This research presents an adaptive fast motion estimation (ME) computation on the stage of uneven multi-hexagon grid search (UMHGS) algorithm included in an unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search (UMHexagonS) in H.264 standard. The proposed adaptive method is based on statistical analysis and previously obtained motion vectors to reduce the computational complexity of ME. For this purpose, the algorithm is decomposed into three processes: skipping, terminating, and reducing search areas. Skipping and terminating are determined by the statistical analysis of the collected minimum SAD (sum of absolute difference) and the search area is constrained by the slope of previously obtained motion vectors. Simulation results show that 13%-23% of ME time can be reduced compared with UMHexagonS, while still maintaining a reasonable PSNR (peak signal-to-noise ratio) and average bitrates.
In this paper, we proposed a dynamic selection scheme of advnaced prediction mode(DAPM), which reduces computational cost and improves coding efficiency. We can select the mode between default prediction mode (DPM) and advanced prediction mode (APM) according to motion componenets in a frame dynamically. For this purpose, we defined error distribution of motion estimation (EDME) as sum of absolute difference(SAD) for each searching points. This distribution region is divided to four subregions. We calculate minimum values in each subregions and then, we determine whether block motion estimation is performed or not depending on the results. As a result, we reduced computational complexity to 30% without degradation of image quality compared to fixed APM(FAPM) by selecting DPM for linear movement.
This paper introduces a new fast motion estimation based on estimating a block matching error (i.e., sum of absolute difference (SAD)) between blocks which can eliminate an impossible candidate block much earlier than a conventional partial distortion elimination (PDE) scheme. The basic idea of the proposed scheme is based on predicting the total SAD of a candidate block using its partial SAD. In particular, in order to improve prediction accuracy and computational efficiency, a sub-sample based block matching and a selective pixel-based approaches are employed. In order to evaluate the proposed scheme, several baseline approaches are described and compared. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computations by about 44% for motion estimation at the cost of 0.0005 dB quality degradation versus the general PDE algorithm.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation)알고리듬에서 가중치수를 개선시켜 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) MCI(Motion Compensated Interpolation)에서 고정된 확장블록을 대신하여 확장블록이 주변근처를 이동하면서 SOAD(Sum of Overlapped area Absolute Difference)를 통하여 향상된 가중치수를 찾는 알고리듬이다. 이 논문은 EBME알고리듬에 비해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서 프레임 율 향상을 위한 새로운 움직임 추정 알고리즘에 대해 제안한다. 계산량을 줄이고 다해상도의 영상을 이용하기 위하여 원본 프레임들을 계층적 구조로 형성하고, 최상위 계층에서 단방향 움직임 추정을 수행한다. 최상위 계층은 낮은 해상도 때문에 움직임 벡터의 정확도가 낮아지므로, 정확도를 향상시키기 위해 각각의 블록은 5 개의 움직임 벡터 후보들을 가진다. 이 후보들은 아래 계층들에서 수정되며, 움직임 추정이 완료되면 최하위 계층의 움직임 벡터들은 SAD (sum of absolute difference) 값을 이용해서 최종적으로 수정된다. 이렇게 구해진 단방향 움직임 벡터들은 양방향 움직임 벡터로 변환되고 양방향 보간법을 사용하여 보간 프레임을 생성한다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 낮은 계산량을 나타내면서 PSNR (peak signal-to-noise ratio) 수치에서 최대 1.3 dB 의 향상을 나타냈고, 주관적으로도 더 선명한 결과를 보여주었다.
This paper proposed the method of creating image mosaic in automated fashion. It is well known that geometric and radiometric balance in adjacent images should be maintained in mosaicking process. The seam line to minimize geometric discontinuity was extracted using Minimum AbsoluteGray-Difference Sum considering constraint condition in search width. To maintain the radiometric balance of images acquired at different time, we utilized Match Cumulative Frequency, Match Mean and Standard Deviation and Hue Adjustment algorithm. The mosaicked image prepared by the proposed method was compared with those of commercial software. Experiments show that seam lines were extracted significantly well from roads, rivers. ridgelines etc. and Match Cumulative Frequency algorithm was performed pretty good in histogram matching
본 논문에서는 H.264 표준화 기구인 Joint Video Team(JVT) 권고안의 정수 단위 화소 움직임 예측을 위한 Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search(UMHexagonS) 알고리즘에서 Uneven Multi-Hexagon-grid Search(UMHGS) 부분을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이전 프레임의 동일위치 또는 상위 모드에서 이미 선택된 움직임 벡터(MV: Motion Vector)를 이용하여 신호 대 잡음 비(PSNR: Peak Signal to Noise Ratio) 및 평균 비트 율(Average Bitrates)을 유지하면서, 현재 매크로블록의 검색영역을 줄이는 것이 가능하다. 제안하는 알고리즘의 성능은 Full Search Block Matching Algorithm(FSBMA) 및 UMHexagonS 알고리즘의 integer pel 에 대한 SAD(Sum of Absolute Difference) 연산횟수로 비교평가 하였다. 그 결과, FSBMA 에 비하여 평균 97.64%, UMHexagonS 에 비하여는 평균 17.48%의 연산횟수를 감소시키는 우수함을 보였다.
We propose a new hierarchical motion estimator architecture that supports the advanced prediction mode of recent low bit-rate video coders such as H.263 and MPEG-4. In the proposed VLSI architecture, a basic searching unit (BSU) is commonly utilized for all hierarchical levels to make a systematic and small sized motion estimator. Since the memory bank of the proposed architecture provides scheduled data flow for calculating 8$\times$8 block-based sum of absolute difference (SAD), both a macroblock-based motion vector (MV) and four block-based MVs are simultaneously obtained for each macroblock in the advanced prediction mode. The proposed motion estimator gives similar coding performance compared with full search block matching algorithm (FSBMA) while achieving small size and satisfying the advanced prediction mode.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.385-405
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2019
High Efficiency Video Coding (HEVC) enables significantly improved compression performance relative to existing standards. However, the advance also requires high computational complexity. To accelerate the intra prediction mode decision, a minimum risk Bayesian classification framework is introduced. The classifier selects a small number of candidate modes to be evaluated by a rate-distortion optimization process using the sum of absolute Hadamard transformed difference (SATD). Moreover, the proposed method provides a loss factor that is a good trade-off model between computational complexity and coding efficiency. Experimental results show that the proposed method achieves a 31.54% average reduction in the encoding run time with a negligible coding loss of 0.93% BD-rate relative to HEVC test model 16.6 for the Intra_Main common test condition.
In this paper, we propose an edge dependent interpolation (EDI) method based on adaptive search range. The proposed EDI method uses the vector matching to determine the edge direction, and the vector matching process is terminated when the previous sum of absolute difference (SAD) is smaller than the next one. The adaptive search range method enables the EDI algorithm to estimate edge direction more accurately and to reduce the computational complexity. The experimental results show that the proposed method produces better performance than conventional algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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