네트워크 환경에 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 위하여 비디오의 트랜스코딩이 하나의 해결책으로 제시되었다. 시간당 프레임의 개수를 조절하는 기법은 이러한 비디오 트랜스코딩 기법들 중 하나이다. 이 기법에서는 삭제된 프레임을 참조하는 프레임의 움직임 벡터를 재생성 해야 되는데 이것은 비디오 트랜스코딩의 계산 복잡도를 높이는 주요 원인이다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 재생성 시 요구되는 계산 복잡도를 줄이기 위해 삭제된 프레임의 움직임 벡터를 재사용하는 영역과 활동 상태 정보를 고려한 벡터 합성 기법을 제안한다. 이 기법은 각 매크로블록들의 활동 상태정보량과 중첩영역의 크기를 기반으로 축출한 가중치를 이용하여 각 움직임 벡터들을 합성하는 기법이다. 실험 결과 RABVC는 기존의 가중치 기반의 움직임 벡터 선택 기법들에 비해 비슷한 계산 복잡도에서 높은 PSNR값을 보였다.
본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.
Due to the temporal correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vector of the same coordinate block in the previous image frame. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous image frames, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient new predicted direction search algorithm (PDSA) for block matching motion estimation is proposed in this paper.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 전역탐색을 제외한 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.02~0.37[dB] 개선되고 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 14~24% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
디지털 TV의 동영상 표준인 MPEG2는 방대한 양의 디지털 데이터를 발생한다. 그러나 현재 사용하고 있는 디지털 저장 매체의 수용 능력에는 한계가 있으므로 저장을 위해 전송된 high bit rate의 MPEG2 bitstream을 더욱 낮은 bit rate의 bitstream으로 전환하는 transcoding 기법이 반드시 필요하다. 기존의 encoder와 decoder를 이용하여 구현 가능한 장점이 있는 cascade transcoder는 reencoding시 motion estimation에 많은 수행 시간이 소요되므로, motion estimation 과정을 최소화하면서 optimal motion vector를 구할 수 있는 motion vector refinement 기법을 MPEG2 cascade transcoder에 적용하였다. 결과 처리 속도는 3-5배 향상되었고 화질은 기존의 72 transcoder에 비해 평균 0.1dB 이상의 FSNR 향상이 있었다. 또한 1Mbps와 같은 low bit rate에서 더욱 큰 화질 향상이 있었다.
본 논문은 에러 발생 가능한 예측 움직임 벡터를 제외한 후보 예측 움직임 벡터들 중 율-왜곡 관점에서 최적의 예측 움직임 벡터를 선택하고 그에 대한 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용한다. 이를 통하여 후보 예측 움직임 벡터 대상들 중 모순으로 판명된 일부를 대상 후보 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 모순 검증 기반 움직임 벡터 부호화 방법은 H.264/AVC 방법과 비교하여 최대 1.8%의 비트량을 절감시킨다.
최근 디지털 시네마에 대한 관심이 많아지고 있다. 의자의 움직임 및 다른 물리적 효과와 시각적 3D영화의 결합으로 재미를 더해 준다. 이러한 디지털 시네마의 모션베이스 제어는 수동으로 제어되고 있는 실정이다. 디지털 시네마의 비디오 시퀀스를 분석하여 의자의 움직임을 자동으로 제어할 수 있다. 제안하는 방법은 먼저 모든 움직임의 초점을 객체와 배경으로 분류하고 9개의 검색 범위를 이용하여 모션벡터의 정보를 추출한다. 객체가 정지되는 동안 배경의 움직임에 따라 모션벡터는 결정된다. 디지털 시네마에서 추출된 움직임 정보는 움직임 제어에 사용된다. 실험결과 제안된 방법은 정확성 측면에서 기존의 방법을 능가하는 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.
The higher precision is demanded in modem manufacturing and it requires the more accurate servo controller. Cross-coupling control (CCC) has been developed to improve contouring motion. In this paper we introduce a new nonlinear CCC that is based on contour-error-vector using a parametric curve interpolator. A vector from the actual tool position to the nearest point on the desire path is directly adopted. The contour-error-vector is determined by constructing a tangential vector of nearest point on desired curve and determining the vector perpendicular to this tangential vector from the actual tool position. Moreover, the vector CCC can apply directly and easily to free-form curves include convex and concave form. The experimental results on a three-axis CNC machine center show that the present approach significantly improves motion accuracy in multi-axis motion
A novel motion vector re-estimation technique for transcoding into lower spatial resolution is proposed. This technique is based on the fact that the block matching error is proportional to the complexity of the reference block with Taylor series expansion. It is shown that the motion vectors re-estimated by the proposed method are closer to optimal ones and offer better quality than those of previous techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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