리드솔로몬 복호기에서 4중 오류 이상의 오류치와 위치를 발견해 정정시는 보통 치엔탐색기를 사용한다. 이때 기존의 방법은 회로량이 많고 지연시간이 길어 비효율적이었다. 본 논문에서는 갈로이스 부분장을 이용 이 탐색기를 속도도 빠르고 회로량도 대폭 줄인 새로운 효율적 탐색기회로 설계법을 제시한다. 본 논문에서는 4중 오류위치를 정확히 추출함을 보였으나, 이새 설계된 탐색기회로는 5중이상의 오류위치도 정확히 찾을 수 있는 설계이다. 새로운 회로는 정확히 오류위치를 발견할 수 있음이 예를 통해 검증되었다.
본 논문에서는 동영상 압축의 핵심 기술인 움직임 벡터 추정에 있어서 신경 회로망을 이용한 벡터 양자화에 의해 탐색 영역을 예측하는 방법을 제안한다. 훈련영상을 입력으로 하여 전역 탐색법 등에 의하여 구해진 움직임 벡터를 이용하여 움직임 벡터 코드 북을 생성하고 이를 예측 탐색 점으로 이용한다. 움직임 벡터 코드 북을 생성하기 위해서 병렬 처리 특성과 다양한 학습 알고리즘을 갖는 신경 회로망을 이용하였다. 제안된 방법은 움직임 벡터들의 높은 공간적 상관성을 이용하게 되고 결과적으로 적은 탐색 점으로 움직임 벡터를 추정할 수 있으므로 계산량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 움직임 벡터를 표현하기 위해 소요되는 비트 수도 크게 줄일 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 고속 블록 매칭 알고리즘보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 다중해상도 알고리즘을 제안하여 탐색점과 복잡도를 블록정합 알고리즘과 비교하여 나타내었다. 또한 스피드 업을블록정합 알고리즘과 비교 하였다. 제안한 다중해상도 NTSS-3 Level 알고리즘을 비교대상인 TSS-3 Level 알고리즘과 NTSS 알고리즘에 비교하였다. 비교 결과 탐색점과 스피드업에서 제안한 NTSS-3 Level 알고리즘이 우수함을 나타내었다. 따라서 제안한 NTSS-3 Level 알고리즘이 비교 대상인 블록정합 알고리즘에 비해 탐색점에서 $2{\sim}3$배 우수한 성능을 나타내었고 복잡도 계산에서도 $2{\sim}4$배의 우수함을 나타내었다. 스피트업에서도 제안한 NTSS-3 Level 알고리즘이 2배 이상의 성능을 나타내었다. 따라서 제안한 다중해상도 NTSS-3 Level 알고리즘이 탐색점과 스피드 업 대비 PSNR 우수함을 나타내었다.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 전역탐색을 제외한 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.02~0.37[dB] 개선되고 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 14~24% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문은 H.264/AVC 디코더의 하드웨어 구현 시 가장 많은 시간을 소비하는 부분이 움직임 추정기를 하드웨어로 구현하였다. 움직임 추정을 함에 있어서 외부메모리 Access 량을 줄이고, SAD연산을 수행할 때 Clock의 손실 없이 계산을 하는 움직임 예측기를 제안한다. 제안한 구조는 재탐색 구간에서 이전 탐색 범위와 공통부분을 이루는 부분을 레지스터에 따로 저장해 두었다가, 재탐색시에 이전 Data를 사용하는 방법을 이용하였다. 움직임 추정을 수행할 때의 SAD (Sum of absolute differences)연산 부분과 Adder-tree를 묶은 PU Array와 SAD 누적기, 선택기를 Pipelining을 통하여 Clock의 손실 없이 연속적으로 계산하는 움직임 예측기를 설계하였다. 구현한 하드웨어는 최대 446.43MHz의 주파수에서 동작할 수 있었고, 탐색영역 64${\times}$64, 참조 프레임 3, 그리고 영상크기 1920${\times}$1080 기준으로 구현한 결과 50 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.
본 논문에서는 영상의 특성을 이용하여 TM1300 미디어 프로세서에 적합한 효율적인 움직임 탐색방법을 제안한다. 주위 블록간의 공간 상관 관계를 이용해 예측 움직임 벡터를 구하고 이를 기준으로 탐색 영역을 축소하여 전체 연산량을 줄인다. TMI1300의 특성을 활용하여 메모리 사용 효율 증대 및 비교, 분기의 사용을 줄여 최적화에 유리한 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법을 Philips 140 MHz IM1300 상의 MPEG-4 SP@L3 (Simple Profile Level 3) 부호화기에 적용한 결과 화질은 전역 탐색 방법에 근접하며 기존의 고속 움직임 예측 방법에 비해 메모리 접근 및 처리 속도 면에서 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 기존 NTSS 알고리즘을 다중해상도(MR : Multiple Resolution)기법을 이용하여 NTSS-3 레벨 알고리즘으로 제안하였다. 고속 블록정합 알고리즘은 패턴 방식에 따라 속도에 많은 영향을 미치는데 본 논문에서는 기존 NTSS의 패턴 방식과 다른 다중해상도 기법을 이용한 레벨에 따른 블록정합 알고리즘을 제안하였다. 블록 정합알고리즘에서 국부최소화 문제(Local minima problem)로 발생하는 화질 저하를 개선하기 위해 MC(Multiple Candidate)라는 다중후보를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법을 FS와 비교하면 16배의 탐색 속도론 나타내었고 기존 고속 블록 정합 알고리즘인 NTSS 방식에 비교 할 때 PSNR값에 있어서는 0.11-0.12(dB) 화질이 개선되었으며 속도 면에서도 0.1배 향상되었고 탐색점 대비 화질개선이 우수함을 나타내었다.
본 논문에서는 비트패턴을 이용한 고속 워핑 예측을 제안한다. 워핑 예측은 이웃한 노드들의 움직임 벡터에서 움직임 정보를 가져오는 공간적인 의존성 때문에 최적의 움직임을 찾기 위해서는 반복적인 탐색을 요구한다. 반복적인 탐색에 의해 발생하는 연산량의 증가는 워핑 예측의 사용을 저해하는 큰 이유 중의 하나이다. 본 논문에서 제안한 방법은 비트패턴을 이용해서 움직임 여부를 판단한다 움직임이 없는 영역에서의 의미없는 움직임 예측을 제거하고, 움직임이 있는 영역에서만 워핑 예측을 수행함으로써 빠른 움직임 예측이 가능하게 된다. 제안된 방법으로 실험한 결과 기존의 워핑 예측을 수행했을 때보다 성능은 근접하면서도 연산량이 75% 이상 감소하였다
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 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 전역탐색 기반의 움직임추정 알고리즘과 이에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC 화면 간 예측에서의 움직임추정은 시간적 중복성을 제거하기 위하여 보간 된 참조 픽쳐에서 현재 PU와 상관도가 높은 예측 블록을 탐색하는 과정으로 전역탐색 알고리즘과 고속탐색 알고리즘을 이용한다. 전역 탐색 기법은 주어진 탐색 영역내의 모든 후보 블록에 대하여 움직임을 예측하기 때문에 최적의 결과를 보장하지만 연산량 및 연산시간이 많은 단점을 지닌다. 그러므로 본 논문에서는 Inter Prediction의 연산량 및 연산시간을 줄이기 위해 전역탐색에서 SAD연산을 재사용하여 연산복잡도를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하고 이에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘은 HEVC 표준 소프트웨어 HM16.12에 적용하여 검증한 결과 기존 전역탐색 알고리즘보다 연산시간은 61%, BDBitrate는 11.81% 감소하였고, BDPSNR은 약 0.5% 증가하였다. 또한 하드웨어설계 결과 최대 동작주파수는 255 Mhz, 총 게이트 수는 65.1K 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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