This paper proposes a fast motion estimation algorithm based on motion speed and multiple initial center points. The proposed method predicts initial search points by means of the spatio-temporal neighboring motion vectors. A dynamic search pattern based on motion speed and the predicted initial center points is proposed to quickly obtain the motion vector. Due to the usage of the spatio-temporal information and the dynamic search pattern, the proposed method greatly accelerates the search speed while maintaining a good predicted image quality. Experimental results show that the proposed method has a good predicted image quality in terms of PSNR with less search time as compared to the Full Search, New Three-Step Search, and Four-Step Search.
Generally, moving images contain the various components in motions, which reange from a static object and background to a fast moving object. To extract the accurate motion parameters, we must consider the various motions. That requires a wide search egion in motion estimation. The wide search, however, causes a high computational complexity. If we have a few knowledge about the motion direction and magnitude before motion estimation, we can determine the search location and search window size using the already-known information about the motion. In this paper, we present a local adaptive motion estimation approach that predicts a block motion based on spatio-temporal neighborhood blocks and adaptively defines the search location and search window size. This paper presents a technique for reducing computational complexity, while having high accuracy in motion estimation. The proposed algorithm is introduced the forward and backward projection techniques. The search windeo size for a block is adaptively determined by previous motion vectors and prediction errors. Simulations show significant improvements in the qualities of the motion compensated images and in the reduction of the computational complexity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.242-259
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2015
Three-dimensional video coding is one of the main challenges restricting the widespread applications of 3D video and free viewpoint video. In this paper, a novel fractal coding algorithm with motion-vector-field-based motion estimation for depth map sequence is proposed. We firstly add pre-search restriction to rule the improper domain blocks out of the matching search process so that the number of blocks involved in the search process can be restricted to a smaller size. Some improvements for motion estimation including initial search point prediction, threshold transition condition and early termination condition are made based on the feature of fractal coding. The motion-vector-field-based adaptive hexagon search algorithm on the basis of center-biased distribution characteristics of depth motion vector is proposed to accelerate the search. Experimental results show that the proposed algorithm can reach optimum levels of quality and save the coding time. The PSNR of synthesized view is increased by 0.56 dB with 36.97% bit rate decrease on average compared with H.264 Full Search. And the depth encoding time is saved by up to 66.47%. Moreover, the proposed fractal depth map sequence codec outperforms the recent alternative codecs by improving the H.264/AVC, especially in much bitrate saving and encoding time reduction.
In this paper, we propose efficient motion vector refinement algorithm for frame-rate reduction transcoding. The proposed algorithm is to set the search range for motion refinement based on the incoming motion vector. The algorithm calculates the importance of motion vector of the skipped frame and then selects two motion vector to set search range. Through this process, we determine the accuracy of incoming motion vector and set the search range lot refinement adaptively by means of the accuracy. In experiments, we show efficiency of our algorithm to reduce the search points for refinement.
In this paper we propose the multiple local search method(MLSM) based on the motion information of the neighbor blocks. In the proposed method motions are estimated from the multiple searches of many candidate local search regions. To reduce the additional search points we avoid to search the same candidate regions previously visited using the distance from the initial search point to the recently found vector points. In the simulation the proposed method shows more excellent results than that of other gradient based method especially in the search of motion boundary.
본 논문은 모션 속도와 다수의 초기 중심점에 기반한 빠른 모션 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 시공간적 이웃 모션 벡터들에 의해 초기 탐색점을 예측한다. 모션벡터를 빠르게 구하기 위하여 모션 속도와 예측된 초기 중심점들에 기반한 동적인 탐색 패턴이 이용된다. 제안한 방법은 시공간 정보와 동적 탐색 패턴을 이용하여 탐색 속도를 매우 빠르게 할 뿐만 아니라 양질의 영상화질을 유지할 수 있다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 완전 탐색, 새로운 삼단계 탐색, 사단계 탐색 방법들과 비교하여 검색시간을 줄이면서 PSNR 관점에서 양질의 영상화질을 제공함을 알 수 있다.
We present an efficient block-based motion estimation algorithm with motion analysis. The motion analysis determines a size of search pattern and a maximum repeated count of search pattern. In case of large movement in large image, we reduce search points and the local minimum which caused by low performance. The proposed algorithm employs with searching step of 2. The first step determines an initial search point with neighbor block vector and a size of initial search pattern. The second step determines a size of search pattern and a maximum repeated count with motion analysis. We improve motion prediction accuracy while reducing required computational complexity compared to other fast block-based motion estimation algorithms.
Kim, Kyoung-Kyoo;Ban, Seong-Won;Won Sik cheong;Lee, Kuhn-Il
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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pp.843-846
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2000
An optical flow-based motion estimation algorithm is proposed for video coding. The algorithm uses block-matching motion estimation with an adaptive search region. The search region is computed from motion fields that are estimated based on the optical flow. The algorithm is based on the fact that true block-motion vectors have similar characteristics to optical flow vectors. Thereafter, the search region is computed using these optical flow vectors that include spatial relationships. In conventional block matching, the search region is fixed. In contrast, in the new method, the appropriate size and location of the search region are both decided by the proposed algorithm. The results obtained using test images show that the proposed algorithm can produce a significant improvement compared with previous block-matching algorithms.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 고속 움직임 추정 기법은 움직임 벡터가 국부적으로 일정한 상관관계를 유지하고 있다는 특성을 이용하여 각 블록의 움직임 추정 시 부호화된 인접 블록의 움직임 벡터 값으로부터 주어진 탐색 영역 내에서 수평, 수직 방향 각각 독립적으로 불필요한 탐색 영역을 제거하여 축소된 비대칭 가변 크기 탐색 영역을 결정한다. 또한, 예측된 탐색 영역제약 조건을 이용하여 가변 단계 탐색 방식을 취하는 것을 특징으로 한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 움직임 추정 탐색 지점이 전영역 탐색 방식(Full Search)에 비해 평균 $98\%$ 이상 절감되었으며, PSNR과 비트율은 평균적으로 전영역 탐색 방식과 등일 수준인 것을 결과로부터 확인 할 수 있었다.
A block-based fast motion estimation algorithm is proposed in this paper to perform motion estimation based on the efficiently reduced search ranges in MPEG-4(ERS). This algorithm divides the search areas into several small search areas and the candidate small search area that has the lowest average of sum norm difference between current macroblock and candidate macroblock is chosen to perform block motion estimation using the Nobel Successive Elimination Algorithm (NSEA). Experimental results of the proposed algorithm show that the averaging PSNR improvement is better maximum 0.125 dB than other tested algorithms and bit saving effect is maximum 20kbps for some tested sequences in low-bit rate circumstance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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