Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.671-675
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2011
DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based matching criteria are evaluated and the proposed model can be effectively used for estimating the MSE noise.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 깊이 영상 기반의 렌더링 방식을 이용하는 다시점 영상 시스템에서 새로운 프레임율 변환(Frame Rate Up-Conversion, FRUC) 방식을 소개한다. 제안된 방식은 깊이 영상을 이용해 각각의 블록을 세부 영역으로 나누고, 주변 시점의 영상을 이용해 각각 세부 영역의 폐쇄 영역의 정보를 복원한다. 복원된 폐쇄 영역의 정보와 기존의 세부 영역의 정보를 이용해 움직임 예측 및 보상을 수행한다. 제안하는 방법은 폐쇄 영역이 발생하는 영역에서 기존의 방법보다 정확한 움직임 예측을 수행한다.
홀드형 디스플레이 시스템이 개발되면서 화질의 개선을 위해 프레임율 증가 변환 기법이 고려되고 있다. 프레임율 증가 변환 기법은 두 인접 프레임들로부터 하나 이상의 사이 프레임을 보간하여 시간적 해상도를 향상시킨다. 본 논문에서는 회전을 고려하여 양방향 움직임 예측 방법을 적용한 새로운 프레임율 증가 변환 기법을 제안한다. 먼저 각 블록의 정확한 움직임 벡터를 얻기 위해 두 인접 프레임들로부터 양방향 움직임 예측 방법을 수행한다. 초기 움직임 벡터가 정해지면, 움직임 벡터 필드의 연속성과 정확하지 못한 움직임 벡터의 제거를 위해 움직임 벡터 필드에 메디안 필터를 적용한다. 벡터 메디안 필터를 거친 움직임 벡터들은 회전을 고려한 정밀 움직임 보정을 통해 정밀한 움직임 벡터로 갱신된다. 회전요소를 가진 최종 움직임 벡터가 구해지면, 중첩된 블록 이동 보상 방법을 적용하여 중간 프레임을 생성할 수 있다. 실험결과, 제안하는 알고리즘은 이전 방법에 비해 주관적 및 객관적으로 더 좋은 성능을 보였다.
기존의 프레임율 증가 변환 알고리즘의 경우 움직임 추정을 위해 정방형의 블록을 사용하며, 임의의 형태를 갖는 물체의 경계를 정확하게 구분할 수 없어 정확한 움직임 벡터를 찾는데 한계가 있었다. 이에 반해 제안하는 비정방형 블록 분할 알고리즘은 텍스처 정보를 이용하여 블록을 두 개의 비정방형 블록으로 분할하여 실제 물체의 경계를 찾는데 적합하다. 또한 주변 블록의 분할 방법에 따라 선택적으로 움직임 벡터를 참조하는 알고리즘을 제안함으로써, 아웃라이어(Outlier)를 방지하고 실제 움직임 벡터를 찾는데 탁월한 성능을 보인다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존대비 평균 20-40%의 연산량으로 최대 2.03dB 높은 PSNR 성능을 보이는 것을 확인하였으며, SSIM 비교에서는 최대 0.0214의 향상을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2448-2463
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2013
The traditional block-based motion compensation methods in frame rate up-conversion (FRUC) only use a single uniquely motion vector field. However, there will always be some mistakes in the motion vector field whether the advanced motion estimation (ME) and motion vector analysis (MA) algorithms are performed or not. Once the motion vector field has many mistakes, the quality of the interpolated frame is severely affected. In order to solve the problem, this paper proposes a novel joint overlapped block motion compensation method (8J-OBMC) which adopts motion vectors of the interpolated block and its 8-neighbor blocks to jointly interpolate the target block. Since the smoothness of motion filed makes the motion vectors of 8-neighbor blocks around the interpolated block quite close to the true motion vector of the interpolated block, the proposed compensation algorithm has the better fault-tolerant capability than traditional ones. Besides, the annoying blocking artifacts can also be effectively suppressed by using overlapped blocks. Experimental results show that the proposed method is not only robust to motion vectors estimated wrongly, but also can to reduce blocking artifacts in comparison with existing popular compensation methods.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 BME(Bilateral Motion Estimation)보다 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 판단하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되고 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.
본 논문에서는 관심영역 분리에 따른 적응적인 움직임 보정에 기초한 효과적인 프레임 율 증가 기법을 제안한다. 기존에 가장 많이 알려진 방법인 확장 양방향 움직임 추정 방법(EBME)의 단점을 극복하기 위해, 제안된 알고리즘은 상호 보완적인 비대칭 영역에 대해 양방향 움직임 추정을 수행한다. 그런 후에, 블록 단위로 움직임이나 변화가 있는 영역을 관심영역으로 분류하고 관심영역의 블록 특성에 따라 움직임 벡터를 세부적으로 보정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 선형적인 움직임에 기초하는 확장 양방향 움직임 추정보다 특히 폐색영역에 대해 효율적인 움직임 추정을 한다. 다양한 테스트 비디오 시퀀스들에 대하여 실험한 결과에 따르면, 제안한 방식은 기존 EBME 대비 평균 0.59dB의 화질 개선을 달성하였음을 보인다.
본 논문에서는 프레임율 향상 기법 (Frame Rate Up-Conversion, FRUC)에 사용되는 새로운 움직임 예측(motion estimation)알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 단 방향 움직임 예측(unilateral motion estimation)에 의해 순방향 및 역방향의 움직임 벡터(motion vector)를 독립적으로 추정한다. 움직임 벡터를 찾은 후, weighted motion vector smoothing(WMVS)가 적용된다. 다음으로, 보간 프레임 (interpolated frame)의 관점에서 현재 블록의 인접 블록들의 모션 벡터들을 후보들로 사용하여 현재 블록과 가장 잘 일치하는 움직임 벡터를 찾는다. 그 후, 선택된 움직임 벡터를 현재 블록의 유도 움직임 벡터 (guidance motion vector)로 정한다. 그런 다음 motion vector shifting error 를 없애기 위해 motion vector refinement (MVR)가 진행된다. 마지막 단계에서는 각 움직임 벡터의 신뢰도를 계산하여 순방향 및 역방향 움직임 벡터 중 최종 움직임 벡터를 선택한다.
낮은 프레임률을 가지는 동영상을 높은 프레임률 디스플레이 장치를 통해 재생하는 경우 프레임률 향상기법이 필요하다. 프레임 향상 기법은 연속된 원본 프레임 사이에 프레임을 보간함으로써 생성하며 이러한 프레임 보간방법은 크게 프레임 복사 기법과 움직임벡터 기반의 보간기법으로 나뉜다. 프레임 복사 기법은 단순히 보간하고자 하는 프레임의 이전 또는 이후 프레임을 복사하는 기법으로 매우 낮은 복잡도를 가지지만 저키현상이 발생하는 단점이 있다. 움직임 벡터 추정 및 보상을 통한 프레임 보간기법은 다시 화소단위의 방법과 블록단위의 움직임 추정 방법으로 나눌 수 있다. 화소기반의 경우 영역별 다른 보간 방법을 사용하여 보간을 수행하며 높은 복잡도를 가지는 단점이 있다. 블록기반 방법은 상대적으로 낮은 복잡도를 가지지만 블록킹현상이 발생한다는 단점을 가진다. 제안하는 방법은 블록단위의 움직임 추정 기반 프레임률 향상기법으로 프레임내 움직임의 선형성을 이용하여 움직임을 추정한다. 이 과정에서 보간하고자 하는 프레임 이전 두 프레임과 이후 한 프레임을 사용하여 움직임 추정 및 보상을 수행함으로써 프레임을 보간하다. 실험결과 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 이전의 다른 방법과 비교하여 높은 성능을 보이고 특히 해상도가 높은 경우 더욱 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났으며 주관적 화질 또한 상대적으로 우수한 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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