The motion estimation is the most important technique in the image compression of the video standards. In the case of next generation standards in the video codec as H.264, a high compression-efficiency can be also obtained by using a motion compensation. To obtain the accurate motion search, a motion estimation should be achieved up to 1/2 pixel and 1/4 pixel uiuts. To do this, the computational complexity is increased although the image compression rate is increased. Therefore, in this paper, we propose the advanced sub-pixel block matching algorithm to reduce the computational complexity by using a statistical characteristics of SAD(Sum of Absolute Difference). Generally, the probability of the minimum SAD values is high when searching point is in the distance 1 from the reference point. Thus, we reduced the searching area and then we can overcome the computational complexity problem. The main concept of proposed algorithm, which based on TSS(Three Step Search) method, first we find three minimum SAD points which is in integer distance unit, and then, in second step, the optimal point is in 1/2 pixel unit either between the most minimum SAD value point and the second minimum SAD point or between the most minimum SAD value point and the third minimum SAD point In third step, after finding the smallest SAD value between two SAD values on 1/2 pixel unit, the final optimized point is between the most minimum SAD value and the result value of the third step, in 1/2 pixel unit i.e., 1/4 pixel unit in totally. The conventional TSS method needs an eight.. search points in the sub-pixel steps in 1/2 pixel unit and also an eight search points in 1/4 pixel, to detect the optimal point. However, in proposed algorithm, only total five search points are needed. In the result. 23 % improvement of processing speed is obtained.
Conventional target tracking algorithms based on the linear estimation techniques perform quite efficiently when the target motion does not involve maneuvers. Target maneuvers involving short term accelerations, however, cause a bias in the measurement sequence. Accurate compensation for the bias requires processing more samples of which adds to the computational complexity. The primary motivation for employing a neural network for this task comes from the efficiency with which more features can be as inputs for bias compensation. A system architecture that efficiently integrates the fusion capabilities of a trained multilayer neural net with the tracking performance of a Kalman filter is described. The parallel processing capability of a properly trained neural network can permit fast processing of features to yield correct acceleration estimates and hence can take the burden off the primary Kalman filter which still provides the target position and velocity estimates.
This paper presents an on-machine measurement method of flatness error fur surface machining processes. There are two kinds of on-machine measurement methods available to measure flatness errors in workpieces: i.e., surface scanning method and sensor scanning method. However, motion errors are often engaged in both methods. This paper proposes an idea to realize a measurement system of flatness errors and its rigorous application for estimation of motion errors of the positioning system. The measurement system is made by modifying the straightness measurement system, which consists of a laser, a CCD camera and processing system, a sensor head, and some optical units. The sensor head is composed of a retroreflector, a ball and ball socket, a linear motion guide unit and adjustable arms. The experimental .results show that the proposed method is useful to identify flatness errors of machined workpieces as well as motion errors of positioning systems.
블록 기반 프레임 레이트 변환 (frame-rate conversion) 또는 필름 떨림 보상 (film judder compensation)을 수행하기 위해서는 참 움직임 벡터(true motion vector)를 찾아야 한다. 이를 위해서 현재 블록의 공간적 및 시간적 상관성을 최대로 하여 시각적으로 덜 부자연스럽게 느끼도록 하는 방법들이 연구되었다. 그러나 기존의 블록단위 절대값 차이의 합 (SAD)만으로는 비정형성 객체의 움직임 에러를 추정할 수 없었다. 본 논문에서는 비정형성 객체가 등속운동을 하는 경우 재귀적으로 기존의 움직임을 유지하도록 하는 방법을 제안하였다. 현재 블록의 등속움직임 추정값을 재귀평균으로 구하였으며 현재 블록 벡터의 신뢰도를 계산하여 원래의 움직임 벡터와 재귀평균 움직임 벡터중에서 가중치를 두도록 하였다. 실험결과 비정형성 등속운동 객체의 움직임을 블록기반으로 추정함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 움직임 추정 전용 프로세서를 위한 효율적인 루프 가속기를 제안한다. 실제로 움직임 추정 알고리즘은 복잡하고 다양한 순환 명령어들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 하드웨어 루프 명령어들을 지원하기 위해서, 네 개의 루프 명령어와 그에 따른 하드웨어 구조를 소개한다. 검증 결과 제안된 루프 가속기가 early-termination을 이용한 움직임 추정 시 비교명령어와 조건부 점프명령어를 갖고 있는 전형적인 구현 방법과 비교했을 때 평균 명령어 사이클 수를 약 29% 줄일 수 있다는 것을 보여준다. 제안된 움직임 추정 전용 프로세서 루프 가속기는 프로그램 메모리의 접근 빈도를 상당히 줄일 수 있고, 전력 소모를 많이 절약할 수 있다. 따라서, 제안된 루프 가속기는 전력 소모가 적고, 유연한 움직임 추정에 적합하다.
본 논문에서는 적응적 탐색기반 움직임 추정을 사용한 프레임 율 변환(FRC : Frame Rate Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 회귀탐색, 삼 단계탐색(3-SS : 3-Step Search), 그리고 단일예측탐색을 복합적으로 사용하며, 이 세 가지 탐색기법 중 블록 별 영역 특성에 가장 적합한 탐색 기법을 적용한다. 이러한 적응적 탐색방법을 적용함으로써 계산 량의 증가를 억제하면서 움직임 추정의 정확도를 향상시킨다. 이를 위해 제안된 기법에서는 시간적 예측을 통해 영상전체를 블록 별 움직임 종류에 따라 3가지 영역으로 분할한다. 제안된 움직임 추정기법을 사용한 프레임 율 변환 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
In this paper, we propose the new and simple method for sub-pixel block search algorithm by only using integer-pixel for motion estimation and compensation. In many papers, the fast search block match algorithms based on TSS have been proposed. However, these methods could be achieved a little reduction of the computational complexity. All of searching points by 1/4-pixel have own predicted integer-pixel SAD array. Therefor, if we know initial nine SAD values by integer, which is on the searching area of the reference frame, then we can find optimal searching point by 1/4-pixel, directly.
The high speed tracking control of a 6-6 Stewart platform manipulator (SPM) normally requires knowledge of its complex full dynamics and measurement of its base motion when the SPM operates on a motion nit. In this study, an enhanced sliding mode control scheme has been developed, which is based on the reduced dynamics, not necessitating measurement of the base motion. The enhanced sliding mode control implemented with the perturbation compensation and modified reaching phase alleviation functions has been successfully employed for high speed tacking control of the laboratory SPM, when it is subjected to a virtual base motion.
기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.
실시간 동영상에서의 프레임간의 상관관계를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상기법을 수행한다. 이 방법은 동영상에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 실시간 영상에서 중요한 역할을 하지만 실시간 응용 및 고해상도 응용에 적용하기에는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 움직임 벡터를 결정하기 전에 블록 내부의 움직임을 예측한다면, 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 차영상을 통해 움직임의 검출되었을 때, 이 움직임의 물체의 반복적인 영상인지, 아니면 침입자가 발생한 영상인지를 구분하였으며 움직임 검출 영역 간 픽셀 값의 분포도를 나타낸다. 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질 및 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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