• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.996-1008
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• 2011

부호화된 비트열의 PSNR 예측 알고리즘은 무 기준법에 속하는 화질 평가 방법으로 수신단에서 참조 영상 없이 수행할 수 있기 때문에 높은 효용성을 지닌다. 기존의 PSNR 예측 연구들은 주로 I-픽쳐나 일반적인 IBBP 예측 구조를 고려하여 이루어지는 반면에 본 논문에서는 계층적 B-픽쳐 구조를 고려한 PSNR 예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최하위 계층의 I-픽쳐를 위한 새로운 DCT 계수 모델링 방법과 상위 계층의 픽쳐들이 주로 선택되는 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법으로 구성되어 있다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 실험 영상을 H.264/AVC로 부호화 하고 생성된 비트열의 예측된 PSNR 값과 실제 PSNR 값을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 DCT 모델링 방법이 기존의 방법들에 비해 더 정확함을 확인하였으며 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법이 계층적 B-픽쳐 구조에 적합함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.276-277
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• 2010

비디오 전송시스템에서 사용자가 시청하는 비디오의 화질을 측정하는 것은 중요한 작업이다. 압축된 비디오 스트림에서는 원본 영상이 없어 PSNR을 구할 수 없기 때문에 비디오 스트림 내 정보의 통계적 특성을 이용한 무참조(no-reference) PSNR 추정기법이 사용된다. 그러나 이 알고리즘은 인터 프레임에서의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있기 때문에 신뢰도가 떨어지며 ML방법을 이용해 이 문제를 개선한 알고리즘이 있지만 복잡도가 증가하여 상용화에는 부적합하다. 본 논문에서는 이전 프레임의 PSNR과 인터 블록의 통계적 특성을 고려한 새로운 알고리즘을 제안하여 복잡도의 증가 없이 인터 프레임에서의 PSNR 추정 성능을 향상시켰다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.23-31
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• 2012

본 논문은 움직임이 큰 저해상도 영상을 초고해상도 영상으로 복원하는 움직임 추정기반의 초고해상도 알고리즘을 제안한다. 일반적인 실험영상에 비해 실제 사용되는 움직임이 큰 영상은 부화소 움직임을 찾기가 어렵다. 또한 일반 움직임 추정기법을 이용한 참조이미지와 후보이미지를 찾기 위해서는 매우 높은 계산 복잡도를 가지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 2차원적 움직임 추정기법을 이용하여 제안한 임계값을 기준으로 등록 조건을 만족하는 참조이미지를 결정하고, 후보 이미지들 사이의 최소 가중치를 가진 최적의 후보 이미지들을 찾아 초고해상도 복원과정을 진행하는 새로운 영상 등록 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 평균 PSNR이 31.89dB로 전통적인 초고해상도 기법보다 높은 PSNR을 보이며 계산 복잡도도 향상되는 결과가 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.114-126
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• 2009

본 논문에서는 PSNR(Peak-to-peak Signal to Noise Ratio)이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬(VR: Visual Rhythm) 정보를 특징정보로 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB(Set-Top Box) 재생영상으로부터 PSNR을 추정하는 방법을 제안하였다. 핵심 아이디어는 VR정보는 근사적으로 2차원 영상프레임을 1차원으로 투영한 정보라 할 수 있기 때문에 수직성분의 화소값들로만 이루어져 있을지라도 화면특성에 관한 상당한 정보를 가지고 있기 때문에 송수신단의 VR정보만을 이용하여 PSNR값을 추정하는 것이 가능하다는 것이다. 모의실험을 통해 VR정보로부터 추정한 PSNR값이 매 프레임 별로 2차원 재생영상으로부터 구한 PSNR을 근사적으로 추정함으로써 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다는 것을 확인하였다. 제안된 방법은 심각한 화면열화가 발생한 시간 위치와 지속시간, 발생횟수 등의 통계정보뿐 아니라 이들을 시각적으로 직접 확인할 수 있으며, 자원이 부족한 STB의 연산부담을 최소화하면서 효율적으로 영상품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.70-79
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• 2007

논문은 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에서 중요한 과정인 움직임 추정에서 효율적인 전 영역 추정을 위해 인접 서브매크로 블록과 독립적인 새로운 움직임 예측 방식을 제안한다. H.264/AVC는 높은 압축 효율을 위해 H.264/AVC에서는 움직임 추정 과정에서 7가지의 다양한 가변 블록을 사용 한다. 그러나 다양한 가변 블록으로 인해 반복적인 연산이 많아지고 복잡해져 움직임 추정에 많은 시간이 소요된다. 이로 인해 실시간 인코딩이 어려워지게 되었다. 이를 해결하기 위해 많은 고속 움직임 추정 방식이 제안되었으나 전 영역 움직임 추정에 비해 영상의 품질(PSNR)이 떨어지고 비트 수가 증가하게 된다. 제안된 독립적 움직임 예측 방식과 SAD 값을 공유하여 움직임 추정을 수행할 경우 기존 전 영역 탐색에 비해 반복적인 연산 양이 80%정도 감소하게 된다. 또한 연산양이 감소됨에도 불구하고 시뮬레이션 결과 Y PSNR은 최대 0.04 dB 이하의 변화만을 가져왔고 인코딩된 Bit 수는 평균적으로 약 0.6% 정도만 증가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.647-656
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• 2011

1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.69-72
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• 2008

본 논문에서는 PSNR 이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬 (VR) 정보를 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB 재생영상으로부터 PSNR 을 추정하는 방법을 제안하였다. VR 로부터 추정한 PSNR 값이 매 프레임 별로 2 차원 재생영상으로부터 구한 PSNR 과 같지는 않으나 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다. 제안된 방법은 감소기준법(RR) 영상품질 측정방법으로 사용될 수 있다. STB 은 단순히 재생영상으로부터 VR 정보만 추출해서 서버로 전송하는 역할만 수행하면 되고, 나머지 연산은 품질관리 서버에서 수행하므로 자원이 부족한 STB 의 부담을 경감하면서도 효율적으로 품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.167-170
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• 2000

In this paper, we present a fast algorithm for the motion estimation using the efficient selection of an initial search position. In the method, we select the initial search position using the motion vector from the subsmpled images, the predicted motion vector from the neighbor blocks, and the (0,0) motion vector. While searching the candidate blocks, we use the spiral search pattern with the successive elimination algorithm(SEA) and the partial distortion elimination(PDE). The experiment results show that the complexity of the proposed algorithm is about 2∼3 times faster than the three-step search(TSS) with the PSNR loss of just 0.05［dB］∼0.1［dB］ than the full search algorithm PSNR. The search complexity can be reduced with quite a few PSNR loss by controling the number of the depth in the spiral search pattern.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10C호
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• pp.787-797
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 정합에 사용되는 다이내믹 프로그래밍을 기반으로 영상의 시 공간적 중복성을 고려한 고속 변이 추정 기법을 제안한다. 영상 내 인접한 화소 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하여 격행으로 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정을 수행하고 변이가 할당되지 않은 라인은 동일영역 내에서의 변이가 유사하다는 성질을 이용하여 주변의 변이벡터로 할당하였다. 또한 동영상의 변이 추정 시에는 프레임 간의 시간적 중복성을 고려한 알고리즘으로 수행시간을 크게 단축시킬 수 있었다. 모의 실험을 통하여 변이 정보를 이용한 중간시점 영상 생성 결과 블록매칭 알고리즘에 비하여 $0.8{\sim}2.4dB$의 PSNR(peak signal to noise ratio)이 증가하는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식과의 비교에서도 0.1dB가량의 PSNR이 증가하였으며 약 $48{\sim}68%$의 계산량이 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.43-46
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• 2000

In this paper, we propose a fast adaptive diamond search algorithm(FADS) for block matching motion estimation. Fast motion estimation algorithms reduce the computational complexity by using the UESA (Unimodal Error Search Assumption) that the matching error monotonically increases as the search moves away from the global minimum error. Recently many fast BMAs(Block Matching Algorithms) make use of the fact that the global minimum points in real world video sequences are centered at the position of zero motion. But these BMAs, especially in large motion, are easily trapped into the local minima and result in poor matching accuracy. So, we propose a new motion estimation algorithm using the spatial correlation among the adjacent blocks. We change the origin of search window according to the spatially adjacent motion vectors and their MAE(Mean Absolute Error). The computer simulation shows that the proposed algorithm has almost the same computational complexity with UCBDS(Unrestricted Center-Biased Diamond Search)〔1〕, but enhance PSNR. Moreover, the proposed algorithm gives almost the same PSNR as that of FS(Full Search), even for the large motion case, with half the computational load.