본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
H.264/AVC는 기존 비디오 코덱보다 성능이 우수하여 최근 IPTV, DMB등의 압축표준으로 사용되고 있다. 따라서 H.264/AVC로 압축된 데이터를 이전 코덱을 사용하는 장비에서 이용하기 위하여 트랜스코딩 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 움직임벡터의 군집화(Clustering)를 이용한 H.264/AVC에서 MPEG-2로의 트랜스코딩 방법을 제시한다. H.264/AVC 비트스트림을 MPEG-2의 인코더로 보낼 때 H.264/AVC 가변블록의 움직임벡터들의 거리와 방향성을 고려한 클러스터링을 수행하여 후보벡터를 선택한 후 최소의 왜곡치를 갖는 1개의 움직임벡터로 최종 결정한다. 이렇게 선정된 최종 움직임벡터는 MPEG-2 인코더에서 ${\pm}2$ pixel 만큼 전역탐색으로 보정 한 후 재사용하는 방법으로 트랜스코딩 시간을 최소화하고자 한다. 실험을 통하여 계산시간과 비디오 화질을 비교한 결과 기존연구보다 PSNR값이 최대 6.7% 향상되었으며 부호화 시간은 최대 64% 개선되었다.
In a motion estimation method for use in encoding a moving picture, a full-pixel motion vector is estimated by stochastically sampling a pixel to be processed in a predetermined-sized block of a previous frame or a next frame as a reference frame for each of a plurality of equal-sized blocks in a current frame. Then, a half-pixel motion vector is estimated based on the full-pixel motion vector. Accordingly, both the calculation amount and the calculation time required for the motion estimation are effectively reduced. Further, it can be prevented that the hardware becomes complicated. .
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권3호
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pp.118-127
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2014
This paper presents an efficient motion and disparity prediction method for multi-view video coding based on the high efficient video coding (HEVC) standard. The proposed method exploits inter-view candidates for effective prediction of the motion or disparity vector to be coded. The inter-view candidates include not only the motion vectors of adjacent views, but also global disparities across views. The motion vectors coded earlier in an adjacent view were found to be helpful in predicting the current motion vector to reduce the number of bits used in the motion vector information. In addition, the proposed disparity prediction using the global disparity method was found to be effective for interview predictions. A multi-view version based on HEVC was used to evaluate the proposed algorithm, and the proposed correspondence prediction method was implemented on a multi-view platform based on HEVC. The proposed algorithm yielded a coding gain of approximately 2.9% in a high efficiency configuration random access mode.
이 논문은 실시간 모션 생성 응용분야에서 최근 활발하게 사용되고 있는 모션 매칭 기술을 효과적으로 적용하는 방법에 대해 연구한다. 모션 매칭의 핵심은 간단한 특징 벡터의 정의에 있으나 이 정의의 선택에 따라 결과가 많이 달라지게 된다. 이에 본 연구에서는 보행 동작을 중심으로 사용자가 원하는 궤적을 생성하기 위한 최적의 특징 벡터의 조합을 도출하는 것을 목표로 다양한 조합에 대해 실험하고, 이에 대한 오차 분석을 시행하였다.
본 논문에서는 움직임 벡터의 분포특성을 이용한 고속 적응 블럭 정합 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법에서는 움직임 벡터에 따른 MAD(0,0)의 분포특성을 분석하여 블럭을 움직임이 없는 블럭, 작은 블럭, 중간정도인 블럭 혹은 큰 블럭으로 분류한 후 각 블럭의 특성에 따라 적응적으로 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 이 결과로부터 제안 방법의 PSNR은 기존의 NTSS 방법과 거의 비슷하면서도 계산량이 30.44% ~ 40.27% 감소되는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 이산여현변환 공간에서 영상의 크기를 줄이는 변환부호화 과정에서의 움직임 벡터 (motion vector) 재추정을 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 영상 사이의 SAD (Sum of Absolute Difference)와 매크로 블록의 에지 정보를 이용하여 커널 함수를 정의하고, 그것을 이용해서 축소된 영상에서의 새로운 움직임 벡터를 재추정하였다. 변환부호화기에서는 속도의 효율성을 위해서 변환부호화기의 입력의 화면 간 (inter-frame) 정보에서 얻을 수 있는 기존의 움직임 벡터를 이용하는 방법을 택하고 있는데 본 논문에서도 속도의 효율성을 위해서 기존의 움직임 벡터들을 이용하는 방법을 선택하였다. 제안한 방법을 이용해서 실영상에 대해서 실험을 해 본 결과 연산량을 고려한 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)의 측면에서 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
H.264/AVC [l]-[4]는 ITU-T H.264와 ISO/IEC 14496-10 (MPEG-4 Part 10)으로써 승인된 새로운 국제 비디오 압축 표준이다. H.264/AVC는 7가지 가변 블록에 대한 움직임 예측 및 RD[5], 디블로킹 필터[6], 다중 프레임 참조등 여러 가지 방식으로 인해 압축 효율은 높아졌으나 복잡도 또한 훨씬 증가하였다. 그러므로 압축시간 단축을 위한 효율적인 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 매크로 블록의 모드와 움직임벡터를 결정하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. H.264/AVC에서는 7가지 가변블록들에 대한 블록모드와 움직임 벡터를 찾고 그 중에 가장 효율적인 하나의 모드와 움직임 벡터를 선택한다. 이와 달리 본 논문에서는 가장 작은 블록(4${\times}$4)의 움직임 벡터를 이용하여 더 큰 블록들의 모드와 움직임벡터를 추정하는 방법을 제안한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안하는 방법과 기존의 방법을 비교한 결과 영상의 화질은 거의 유사하면서 전체적인 부호화 시간은 단축되어짐을 알 수 있다.
MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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