In this paper, we propose a motion estimation algorithm using hierarchical structure. The algorithm uses the image pyramids from the repetitive application of Gaussian filtering and decimation, and performs an inter-level displacement propagation in its motion estimation process. The motion estimation algorithm based on the hierarchical structure is shown to be very effective since this scheme utilizes the local imformation as well as the global imformation. The experimental results on the various data imdicate that compared to the Horn and Schunck's method, the proposed algorithm yields an accurate motion estimation with a fast convergence behaviour.
Efficient multi-view coding techniques are needed to reduce the complexity of multi-view video which increases in proportion to the number of cameras. To reduce the complexity and maintain image quality and bit-rates, an motion estimation method and temporal prediction structure are proposed in this paper. The proposed motion estimation method exploits the characteristic of motion vector distribution and the motion direction and motion size of the block to place search points and decide the search patten adaptively. And the proposed prediction structure divides every GOP to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed temporal prediction structure and motion estimation method over hierarchical B pictures prediction structure and TZ search method which are used in JMVC(Joint Multi-view Video Coding) reference model can be up to 45∼70% while maintaining similar video quality and bit rates.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권1호
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pp.31-40
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2010
For weapon cueing and Head-Mounted Display (HMD), it is essential to continuously estimate the motion of the helmet. The problem of estimating and predicting the position and orientation of the helmet is approached by fusing measurements from inertial sensors and stereo vision system. The sensor fusion approach in this paper is based on nonlinear filtering, especially expended Kalman filter(EKF). To reduce the computation time and improve the performance in vision processing, we separate the structure estimation and motion estimation. The structure estimation tracks the features which are the part of helmet model structure in the scene and the motion estimation filter estimates the position and orientation of the helmet. This algorithm is tested with using synthetic and real data. And the results show that the result of sensor fusion is successful.
In this paper, an efficient SAD(Sum of Absolute Differences) processor structure for motion estimation of 0.264 is proposed. SAD processors are commonly used both in full search methods for motion estimation or in fast search methods for motion estimation. Proposed structure consists of SAD calculator block, combinator block, and minimum value calculator block. Especially, proposed structure is simplified by using Distributed Arithmetic for addition operation. The Verilog-HDL(Hard Description Language) coding and FPGA implementation results for the proposed structure show 39% and 32% gate count reduction comparison with those of the conventional structure, respectively. Due to its efficient processing scheme, the proposed SAD processor structure can be widely used in size dominant H.264 chip.
The motion compensated coding (MCC) technique, which exploits the temporal redundancies in the moving images with the motion estimation technique,is one of the most popular techniques currently used. Recently, a variable block size(VBS) motion estimation scheme has been utilized to improve the performance of the motion compensted coding. This scheme allows large blocks to the used when smaller blocks provide little gain, saving rates for areas containing more complex motion. Hence, a new VBS motion estimation scheme with a hierarchical structure is proposed in this paper, in order to combine the motion vector coding technique efficiently. Topmost level motion vector, which is obtained by the gain/cost motion estimation technique with selective motion prediction method, is always transmitted. Thus, the hierarchical VBS motion estimation scheme can efficiently exploit the redundancies among neighboring motion vectors, providing an efficient motion vector encoding scheme. Also, a restricted search with respect to the topmost level motion vector enables more flexible and efficient motion estimation for the remaining lower level blocks. Computer simulations on the high resolution image sequence show that, the VBS motion estimation scheme provides a performance improvement of 0.6~0.7 dB, in terms of PSNR, compared to the fixed block size motion estimation scheme.
다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영 영상으로 다시점 비디오 부호화의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 예측 구조와 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 개선된 예측 구조는 B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi계층의 화면수를 고려하였다. 제안한 움직임 추정 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 점진적인 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 수정된 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 제안한 예측 구조와 움직임 추정 기법의 성능을 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조와 TZ 움직임 추정 기법을 사용한 JMVC 참조 모델의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생 비트량은 비슷하지만 다시점 비디오 부호화의 계산량을 40~70% 줄인다.
이 논문에서는 H.264의 효율적인 움직임 추정을 위한 새로운 SAD(Sum of Absolute Differences) 프로세서의 구조를 제안하였다. SAD 프로세서는 전영역 탐색기법의 움직임 추정이나 고속 탐색기법의 움직임 추정에서 모두 사용되는 중요한 블록이다. 제안된 구조는 SAD 계산기 블록, combinator 블록, 최소값 계산기 블록의 3개의 블록으로 구성된다. 제안된 구조는 덧셈연산을 분산 연산(Distributed Arithmetic)을 사용하여 계산함으로써 구조를 단순화시켰다. 제안 구조를 HDL(Hardware Description Language)을 사용하여 실험한 결과 기존의 구조와 비교하여 39%의 게이트 카운트 감소효과를 보였다. 또한 FPGA를 사용하여 검증한 결과도 32%의 게이트 카운트 감소효과를 보였다. 따라서 제안된 움직임 추정용 SAD 프로세서는 칩의 면적이 중요한 변수인 H.264 칩에서 널리 사용될 수 있는 구조가 될 것이다.
객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.
For robot navigation and visual reconstruction, structure from motion (SFM) is an active issue in computer vision community and its properties arc also becoming well understood. In this paper, when using stereo image sequence and direct method as a tool for SFM, we present a new method for overcoming bas-relief ambiguity. We first show that the direct methods, based on optical flow constraint equation, are also intrinsically exposed to such ambiguity although they introduce robust methods. Therefore, regarding the motion and depth estimation by the robust and direct method as approximated ones. we suggest a method that refines both stereo displacement and motion displacement with sub-pixel accuracy, which is the central process f3r improving its ambiguity. Experiments with real image sequences have been executed and we show that the proposed algorithm has improved the estimation accuracy.
The motion vector estimation and motion boundary detection have been briskly studied since they are an important clue for analysis of object structure and 3-d motion. The purpose of this researches is more exact estimation, but there are two main causes to make inaccurate. The one is the erroneous measurement of gradients in brightness values and the other is the blurring of motion boundries which is caused by the smoothness constraint. In this paper, we analyze the gradient measurement error of conventional methods and propose new technique based on it. When the proposed method is applied to the motion boundary detection in Schunck and motion vector estimation in Horn & Schunck, it is shown to have much better performance than conventional method is some artificial and real image sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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