The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.536-541
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2007
In video coding standard H.264/AVC, motion estimation using multiple reference pictures improves compression efficiency but the efficiency depends upon image content not the number of reference pictures. So, the motion estimation includes a large amount of computation of no worth according to image. This paper proposes fast motion estimation algorithm that removes worthless computation in the motion estimation using multiple reference pictures. The proposed algorithm classifies a block into valid and invalid blocks for the multiple reference pictures and removes the workless computation by applying a single reference picture to the invalid block. To estimate the proposed algorithm's performance, image quality, bit rate, and motion estimation time are compared with ones of the conventional algorithm in the reference software JM 9.5. The simulation results show that the proposed algorithm can considerably save about 38.67% the averaged motion estimation time while keeping the image quality and the bit rate, whose are average values are -0.02dB and -0.77% respectively, as good as the conventional algorithm.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.12
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pp.1737-1743
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2013
This paper proposes the range and velocity of the object estimation method using a moving camera. Structure and motion (SaM) estimation is to estimate the Euclidean geometry of the object as well as the relative motion between the camera and object. Unlike the previous works, the proposed estimation method can relax the camera and object motion constraints. To this end, we arrange the dynamics of moving camera-moving object relative motion model in an appropriate form such that the nonlinear observer can be employed for the SaM estimation. Through both simulations and experiments we have confirmed the validity of the proposed estimation algorithm.
In this paper, we propose a multi-level block matching algorithm using motion information in blocks. In the proposed algorithm, the block-level is decided by the motion degree in the block before motion searching procedure, and then adequate motion searching performs according to the block-level. This improves computational efficiency by eliminating the unnecessary searching Process in no motion or low motion regions, and brings more accurate estimation results by deepening motion searching Process in high motion regions. Simulation results show that the proposed algorithm brings the lower estimation error about 20% MSE reduction with the fewer blocks pet frame and the operation number was reduced to 56% compared to TSSA and 98% compared to FS -BMA with constant block size.
A well-known difficulty in attitude estimation based on inertial measurement unit (IMU) signals is the occurrence of external acceleration under dynamic motion conditions, as the acceleration significantly degrades the estimation accuracy. Lee et al. (2012) designed a Kalman filter (KF) that could effectively deal with the acceleration issue. Ahmed and Tahir (2017) modified this method by adjusting the acceleration-related covariance matrix because they considered covariance modeling as a pivotal factor in the estimation accuracy. This study investigates the effects of covariance modeling on estimation accuracy in an IMU-based attitude estimation KF. The method proposed by Ahmed and Tahir can be divided into two: one uses the covariance including only diagonal components and the other uses the covariance including both diagonal and off-diagonal components. This paper compares these three methods with respect to the motion condition and the window size, which is required for the methods by Ahmed and Tahir. Experimental results showed that the method proposed by Lee et al. performed the best among the three methods under relatively slow motion conditions, whereas the modified method using the diagonal covariance with a high window size performed the best under relatively fast motion conditions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.3
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pp.20-29
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2008
In this paper, we propose a do-interlacing algorithm using integral projection-based motion estimation considering Region Of Interest(ROI). The proposed motion estimation method finds the motion of the given ROI accurately with low computational cost. In order to incorporate the motion estimation in do-interlacing, an entire image is first segmented into multiple ROIs according to the temporally predicted block-wise motion types and spatial positions. Then, motion vectors of respective ROIs are obtained by the integral projection method. In this paper, totally five ROIs, one for the global motion and four for the local motions, are made, and therefore, five motion vectors are produced for each field. By using the estimated motion vectors, motion compensation is performed for increasing the vortical resolution of the converted frames. Finally, do-interlaced frames are obtained by effectively combining the results of motion compensation and stable intra-field do-interlacing according to the reliability of motion compensation. Experimental results show that the proposed algorithm provides better image quality than existing algorithms in both subjective and objective measures.
This paper describes design and verification of the motion estimation and compensation unit using full search algorithm. Video processor is the key device of video communication systems. Motion estimation is the key module of video processor. The technologies of motion estimation and compensation unit are the core technologies for wireless video telecommunications system, portable multimedia systems. In this design, Verilog simulator and logic synthesis tools are used for hardware design and verification. In this paper, motion estimation and compensation unit are designed using FPGA, coded in Verilog HDL, and simulated and verified using Xilinx FPGA.
A block-based fast motion estimation algorithm is proposed in this paper to perform motion estimation based on the efficiently reduced search ranges in MPEG-4(ERS). This algorithm divides the search areas into several small search areas and the candidate small search area that has the lowest average of sum norm difference between current macroblock and candidate macroblock is chosen to perform block motion estimation using the Nobel Successive Elimination Algorithm (NSEA). Experimental results of the proposed algorithm show that the averaging PSNR improvement is better maximum 0.125 dB than other tested algorithms and bit saving effect is maximum 20kbps for some tested sequences in low-bit rate circumstance.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.05a
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pp.842-847
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2002
One of the challenging problems with bicycle simulators is to deal with the inherent unstable bicycle dynamics that is coupled with rider's motion. For the bicycle dynamics calculation and the real time simulation, it is necessary to identify the control inputs from the rider as well as the virtual environments. The six control forces of the Stewart platform-based motion system are used for estimation of the rider's action force, which is one of the important control inputs, but of which the direct measurement is impractical. For the effective estimation of the rider's action force, the dynamics model of the motion system is derived incorporated with both analytical and experimental methods and the sliding mode controller with perturbation estimation is developed.
In this paper, a Fast Block Sum Pyramid Algorithm (FBSPA) is presented for motion estimation in video coding. PBSPA is based on Block Sum Pyramid Algorithm(BSPA), Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithms for Block Matching Motion Estimation, and Fast Algorithms for the Estimation of Motion Vectors. FBSPA reduces the computations for motion estimation of BSPA 29% maximally using partial distortion elimination(PDE) scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.11C
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pp.1066-1072
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2007
In this paper, we propose a fast multiple reference frame selection method for motion estimation and compensation in video coding. Reference frames selected as an optimal reference frame by variable block sizes motion estimation have the statistical characteristic that was based on block size. Using the statistical characteristic, reference frames for smaller block size motion estimation can be selected from reference frame which was decided as an optimal one for the upper layer block size. Simulation results show that the proposal method decreased the computations about 60%. Nevertheless, PSNR and bit rate were almost same as the performances of original H.264 multiple reference motion estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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