움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량을 요구하므로 계산량을 줄이기 위한 많은 고속 움직임 추정 기법이 제안되어 왔다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 영상을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 영상으로 다시점 비디오의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 따라서 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위한 움직임 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록의 시공간적 상관성과 블록의 움직임 특성에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 움직임 추정 기법의 성능을 JMVC(Joint Multi-view Video Coding)의 TZ탐색과 전역탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생된 비트량을 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량은 각각 약 70~75%, 99%를 줄인다.
The partial distortion elimination (PDE) scheme is used to decrease the sum of absolute difference (SAD) computational complexity, since the SAD calculation has been taken much potion of the video compression. In motion estimation (ME) based on PDE, it is ideal that the initial value of SAD in summing performance has large value. The traditional scan order methods have many operation time and high operational complexity because these adopted the division or multiplication. In this paper, we introduce the new scan order and search order by using only adder. We define the average value which is called to rough average value (RAVR). Which is to reduce the computational complexity and increase the operational speed and then we can obtain the improvement of SAD performance. And also this RAVR is used to decide the search order sequence, since the difference RAVR between the current block and candidate block is small then this candidate block has high probability to suitable candidate. Thus, our proposed algorithm combines above two main concepts and suffers the improving SAD performance and the easy hardware implementation methods.
조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상 방법과 2차원 다이렉트 모드 (2D Direct Mode)를 이용한 MVC (Multi-view Video Coding) 방법을 제안한다. 먼저, 공간적 및 시간적으로 인접한 영상으로부터 휘도 화소 값의 움직임 탐색 및 보상을 수행하기 위한 새로운 SAD (Sum of Absolute Difference) 측정 방법을 제안한다. 조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상은 움직임 벡터의 정확도를 높이고, 비트의 절감을 위하여 새로운 SAD 계산식을 사용한다. 다음으로, 시점 간의 예측 시에 사용될 수 있는 2차원 다이렉트 모드는 MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드 (Temporal Direct Mode)로부터 확장된 방식이다. 본 논문에서 제안된 MVC 방법은 MPEG-4 AVC의 Simulcast 부호화와 비교하여 약 0.8dB의 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 향상을 보였다.
본 논문에서는 관심영역(ROI : Region Of Interest) 단위의 적분 프로젝션(Integral Projection) 기반 움직임 추정(ME : Motion Estimation)을 사용한 순차주사화(De-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 적은 계산량을 사용하여 주어진 관심영역의 움직임을 정확히 추정한다. 이를 위해 먼저, 시간적 예측을 통한 블록 단위의 움직임 종류 및 공간적 위치를 고려하여 영상을 여러 개의 ROI로 분할한다. 본 논문에서는 전역 움직임을 추정하기 위한 1개의 ROI와 지역 움직임을 추정하기 위한 4개의 ROI를 구성하여 총 5개의 움직임 벡터를 생성한다. 추정된 움직임 벡터를 사용하여 프레임 변환 시 수직해상도 향상에 기여하는 움직임 보상을 실행한다. 마지막으로, 움직임 보상의 신뢰도에 따라서 필드 내 보간된 결과와 움직임 보상된 결과를 결합하여 최종 프레임 영상을 출력한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
We propose a new frame rate up-conversion algorithm for high quality video. In the proposed scheme bidirectional motion estimation (ME) is performed to construct the motion vector. (MV) field for the frame to be interpolated. Unlike conventional motion-compensated interpolation (MCI) algorithms, the proposed technique does not produce any overlapped pixel and hole region in the interpolated frame, and thus can utilize the overlapped block motion compensation technique to reduce the blocking artifacts. The proposed algoritm is very simple to implement on consumer products when compared to conventional MCI methods. Computer simulation shows a high visual performance of the proposed frame rate up-conversion algorithm.
본 논문에서는 프레임 보간을 수행하여 영상 끌림 현상(motion blur)을 줄이기 위해 적용되는 프레임 차이 기반의 적응형 확장 블록을 이용한 움직임 추정을 제안한다. 제안된 방법은 상관도 높은 주변 블록의 픽셀 정보를 이용하여 움직임 추정을 수행하기 때문에 정확한 움직임 벡터를 추출할 수 있고, 프레임 차이를 이용하여 연산할 블록과 연산하지 않을 블록을 구분함으로써 연산량을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션 결과를 통하여 기존외 방법들보다 적은 연산량으로 정확한 움직임 벡터를 찾는 것을 확인하였다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
Kim, Jongho;Jun, DongSan;Jeong, Seyoon;Cho, Sukhee;Choi, Jin Soo;Kim, Jinwoong;Ahn, Chieteuk
ETRI Journal
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제34권5호
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pp.753-758
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2012
As the next-generation video coding standard, High Efficiency Video Coding (HEVC) has adopted advanced coding tools despite the increase in computational complexity. In this paper, we propose a selective bi-prediction method to reduce the encoding complexity of HEVC. The proposed method evaluates the statistical property of the sum of absolute differences in the motion estimation process and determines whether bi-prediction is performed. A performance comparison of the complexity reduction is provided to show the effectiveness of the proposed method compared to the HEVC test model version 4.0. On average, 50% of the bi-prediction time can be reduced by the proposed method, while maintaining a negligible bit increment and a minimal loss of image quality.
움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.
움직임 예측은 동영상 인코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 매우 중요한 처리과정이다. H.264/AVC에서는 움직임 예측을 할 때 정수 화소 단위 뿐만 아니라 부화소 단위까지 예측을 실시함으로써 영상의 압축률을 매우 높일 수 있다. 하지만 이로 인해 계산량이 더욱 증가되는 문제점이 있다. 일반적으로 움직임 예측시 각 블록들 간의 절대 변환 오차(SATD : Sum of Absolute Transform Difference)는 최소점을 기준으로 포물선 형태를 가지는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 움직임 예측 과정에서 필요한 탐색점을 줄이는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 연산 처리 시간을 감소시킴으로써 계산의 복잡도를 줄일 수 있었다. 제안한 기법을 적용한 결과, 기존의 고속 움직임 예측 알고리즘들과 비교하여 화질 저하는 적은데 비해, 인코딩시 움직임 예측 과정에 서 약 20%정도 처리속도를 감소시키는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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