이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오 스트림을 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 현재 널리 사용되고 있는 H.263의 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 스트림의 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 연구하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 이 블록들의 움직임 방향을 구하게된다. 이러한 블록의 움직임 방향을 이용하여 동일한 움직임 방향을 갖는 영역을 찾아 손실 블록이 어떤 움직임 영역에 속하는 지를 판단하여 손실된 움직임 벡터를 복원하는 방법을 제안한다.
이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오 스트림을 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 현재 널리 사용되고 있는 H.263의 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 스트림의 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 연구하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 이 블록들의 움직임 방향을 구하게된다. 이러한 블록의 움직임 방향을 이용하여 동일한 움직임 방향을 갖는 영역을 찾아 손실 블록이 어떤 움직임 영역에 속하는 지를 판단하여 손실된 움직임 벡터를 복원하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘에 중복블록 움직임 보상(Overlapped Block Motion Compensation)을 적용하여 블록화 현상을 줄였다.
본 논문에서는 MVP 분포의 움직임 방향 치우침 특성을 이용한 방향성 탐색 패턴을 디자인하고, 탐색점의 이동 방향에 따라 탐색 패턴을 적응적으로 변화시키는 방향 적응적 십자형 다이아몬드 탐색 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 이웃 매크로 블록으로부터 모션 벡터를 예측하고, 예측한 모션 벡터를 이용하여 초기 움직임 방향을 설정 한다. 탐색 과정에서 BMP의 이동 방향에 따라 제안한 탐색 패턴을 적응적으로 변화시킴으로써 탐색 효율을 향상시킨다. 실험 결과, 제안한 방법 은 움직임 추정에 소요되는 계산량을 기존의 십자형 다이아몬드 탐색에 비해 $0.43%{\sim}1.76%$ 감소시킴으로써 고속 움직임 추정이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구는 그래픽 이미지의 움직임 속도와 움직임 방향 변화에 따라 안구의 시선이동 변화를 추적하여 주의유인정도가 있는지를 알아본 연구이다. 실험설계는 움직임 속성별로, 속도(4개), 방향(수평 2개, 수직 2개, 대각선 4개) 각각에 대해서 움직임 요인(n)에 대한 분석을 실시하였다. 종속변수는 주시시작시간, 주시지속시간, 전체주시시간, 시선이동거리로 설정하였다. 그래픽 이미지의 움직임 속도 변화는 시선이동으로 알아본 주의 정도가 전혀 유의미하지 않았다. 좌우 이동에서는 좌에서 우로의 움직임이, 상하 이동에서는 아래에서 위로의 움직임이 주의 정도가 더 큰 것으로 나타났다. 대각선 이동에서는 속도 변화와 마찬가지로 유의미한 차이가 없었다.
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.
본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 움직임 예측은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 예측과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 부화소 단위까지의 움직임 추정은 실제 움직임 벡터를 찾아낼 수 있지만, 이를 구하기 위한 계산량이 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 기준점을 기준으로 기준점으로부터 $\pm1$ 화소 내에서 두 번째로 작은 오차 값이 있는 특성 및 부화소 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색점을 줄임으로써 연산 처리 속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SATD를 갖는 점과 참조 영상으로부터 추출한 PMV를 비교하여 기준점을 정한 후, 기준점 주위의 8개의 화소 위치 가운데 두 번째로 SATD값이 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 수행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SATD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존의 JM에서 사용한 고속 움직임 예측 알고리즘에 비해 PSNR값에 큰 변화가 없고, 움직임 벡터 예측 시간 면에서 약 18%의 시간을 줄이는 결과를 보였다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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