This paper presents a power-efficient hardware realization for a motion estimation technique that is based on the full-search block matching algorithm (FSBMA). The considered input is the quarter common intermediate format of digital video. The mean of absolute difference (MAD) is the distortion criteria employed for the block matching process. The conventional architecture considered for the hardware realization of FSBMA is that of the shift register-based 2-D systolic array. For this architecture, a conservative approximation technique is adapted to eliminate unnecessary MAD computations involved in the block matching process. Upon introducing the technique to the conventional architecture, the power and complexity of its implantation is reduced, while the accuracy of the motion vector extracted from the block matching process is preserved. The proposed architecture is verified for its functional specifications. A performance evaluation of the proposed architecture is carried out using parameters such as power, area, operating frequency, and efficiency.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
영상 시퀀스로부터 추정된 움직임벡터분산에 관한 연구에 기초하여 본 논문에서는 고속블록정합움직임 추정을 위한 구속조건을 적용한 다이아몬드탐색(DS) 알고리즘을 제안한다. 영상 시퀀스에서의 움직임벡터가 수직 또는 수평방향으로 2개화소이내의 거리에서 탐색되어지는 점을 고려하여, DS 알고리즘은 수직 또는 수평방향의 움직임벡터의 추정을 강조함으로써 새로운 3단계 탐색알고리즘에 비하여 오차율 면에서 유사한 결과를 나타내지만 계산량을 줄일 수 있었음을 확인하였다. 또한, DFD를 구속조건으로 DS 알고리즘에 적용함으로써 움직임이 없는 안정된 블록에서의 움직임벡터의 계산에 소요되는 계산 량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 국부 해를 예측할 가능성을 감소시킬 수 있었다. 따라서 제안된 구속조건을 적용한 DS 알고리즘은 기존은 DS 알고리즘뿐 만 아니라 4단계 탐색, 블록기반 기울기-감소 탐색에 비해 평균자승오차 또는 필요한 탐색 점의 수에서 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 프랙탈 기반의 전송율 제어 가능을 갖는 동영상 압축 시스템을 제안한다. 기존의 프랙탈 압축방법의 부호화비트량 과다라는 단점을 극북하기위해, 제안하는 시스템은 이미지를 배경, 움직임 보상 및 프랙탈 코딩의 3가지로 분류하여 부호화 하였다. 부호화 되는 코드의 양을 줄이기 위하여 움직임 보상부의 움직임 벡터값은 가변길이 코드를 사용하고 프랙탈 변이값(offset)은 이전 프레임으로부터의 예측값과 최소 자승 근사화(least-square approximation)법으로 구한 값의 차값(difference)을 가변 길이 코드로 부호화하였다. 전송율 제어를 위해 현재의 비트 발생량과 밴드폭을 고려해서 화연 분할 문턱값(threshold)을 결정하는 알고리듬을 적용하였다. 전체 시스템의 실험 결과 동일한 화질에서 기존의 시스템에 비해 압축율이 18배이상 향상됨을 확인하였고, 전송율이 결정되어 있을 때의 전송율 제어가 이루어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(BMA: block matching algorithm)인 다단계 연속 제거 알고리즘(MSEA: multi-level successive elimination algorithm)[1]의 연산량을 줄이기 위하여 네 가지 방안을 제안하였다. 첫 번째 제안 방안은 MSEA에서 서브 블록(sub block)의 합 놈(sum norm)에 대한 절대 오차의 합(SAD: sum of absolute difference)을 계산할 때 부분 왜곡 제거(PDE: partial distortion elimination) 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨 알고리즘이다. 두 번째 제안 방안인 적응 SAD 계산 알고리즘은 SAD 계산 시 절대 오차가 큰 값에서부터 작은 값의 순으로 SAD를 계산하면 PDE가 빨리 발생하게 되어 연산량을 줄일 수 있는 성질을 이용한 알고리즘이다. 세 번째 제안 방안인 제거 레벨 추정 알고리즘은 탐색점의 제거 레벨을 추정하고 추정된 레벨에서부터 상위 레벨로 다단계 연속 제거 과정을 수행함으로 추정된 제거레벨보다 낮은 레벨들과 연관된 연산량을 감소시킨 알고리즘이다. 제안된 첫 번째, 두 번째, 세 번째 방안은 움직임 추정의 정확도가 전역 탐색 알고리즘(FSA: full search algorithm) 및 MSEA와 동일하면서 MSEA의 연산량을 효과적으로 감소시킨 알고리즘들이다. 네 번째 제안 방안인 나선형 다이아몬드 그물 탐색 알고리즘은 움직임 추정의 정확도가 거의 100%이면서 움직임 추정에 필요한 연산량을 획기적으로 감소시킨 고속 블록 정합 알고리즘이다. 위의 네 가지 제안 방안에 대한 성능을 평가하기 위하여 실험을 수행하였으며 실험에서 제안 방안들의 효율성을 확인하였다.
많은 시각적 정보를 포함한 비디오 데이터들의 자동화된 처리 기술 중, 비디오 데이터들의 시청자적인 정보를 보강시키고, 부가적인 정보를 첨가하기 위한 일환으로 자막을 삽입하는 경우가 많다. 이러한 자막은 때로 영상자료의 재사용성(reusability)을 저해하고, 원 영상을 훼손하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 영상의 재사용성을 높이고 원 영상 복원을 위해 Support Vector Machines(SVM)과 시공간적 영상복원 방법(spatiotemporal restoration)을 이용한 비디오 영상에서의 자동 문자 검출과 제거 방법을 제안한다. 연속적인 두 프레임 이상의 영상을 입력받아, 현재 프레임 영상에서 SVM을 이용하여 문자 영역을 검출한 다음, 검출된 문자 영역을 제거하고, 문자 영역에 의해 가려졌던 원 영상을 복원하기 위한 두 단계- 시간적 복원(temporal restoration)과 공간적 복원(spatial restoration)접근방법을 제안한다. 제안된 복원 방법은 글자 모션(text motion) 정보와 두 영상의 배경 차이(background difference)를 이용하여 영상을 그 특징에 따라 분류하고, 각 영상의 특징에 맞는 복원 방법을 적용한다. 제안된 방법은 다양한 종류의 영상에서 문자뿐만 아니라 관심의 대상이 되는 객체의 자동 검출 및 복원 등 다양한 응용분야를 포함한다.
목적 : 본 연구는 정상 성인을 대상으로 일상생활활동 수행하는 동안 기존의 삼차원동작분석 장비와 가속도계에서 발생하는 변수를 동시에 측정하여, 기존의 삼차원동작분석 장비와 가속도계에서 측정된 값의 상관관계를 파악하고 가속도계의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 성인 20명(남자 10명, 여자 10명)을 대상으로 전화하기, 물 마시기, 세수하기, 숟가락 사용하기를 수행하는 동안 피트미터(Model Fitmeter, Fit.Life, Korea)와 CMS-70P(Zebris Medizintechnik Gmbh, Germany)를 사용하여, 손목 관절과 팔꿉 관절에서 단일벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM) 합과 관절가동범위를 측정하였다. 결과 : 전화하기, 물 마시기, 세수하기, 숟가락 사용하기 수행 시 손목과 팔꿈치에서 발생하는 관절가동범위와 단일벡터크기 합은 과제에 따라 유의한 차이가 있었다(p<.001; p<.001; p<.001; p<.001). 관절가동범위와 단일벡터크기 합은 손목에서는 유의한 상관관계를 보이지 않았으나(p>.05), 팔꿈치에서는 유의한 상관관계를 보였다(p<.01; p<.001; p<.01; p<.05). 손목과 팔꿈치에서 발생하는 단일벡터크기 합의 차이는 전화하기와 세수하기는 손목과 팔꿈치에서 유의한 차이를 보였으나(p<.001; p<.05), 물 마시기와 숟가락 사용하기는 손목과 팔꿈치에서 유의한 차이를 보이지 않았다(p>.05; p>.05). 결론 : 가속도계는 일상생활활동의 역학적 변수를 측정할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 생각되며, 손목보다는 팔꿈치에서 가속도계가 삼차원동작분석 장비의 기능을 대체할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 고속 움직임 추정 알고리듬을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 향상된 십자 다이아몬드 탐색이며, 이것은 다이아몬드 탐색을 기초로 한다. 비록 다이아몬드 알고리듬이 가장 널리 알려진 고속 탐색 알고리듬이지만 몇몇의 시퀀스에 대해서 객관적이고 주관적인 화질이 떨어지고 불필요한 후보 블록에 대한 블록 정합을 수행함을 알 수 있다. 그래서 고속 움직임 추정을 하기 위해서 우리가 제안한 향상된 십자 다이아몬드 알고리듬에서는 첫 번째 단계에서 작은 십자형 탐색을 하고 그 다음 단계에서는 다이아몬드 탐색을 사용한다. 실험결과 향상된 십자 다이아몬드 탐색은 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 알고리듬보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색 속도 또한 향상됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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