• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-12
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• 2019

본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.169-172
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• 2005

크기조절 트랜스코딩에서 움직임 벡터 재 예측 과정은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, 실시간 처리를 위해서는 이 과정의 연산량을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 여러 영상에 대해 예측 움직임 벡터를 산출하는 방법을 적응적으로 수행함으로써, 기존 방법에 비해 화질열화 없이 연산량을 줄이는 방법을 제안한다. 전체 움직임의 크기와 움직임 벡터들의 균일성(homogeneity)을 이용하여 움직임이 작을 때는 움직임 벡터 재산출 과정 없이 예측 움직임 벡터 성분을 0으로, 움직임이 크면 움직임 벡터들의 균일성의 정도에 따라 평균값 또는 중간값을 예측 움직임 벡터 성분으로 적응적으로 선택하였다. 그리고 좀 더 효율적인 움직임 벡터 수행을 위해 제안된 과정을 수평, 수직 성분에 각각 따로 적용하였다. 가중치를 부여하여 평균값을 취하는 가중평균 방법과 비효 실험한 결과, 같은 PSNR을 유지하는 조건에서 움직임 벡터 재산출 과정의 덧셈과 곱셈 연산의 수가 평균적으로 각각 96%, 42% 정도 감소하였다.