ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication standardization sector)와 MPEG(Moving Picture Experts Group)에 의해서 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 추정, 복수참조영상, 1/4화소 움직임 예측/보상, 4×4 정수 DCT(Integer Discrete Cosine Transform), 율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization) 등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264 의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이기도 하다. 따라서, H.254 의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 율-왜곡 최적화를 통한 부호화 모드 결정시 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 추정 및 공간예측 부호화를 효율적으로 생략하여 부호화 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 부호화 효율의 손실이 거의 없으면서도 계산법을 약 4배 향상시킨다.
In this paper, a new 4-way search window is developed for H.264 Motion Estimation(ME) to improve the memory bandwidth. The proposed 4-way(up, down, left, right) search window could improve the reuse of overlapped window data to reduce the redundancy access factor by 1.4, though the 1/3-way search window requires $7.7{\sim}11$ times of data retrieval redundantly. In experiments, the new implementation of 4-way search window on Altera Stratix-III could deal with CIF ($352{\times}288$) video of 3 reference frame, $48{\times}48$ search area and $16{\times}16$ macroblock by 30fps real time at 55.2MHz.
In this paper, we propose a Motion Estimation (ME) based on Frame Difference (FD) for frame interpolation in video sequence with luminance variation. Proposed algorithm uses limited blocks whose motion is predicted by FD for ME. The Block average of current and previous frame for the blocks which has no motion variation is used as interpolated block. In experiments, the proposed algorithm shows better performance than conventional algorithms.
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 the iterative algorithm for obtaining the ME PSE(Maximum Entropy Power Spectral Estimation) of 2-dimensional signals. This problem involves a correction matching power spectral estimate that can be represented as the reciprocal of the spectral of 2-dimensional signals. This requires two matrix inversion every iterations. Thus, we compensate the matrix to be constantly positive definite with relaxational parameters. Using Row/Column decomposition Discrete Fourier Transform, we can decrease a calculation quantity. Using Lincoln data and white noise, this paper examines ME PSE algorithms. Finally, the results output at the graphic display device. The 2-dimensional data have the 3-dimensional axis components, and, this paper develops 3-dimensional graphic output algorithms using 2-dimensional DGL(Device Independent Graphic Library) which is prepared for HP-1000 F-series computer.
최근 CPU의 코어 클럭을 높이는 대신 동일한 클럭의 코어 수를 늘림으로써 성능을 향상시키고 전력 소모도 줄이는 멀티코어가 등장하고 있다. 이러한 멀티코어 플랫폼의 등장으로 인해 해당 코어들의 자원을 효율적으로 사용하여 동시에 처리하는 병렬처리 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬처리 기법의 종류 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 고속화 ME 방법론을 연구 및 제안하였다. 최소화 SAD를 구하고 정확한 모션벡터를 선정하기 위해 다양한 ME 방법 중 전역탐색기법을 NEON에 적용하여 동시에 128비트씩 연산을 수행하였다. 그 결과 영상의 크기에 따라 계산 성능이 최대 60% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
반화소 단위 움직임 추정(half pixel accuracy motion estimation, HPAME)과 블록 분류(block classification)를 이용한 계층적 고속 움직임 추정 알고리듬을 제안하였다 제안한 알고리듬은 기존의 MRME(multi-resolution motion estimation)알고리듬보다 우수한 화질을 유지하면서 계산량 및 비트량을 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 알고리듬에서는 다해상도 영상에 대한 움직임 추정 시 고주파 부대역의 움직임 추정에 기준 움직임으로 사용되는 기저대역의 움직임 벡터를 정확하게 추정하기 위하여 HPAME을 행한다. 그리고 고주파 부대역에서는 기저대역에서의 HPAME로 인한 계산량 및 비트량의 증가를 보상하기 위하여 움직임 추정이 필요한 블록들에 대하여서만 선별적으로 미소 움직임을 추정한다. 이때 고주파 부대역에서의 미소 움직임 추정의 수행 여부는 대응되는 기저대역 블록의 움직임 벡터 특성과 블록 분류에 따른 클래스 정보를 이용하여 결정한다 제안한 알고리듬의 성능은 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 확인하였다.
본 연구는 사양실험에 의한 회귀식 추정방법에 의해 교잡종(개량종) 번식용 암컷 흑염소의 육성기와 임신기 유지와 성장을 위한 에너지요구량을 구하기 위해 수행되었다. 번식용 암컷 흑염소 50두를 공시하여 사료의 대사에너지 수준을 육성기(5개월령)에는 각각 2.32(G1), 2.49(G2), 2.74(G3), 2.99(G4) 및 3.24(G5) Mcal/kg로 하여 2016년 5월부터 9월까지 진행하였으며, 임신기(9개월령 이후)에는 각각 2.32(P1), 2.43(P2), 2.55(P3), 2.66(P4) 및 2.78(P5) Mcal/kg로 하여 2017년 1월부터 4월까지 수행하였다. 실험사료는 염소용 TMR 사료를 이용하여 조단백질 수준을 14%로 고정시키고 에너지 첨가제(유락)를 이용하여 에너지 수준을 조절하였다. 건물 섭취량은 처리구 간에 육성기, 임신기 모두 유의성이 없었으며, 체중대비 1.5~2.0% 수준으로 조사되었다. 일당증체량은 육성기에는 46~69g, 임신기에는 150~190g으로 사료의 에너지수준이 증가함에 따라 높게 나타났으며, 사료요구율은 육성기 6.5~9.7의 범위로 에너지수준이 높을수록 사료요구율이 개선되는 경향을 나타내었다. 임신기의 경우 3.5~3.8의 범위로 에너지 수준에 따른 영향은 없는 것으로 나타났다. 대사 체중 당 에너지섭취량과 일당증체량 사이의 회귀분석을 통한 유지에너지 요구량 추정 시 육성기에는 $102.5Kcal/BW^{0.75}$이고, 임신기에는 $105.83Kcal/BW^{0.75}$로 나타났다. 급여 사료의 에너지 수준에 따른 번식성적은 에너지 수준이 높아질수록 분만율이 낮게 나타났으나 산자수와 생시체중의 경우 증가하는 경향을 보였다. 본 연구에서 도출된 결과는 향후 흑염소의 사양표준 설정을 위한 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 사료되며, 앞으로 대사실험, 비교도축법 등 다양한 추정방법과 비교를 통해 정확도를 높이는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 듀얼 에너지 X-ray 검색기의 영상을 이용한 물질의 추정 방법 알고리즘을 제안한다. 물질 추정 알고리즘으로 많이 사용되는 기존 4가지 분별 곡선 이외에 로그 함수를 사용한 새로운 분별곡선을 이용하여 물질을 분류한다. 여기에 기존의 선형 보간을 이용한 원자번호 추정 방법이 아닌 확률분포를 이용한 원자번호 추정 방법을 제시한다. 확률분포를 이용한 가중치 계산에는 근접한 두 기준물질을 사용하는 방법과 모든 기준물질을 사용하는 방식, 2가지 방식을 실험하였다. 확률분포를 가중치로 사용하여 물질의 원자번호를 추정 할 경우 기존의 방법보다 더 정확한 원자번호 추정 결과를 나타내었다. 추정된 원자번호를 육안으로 확인하기 위하여 HSI 모델을 이용하여 결과영상에 채색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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