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
본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 전역 탐색 알고리듬 (full search algorithm; FSA)과 동일한 성능을 나타내면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 블록 움직임 추정을 위한 2단계 고속 전역 탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫 번째 단계에서 9:1로 부표본화된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여, 여기서 얻어지는 최소 평균 절대치 오차 (mean absolute error, MAE)를 기준 MAE로 설정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 행하지 않은 탐색점에 대하여 각 탐색점에서 가질 수 있는 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 이 값이 기준 MAE보다 작은 탐색점에 대해여서만 블록 정합을 행하였다. 이때, MAE의 최소 범위는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 통하여 얻은 MAE들과 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구하였다. 그러므로, 제안한 방법에서는 MAE의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 블록에 대하여서만 정합을 행함으로써 FAS와 동일한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 움직임 벡터의 추정을 위한 계산량을 줄일 수 있었다.
통신처리시스템(Communication Processing System)은 전화망과 ISDN 가입자들에게 전국 규모의 PC 통신 및 인터넷 액세스를 가능하게 하기 위한 망정합 장치이며, 동시에 통신처리 서비스를 제공하는 시스템이다. 본 논문에서 기술하고자 하는 통신처리시스템 전화망 정합장치는 120 채널 규모의 용량으로 설계되었으며, 전화망과는 텐덤교환기 레벌과 4개의 El 트렁크 접속방식으로 연결되며 R2 MFC 방식을 사용한다. 접속된 가입자 회선은 ITU-T V.90 규격에 따르는 모뎀풀을 사용하여 정합되며 이 정보들은 역다중화된 후 서비스된다. 이 정보들은 데이터 처리 블록, 입출력 기능 블록, 사용자 명령어 처리 블록, 서비스처리 블록에 의해 복수의 서비스 제공자 망에 접속된다. 본 논문에서는 이러한 통신처리시스템에 연결되는 전화망 가입자들에게 효과적으로 데이터 통신 서비스를 제공하기 위한 전화망 정합장치(TNAS; Telephony Network Access Subsystem)의 기능과 구조, 설계 및 구현 내용에 대해 기술한다.
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 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.
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 이웃 블록과 중첩된 탐색영역에서 현재 블록 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD)의 최소 및 최대 범위를 이용한 고속 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저, 이웃 블록과 중첩된 탐색 영역에서 MAD의 최소 및 최대 범위를 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합을 행하여야 할 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정 오차 측면에서 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)에 매우 근접한 성능을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 블록 MAD의 최소 및 최대 범위뿐만 아니라 블록 내 화소의 부표본화를 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 FSBMA에 근접한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.
움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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