H.264 등 동영상 압축 표준에서는 비디오 신호의 시간적 중복 데이터를 제거하기 위해 움직임 추정/보상을 수행한다. 또한 움직임 추정/보상의 정확성을 향상하기 위해 다중 참조프레임을 지원한다. 여러 장의 참조 프레임 중 현재 블록과 가장 유사한 참조 프레임 영역으로부터 움직임 추정/보상을 수행하여 보다 정확한 예측에 의해 잔차신호의 크기가 감소하게 되고, 그 결과 부호화 효율이 더욱 개선되었다. 본 논문에서는 다중 참조 프레임을 사용한 움직임 추정/보상의 효율을 유지하면서도 참조프레임을 나타내는 참조프레임 인덱스 비트를 줄여주어 부호화 효율을 더욱 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 움직임 추정/보상 시, 각각의 참조 프레임에서 움직임 추정/보상에 사용되는 예측화소들을 비교하여 다중 참조 프레임이 효과가 있다고 판단 되는 경우에만 다중 참조 프레임 움직임 추정/보상을 수행하고, 다중 참조 프레임이 효과가 없다고 판단 되는 경우에는 단일 참조 프레임 움직임 추정/보상을 적응적으로 수행하였다. 실험결과 제안하는 방법은 다중 참조 프레임 인덱스 부호화에 소요되는 비트를 절감하면서도 부호화 효율을 유지함을 확인 할 수 있었다. 제안하는 방법은 동영상 압축 코덱에 적용되어 압축 성능을 더욱 향상 할 수 있다.
본 논문에서는 초기 비트율 부호화(very low bit-rate coding)를 위한 새로운 움직임 예측 부호화를 제안한다. 움직임 추정 및 움직임 보상은 영역 기반으로 행해지며, 움직임 보상 후 예측 오차는 DCT(Discrete Cosine Transform)를 통해 변환되어 부호화 된다. 제안된 내용으로는 이전 영상을 이용하여 역방향(backward) 움직임 추정 후 얻어지는 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상된 영상을 구성하고, 여기에 보상되지 않은 영역은 순방향(forward) 움직임 추정을 선택적으로 행함으로써 영상을 재구성한다. 제안된 알고리듬은 모의 실험 결과 양질의 화질을 얻었다.
본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
H.264/AVC는 다양한 블록 사이즈에 따라 움직임 보상을 수행한다. 본 논문은 1/4정밀도 화소를 지원하는 효율적인 움직임 보상에 대해 연구하였다. 참조 프레임의 데이터로 사용하기 위한 메모리의 접근을 줄이고 2개의 6-tap 필터를 사용하는 움직임 보상을 제안한다. 소프트웨어 검증을 통한 최적화 된 알고리즘을 사용하여 하드웨어 설계 언어를 이용하여 기술하고 ModeSim 6.0a를 이용한 데이터 검증을 수행하였다.
본 논문에서는 움직임 보상을 이용한 Motion-Adaptive De-interlacing Method를 제안 한다. 정확한 움직임 추정을 위해서 Pre-filter로서 EBMF(Edge Based Median Filter)를 사용하며 새로운 Block Matching Method를 제안한다. Temporal Filter로서 Motion Missing Error를 제거하기 위해 입력 영상의 움직임 영역에 따라 각각 다른 임계 값을 적용하는 AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 적용하였으며 MMD(Maximum Motion Detection)와 SAD(Sum of Difference)를 이용하여 빠른 움직임 영역에서 화질을 향상시켰다. 최종적으로 잘못된 움직임 보상에 기인하는 화질의 열화를 방지하기 위한 Motion Correction Filter를 제안한다.
여러 동영상 부호화 방식에서 영상프레임을 분할해서 이전에 부호화된 프레임으로부터 움직임을 추정하여 현재의 블록을 예측하는 움직임 보상을 사용하고 있다. 움직임 보상에 사용되는 화소정밀도가 높을수록 보다 좋은 성능을 갖지만 연산량은 증가하게 된다. 본 논문에서는 1/4 화소 정밀도를 지원하는 H.264/AVC 부호화기에 적합한 움직임 보상기를 연구하였다. 전치 배열과 휘도 6-tap 필터 3개를 사용하여 높은 하드웨어 이용률을 갖게하였다. VHDL을 사용하여 Xilinx ISE툴을 사용하여 합성하고, 보드 수준에서 PCI인터페이스를 사용하여 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 움직임 보상기는 실시간 처리를 요구하는 분야에 응용 가능할 것으로 예견된다.
움직임 보상은 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 움직임 보상을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 여러 동영상 부호화 방식에서 영상프레임은 픽셀의 블록으로 분할된다. 일반적으로 움직임 보상은 이전 프레임으로부터 움직임을 추정하여 현재의 블록을 예측하게 된다. 움직임 보상에 사용되는 화소 정밀도가 높을수록 보다. 좋은 성능을 갖지만 연산량은 증가하게 된다. 본 논문에서는 1/4 화소 정밀도를 지원하는 H.264/AVC 부호화기에 적합한 움직임 보상기의 아키텍처를 연구하였다. 설계된 움직임 보상기는 전치 배열과 휘도 6-tap 필터 3개를 사용하여 높은 하드웨어 이용률을 갖게 하였으며 내부 메모리의 크기를 감소시켰다. VHDL을 사용하여 기술하였으며, Xilinx ISE툴을 사용하여 합성하고, Modelsim_6.1i를 사용하여 검증하였다. 설계된 움직임 보상기는 단지 3개의 6-tap 필터만을 사용하면서 매크로블록 당 640 클럭 사이클에 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 움직임 보상기는 실시간 비디오 처리를 요구하는 분야에 응용 가능할 것으로 사료된다.
일반적으로 블록기반 움직임 추정에서 움직임 경계에 위치한 블록 내에서 서로 다른 움직임을 갖는 여러 움직임 영역이 공존한다. 이 때 블록 내의 움직임 보상오차는 각 움직임 영역에 따라 다르게 나타난다. 이는 기존의 평균절대오차와 같이 블록 전체에 대해 누적된 정합오차를 사용할 경우, 그릇된 움직임을 추정하고, 블록 전체의 움직임 보상에서 시각적으로 화질을 저하시키는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 정보를 이용하여 블록을 움직임에 따라 영역별로 나누고, 각 영역별 평균 움직임 보상오차를 구한 후, 영역간 보상오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 정의함으로써 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 모의실험을 실시하여 기존의 평균절대오차를 사용한 전역 탐색법(full search : FS)과 윤곽기반 블룩 정합(edge oriented block matching algorithm)에 대한 추정결과를 서로 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보였으며, 특히 움직임 보상결과 움직임 경계에서의 화질향상을 얻을 수 있었다.
움직임 보상형 프레임간 내삽기법은 다른 동영상 압축기법과 함께 사용함으로써, 그 압축효과를 더욱 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 블록에 기반한 기존의 움직임 보상형 프레임간 내삽기법을 움직이는 물체의 경계에서 심한 블록효과를 보인다. 본 논문에서는 Quad-tree 기법을 이용해 화소단위의 움직임을 추정하고, 이를 이용해 드러난 영역과 가리워지는 영역을 정확 히 예측해 보상함으로써 움직이는 물체의 경계에서 나타나는 블럭효과를 제거했다. 그리고 제안된 방법에서는 순방향이나 역방향 움직임추정 시 송신측으로 부터 보내지는 움직임 벡터를 이용함으로써 움직임 추정을 위해 소요되는 계산량을 최소화하였다.
본 장에서는 H.26L 비디오 코덱에 적용되는 움직임 보상 기법(motion compensation) 및 B 픽쳐(Bi-predictive picture) 에 대해 다루기로 한다. 먼저 H.26L 비디오 코덱이 H.263 또는 MPEG-4 Part 2와 같은 종래 비디오 코덱들과 움직임 보상 관점에서 다른 점을 살펴보면, 복수개의 레퍼런스 픽쳐(multiple reference picture) 로부터 움직임 추정 (motion estimation) 밀 움직임 보상을 수행하고, 16x16 매크로 블록 크기부터 16x8, 8x16, 8x8블록 크기에서 매크로 블록 모드 타입이 결정되고 8x8 모드는 다시 8x4, 4x8, 4x4 단위에서 서브 모드 타입이 결정된다. 따라서 한 개의 매크로블록은 최대 16개의 모션벡터를 깆을 수 있다. 또한 복수개의 레퍼런스 픽쳐와 다양한 블록 타입을 적용함에 따라 모션벡터 예측(PMV: prediction of motion vector) 은 현재 블록과 이웃하는 블록들 사이의 레퍼런스 픽쳐 인덱스 비교 및 현재 블록 타입이 16x8또는 8x16 일 때 방향성 예측을 허용하는 새로운 기법들이 소개되어 있다. 그리고 코딩 효율을 높이기 위한 방법으로서 1/4 pel 단위의 움직임 보상을 하여 블록의 예측 정확도를 높이도록 하고 있다. 한편, H.26L에서의 B 픽쳐는 종래 비디오 코덱에 비해 확장된 정의를 갖고 있다. 예를 들어, 종래의 비디오 코덱에서는 B 픽쳐가 시간 스케일러빌러티(temporal scalability)에 사용됨에 따라 레퍼런스 픽쳐로서 사용될 수 없지만, H.26L은 B 픽쳐가 레퍼런스 픽쳐로서 사용되는 것을 허용하고 있다. 또한 종래의 B 픽쳐가 양방향에서 움직임 보상을 한 것과 달리 H.26L은 동일 방향에 존재하는 두개의 레퍼런스 픽쳐에서도 움직임 보상을 허용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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