본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합(matching) 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임(frame)당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
In this letter, The proposed algorithm has processed the motion estimation and compensation only in the region which has the motion. By considering the temporal redundancies between the successive frames, the bit cost for representing the motion are reduced efficiently. The performance of them proposed technique show the superior result to the existing methods' in terms of both PSNR and coding cost.
A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, by considering the relation between neighboring blocks, the searching area in the algorithm is adjustable according to mean absolute difference of the block. By the computer simulation the computation amount of the proposed than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.
제한된 채널 대역폭이나, 저장 공간의 한계가 있는 경우 일정한 화질의 영상을 얻기 위해서는 영상의 움직임, 화면전환, 버퍼 용량, 채널 대역폭등의 변화에 순간, 순간 적응할 수 있는 비트율 제어 방법이 필요하다. 각 프레임마다 목표한 비트수를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지, 또는 버퍼에 의한 영상 지연 시간을 얼마나 짧게 할 수 있는지 등이, 효율적인 부호화기를 구성하는데 필요한 기술들이다. 따라서 본 논문에서는 비디오 부호화기에서 찾을 수 있는 여러 가지 선형 관계를 이용하여 위의 요구 조건을 만족하는 비트율 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 3가지의 선형 관계에 대해서 설명을 한다. 첫 번째로, 비트수(R)와 양자화 된 변환 계수 중 Zero의 비율(p)과의 관계. 두 번째, PSNR과 양자화변수(QP) 사이의 관계, 그리고 마지막으로 QP와 p에서의 선형적 특성을 찾을 수 있었다. 제안된 비트율 제어 방법과 H.264/MPEG-4 AVC JM9.3의 비트율 제어 방법을 비교 실험하여 본 결과, 제안된 방법에서 정확한 비트수 예측, 낮은 버퍼 충만도, 높은 PSNR을 관찰 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.
In this paper, we propose new adaptive search range motion estimation methods where the search ranges are constrained by the probabilities of motion vector differences and a search point sampling technique is applied to the constrained search ranges. Our new methods are based on our previous work, in which the search ranges were analytically determined by the probabilities. Since the proposed adaptive search range motion estimation methods effectively restrict the search ranges instead of search point sampling patterns, they provide a very flexible and hardware-friendly approach in motion estimation. The proposed methods were evaluated and tested with JM16.2 of the H.264/AVC video coding standard. Experiment results exhibit that with negligible degradation in PSNR, the proposed methods considerably reduce the computational complexity in comparison with the conventional methods. In particular, the combined method provides performance similar to that of the hybrid unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search method and outstanding merits in hardware implementation.
본 논문에서는 단말기상의 출력영상을 기반으로 한 수신영상 복원 방법을 제안한다. 무선 네트워크를 통해 전송되는 비디오 스트리밍의 화질을 평가하기 위해서는 단말기로 전송된 수신 영상에 대한 정보가 필요하다. 그러나 실제 전송된 스트리밍 데이터를 단말기로부터 얻기가 용이하지 않기 때문에 일반적으로 다수의 사람이 직접 화질을 평가하는 방법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 단말기로 수신된 스트리밍 영상을 획득하기 위하여 단말기 상에서 출력되는 영상을 기반으로 전송영상을 재구성한다. 이를 위하여 제안한 방법에서는 단말기를 통해 출력되는 영상을 카메라를 이용하여 획득하고, 획득된 영상에서 나타나는 카메라와 단말기 사이의 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 모델링하여 제거함으로써 전송받은 영상을 재구성하였다. 실험 결과에서는 원영상과 재구성한 영상사이의 PSNR을 측정하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안한 알고리즘을 통해 $27{sim}28dB$의 PSNR을 얻을 수 있었다. 또한 EPSNR을 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 분석한 결과, 제안한 알고리즘을 통하여 예측된 영상이 MOS 테스트 스케일에서 비교적 좋은 범위에 속하는 것을 확인하였다.
네트워크 환경에 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 위하여 비디오의 트랜스코딩이 하나의 해결책으로 제시되었다. 시간당 프레임의 개수를 조절하는 기법은 이러한 비디오 트랜스코딩 기법들 중 하나이다. 이 기법에서는 삭제된 프레임을 참조하는 프레임의 움직임 벡터를 재생성 해야 되는데 이것은 비디오 트랜스코딩의 계산 복잡도를 높이는 주요 원인이다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 재생성 시 요구되는 계산 복잡도를 줄이기 위해 삭제된 프레임의 움직임 벡터를 재사용하는 영역과 활동 상태 정보를 고려한 벡터 합성 기법을 제안한다. 이 기법은 각 매크로블록들의 활동 상태정보량과 중첩영역의 크기를 기반으로 축출한 가중치를 이용하여 각 움직임 벡터들을 합성하는 기법이다. 실험 결과 RABVC는 기존의 가중치 기반의 움직임 벡터 선택 기법들에 비해 비슷한 계산 복잡도에서 높은 PSNR값을 보였다.
조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상 방법과 2차원 다이렉트 모드 (2D Direct Mode)를 이용한 MVC (Multi-view Video Coding) 방법을 제안한다. 먼저, 공간적 및 시간적으로 인접한 영상으로부터 휘도 화소 값의 움직임 탐색 및 보상을 수행하기 위한 새로운 SAD (Sum of Absolute Difference) 측정 방법을 제안한다. 조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상은 움직임 벡터의 정확도를 높이고, 비트의 절감을 위하여 새로운 SAD 계산식을 사용한다. 다음으로, 시점 간의 예측 시에 사용될 수 있는 2차원 다이렉트 모드는 MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드 (Temporal Direct Mode)로부터 확장된 방식이다. 본 논문에서 제안된 MVC 방법은 MPEG-4 AVC의 Simulcast 부호화와 비교하여 약 0.8dB의 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 향상을 보였다.
일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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