본 논문에서는 동영상 부호화 방식의 움직임 추정을 위한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 움직임 추정을 위해 다중 프레임을 참조하는 H.264 동영상 부호화 방식의 경우, 블록별로 선택된 최적의 참조 프레임들은 일정한 상관관계를 유지하는 특성이 존재한다. 제안 방식은 이러한 통계적 특성을 이용하여, 임의의 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 이용하여 하위 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 실험 결과를 통해 5개의 참조 프레임 사용을 기준으로 제안하는 기법을 사용하였을 때, 움직임 추정에 소요되는 시간은 가용한 모든 참조 프레임에 대해 움직임 추정을 수행하는 방식 대비 평균 60% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율 측면에서 거의 동일한 성능을 유지함을 확인할 수 있었다.
In the new video coding standard H.264/AVC, motion estimation (ME) is allowed to search multiple reference frames for improve the rate-distortion performance. The complexity of multi-frame motion estimation increases linearly with the number of used reference frame. However, the distortion gain given by each reference frame varies with the video sequence, and it is not efficient to search through all the candidate frames. In this paper, we propose a fast mult-frame selection method using all zero coefficient block (AZCB) prediction and sum of difference (SAD) of neighbor block. Simulation results show that the speed of the proposed algorithm is up to two times faster than exhaustive search of multiple reference frames with similar quality and bit-rate.
본 논문에서는 H.264 통영상 부호화 방식의 고속 움직임 추정을 위한 인접 블록의 움직임 벡터 및 인터모드간 상관관계를 이용한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 제안된 기법에서는 상위블록과 하위 블록의 선택된 참조 프레임들의 일정한 상관관계를 갖는 통계적 특성을 이용하여 상위블록의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 통해 하위블록의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 또한 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 실험결과를 통해 5개의 참조프레임을 사용 시 제안하는 기법의 움직임 추정에 소요되는 시간은 기용한 모든 참조프레임에 대해 움직임 추정을 사용하는 방식에 비해 평균 91% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율은 거의 동일한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
This letter presents a very simple yet very effective solution for fast reference frame (RF) selection in H.264/AVC. By efficiently making use of the correlation between the best RF indices in various inter modes, the proposed method significantly reduces the number of RFs to be examined at the expense of a very small miss rate. Simulation results show that the proposed method not only improves upon the coding performance of conventional methods but also reduces the encoding time significantly.
H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 높은 부호화 효율을 위해서 가변 블록 크기 부호화, 1/4 화소 정확도의 움직임 예측, 다중 참조 프레임 사용, 율-왜곡 최적화 등과 같은 기법을 도입하였다. 그러나 이러한 부호화 방법들은 움직임 예측에 필요한 복잡도를 크게 증가시키는 단점이 있다. 특히 다중 참조 프레임 움직임 예측을 수행함으로써 증가되는 계산량은 탐색되는 참조 프레임의 개수에 따라 선형적으로 비례하여 늘어난다. 따라서 본 논문에서는 다중 참조 프레임 움직임 예측에서 탐색되는 참조 프레임의 개수를 효율적으로 조절함으로써 복잡도를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인터 $16{\times}16$ 모드와 인접 블록의 최적 참조 프레임 정보를 이용하여 나머지 화면간 모드들에서의 불필요한 탐색 과정을 생략한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 적용함으로써 영상의 화질과 비트율의 큰 변화 없이 부호화 행 시간을 평균 58.54% 정도의 큰 폭으로 감소시킴을 보인다. 또한 이 방법은 다른 고속 움직임 예측 알고리듬을 같이 적용함으로써 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있는 확장성을 가진다.
본 논문은 다중 참조영상(multiple reference image)에 적용 가능한 새로운 고속 전역탐색 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 비트율을 고려한 연속제거알고리즘(rate constrained successive elimination algorithm: RSEA)을 다중 참조영상에 확대 적용하는 방법이다. 첫 번째 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량에 비해 그 이후 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량이 적어질 수 있음을 보일 것이다. 계산량 감축을 위해, 본 논문에서 최적 움직임 벡터의 후보 블록의 개수를 감소시킬 수 있는 새로운 조건을 소개한다. 실험 결과을 통해 제안된 방법이 기존의 RSEA과 동일한 움직임 추정오차를 가지면서도 계산량을 감소시킴을 보일 것이다.
H.264, a recently proposed international video coding standard, has adopted context-based adaptive variable length coding (CAVLC) as the entropy coding tool in the baseline profile. By combining an adaptive variable length coding technique with context modeling, we can achieve a high degree of redundancy reduction. However, CAVLC in H.264 has weakness that the correct prediction rate of the variable length coding (VLC) table is low in a complex area, such as the boundary of an object. In this paper, we propose a VLC table prediction scheme considering multiple reference blocks; the same position block of the previous frame and the neighboring blocks of the current frame. The proposed algorithm obtains the new weighting values considering correctness of the VLC table for each reference block. Using this method, we can enhance the prediction rate of the VLC table and reduce the bit-rate.
현재 MPEG 에서 Royalty-Free 비디오 코덱인 Type-1 표준으로 진행중인 IVC(Internet Video Coding)에서는 저지연 모드(LD: Low-Delay) 부호화 구조에서 비참조 P 프레임 부호화 기법을 적응적으로 사용하여 부호화 이득을 얻고 있다. 비참조 P 프레임 기법은 P 프레임의 타입을 지정하여 고정된 부호화 구조의 비참조 P 프레임을 적용하고 있으나, ITM(IVC Test Model) 9.0 에 구현된 부호화 구조는 다중참조 프레임(MRF: Multiple Reference Frame)을 사용할 때 시간적 예측 거리가 먼 참조 프레임을 먼저 예측하는 단점이 있다. 본 논문에서는 다중참조 프레임에서 기존의 P 프레임 타입 설정을 변경하여 비참조 P 프레임의 부호화 구조를 개선하였다. 실험결과 제안 기법은 시퀀스에 따른 큰 성능 저하 없이 기존 기법 대비 0.6% 정도의 추가적인 비트율 감소로 얻음으로써 비참조 P 프레임 기법이 ITM 9.0 대비 7.9% 정도의 비트율 감소를 얻음을 확인하였다.
The present study is concerned with the flow patterns induced by other impellers in a rectangular tank Impellers are FBT(Flat blade turbine), PBT(Pitched blade turbine), Shroud turbine, Rushton Turbine, and Helical ribbon turbine. The solution of flows in moving reference frames requires the use of 'moving' cell zone. The moving zone approaches are MRF(Multiple reference frame), which is a steady-state approximation and Sliding method, which is a unsteady-state approximation. Numerical results using two moving zone approaches are compared with experiments by Ranade & Joshi, which have done extensive LDA measurements of the flow generated by a standard six-bladed Rushton turbine in a cylindrical baffled vessel. In this paper we simulated the flow patterns with above mentioned moving zone approaches and impellers. Turbulence model is RNG k-$\epsilon$ model.
A novel 3D tube scanning technique is proposed. The proposed tube scanning technique is developed for a special tube inspection module which consists of four line-lasers and one camera. Using the scanning module, we can reconstruct the 360 degree shapes of the inner surfaces of a cylindrical tube. From an image frame captured by the camera, we reconstruct a partial tube model based on four laser triangulations. Then by aligning such partial models with respect to a reference tube axis, a complete 3D shape of the tube is reconstructed. The tube axis in each reconstructed frame is aligned with a 3D Euclidean transformation to the reference axis. Several experiments show that the proposed method can align multiple tube axes very accurately and reconstruct 3D shapes of a tube with very low shape distortion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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