Motion Estimation(ME) has been developed to reduce temporal redundancy in digital video signals and increase data compression ratio. ME is an Important part of video encoding systems, since it can significantly affect the output quality of encoded sequences. However, ME requires high computational complexity, it is difficult to apply to real time video transmission. for this reason, motion estimation algorithms with low computational complexity are viable solutions. In this paper, we present an efficient method with low computational complexity based on spatial and temporal correlations of motion vectors. The proposed method uses temporally and spatially correlated motion information, the motion vector of the block with the same coordinate in the reference frame and the motion vectors of neighboring blocks around the current block in the current frame, to decide the search pattern and the location of search starting point adaptively. Experiments show that the image quality improvement of the proposed method over MVFAST (Motion Vector Field Adaptive Search Technique) and PMVFAST (Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique) is 0.01~0.3(dB) better and the speedup improvement is about 1.12~l.33 times faster which resulted from lower computational complexity.
In this paper, we propose an approach for extracting and filtering block motion vectors using an adaptive weight function. We first extract motion vectors from a sequence of images by using size-varibale block matching and then process them by adaptive robust estimation to filter out outliers (motion vectors out of concern). The proposed adaptive robust estimation defines a continuous sigmoid weight function. It then adaptively tunes the sigmoid function to its hard-limit as the residual errors between the model and input data are decreased, so that we can effectively separate non-outliers (motion vectors of concern) from outliers with the finally tuned hard-limit of the weight function. The experimental results show that the suggested approach is very effective in filtering block motion vectors.
In this paper, we propose an algorithm for pixel-based disparity estimation with reliability in the multi-view image. The proposed method estimates an initial disparity map using edge information of an image, and the initial disparity map is used for reducing the search range to estimate the disparity efficiently. Furthermore, disparity-mismatch on object boundaries and textureless-regions get reduced by adaptive block size. We generated intermediate-view images to evaluate the estimated disparity. Test results show that the proposed algorithm obtained $0.1{\sim}1.2dB$ enhanced PSNR(peak signal to noise ratio) compared to conventional block-based and pixel-based disparity estimation methods.
In this paper, we propose the algorithm for segmenting the moving speaker and tracking its movement in the video conference image. For real time processing, we simplify the algorithm which is processed in the order of the segmenting and the tracking step. In the segmenting step, the speaker object is segmented from the image by using both the motion information obtained from the difference method and the illuminance information of image. The reference mask image is created from segmented speaker object. In the tracking step, the moving speaker is tracked by using simple block matching algorithm of which computation time is reduced by discarding the blocks which are classified into the unuseful blocks. In the simulation, we can get the good result of segmenting and tracking the moving speaker by applying the proposed algorithm to several test images.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.51
no.5
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pp.356-361
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2014
Accurate block shape assessment is critical for ship manufacturing and a careful assessment of the shape of a fabricated block against the design shape is a core issue. However, in current fabrication practice, the shape of each block is evaluated manually using rigid body transformation. This manual evaluation process entirely depends on workers' experiences and knowledge and makes automation of block shape assessment difficult. In this paper we propose a computation method on the registration for shape assessment of a block during the fabrication process and for evaluation of its completion against the design shape. A conversion on matching method by adding DOF(degree of freedom) restriction is required to reach the goals. We test our method using a real block quality assessment data to demonstrate its applicability to real ship manufacturing process.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.101-104
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2015
Motion vector is that comparing a frame between previous frame and current one about how much moved. Using this motion vector, if move the image object of current frame to former frame, it could be corrected to shake from hand and camera shaking. On this thesis, compared efficiency of block matching using SAD(Sum of Absolute Difference) equation as picking out the motion vector, matching using phase correlation, matching using feature point, block matching using bitplane.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.22
no.6
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pp.41-45
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1985
A suboptimum block quantization method is investigated for efficent transform coding. In our study the following method has appeared as suboptimum. At first, optimum bit allocation is done assuming the varances of the transform coefficients are known. Secndly, a varance estimation algorithm which results from the approximate equations governing the optimum vit alllocation is applied. The better performance of the proposed block quantization method has been confirmed by simulations based on varous pdf assumptions. the results indicate that the proposed method yields overall improvements of about 25% in NMSE for both the symmetric nonuniform and uniform quantizer at the coding rate of 1 bit/pel.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.3
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pp.22-22
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2001
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.3
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pp.87-93
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2003
The purpose of this research is to develop a virtual reality system which enables to actually experience the virtual reality through the visual sense of human. TSS was applied in tracing the movement of moving picture in this research. By applying TSS, it was possible to calculate multiple motion vectors from moving picture, and then camera's motion parameters were obtained by utilizing the relationship between the motion vectors. For the purpose of experiencing the virtual reality by synchronizing the camera's accelerated velocity and the simulator's movements, the relationship between the value of camera's accelerated velocity and the simulator's movements was analyzed and its result was applied to the neutral network training. It has been proved that the proposed virtual reality immersion system in this dissertation can dynamically control the movements of moving picture and can also operate the simulator quite similarly to the real movements of moving picture.
In this paper, we proposed the TDS(T-shape Diamond Search) based on the directions of above, below, left and right points to estimate the motion vector fast and more correctly in this method, we exploit the facts that most motion vectors are enclosed in a circular region with a radius of 2 fixels around search center(0,0). At first, the 4 points in the above, below, left and right around the search center is calculated to decide the point of the MBD(Minimum Block Distortion). And then w. above point of the MBD is checked to calculate the SAD. If the SAD of the above point is less than the previous MBD, this process is repeated. Otherwise, the right and left points of MBD are calculated to decide The points that have the MBD between right point and left point. Above processes are repeated to the predicted direction for motion estimation. Especially, if the motions of image are concentrated in the crossing directions, the points of other directions are omitted. As a result, we can estimate motion vectors fast. Experiments show that the speedup improvement of the proposed algorithm over Diamond Search algorithm(DS) and HEXgon Based Search(HEXBS) can be up to 38∼50% while maintaining similar image Quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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