• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.257-264
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• 2015

본 논문에서는 개선된 이진 블록 매칭 방법을 사용한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-bit Transform : C1BT) 알고리듬을 제안한다. 이진 영상 기반의 움직임 예측은 기존의 정합 오차 기준인 SAD (Sum of Absolute Difference)를 사용한 움직임 예측의 방대한 계산량을 줄이기 위해 정합오차 기준을 이진 논리 연산을 사용하는 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 움직임 예측의 속도를 향상시키고 하드웨어 구현을 용이하게 하는 방법이다. C1BT 알고리듬은 기존의 1BT알고리듬이 원본의 픽셀값을 1개의 비트만으로 표현하며 발생하는 단점을 보완하여 이진 영상 기반의 움직임 예측의 정확도를 향상시킨 알고리듬이다. 이 논문에서는 이진 블록 기반의 움직임 예측이 작은 크기의 정합블록을 사용할 때 더욱 정확한 정확도를 갖는 방법을 제안하였다. 기존의 C1BT기반의 움직임 예측의 결과와 제안하는 알고리듬의 결과를 비교해 보았을 때 PSNR측면에서 더 우수한 성능을 갖는 것을 볼 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.355-361
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• 2010

영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 정확한 움직임 벡터를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 이용해 움직임 벡터를 찾음으로써 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 화질을 향상시킨다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.402-410
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• 2013

본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 이진트리 구조로 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색점 수 및 연산량이 급격히 감소되었다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.305-311
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• 2021

One of the highly reliable object tracking methods is to trace objects by associating objects detected by deep learning. The detected object is represented by a rectangular box. The box has information such as location and size. Since the tracker has motion information of the object in addition to the location and size, knowing additional information about the motion of the detected box can increase the reliability of object tracking. In this paper, we present a new method of reliably estimating the moving direction of the detected object in underground parking lot. First, the frame difference image is binarized for detecting motion energy, change due to the object motion. Then, a cumulative binary image is generated that shows how the motion energy changes over time. Next, the moving direction of the detected box is estimated from the accumulated image. We use a new cost function to accurately estimate the direction of movement of the detected box. The proposed method proves its performance through comparative experiments of the existing methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.946-953
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• 2004

고속 탐색 및 기존의 이진 연산 움직임 추정 알고리즘은 연산량 및 처리시간을 대폭 줄일 수 있지만 전역 탐색 움직임 추정 알고리즘에 비하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 구현이 용이하고 움직임 추정을 고속으로 수행 할 수 있는 새로운 BC-ABBM 알고리즘을 제안하였다. BC-ABBM 알고리즘은 움직임 추정시 필요한 연산을 이진 연산으로만 수행하면서 전역 탐색에 근접한 성능을 나타낸다. BC-ABBM 알고리즘의 움직임 추정 성능은 QCIF와 CIF 포맷의 100프레임 영상을 이용하여 분석하였다. BC-ABBM 알고리즘의 PSNR 성능은 전역 탐색 알고리즘보다 약 0.04dB 정도 떨어지지만, 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘보다는 약 0.6∼l.4dB 정도 우수함을 모의실험을 통해 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1540-1548
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• 1999

본 논문에서는 적응적 탐색영역을 이용한 다중해상도 움직임 추정 방법을 제안하였다. 연속 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 잠재적 움직임 영역을 나타내는 이진 평균을 구성하고, 이를 기반으로 움직임을 추정하였다. 대역들간의 에너지 분포와 계산량을 고려하여, 계층이 높아질수록 잠재적 움직임 영역을 작게 하였다. 모의 실험 결과 EMRME 방법[7]과 비교했을 때, 움직임이 큰 영상에 대해서는 비슷한 화질에서 계산량이 약 33∼46%, 비트수는 약 10∼18% 감소하였으며, 움직임이 작은 영상에 대해서도 비슷한 화질과 비트수에서 계산량이 약 37∼65% 감소하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1471-1481
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• 1998

본 논문에서는 비트 플레인 영생(bit-plane image)에서의 정합을 이용하여 디지털 영상 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄이면서도 기존 방식들보다 우수한 웅직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 더욱이 제안된 기법은 조도 변화를 고려하여 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용함으로써 견고한 성능을 갖도록 하였다. Brute-force 방식을 기준으로 RMSE(root mean square error)를 이용하여 제안하는 방식과 기존의 방식들을 비교하였고, 실험 결과에서 제안하는 방식이 카메라의 움직임 벡터를 기존 방식들보다 정확하게 검출하고 있음을 확인하였다. 또한 제안하는 방식은 기존 방식들에 비해서 연산량이 작고, 보다 간단한 방식으로 디지털 영상 안정화를 수행하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.418-423
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• 2004

블록 정합 움직임 추정 알고리즘은 국제 표준인 MPEG, H.26x등 대부분의 표준 비디오 압축 기법에 채택되어 시간적 중복성을 제거하여 압축률을 높이는 핵심적인 기술로 사용되고 있다. 이러한 블록 정합 알고리즘 중 전역 탐색은 탐색영역이 증가하는 경우 막대한 양의 연산이 필요하다는 단점을 갖고 있다. 반면에 고속 탐색 및 이진 연산 알고리즘은 전역 탐색보다 연산량과 속도는 개선할 수 있지만, 성능이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 구현이 용이하고 움직임 추정을 고속으로 수행 할 수 있는 새로운 BCBM(Bit Converted Boolean Matching)알고리즘을 제안한다. BCBM 알고리즘은 움직임 추정 시 필요한 연산을 이진 연산으로만 수행하면서 전역 탐색에 근접한 성능을 나타낸다. 움직임 추정 성능은 CIF 포맷의 영상 100프레임을 이용하여 분석하였다. BCBM 알고리즘의 PSNR 성능은 전역 탐색 알고리즘보다 약 0.08㏈ 떨어지지만, 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘 보다 0.96∼2.02㏈ 정도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.639-648
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• 1994

본 논문에서는 동영상 압축에 핵심 기술인 이동정보량추정에 있어 새로운 가변블럭정함 알고리즘을 제안하였다. 이동정보량 추정에 있어서 고려되어야 할 실시간 처리와 정확한 운동벡터를 구하기 위해 연속된 두 프레임 영상을 이용하여 차영상을 구하고 이 차영상에서 나타난 윤곽정보를 2진화하여 윤곽의 포함정도에 따라 블록의 활동도를 정의하고 이 활동도에 따라 움직임이 많은 부분은 퀘드트리를 적용하여 보다 정확한 운동백터를 구하였다. 컴퓨터 모의실험으로 다른 고속블럭매칭 알고리즘과 PSNR과 계산량을 비교하여 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.