• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.8
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• pp.966-974
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• 1999

완전 탐색 블록 정합 알고리즘(FBMA)은 다양한 움직임 추정 알고리즘 중 최상의 움직임 추정을 할 수 있으나, 방대한 계산량이 실시간 처리의 적용에 장애 요소이다. 본 논문에서는 완전 탐색 블록 정합 알고리즘에 비해 더 낮은 계산량과 유사한 화질을 가지는 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 공간적인 상관성을 이용함으로써 적절한 탐색 영역의 크기를 예측할 수 있다. 현재 블록의 움직임 추정을 위하여 이웃 블록이 가지고 있는 움직임과 탐색 영역의 크기를 이용하여 현재 블록의 탐색 영역을 적응적으로 변화시키는 방법이다. 이 예측값으로 현재 블록의 탐색 영역 크기를 결정한 후, FBMA와 같이 이 영역 안의 모든 화소점들에 대하여 현재 블록을 정합하여 움직임 벡터를 추정한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 계산량 측면에서 제안 방법이 완전 탐색 블록 정합 알고리즘보다 50%정도 감소하였으며, PSNR 측면에서는 0.08dB에서 1.29dB 정도 감소하는 좋은 결과를 얻었다.Abstract Full search block-matching algorithm (FBMA) was shown to be able to produce the best motion compensated images among various motion estimation algorithms. However, huge computational load inhibits its applicability in real applications. A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, The appropriate search area can be predicted by using the temporal correlation between neighbouring blocks. For motion estimation of the current block, it is the method changing adjustably search area of current block by using motion and search area size of the neighbouring block. After deciding search area size of the current block with this predicted value, we estimate motion vector that matching current block like the FBMA for every pixel in this area. By the computer simulation the computation amount of the proposed method can be greatly decreased about 50% than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.676-683
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• 2012

Motion estimation in video coding greatly affects implementation complexity. In this paper, a reducing method of the complexity in motion estimation is proposed by using both the depth and color cameras. We obtain object information with video sequence from distance information calculated by depth camera, then perform labeling for grouping pixels within similar distances as the same object. Three search regions (background, inside-object, boundary) are determined adaptively for each of motion estimation blocks within current and reference pictures. If a current block is the inside-object region, then motion is searched within the inside-object region of reference picture. Also if a current block is the background region, then motion is searched within the background region of reference picture. From simulation results, we can see that the proposed method compared to the full search method remains the almost same as the motion estimated difference signal and significantly reduces the searching complexity.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.9
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• pp.1142-1149
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• 2004

Motion Estimation(ME) has been developed to reduce temporal redundancy in digital video signals and increase data compression ratio. ME is an Important part of video encoding systems, since it can significantly affect the output quality of encoded sequences. However, ME requires high computational complexity, it is difficult to apply to real time video transmission. for this reason, motion estimation algorithms with low computational complexity are viable solutions. In this paper, we present an efficient method with low computational complexity based on spatial and temporal correlations of motion vectors. The proposed method uses temporally and spatially correlated motion information, the motion vector of the block with the same coordinate in the reference frame and the motion vectors of neighboring blocks around the current block in the current frame, to decide the search pattern and the location of search starting point adaptively. Experiments show that the image quality improvement of the proposed method over MVFAST (Motion Vector Field Adaptive Search Technique) and PMVFAST (Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique) is 0.01～0.3(dB) better and the speedup improvement is about 1.12～l.33 times faster which resulted from lower computational complexity.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.685-688
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• 2000

본 논문에서는 슬라이스간의 상관성을 이용한 3차원 MR 영상의 효율적인 압축방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 웨이브릿 변환영역에서 동영상 압축에 사용되는 움직임 보상 부호화와 프랙탈 부호화를 이용한다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 웨이브릿 변환한 후, 공간영역에서 같은 위치에 있는 웨이브릿 계수들을 모아서 일정한 크기를 갖는 웨이브릿 블록으로 재배열한다. 배열된 웨이브릿 블록에 대해 움직임 추정을 하고 블록간의 상관성이 크다고 판단되는 블록에 대해서는 움직임 추정 정보만 이용한다. 그러나 상관성이 작다고 판단되는 블록의 경우에는 최상위 계층의 저주파 부대역에 대해서만 움직임 추정을 하고 나머지 대역에 대해서는 프랙탈 부호화를 실행한다. 그리고 움직임 벡터와 프랙탈 부호화에 의해 복원된 슬라이스와 현재 슬라이스의 차인 오차 영상은 SPIHT로 부호화한다. 제안한 방법을 낮은 비트율에서 실험한 결과, 2차원 SPIHT에 비해 향상된 PSNR을 나타낼 뿐만 아니라 블러링이 줄어들어 객관적, 주관적 화질에서 우수하게 나타난다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.87-90
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• 1998

움직임 열화(motion blur)현상은 카메라와 피사체간의 상대적임 움직임에 발생되는 영상의 번짐 현상으로, 본 논문에서는 새롭게 제시한, 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화와 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역을 통하여 움직임 열화의 파라메터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 새롭게 제안한 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Man Square)은 극점 자취의 방향 추정에 있어 정밀한 측정이 가능케 한다. 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법으로 빠르게 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.199-200
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• 2008

머리의 자세 및 움직임 추적은 응시추적 및 시각운율 연구에서 필수적이다. 일반적으로 머리자세를 추정하는 방법은 보정된 카메라를 통해 추출된 얼굴의 특징점 정보를 이용한다. 그러나 실제 응용 분야에서는 보정되지 않은 카메라를 통한 머리 움직임을 추정해야 할 경우가 발생한다. 이에 따라 본 논문에서는 보정되지 않은 하나의 카메라를 이용, 단일특징점 정보를 이용한 머리 자세 추정 방법을 확장하여 최적화 기법을 도입한 다특징점 정보 기반 머리 자세 추정방법에 대하여 논하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.4C
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• pp.207-216
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• 2011

Motion compensated extrapolation (MCE) techniques show inferior performance compared to motion compensated interpolation techniques, since only past frames are used in MCE. MCE techniques are used for the reconstruction of corrupted frames, the up-conversion of frame rates and the generation of side information in the distributed video coding system. In this paper, the performance of various MCE techniques are evaluated and an efficient MCE technique using the forward and backward motion estimation is proposed. In the proposed technique, the present frame is extrapolated by averaging two frames which are generated by forward and backward motion estimation respectively. It is shown that the proposed method produces better PSNR results and less blocking phenomena than conventional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.103-106
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• 2001

본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.8
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• pp.1918-1924
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• 2010

This In this paper, we propose an efficient algorithm for motion estimation of the image sequences with luminance fluctuation. For such sequences, conventional motion estimation methods based on the difference of pixel values usually produce the erroneous motion information. The proposed algorithm defines the luminance fluctuation as a linear model with gain and offset parameter, and extracts motion information using gradient and phase of the corresponding local region within consecutive frames. Therefor the method is robust to the luminance change of the frames. We test our algorithm for the ground truth sequence with artificially added luminance change and motion, and real sequences corrupted by the flicker. The results shows that the proposed algorithm outperforms the conventional methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.45 no.10
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• pp.66-74
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• 2008

Surveillance system using active tracking camera has no distance limitation of surveillance range compared to supersonic or sound sensors. However, complex motion tracking algorithm requires huge amount of computation. Compared to conventional methods using DSPs or embedded processors, this paper proposes and implements a novel motion tracker unit that detects and extracts motion information of moving objects by using picture difference of consecutive frames. The proposed motion tracker unit was implemented in FPGA with about 13,000 gates. It processes NTSC format video and was verified by embedding it into the active surveillance camera system. We also propose and implements a motion estimator unit linkable to video codec by embedding the proposed motion tracker unit into ready-made motion estimator unit. The implemented motion estimator unit is about 17,000 gates in $0.35{\mu}m$ process.