H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. H.264/AVC는 가변적인 블록 크기의 움직임 보상을 통해 세밀한 영역의 움직임까지 예측할 수 있어 잔여 영상을 나타내는 정보량을 효과적으로 줄일 수 있다. 복호를 위해서는 각 블록의 움직임 벡터를 전송해야 하는데, 저비트율 환경에서는 움직임 벡터 정보가 전체 비트스트림의 약 40%를 차지한다. 움직임 벡터 정보량을 줄이기 위해 비디오 부호화 전문가 그룹(VCEG)에서는 다양한 움직임 벡터 예측(Motion Vector Competition) 방법을 제안하였다. 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하여 실제 전송해야 할 움직임 벡터 차분값(Motion Vector Difference, MVD)의 크기를 줄이기 때문에 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나 다양한 예측 움직임 벡터를 사용하기 때문에 선택된 예측 움직임 벡터의 인덱스 정보를 복호기로 전송해야 한다. 이 논문에서는 인덱스 정보를 효율적으로 전송하기 위해 Phased-in 코드를 기반으로 한 새로운 코드워드 표를 제안했다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 동일한 화질에서 평균 약 7.24%의 비트율을 절감할 수 있었고, 동일한 비트율에서는 평균 약 0.36dB의 화질을 향상시킬 수 있었다.
It is assumed in the block matching algorithm(BMA) that all the pels in a block have a same motion vector. Then, the motion vector of a block in the BMA is matched to only one or none of the objects in the worst case if objects in a block have different motion vectors. This is apparent in the motion estimation using the fast BMA which has the effect of reducing the computation time and hardware complexity, compared to the full search BMA. Although the motion vector in the motion estimation using small block size is accurate, the increased number of bits is required to represent motion vectors. In this paper, new motion vector segmentation with less additional information and hardware complexity than the conventional method is proposed. In the proposed method, a motion vector is derived from the block for motion vector segmentation and another motion vector is extracted from four neighboring blocks to consiture a motion vector pair. For the accurate motion vector of each subblock, the motion vector is assigned to each subblock by mean squared error measure. And the overlapped motion compensation using window is also applied to reduce displaced frame difference.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.749-752
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2008
Various Motion Estimation (ME) algorithms have been proposed since ME requires large computational complexity. The proposed algorithm employs Enhanced Cross Search Pattern (ECSP) using motion vector of neighbor-blocks to search the motion vector. The experimental results show that proposed algorithm reduces the search point up to 35% compared to conventional methods.
영상에서 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하여 얼마나 움직였는지를 나타내는 모션 벡터(motion vector)라 한다. 이러한 모션 벡터를 이용하여 현재 프레임의 이미지안의 객체들이 이전프레임의 이미지 객체가 있었던 위치로 보정을 한다면 손 떨림이나 카메라의 흔들림에서 오는 작은 떨림을 보정할 수 있다. 본 논문에서는 모션 벡터를 추출하는 방법인 SAD(Sum of Absolute Difference) 방정식을 이용한 블록 정합 매칭 알고리즘, 위상상관을 이용한 매칭, 특징점을 이용한 매칭, Bitplane을 이용한 블록매칭의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는, 움직임 벡터와 보상 블록을 이용한 분류기를 제안하고, 이 분류기로써 MCD(motion compensated difference) 블록을 CVQ(classified vector quantization)하는 새로운 MCDI(motion compensated difference image) 부호화 방법을 제안하였다. MCD 블록의 분산은 움직임 벡터의 크기뿐만 아니라 보상 블록의 분산과도 밀접한 관계가 있으므로, 이 특성들을 이용하여, 새로운 분류기를 제안하였다. 제안한 방법은 서브 코드북(sub-codebook)을 선택하는 분류기에 대한 부가 정보가 필요 없으면서, 모의 실험 결과 분류 비트가 필요한 기존의 방법에 비해 제안한 방법이 좋은 성능을 나타내었다.
In this paper, we proposed a lwo bit rate subband coding with adaptive vector quantization using the correlation between motion vector and block energy in subband. In this method, the difference between the input signal and the motion compensated interframe prediction signal is decomposed into several narrow bands using quadrature mirror filter (QMF) structure. The subband signals are then quantized by adaptive vector quantizers. In the codebook generating process, each classified region closer to the block value in the same region after the classification of region by the magnitude of motion vector and the variance values of subband block. Because codebook is genrated considering energy distribution of each region classified by motion vector and variance of subband block, this technique gives a very good visual quality at low bit rate coding.
비디오 감시를 위한 움직이는 객체의 검출은 매우 중요하다. 많은 환경에서 움직임은 관심 있는 움직임과 관심없는 움직임으로 나눌 수 있다. 관심 있는 움직임을 갖는 연구는 이미 많은 논의가 있어 왔다. 이 논문에서, 우리는 최신의 MPEG-4 EPZS 알고리즘을 이용한 움직임 벡터로부터 많은 움직임을 갖는 블록 영상을 구한 뒤, 시간에 대한 가중치를 부여한 차 영상과의 결합에 의한 복합적인 환경에서의 현저한 움직임 검출 방법을 제안한다. 우리의 방법은 기존의 배경 차 방법과 비교하여 눈에 띄게 좋은 결과영상을 얻을 수 있었다. 제안된 검출 방법은 다른 움직임의 간섭이 있는 복잡한 환경에서의 객체검출에 매우 효과적이다.
We present a fast adaptive block matching algorithm using variable search area and subsampling to estimate motion vector more exactly. In the presented method, the block is classified into one of three motion categories: zero motion vector block, medium-motion bolck or high-motion block according to mean absolute difference of the block. By the simulation, the computation amount of the presented methoe comparable to three step search algorithm and new three step search algorithm. In the fast image sequence, the PSNR of our algorithm increased more than TSS and NTSS, because our algorithm estimated motion vector more accurately.
본 논문에서는 움직임 벡터를 이용한 낙상 감지 시스템에 관해 기술한다. 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 낙상 여부를 판단한다. 기존의 영상 기반 낙상 감지 시스템의 경우 특정 방향으로 낙상이 발생하는 경우에만 낙상 감지에 성공하였지만 제안 시스템의 경우 다양한 각도에서 낙상이 발생하여도 상황 판단이 가능하다는 장점이 있다. 실험을 위해서 150개의 상황을 연출하였으며, 약 85% ~ 97.1% 낙상 상황 판단 성공률을 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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