본 논문에서는 공간정보(spatial information)를 이용하는 개선된 ELA(edge based line average) 방법과 시간정보(temporal information)를 이용하는 움직임 보상(motion compensation) 방법 간의 가중합산을 통하여 비원주사 방식의 영상(interlaced image)을 순차주사 방식의 영상(progressive image)으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직임 보상은 하드웨어 구현이 용이한 양방향 BMA(block matching algorithm)에 의해 이루어진다. 보다 높은 성능과 효율성을 갖기 위하여 앞선 단계에서 디인터레이싱 되어진 영상을 사용하는 재귀적 구조와 움직임 검출을 통한 움직임에 적응적인 처리과정을 거치게 된다. 또한, 가중변수를 통하여 선형 결합할 경우 그 결과값은 결합하는 값의 사이값만을 가질 수 있기 때문에 미디언 필터(median filter)를 사용하여 이를 보완한다. 이러한 접근은 각각의 디인터레이싱 방법이 갖고 있는 단점을 계산복잡도의 증가 없이 극복하여 보다 다양한 영상조건에서 정확하고 효율적인 디인터레이싱을 가능하게 해주며, 실시간 처리를 위한 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 복원하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼1㏈ 정도 향상이 있었다.
본 논문에서는 이동 카메라 환경에서 이동물체 추적을 위한 영상 분할에 대하여 연구하였다. 입력영상으로 부터 이동물체영역을 분할하기위하여 입력영상에 대하여 윤곽선을 구한 다음 윤곽선 영역에 대하여 BMA을 이용하여 이동벡터를 구한다. 구해진 이동벡터를 같은 특성의 벡터들을 분류하여 이동물체를 분할한다. 제안된 알고리즘이 다중 이동물체의 분할이 가능하였다.
본 논문에서는 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 방법 중의 하나인 BMA(Block Matching Algorithm)를 워크스테이션 클러스터(cluster of workstations) 환경하에서 구현하고 이에 대한 성능 분석 모델을 제시한다. 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 BMA는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 방법으로 병렬화를 통해 처리 속도를 단축시킬수 있는 알고리즘이다. 그러나 워크스테이션 클러스트 환경하에서는 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신방법에 따라서 전체적인 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 최적의 데이터 분할 및 각 노드간의 통신을 최소화하는 병렬 BMA를 설계.구현한다. 또한 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신을 고려한 성능 모델을 제시하여 프로세서의 증가 및 데이터의 분배에 따른 성능을 예측하고, 실험 결과를 통하여 제시한 모델의 타당성을 입증한다.
NTSS 알고리즘 (New Three-Step Search Algorithm)은 대표적인 고속 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm: BMA)의 하나인 TSS 알고리즘 (Three-Step Search Algorithm)에 동영상이 갖는 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 반영한 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 동영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 동영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며, 탐색범위가 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 따라 적응적으로 탐색범위를 결정하여 탐색범위의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완함으로써 움직임이 큰 동영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때 움직임이 작은 동영상에서는 기존 NTSS 방법과 동일한 화질을 유지하면서 움직임이 큰 동영상에서는 최대 0.5dB 이상 성능이 개선되었다.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
Motion Estimation/compensation(ME/MC) is one of the efficient interframe ceding techniques for its ability to reduce the high redundancy between successive frames of an image sequence. Calculating the blocking matching takes most of the encoding time. In this paper a new fast block matching algorithm(BMA) is developed for motion estimation and for reduction of the computation time to search motion vectors. The feature of the new algorithm comes from the center-biased checking concept and the trend of pixel movements. At first, Motion Vector(MV) is searched in ${\pm}$1 of search area and then the motion estimation is exploited in the rest block. The ASP and MSE of the proposed search algorithm show good performance.
본 논문에서는 다이아몬드 탐색(diamond search, DS)과 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS) 등의 블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA)들에서 이용된 작은 다이아몬드(small diamond) 패턴을 광역 탐색에 적합하도록 확장시킨 고속의 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 탐색 윈도우(search window)의 중앙으로부터 설치된 정사각형 패턴의 크기가 내부에서 대수적으로 감소되며 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 기법에 의해 탐색이 완료된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 DS 보다 평균 3개의 탐색 점을 더 적게 사용하고 E3SS에 비하여 약 5개 정도의 탐색 점 수에 대한 이득을 보이지만 움직임 추정상의 정확도는 다른 고속 BMA들과 거의 동일한 수준을 유지하는 것으로 확인된다.
We present a novel multi-resolution block matching algorithm (BMA) for fast motion estimation. At the coarsest level, a full search BMA (FSBMA) is performed for searching complex or random motion. Concurrently, spatial correlation of motion vector (MV) field is used for searching continuous motion. Here we present an efficient method for searching full resolution MVs without MV decimation even at the coarsest leve. After the coarsest level search, two or three initial MV candidates are chosen for the next level. At the further levels, the MV candidates are refined within much smaller search areas. Simulation results show that in comparison with FSBMA, the proposed BMA achieves a speed-up factor over 710 with minor PSNR degradation of 0.2dB at most, under a normal MPEG2 coding environment. Furthermore, our scheme is also suitable for hardware implementation due to regular data-flow.
렌즈를 통하여 촬영하는 모든 영상은 근본적으로 렌즈에 의한 기하학적인 왜곡이 발생하게 된다. 특히 방송영상에 있어서 더 넓은 영역을 촬영하기 위하여 어안렌즈를 사용하게 되면 왜곡은 더욱 심각해진다. 이러한 기하학적인 렌즈 왜곡은 반지름 r에 대한 다항식으로 모델링될 수 있고 여기서 각 항의 계수를 구함으로써 왜곡은 보정될 수 있다. 각항의 계수는 Block-Matching Algorithm(BMA)을 이용한 대응 화소 검출을 통해서 얻어 질 수 있는데 기존의 BMA는 사각형의 정해진 크기의 탐색 영역(search region)을 가지게 되므로 렌즈왜곡과 같은 특수한 상황에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 렌즈 왜곡에 적응적인 탐색 영역(search region)을 갖는 새로운 BMA를 제안한다. 이는 렌즈 왜곡의 특성을 분석하여 렌즈 왜곡이 많이 일어나는 부분만을 특별히 정해서 대응 화소를 찾으므로 찾는 속도는 현저히 증가하고 성능은 기존의 BMA와 같은 성능을 보인다. 이러한 알고리즘은 하드웨어 구현에도 많은 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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