움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 움직임의 양에 따라 삼각형 메쉬의 크기와 위치를 가변할 수 있는 계층적 삼각화 방법을 이용한 움직임 추정 방법을 제안한다. 이미지의 차의 분산을 이용하여 움직임의 양을 측정하고 삼각형의 세분화를 행함으로써 움직임이 많은 영역에 노드가 집중되도록 하고 계층적 삼각형 메쉬의 생성이 가능한 세분화 방법을 제시한다. 또한 계층화된 메쉬의 구조를 전송하기 위한 추가정보의 양을 줄일 수 있는 부호화 방법에 대해서 논한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 BMA이나 다른 메쉬 구조를 사용한 방법보다 PSNR이 평균 0.5㏈ 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 정수형 리프팅 기반의 저대역 이동법을 이용한 움직임 추정과 보상방식을 제안하였다. 저대역 이동법(Low-Band-Shift method)은 웨이브렛 계수들의 이동변환 성질을 극복하기 위해 제안된 방법으로 동영상 부호화 시 참조 프레임에 적용하면 정확한 움직임 추정이 가능하여 일반적인 방법보다 압축 대비 우수한 성능을 가지지만, 사용되는 메모리량과 계산량이 많아지는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 웨이브렛에 비해 계산량을 1/2이상 줄일 수 있고 사용되는 메모리 량을 약 7배 이상 줄일 수 있는 정수형 리프팅을 제안하여 저대역 이동법에 적용해 움직임을 추정하였다.
일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
다중 참조 영상을 이용한 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상 기법이 부호화 효율을 높이기 위해 H.264/AVC에 채택되었다. 하지만 움직임 예측 및 보상으로 인한 계산량은 다중 참조 영상과 가변 블록의 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 화질은 유지하며 계산량을 줄이기 위한 새로운 고속 참조 영상선택 방법을 제안한다. 먼저 다중 참조 영상들에 대해서 $4{\times}4$ 블록의 SAD값을 이용하여 움직임 벡터 참조 지도를 만든다. 다음으로 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상이 움직임 벡터 참조 지도를 활용하여 실시된다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 표준과 비교하여 BDPSNR은 평균적으로 0.01dB 나빠지고 BDBR은 약 0.27% 증가하지만 영상 부호화 속도를 약 38% 단축시킨다.
본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.
기존 비디오 압축 기술에 비해 높은 부호화 효율 덴 추가적으로 오류내성, 네트워크 친화성 등의 특성을 지닌 H.264 표준안 부호화 기술 가운데, 복수개 참조 영상을 이용하여 다양한 블록 크기로 움직임 보상하는 기법은 높은 부호화 효율을 갖게 하는 주 요인임과 동시에 높은 복잡도를 갖게 하는 원인으로 작용한다. 이러한 움직임 보상의 복잡도를 줄이기 위해 본 논문에서는 다양한 블록 크기에 대한 선택적 움직임 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 기법에서는 먼저 다이아몬드 탐색 기법을 이용해 초기 위치 지점에 대해 SAD(Sum of Absolute Difference)를 구하고 이를 기반으로 움직임 추정을 추가적으로 수행할 것인가를 각 블록 크기 단위로 결정하게 된다. 실험 결과, 움직임 탐색 영역을 $\pm$32로 하였을 경우 제안 기법은 기존의 전역 탐색(Full Search)에 비해 약 5배 정도 속도 향상을 보였다.
공간 영역에서의 움직임 예측은 이전 영상에서 지정된 크기의 탐색 영역을 검색하여 현재 블록과 최소 오차를 갖는 블록을 찾는 방법으로, 탐색 영역을 검색하는 과정에서 많은 부호화 시간이 소비된다. 이러한 문제점은 공간 영역에서의 움직임 예측을 주파수 영역에서의 이동 행렬을 사용함으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 이동 행렬을 새로운 재귀방정식으로 유도하여 계산량을 줄이는 동시에 영상의 화질은 기존 방식과 유사하게 유지하고자 한다. 또한 반화소 정밀도의 움직임 예측을 위하여 주파수 영역에서의 수직, 수평 이동 행렬을 간단히 수정함으로써 공간 영역에서의 양선형 보간법에 의해 더욱 증대되는 계산량 문제를 해결하고자 한다. 실험 결과 제안된 알고리듬에 의한 DCT 기반 주파수 영역에서의 움직임 예측이 공간 영역에 비하여 적은 비트량을 이용하여 보다 높은 PSNR을 제공함으로 증명한다.
비디오 부호화 기법에서 압축률 및 화질을 결정하는 중요한 부분인 움직임 예측 및 보상(motion estimation and compensation)의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 가장 기본적인 움직임 예측 기법인 전역 탐색 방법은 가장 좋은 화질을 보이지만, 현재 프레임의 각 블록과 가장 유사한 블록을 찾기 위하여 탐색영역(search area)내의 모든 점에 대해 탐색을 수행하므로 그 계산량이 매우 많게 된다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘이 제안되었는데, MPEG-4 표준에 채택된 PMVFAST는 움직임 벡터 간의 상관도를 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 근접한 화질을 보인다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 예측을 위하여 중간값(median) 계산법에 의한 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 움직임 예측의 계산량을 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 실험결과 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색 기법보다 높은 평균 PNSR을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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