H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 시간적 움직임 벡터 성분 값을 절삭하여 시간적 움직임 벡터를 저장하는데 필요한 메모리 요구량을 감소하는 방법에 대해서 제안한다. HEVC 에서 시간적 움직임 벡터는 움직임 병합 모드와 향상된 움직임 벡터 예측 방법에서 부호화 효율 향상을 위해서 사용되고 있다. 하지만 부호화해야 할 원본 영상의 공간적 해상도 및 비트 심도가 증가함에 따라 메모리에 저장할 시간적 움직임 벡터의 데이터뿐만 아니라 메모리 접근 대역폭도 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 시간적 움직임 벡터 성분의 비트 심도를 조절한 후 메모리에 저장하는 방법에 대해서 제안한다. 제안하는 방법을 HM 2.0 에 구현하고 HEVC 표준화에서 사용되는 임의접근 및 저지연 실험 조건에서 실험했을 때, 평균 0.2%의 비트율 손실을 보이지만, 필요한 메모리 요구량을 약 반 정도 줄일 수 있다.
본 논문은 MPEG-2 TM 5 비디오 부호기의 움직임 예측(motion estimation) 처리과정을 소개한다. 비디오에는 공간의 중복성보다 시간의 중복성이 훨씬 많다. 따라서 시간의 중복성을 찾아내는 것이 압축의 효율을 높이는 중요한 척도가 된다. MPEG-2 부호기는 움직임 예측 알고리즘을 사용하여 시간의 중복성을 줄여 압축 효율을 높인다. 움직임 예측은 참조 블록의 위치로부터 원래 블록의 위치를 추정하여 최적의 움직임 벡터를 찾는 과정이다. PMEG-2에서의 움직임 예측은 full search 알고리즘을 사용하여 마지막으로 hlaf pel로 산출한다. 본 논문에서는 MPEG-2 움직임 예측 과정을 frame estimation, field estimation, picture 타입에 따른 estimation, 움직임 예측을 위한 블록 매칭 알고리즘, full search 방법 및 움직임 벡터에 대하여 소개한다.
H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이면서 보다 나은 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 대칭적인 탐색패턴을 이용한 계층적인 탐색 기법을 사용하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 십자가 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 작은 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 제안한 움직임 추정 탐색 기법에서 사용한 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 기법의 성능을 전역 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간에 있어서 약 4~5.5 배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 전역 탐색 기법의 화질과 같거나 약간의 화질 저화를 보였다. 반면에, 비대칭 다중 육각형 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정 속도면에 있어서 약간의 성능 향상과 화질에 있어서 비슷하거나 최대 0.05 (dB)정도 향상을 보였다.
가장 최근의 동영상 압축 표준인 H.264는 매크로블록의 최적 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측을 수행하기 때문에 부호화 효율과 수행 성능 면에서 기존의 방식에 비해 좋은 결과를 보이지만, 움직임 예측 과정에서 많은 계산 시간을 필요로 한다는 것이 커다란 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 H.264에서 가변 블륵 단위의 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 다음 움직임 예측 모드의 사용 여부를 결정하는 블록 병합 알고리즘을 HEXBS(Hexagon-based Search) 고속 움직임 탐색 알고리즘에 적용하여 움직임 예측 시간을 효율적으로 절약하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 적응적 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 정방형의 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 비정방형의 적응적 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 시간적으로 움직임이 연속될 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행하여 탐색의 정확성을 높이고 탐색 시간을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 탐색 방법들에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 보였다.
다양한 처리능력을 가진 단말기들은 복잡한 네트워크, 환경의 호환성을 제공하기 위해서, 전송 네트워크 채널이 허용하는 범위내로 부호화 된 비디오의 비트 율을 적응적으로 맞춰 주어야 한다 트랜스코더는 특정 비트율로 부호화되어 있는 비디오를 원하는 비트율의 다시 변환하기 위해서 복호화 만 후 다시 부호와의 과정을 거쳐야 하기 때문에 이에 따른 계산량의 증가와 더불어 전송시간에 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 제안된 것이 프레임 건너뜀 기법 즉 시간적 해상도 변환 트랜스코딩이다. 비디오를 부호화하는 과정에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 추정과정의 계산량을 줄임으로써 트랜스코딩을 수행하는데 소모되는 시간과 노력을 크게 줄이고, 건너뛰지 않고 남아있는 프레임에 더 많은 비트를 할당하여 요구되는 화질을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 방향성을 고려한 움직임 벡터 재추정 기법과 정제 기법을 제안한다 제안된 기법인 E-FDVS(Efficient-Forward Dominant Vector Selection)는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 매크로블록과 움직임 벡터의 차이를 이용하여 움직임 벡터를 재추정한다. 그리고 제안한 기법인 DOS(Direction Oriented Search)를 사용하여 재추정 된 움직임 벡터의 방향으로 강한 움직임 벡터 정제를 함으로써 기존의 기법에 비해 우수한 화질을 제공한다.
영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. 세밀한 움직임 예측으로 인해 기존의 동영상 표준보다 압축 효율을 높일 수 있었지만, 복잡도도 증가하는 단점이 있다. 따라서, H.264/AVC의 고속 움직임 추정 기법은 필수적이다. H.264/AVC에서 사용하는 움직임 예측 방법은 고정된 탐색 영역 안에서 모든 정수 화소 단위로 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 불필요한 정수 화소까지 움직임을 예측하므로 계산양이 증가한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 시간적 상관도와 공간적 상관도를 이용하여 가변적으로 탐색 영역의 크기를 조절하는 방법과 적응적인 초기 시작점 결정 방법을 제안했다. 현재 매크로블록과 참조 화면 사이의 거리를 고려하여 시간적 상관도와 공간적 상관도의 탐색 영역 비중을 가변적으로 조절했다. 또한 참조 화면과 현재 매크로블록 사이의 거리가 멀어질수록 초기 시작점의 정확도를 높이기 위해 초기 시작점을 예측 움직임 벡터와 이전 참조 화면에서 결정된 최적의 움직임 벡터의 평균으로 결정했다. 제안하는 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 53.98% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
영상 압축 분야에서 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상 기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점의 위치 및 탐색 패턴을 결정찬 수 있다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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