영상 압축을 위한 기법인 벡터 양자 부호화는 입력 벡터와 가장 근사한 부호어를 찾기 위해 일반적으로 상당히 많은 계산량을 요구한다. 본 논문은 벡터 양자 부호화 과정을 고속 처리를 위한 새로운 탐색 기법을 제안한다. 먼저, 탐색 과정에서의 불필요한 정합 연산들을 대폭 줄이기 위해 부호책의 효과적인 기하학적 구조에 기반한 강력한 후보 제거 조간을 유도한다. 그런 다음, 그 후보 제거 조건을 이용한 고속 탐색 기법을 제안한다. 모의 실험 결과는 적은 전처리 연산과 메모리만을 사용하는 제안한 기법이 전역 탐색 기법과 동일한 부호화 성능을 유지하면서 부호화 시간을 대폭 줄일 수 있음을 보인다. 또한 기존 탐색 기법들과 비교할 때, 제안한 기법의 성능이 매우 우수함을 알 수 있다.
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.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 단위 다이아몬드패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단위 다이아몬드패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11∼51%의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05∼0.74㏈의 향상을 보였다.
본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.
Kim, Sang-Gyoo;Lee, Tae-Ho;Jung, Tae-Yeon;Kim, Duk-Gyoo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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pp.885-888
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2000
Among the previous searching methods, there are the typical methods such as full search and three-step search, etc. Block motion estimation using exhaustive search is too computationally intensive. To apply in practice, recently proposed fast algorithms have been focused on reducing the computational complexity by limiting the number of searching points. According to the reduction of searching points, the quality performance is aggravated in those algorithms. In this paper, We present a fast and efficient search algorithm for block motion estimation that produces better quality performance and less computational time compared with a three-step search (TSS). Previously the proposed Two Step Search Algorithm (TWSS) by Fang-Hsuan Cheng and San-Nan sun is based on the ideas of dithering pattern for pixel decimation using a part of a block pixels for BMA (Block Matching Algorithm) and multi-candidate to compensate quality performance with several locations. This method has good quality performance at slow moving images, but has bad quality performance at fast moving images. To resolve this problem, the proposed algorithm in this paper considers spatial and temporal correlation using neighbor and previous blocks to improve quality performance. This performance uses neighbor motion vectors and previous motion vectors in addition, thus it needs more searching points. To compensate this weakness, the proposed algorithm uses statistical character of dithering matrix. The proposed algorithm is superior to TWSS in quality performance and has similar computational complexity
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.388-392
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2014
This paper proposes an early termination method of a block vector search for fast encoding of high efficiency video coding (HEVC) screen content coding (SCC). In the proposed algorithm, two blocks indicated by two block vector predictors (BVPs) were first employed as an intra block copy (IBC) search. If the sum of absolute difference (SAD) value of the block is less than a threshold defined empirically, an IBC BV search is terminated early. The initial threshold for early termination is derived by statistical analysis and it can be modified adaptively based on a quantization parameter (QP). The proposed algorithm is evaluated on SCM-2.0 under all intra (AI) coding configurations. Experimental results show that the proposed algorithm reduces IBC BV search time by 29.23% on average while the average BD-rate loss is 0.41% under the HEVC SCC common test conditions (CTC).
본 논문에서는 SEA (successive elimination algorithm) 기반의 고속 블록정합 움직임 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 블록 움직임 벡터가 탐색영역의 중앙에 편향되어 분포한다는 특성에 기반 하여 기존의 SEA보다 탐색영역에서 탐색점의 수를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 더 많은 연산량을 즐기기 위하여 제안된 기법은 블록정합에서 화소를 비교하는 연산량을 줄이는 RBMAD (reduced bits mean absolute difference) 정합기준과 블록정합에서 사용되는 화소의 수를 줄이는 부표본화 기법과 결합하였다. 제안된 기법은 완전탐색 (full-search, FS) 블록정합 알고리즘과 비슷한 성능을 유지하면서 기존의 고속 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다
We present a fast adaptive block matching algorithm using variable search area and subsampling to estimate motion vector more exactly. In the presented method, the block is classified into one of three motion categories: zero motion vector block, medium-motion bolck or high-motion block according to mean absolute difference of the block. By the simulation, the computation amount of the presented methoe comparable to three step search algorithm and new three step search algorithm. In the fast image sequence, the PSNR of our algorithm increased more than TSS and NTSS, because our algorithm estimated motion vector more accurately.
영상 시퀀스로부터 추정된 움직임벡터분산에 관한 연구에 기초하여 본 논문에서는 고속블록정합움직임 추정을 위한 구속조건을 적용한 다이아몬드탐색(DS) 알고리즘을 제안한다. 영상 시퀀스에서의 움직임벡터가 수직 또는 수평방향으로 2개화소이내의 거리에서 탐색되어지는 점을 고려하여, DS 알고리즘은 수직 또는 수평방향의 움직임벡터의 추정을 강조함으로써 새로운 3단계 탐색알고리즘에 비하여 오차율 면에서 유사한 결과를 나타내지만 계산량을 줄일 수 있었음을 확인하였다. 또한, DFD를 구속조건으로 DS 알고리즘에 적용함으로써 움직임이 없는 안정된 블록에서의 움직임벡터의 계산에 소요되는 계산 량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 국부 해를 예측할 가능성을 감소시킬 수 있었다. 따라서 제안된 구속조건을 적용한 DS 알고리즘은 기존은 DS 알고리즘뿐 만 아니라 4단계 탐색, 블록기반 기울기-감소 탐색에 비해 평균자승오차 또는 필요한 탐색 점의 수에서 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
동영상 프레임의 블록 정합에 있어서 현재 프레임의 블록들 사이에는 공간적 상관성이 존재한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 중심 지향적 특성과 동영상 내의 공간적 상관성을 이용한 개선된 고속 블록 정합 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 현재 프레임의 인접한 매크로 블록들에서 예측된 움직임 벡터와 크로스-육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 예측 탐색 알고리즘 (NNS)과 고속 블록 정합 알고리즘 (CHS)에 비해 탐색 속도와 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 제안하는 알고리즘을 사용하였을 때 탐색 속도 측면에서는 약 $0.1{\sim}38%$ 정도의 향상을 보였고, 화질 측면에서도 PSNR (Peak Signal Noise Ratio) 값이 약 $0.05{\sim}2.5dB$ 정도 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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