후보에 대한 블록 매칭 오류를 계산한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 기존 고속 블록 매칭 알고리즘에 추가적으로 적용하여 속도를 높일 수 있다. 그렇게 함으로써 최소 오류 지점을 조기에 찾고 불가능한 후보에 대한 불필요한 계산을 줄임으로써 속도를 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 전 영역 탐색 알고리즘과 동일한 예측 화질을 가지면서 기존의 고속 무손실 탐색 알고리즘보다 적은 계산을 사용한다. 실험결과로서, 제안된 알고리즘은 예측 화질 저하 없이 PDE 및 전 영역 탐색 방법의 계산에 비해 30 ~ 70%까지 줄일 수 있으며, 다른 고속 손실 알고리즘을 사용하면 더욱 감소시키는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 SEA (successive elimination algorithm) 기반의 고속 블록정합 움직임 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 블록 움직임 벡터가 탐색영역의 중앙에 편향되어 분포한다는 특성에 기반 하여 기존의 SEA보다 탐색영역에서 탐색점의 수를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 더 많은 연산량을 즐기기 위하여 제안된 기법은 블록정합에서 화소를 비교하는 연산량을 줄이는 RBMAD (reduced bits mean absolute difference) 정합기준과 블록정합에서 사용되는 화소의 수를 줄이는 부표본화 기법과 결합하였다. 제안된 기법은 완전탐색 (full-search, FS) 블록정합 알고리즘과 비슷한 성능을 유지하면서 기존의 고속 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 크로스패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 초기에 크로스 패턴을 이용하여 탐색영역의 중심 주위에 분포 확률이 높은 움직임이 작은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 0.2-6.2% 의 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.02-0.3105 의 향상을 보였다.
고속 탐색 및 기존의 이진 연산 움직임 추정 알고리즘은 연산량 및 처리시간을 대폭 줄일 수 있지만 전역 탐색 움직임 추정 알고리즘에 비하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 구현이 용이하고 움직임 추정을 고속으로 수행 할 수 있는 새로운 BC-ABBM 알고리즘을 제안하였다. BC-ABBM 알고리즘은 움직임 추정시 필요한 연산을 이진 연산으로만 수행하면서 전역 탐색에 근접한 성능을 나타낸다. BC-ABBM 알고리즘의 움직임 추정 성능은 QCIF와 CIF 포맷의 100프레임 영상을 이용하여 분석하였다. BC-ABBM 알고리즘의 PSNR 성능은 전역 탐색 알고리즘보다 약 0.04dB 정도 떨어지지만, 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘보다는 약 0.6∼l.4dB 정도 우수함을 모의실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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