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.
본 논문에서 재예측과 움직임벡터의 변경 최소화를 이용한 효율적인 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적인 움직임벡터 기반의 워터마킹 기법들은 움직임벡터의 변경하여 워터마크를 삽입하기 때문에 움직임벡터를 변경에 따른 영상의 화질저화를 가져왔다. 따라서 제안한 방법은 움직임벡터의 변경을 최소화할 수 있는 삽입조건의 설정과 변경에 따른 오차를 최소화할 수 있는 재예측 기법에 의해 움직임벡터의 변경에 따른 화질열화를 최소화한다. 그리고 워터마크 정보를 고려한 임계값을 적응적으로 설정하여 워터마크의 정보량의 안정적 삽입을 보장할 수 있어 비디오 워터마킹을 효과적으로 수행할 수 있다. 제안한 방법은 비디오 비트스트림의 변화가 없기 때문에 기존의 동영상 압축표준과의 호환성을 유지할 수 있으며, 화질적인 측면에서 기존의 방법보다 약 $0.6{\sim}1.3\;dB$가 향상됨을 실험을 통해 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.
This paper proposes new motion vector re-estimation techniques for transcoding of heterogenous video coders. The first case is for transcoder of coding format. The coding algorithm with B-picture like MPEG standards is transcoded into the different algorithm without B-picture like H.261 standards. The second case is for transcoder of spatial resolution reduction. It generates a downscaled video bitstream at the video source. The third case is the integrated method that previous two cases are needed simultaneously. These three transcoding algorithms are compared and verified though reconstructed image quality in PSNR, motion vector errors between optimal motion vectors of cascaded trans- coder and motion vectors estimated by proposed methods and the amount of operation.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 코덱의 부화소 움직임 추정 연산을 효율적으로 줄일 수 있는 화소 재구성 알고리즘을 제안한다. 부화소 움직임 추정 연산은 보다 정확한 움직임 벡터를 찾을 수 있어 비디오 코덱에 널리 사용되지만, 추가적인 보간 및 탐색 연산으로 인해 부호화가의 연산량을 증가시키는 문제점이 있다. 본 논문은 화소 재구성 알고리즘을 이용한 부화소 움직임 추정기를 제안 하였다. 일반적인 부화소 움직임 추정기는 보간 시 같은 화소를 중복하여 보간한다. 이러한 중복 보간은 연산량을 증가 시키는 원인이 된다. 화소 재구성 알고리즘은 화소의 중복 보간을 제거하여 부화소 움직임 추정기의 연산량을 감소시킨다. 제안한 알고리즘은 고속 전역 부화소 탐색 알고리즘과 비교하여 보간 시 연산량이 18.1% 감소하였으며, PSNR 감소는 평균 0.067dB로 화질의 열화는 매우 미비했다. 그러므로 제안한 알고리즘은 저전력의 고효율을 요구하는 모바일 응용에 적합하다.
Recently, many vision-based navigation methods have been introduced as an intelligent robot application. However, many of these methods mainly focus on finding an image in the database corresponding to a query image. Thus, if the environment changes, for example, objects moving in the environment, a robot is unlikely to find consistent corresponding points with one of the database images. To solve these problems, we propose a novel navigation strategy which uses fast motion estimation and a practical scene recognition scheme preparing the kidnapping problem, which is defined as the problem of re-localizing a mobile robot after it is undergone an unknown motion or visual occlusion. This algorithm is based on motion estimation by a camera to plan the next movement of a robot and an efficient outlier rejection algorithm for scene recognition. Experimental results demonstrate the capability of the vision-based autonomous navigation against dynamic environments.
ATSC (Advanced Television System Committee)에서는 18가지의 DTV (Digital Television)를 위한 동영상 포맷들을 제정하였다. ATSC 포맷들은 스캔 포맷, 크기 포맷, 프레임율 포맷 등의 적당한 조합들이다. 효과적인 MPEG-2 트랜스코딩을 위해서는 이런 포맷들 간의 변환도 지원할 수 있어야 한다. 여러 포맷 변환들 중에서 특히 스캔 포맷 변환은 프레임율과 크기 변화가 함께 일어나기 때문에 상대적으로 구현하기가 힘들다. 스캔포맷 변환으로 픽쳐 타입도 함께 변하기 때문에 트랜스코더의 움직임 추정부 (motion estimation; ME)에 상당한 연산량 부담을 주게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 스캔포맷 변환을 지원하는 MPEG-2 동영상 트랜스코딩을 위한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 먼저, 트랜스코더의 수신단은 입력 비트열로부터 재 부호화(re-encoding)에 적합한 후보 움직임 벡터들을 추출한다. 그런 다음. 가중치 중간값 선택기(weighted median selector)를 이용하여, 여러 후보 움직임 벡터들 중에서 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 모의 실험 결과는 제안한 움직임 추정 알고리즘이 전역 탐색 기법(Full Search Algorithm: FSA)에 비해 현저하게 적은 연산량을 가지면서, FSA와 거의 동일한 PSNR 성능을 가짐을 증명한다.
네트워크에 의해서 필요한 비트율로 줄이거나 터미널의 제한된 한계를 만족하기 위해서, 비디오 비트 스트림의 시간적 해상도를 줄이는 것이 사용된다. 본 논문에서는 압축된 비디오 스트림의 감소된 해상도 트랜스코딩의 문제점에 대해서 논의하고, 시간적 해상도 변환을 위한 트랜스코딩 기법을 논의한다. 트랜스코딩의 속도를 증가시키기 위해서, 비디오 트랜스코더는 보통 입력된 비디오 스트림으로부터의 움직임 벡터를 재사용한다. 본 논문에서는 코딩된 프레임의 높은 화질을 유지하기 위해서 강화된 움직인 재추정 기법을 제안한다. 실험결과는 감소된 프레임율을 가진 비디오 트랜스코더를 위한 저 복잡도를 가지면서도 성능이 개선된 것을 보여준다.
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.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.78-87
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2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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