본 논문에서는 초저속 동영상 부호화에 관한 것으로, 움직임 추정 효율을 개선하기 위해 분할된 영역별로 움직임 정보를 추정하여 부호화를 수행할 뿐만 아니라 분할된 영역중 의미있는 부분을 선택적으로 부호화할 수 있는 영역분할 기반 영상부호화 기법에 관한 것이다. 첫째로, 움직임 추정은 분할된 영역 정보를 이용한 가변 탐색 영역 설정을 통해 전역 탐색 움직임 추정시 소모되는 많은 연산량을 줄이고, 둘째로, 움직임 추정 후 추정된 움직임 정보를 이용해 영역의 재분할 과정을 통해 분할된 영역별로 움직임 정보를 부호화 함으로써 개선된 부호화 효율을 보이며, 셋째로, 분할된 영역 중 얼굴과 같은 의미를 갖는 영역을 선택적으로 부호화하고 전송하기 위한 인식 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 MPEG-4 의 형상 정보 부호화에 사용되는 움직임 추정부의 고속 알고리즘을 제안한다. 형상정보 부호기에서 사용되는 움직임 추정부는 기존의 텍스처 기반의 움직임 추정부와는 다른 특성을 가지는데 형상 정보 추정기에서 사용되는 움직임 추정부는 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)에서 사용될 컨텍스트를 만들기 위해 수행된다는 점과 움직임 벡터의 공간적 상관성, 그리고 형상정보가 이진성을 가진다는 점이 그것이다. 이러한 세가지 특성을 사용한 제안된 알고리즘은 움직임 추정부의 수행 속도를 비약적으로 향상시킨다. 실험 결과에 의하면 계산량은 최악의 경우에도 10% 이하로 떨어지는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 실시간 소프트웨어의 구현에 적합한 알고리즘이라고 할 수 있다.
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.
동영상의 줌 움직임 추정은 구현이 아주 복잡하다. 본 논문에서는 줌 움직임 추정을 구현하기 위하여 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 현재블록과 참조블록 사이의 거리 정보를 얻고, 이 거리 정보로부터 두 블록사이의 줌 비율을 계산한다. 줌 비율에 맞게 참조블록을 확대 또는 축소시켜 줌으로서 움직임 추정 차신호를 줄일 수 있다. 따라서, 제안된 방법은 줌 움직임 추정을 위한 복잡도가 크지 않으면서 움직임 추정 정확도를 높이는 것이 가능하다. 모의실험을 바탕으로 제안된 방법의 움직임 추정 정확도를 측정하였으며, 기존 블록정합 방법에 비하여 움직임 추정 오차값이 크게 감소함을 확인하였다.
동영상은 시간 및 공간적으로 많은 상관성을 지니고 있으며, 움직임추정 방법에서 움직임의 시 공간 상관성을 이용하면 정확한 움직임 추정과 성능 개선을 가져올 수 있다. 한편, Zafar와 Zhang은 웨이브릿 변환 영역에서 가변 블록 (variable block-size)을 이용한 다해상도 움직임 추정(multire-solution motion estimation) 기법을 제안하였다
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 결정할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 높은 공간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.
동영상 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서는 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 움직임 추정 기법을 사용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거함으로써 데이터를 압축한다. 일반적으로, 움직임 추정 기법은 정 화소 움직임 벡터 추정과 반 화소 움직임 벡터 추정으로 이루어져 있는데, 블록 정합 기법을 사용하는 정 화소 움직임 벡터 추정을 위하여 많은 기법들이 제안되어 정 화소 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄였지만, 반 화소 보간과 블록 정합 기법을 사용하는 반 화소 움직임 벡터 추정을 위해서 그렇지 않다. 본 논문에서는 많은 계산량을 필요로 하는 반 화소 움직임 추정을 위한 기법을 제안하였는데, 제안된 기법은 정 화소와 반 화소 사이에 존재하는 움직임 벡터들의 상관성을 이용하였다. 실험을 통하여, 제안된 기법과 일반적으로 반 화소 움직임 추정에 사용되는 기법을 비교하였을 경우, 제안된 기법은 움직임 보상 예측된 화질면에 있어서 약 $0.07\~0.69(dB)$정도 저하되었지만, 탄 화소 움직임 벡터 추정의 속도면에 있어서 약 $2.5\~80$배 이상 높은 성능 향상을 보였다.
최근에는 영역(혹은 객체)를 이용하여 비디오 시퀀스를 표현하거나 부호화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 이러한 부호화 기법에서는 형태정보를 효율적으로 이용하는 것이 중요함에도 불구하고, 현재 사용되고 있는 대부분의 기법에서는 기존의 블록 기반 부호화 알고리즘에서처럼 오직 PSNR 만을 고려하여 움직임 벡터를 추정하고 있다. 따라서, 형태 정보를 다루는 효율적 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 각 영역의 경계(contour)를 잘 피팅(fitting)시키는 움직임 추정 방법을 생각해 본다. 이를 위하여 PSNR과 영역의 모양을 함께 고려하는 비용함수를 제안하고 이를 이용한 움직임 벡터 추정을 고려해 본다.
본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF)을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
시 공간적으로 인접한 주변 블록들의 움직임 정보들을 이용하여 적응적으로 탐색 범위를 조절하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 기존의 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법들은 참조 프레임에 있는 모든 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최댓값을 이용하여 현재 블록의 탐색 범위 조절을 하기 때문에 움직임이 작은 블록들에 대해서는 최적의 탐색 범위 조절을 못할 수 있다. 본 논문에서는 참조 프레임과 현재 프레임에서 현재 블록과 인접한 주변 블록들의 움직임 정보를 동시에 고려하여 최적의 탐색 범위를 결정하여 움직임 추정을 고속으로 할 수 있는 움직임 추정 기법을 제안한다. 시간적으로 인접된 블록들 즉 참조 프레임에 있는 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하면 움직임이 작은 블록의 탐색 범위의 크기를 적절하게 작게 할 수 있어 고속의 움직임 추정을 할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시 공간적 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법이 비트율과 움직임 추정 오차는 거의 비슷하게 유지하면서 기존의 방법인 Simple Dynamic Search Range(SDSR) 기법보다 탐색 점의 수를 약 15% 더 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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