본 논문에서는 블록 합 피라미드 알고리즘에 기초한 빠른 움직임 추정 알고리즘을 제안하였다. Efficient Multi-level Successive Elimination Algorithm의 Spiral Diamond Mesh Search 기법과 Partial Distortion Elimination 기법을 개선하여 이들을 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용하였다. 제안된 알고리즘의 움직임 추정 정확도는 거의 100%이고 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효율성을 확인하였다.
본 논문은 고속 블록 정합 알고리즘에 관한 것으로, 적응형 육각 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장하는 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 고속 움직임 추정의 국부 최소 문제를 경감하기 위해 적응형 육각 탐색의 최적 국부 정합점에 의해 형성된 기존의 탐색 패턴에 차순위 국부 정합점을 중심으로 새롭게 형성한 탐색 패턴을 추가하여 탐색패턴을 적응적으로 확장한다. 제안된 방법에 따르면, 육각 탐색 기반 블록 정합 알고리즘을 확장된 탐색 패턴에 적용하여 움직임 벡터를 추정함으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공하는 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다.
움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 이진트리 구조로 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색점 수 및 연산량이 급격히 감소되었다.
본 논문에서는 움직임 벡터의 분포특성을 이용한 고속 적응 블럭 정합 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법에서는 움직임 벡터에 따른 MAD(0,0)의 분포특성을 분석하여 블럭을 움직임이 없는 블럭, 작은 블럭, 중간정도인 블럭 혹은 큰 블럭으로 분류한 후 각 블럭의 특성에 따라 적응적으로 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 이 결과로부터 제안 방법의 PSNR은 기존의 NTSS 방법과 거의 비슷하면서도 계산량이 30.44% ~ 40.27% 감소되는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다.
움직임 추정은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 상관성을 이용하여 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 부호화에 있어서 중요한 역할을 한다. 그리고 서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색 패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 작은 크로스 탐색 패턴과 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다 이 방법은 작은 크로스 탐색 패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 블록 기반 경사 하강 탐색 기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 26-40% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 움직임 벡터(motion vector)를 추정하는 새로운 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘의 움직임 추정 정확도를 유지하면서 연산량을 감소시키기 위하여 Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithm의 diamond mesh기법을 개선한 후, 탐색점에서의 MAD추정기법을 적용하여 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용한 것이다. 실험을 통하여 제안된 기법이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
In this paper, a modified cross search algorithm for fast block matching motion estimation is proposed. Various Motion Estimation (ME) algorithms have been proposed since ME requires large computational complexity. The proposed algorithm employs Modified Cross Search Pattern (MCSP) to search the motion vector. Efficient compression can be achieved since Modified Cross Search Algorithm (MCSA) simplifies the search pattern to reduce the computational complexity. The experimental results show that proposed algorithm reduces the search points up to 29% compared to conventional methods.
This paper presents a fast motion estimation algorithm, 5DS, useful for video coding. We first try block matching to 4 directions(N, E, W, S) to estimate motions in this algorith, since most of motions in video are oriented to those direction, and then try one additional diagonal matching between the matching ponts having small MADs. It makesthis algorithm possible for searching through a diagonal direction which is not adequate to logarithmic (LOG) search algorithm. This proposed algorithm has almost same PSNR but, 1.9, 1.2 times faster than classical block matching methods such as three steps search(TSS) and LOG search algorithms.
본 논문에서는 표준화 영상부호화기에서 사용할 수 있는 새로운 블럭정합 방식을 제안하였다. 제안방식은 기존 방식처럼 광역-협역 탐색방식을 사용하는 방식이 아닌, 미리 선정된 각 후보에 대하여 SAD 누적추이를 사용하여 움직임 벡터를 찾는 방식이다. 확산누적배열(dispersed accumulation matrix)의 제안으로 SAD 추이곡선의 선형성(linearity)을 높여서 누적 초기에 가능성 낮은 후보를 제거하였다. 이를 토대로 고속 슬라이스 경쟁 블럭정합 방식을 제안하였다. 후보선출단계와 후보경쟁단계를 통하여 최종 움직임 벡터를 생성하였으며, 국부최소값에 빠질 확률을 줄이는 동시에 불필요한 연산을 감소시켰다. 기존의 고속 블럭정합 방법들에 비하여 연산량은 10%∼70%가 줄었으며, 18%∼35%의 실제 수행시간이 감소되었다. 평균 MAD는다양한 테스트영상에 대하여 항상 우수하였으며, 전역탐색의 결과에 가장 가까운 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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