Conventional full search block matching algorithm for motion estimation is computationally intensive and the resulting hardware cost is very high. In this paper, we present an efficient block matching algorithm using a 16:1 subsampling technique, and describe its hardware design. The algorithm reduces the number of pixels in calculating the mean absolute difference at each search location, instead of reducing the search locations.The algorithm is an extension of the block mating algorithm with 4:1 subsampling proposed by Liu and Zaccarin such that the amount of computation is reduced by a fact of 4(16 compared to the full search block matching algorithm) while producing similar performance.The algorithm can efficiently be designed into a hardware for real-time applications.
In this paper, we present our study about the optimization of the block matching algorithm on a VLIW based DSP. The block matching algorithm is well known for its computational burden in motion picture encoding. As supposed to the previous researches where the optimization is achieved by optimizing SAD, the most heavy routine of the block matching, we optimize the block matching algorithm by applying software pipelining technique to the whole routine of the algorithm. Through experiments, the efficiency of the proposed optimization is verified.
An intermediate images generation method using multi-resolution based hierarchical block matching disparity map is proposed. This method is composed of a disparity estimation, an occlusion detection and intermediate image synthesis. For the disparity estimation, which is one of the important processes in intermediate image synthesis, we use the multi-resolution based hierarchical block matching algorithm to overcome the imperfect ness of block matching algorithm. The proposed method makes disparity maps more accurate and dense by multi-resolution based hierarchical block matching, and the estimated disparity maps are used to generate intermediate images of stereo images. Generated intermediate images show 0.1∼1.4 ㏈ higher PSNR than the images obtained by block matching algorithm.
본 논문은 고속 PDE 알고리즘을 제안한다. 기존 PDE 알고리즘이 부분 정합오차를 이용해 후보블록의 나머지 정합 과정을 생략할 수 없을 때 제안된 알고리즘은 계산된 부분 정합오차로부터 예측된 블록 정합오차를 이용해 다시 한번 나머지 정합 과정을 생략하는 것을 평가한다. 예측된 블록 정합오차는 부분 정합오차보다 항상 크므로 제안된 알고리즘은 기존 PDE보다 일찍 불가능한 후보 블록을 제거할 수 있다. 모의 실험의 결과들은 제안된 알고리즘이 기존 PDE 정도의 화질을 유지하면서 계산량을 크게 줄여주는 것을 보여준다.
본 논문에서는 영상으로부터 블록 단위의 동작벡터를 추출하기 위해 가변적인 크기의 블록을 사용하는 정합 방법을 제안한다. 제안된 정합 알고리즘은 탐색영역의 크기를 적응적으로 조절하고, 보다 정확한 동작벡터를 추출할 때가지 블록의 크기를 동적으로 설정한다. 본 논문에서는 탐색영역의 중심위치를 결정하기 위해 시간의 경과에 따른 블록의 동작변화는 작다고 가정한다. 또한, 탐색영역의 범위는 공간적으로 인접한 블록들의 동작 균일성에 따라 조절된다. 블록의 크기를 결정하는 과정은 작은 크기의 블록에서부터 정합을 시작한다. 정합 정확도가 좋을 경우 블록의 크기를 조금 확대한 후 본 논문에서 정한 정합 기준이 만족될 때가지 정합 과정을 반복한다. 실험 결과는 제안한 가변적인 블록정합 방법이 보다 정확한 블록 단위의 동작벡터를 추출함을 보여준다.
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.
본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 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 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
정합 블록의 모든 화소가 블록 정합에 동등하게 기여하지 않고, 정합 오차는 영상 복잡도의 영향을 크게 받는다. 이런 사실을 근거로 본 논문에서 영상의 복잡도에 의해 선택되는 일부 서브블록만을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제한한다. 제안된 알고리즘은 정합 블록을 16개의 서브블록으로 나누고, 각 서브블록의 영상 복잡도를 계산하고, 일부 복잡한 서브블록만을 사용하여 부분 블록 정합을 수행하여 움직임 벡터를 검출한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 탐색 알고리즘과 비교하여 무시할 수 있을 정도의 화질 저하를 야기하지만 상당한 계산량을 줄여주는 것을 보여준다.
가변블럭정합(Variable Block Matching: VBM) 알고리즘은 영상블럭의 복잡도에 따라 다른 블럭크기를 사용함으로써 복잡한 영역이나 경계부근에서의 이동벡터 추정시 효과적이지만 많은 계산량이 요구되므로 이러한 계산량의 문제점을 해결하기 위해서 최적임계치에 의한 차영상신소를 이용하여 4진 크리구조를 구성하고 각각의 블럭에 대해 여러가지 고속블럭정합 알고리즘을 응용하여 움직임을 추정하는 방법을 제안하였다.
This paper presents a fast block-matching algorithm based on the normalized cross-correlation, where the elimination order is determined based on the gradient magnitudes of subblocks in the current macroblock. Multilevel Cauchy-Schwartz inequality is derived to skip unnecessary block-matching calculations in the proposed algorithm. Also, additional complexity reduction is achieved re-using the normalized cross correlation values for the spatially neighboring macroblock because the search areas of adjacent macroblocks are overlapped. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the speed-up ratio up to about 3 times in comparison with the existing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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