A fast motion-estimation algorithm based on regulated partial block distortions is proposed. The proposed algorithm can obtain very accurate motion vectors with a small computational load. Simulation results show that the proposed scheme provides very close performance to the full search while it is about 6 to 28 times faster than the full search.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.4
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pp.13-20
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2003
Based on the studies on the motion vector distributions estimated on the image sequences, we proposed constrained diamond search (DS) algorithm for fast block-matching motion estimation. By considering the fact that motion vectors are searched within the 2 pixels distance in vertically and horizontally on average, we confirmed that DS algorithm achieves close performance on error ratio and requires less computation compared with new three-step search (NTSS) algorithm. Also, by applying displaced frame difference (DFD) to DS algorithm, we reduced the computational loads needed to estimate the motion vectors within the stable block that do not have motions. And we reduced the possibilities falling into the local minima in the course of estimation of motion vectors by applying DFD to DS algorithm. So, we knew that proposed constrained DS algorithm achieved enhanced results as aspects of error ratio and the number of search points to be necessary compared with conventional DS algorithm, four step search (FSS) algorithm, and block-based gradient-descent search algorithm
In the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the cross pattern and the flat-hexagon search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the cross pattern, and then lastly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the hexagon-based search algorithm(HEXBS), the proposed cross pattern and flat-hexagonal pattern search algorithm(CFHPS ) improves about 0.2-6.2% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about 0.02-0.31dB in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.7
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pp.47-54
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2017
Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.9
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pp.4587-4605
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2019
High Efficiency Video Coding (HEVC) suffers from high computational complexity due to its quad-tree structure in motion estimation (ME). This paper exposes an adaptive search range decision algorithm for accelerating HEVC integer-pel ME on GPU which estimates the optimal search range (SR) using a MAP (Maximum A Posteriori) estimator. There are three main contributions; First, we define the motion feature as the standard deviation of motion vector difference values in a CTU. Second, a MAP estimator is proposed, which theoretically estimates the motion feature of the current CTU using the motion feature of a temporally adjacent CTU and its SR without any data dependency. Thus, the SR for the current CTU is parallelly determined. Finally, the values of the prior distribution and the likelihood for each discretized motion feature are computed in advance and stored at a look-up table to further save the computational complexity. Experimental results show in conventional HEVC test sequences that the proposed algorithm can achieves high average time reductions without any subjective quality loss as well as with little BD-bitrate increase.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7A
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pp.828-835
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2004
An adaptive hexagon based search(AHBS) algorithm is proposed in this paper to perform block motion estimation in video coding. The AHBS evaluates the value of a given objective function starting from a diamond-shaped checking block and then continues its process using two hexagon-shaped checking blocks until the minimum value is found at the center of checking blocks. Also, the determination of which checking block is used depends on the position of minimum value occurred in previous searching step. The AHBS is compared with other fast searching algorithms including full search(FS). Experimental results show that the proposed algorithm provides competitive performance with slightly reduced computational complexity.
This paper presents a new fast motion estimation method where search ranges are determined by the probabilities of motion vector differences (MVDs), which is an adaptive/dynamic search range (ASR) method. The MVDs' distribution is investigated and its parameter is estimated by the maximum likelihood estimator. With the estimated distribution, we show that the search ranges can be efficiently restricted by a prefixed probability for MVDs. Experimental results showed that the performance of the proposed method is very similar to that of the full search algorithm in PSNR but it enables significant reduction in the computational complexity. In addition, they revealed that the proposed method determine the search ranges much more efficiently than the conventional ASR methods.
Park, Seong-Mo;Ryu, Tae-Kyung;Jung, Yong-Jae;Moon, Kwang-Seok;Kim, Jong-Nam
Journal of Korea Multimedia Society
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v.13
no.7
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pp.991-999
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2010
In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm for video encoding. Conventional fast motion estimation algorithms have a serious problem of low prediction quality in some frames. However, full search based fast algorithms have low computational reduction ratio. In the paper, we propose an algorithm that significantly reduces unnecessary computations, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. The proposed algorithm uses distribution probability of motion vectors and adaptive search patterns and block matching criteria. By taking different search patterns and error criteria of block matching according to distribution probability of motion vectors, we can reduces only unnecessary computations efficiently. Our algorithm takes only 20~30% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.02dB compared with the fast full search of the H.264 reference software. Our algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-2 or MPEG-4 AVC standards.
This paper presents the extraction of a feature by motion vector for efficient content-based retrieval for digital video. in this paper, divided by general size block for the current frame by video, using BMA(block matching algorithm) for an estimate by block move based on a time frame. but in case BMA appeared on a different pattern fact of motion in the vector obtain for the BMA. solve in this a problem to application for full search method this method is detected by of on many calculations. I propose an alternative plan in this paper Limit the search region to $\pm$15 and search is a limit integer pixel. a result, in this paper is make an estimate motion vector in more accurately using motion vector in adjoin in blocks. however, refer to the block vector because occurrence synchronism. Such addition information is get hold burden receive to transmit therefore, forecasted that motion feature each block and consider for problems for establish search region. in this paper Algorithm based to an examination Motion Estimation method by for motion Compensation is proposed.
In this paper, we propose a fast variable-size block matching algorithm for motion estimation based on bit-pattern. Motion estimation in the proposed algorithm is performed after the representation of image sequence is transformed 8bit pixel values into 1bit ones depending on the mean value of search block, which brings a short searching time by reducing the computational complexity. Moreover, adaptive searching methods according to the motion information of the block make the procedure of motion estimation efficient by eliminating an unnecessary searching of low motion block and deepening a searching procedure in high motion block. Experimental results show that the proposed algorithm provides better performance-0.5dB PSNR improvement-than full search block matching algorithm with a fixed block size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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