Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.580-583
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2003
This paper presents the motion detection algorithm that can run robustly about recusive motion. The existing motion detection algorithm that uses difference image is robustly in some degree brightness or noise, but it frequently causes false alarms to temporal clutter, at the repetitive motion within a certain area. We developed a motion detection algorithm using mean absoulte error(MAE) which calculates the set of Moving regions and performs block matching. The experimental results revealed that our approach is superior to existing methodologies to handling various temporal clutter.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1697-1703
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1999
In this paper, we propose the fast block matching algorithm with half pel accuracy using the lower bound of mean absolute difference (MAD) at search point of half pel accuracy motion estimation. The proposed method uses the lower bound of MAD at search point of half pel accuracy which calculated from MAD's at search points of integer pel accuracy. We can reduce the computational complexity by executing the block matching operation only at the necessary search point. The points are selected when the lower bound of MAD at that point is smaller than reference MAD of integer pel motion estimation. Experimental results show that the proposed method can reduce the computational complexity considerably and keeping the same performance with conventional method.
Kim, Myoung-Ho;Park, Kyoung-Wan;Oh, Young-Geol;Kwak, No-Yoon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.141-144
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2006
본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.1
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pp.57-67
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2008
In this paper, we present an adaptive block matching motion estimation using optical flow. In the proposed algorithm, we calculate the temporal and spatial gradient value for each pixel value from tile differential filter, and estimate the optical flow which is used to decide the location and the size of the search region from the gradient values by least square optical flow algorithm. In particular, the proposed algorithm showed a excellent performance with fast and complex motion sequences. From the computer simulation for various motion characteristic sequences. The proposed algorithm shows a significant enhancement of PSNR over previous blocking matching algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.3C
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pp.133-140
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2005
This paper introduces a spatial error concealment technique using directional interpolation in block-based compression. The first step involves finding the spatial direction vectors represented an edge-direction in the lost block using spatial boundary matching algorithm. Then, the error blocks are recovered by directional interpolation through these vectors and concealed by using the recovered blocks which have lower directional boundary matching error out of them relatively. This proposed method is able to deal with errors on macroblock or slice level adaptively. And it has lower complexity and maintains better performance compared to the conventional methods.
There is the temporal correlation of the video sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose the prediction search algorithm for block matching using the temporal correlation of the video sequence and the center-biased property of motion vectors. The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(sum of absolute difference) value by the predicted motion vector from the same block of the previous frame and the predictor candidate point on each search region. Simulation results show that PSNR(Peak-to-Signal Noise Ratio) values are improved up to the 1.06㏈ as depend on the video sequences and improved about 0.19∼0.46㏈ on an average except the full search(FS) algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.927-929
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2011
Since DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based cost evaluation models are tested and can be effectively used for estimating the MSE noise.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.7
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pp.99-108
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2008
For video compression, we have to consider two performance factors that are the search speed and coded video's quality. In this paper, we propose an enhanced fast block matching algorithm using the spatial correlation of the video sequence and the center-biased characteristic of motion vectors(MV). The proposed algorithm first finds a predicted motion vector from the adjacent macro blocks of the current frame and determines an exact motion vector using the cross pattern and a flat hexagon search pattern. From the performance evaluations, we can see that our algorithm outperforms both the hexagon-based search(HEXBS) and the cross-hexagon search(CHS) algorithms in terms of the search speed and coded video's quality. Using our algorithm, we can improve the search speed by up to 31%, and also increase the PSNR(Peak Signal Noise Ratio) by at most 0.5 dB, thereby improving the video quality.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.164-169
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2002
칼라 정보를 이용하여 영상을 정합하기 위해서는 적은 수의 칼라 집합으로 영상을 표현하는 영상 양자화 과정이 필요하다. 적응적 양자화를 사용하는 경우에는 균일 양자화에 비해 높은 정합 성능을 기대할 수 있지만 상이한 칼라 집합의 생성으로 인해 영상 정합 과정이 힘들게 된다. 이에 본 논문에서는 상이한 칼라 집합을 갖는 영상을 정합할 수 있는 기초적인 연구를 수행하였다. 영상 정합을 위해 우선 STR(sort-tile-recursive) 방법[1]을 응용하여 질의 영상의 각 칼라에 대한 유사 칼라를 DB 영상으로부터 빠르게 선정할 수 있는 방법을 개발하였다. 질의 칼라와 유사 칼라간의 유사도를 정의하고 이를 기반으로 영상간의 유사도를 계산함으로써 영상 정합에 이용할 수 있도록 하였다. 칼라간의 유사도는 칼라 차이가 고려되어 정의되는데 칼라 차이는 칼라 공간에서의 칼라 거리로 계산된다. 칼라 거리를 계산하기 위해 유클리디언 거리를 이용할 경우 많은 계산량이 요구되므로 기존의 시티블록 거리나 체스보드 거리에 비해 유클리디언 거리를 좀더 유사하게 근사화하면서 빠른 계산이 가능한 거리 계산 방법을 개발하였다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.5
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pp.48-55
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1999
본 논문에서는 움직임 추정시 인접된 블록간의 탐색 영역이 중첩됨을 이용하여 전역 탐색 기법과 동일한 성능을 유지하면서 계산량을 현저히 감소시킬수 있는 고속 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 현재 움직임 추정을 행하고자 하는 블록에 대한 탐색점 중에서 인접된 블록과 중첩되는 탐색점에 대하여는 먼저 평균 절대 오차 (mean absoulte difference; MAD)를 계산할 필요가 있을지에 대한 판별을 행한 뒤 MAD 계산이 필요한 경우에 대하여서만 MAD를 구한다. MAD 계산 여부에 대한 판별에는 현재 블록과 인접 블록간의 MAD 와 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD를 이용한다. 여기에 사용된 현재 블록과 인접 블록간의 MAD는 각 블록에 대하여 한번만 계산하면 되고, 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD는 이미 구해져 있기 때문에 한번의 MAD 계산을 추가함으로써 탐색점 수를 현저히 감소시킬 수 있었다. 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 전역 탐색 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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