본 논문에서는 벡터 양자화(VQ)의 탐색 복잡도를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 본 방법의 현재 부호화하려는 벡터의 특성을 효율적으로 이용함으로써 고속 탐색 효과를 가져온다. 벡터 크기가 16인 제안하는 VQ방식으로써 약 0.1-1.9dB의 미소한 성능 감소로 1/8-1/16의 복잡도 감소를 꾀할 수 있음을 보인다. 동시에 기존의 방식과 비교하여 더 성능이 우수함을 보인다.
움직임 추정 및 보상을 위한 방법 중 가장 많이 사용하는 블록 정합 방법은 어떤 평가 함수와 탐색방법(Search Procedure)을 사용했느냐에 따라 그 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 평가 함수로써 평균 제곱 오차(Mean Squared Error; MSE), 평균 절대값 오차(Mean Absolute Error; MAE), 화소 차분류(Pel Difference Classification: PDC)을, 탐색 방법으로써 전체 탐색 방법(Full Search Method : FSM), 3단계 탐색 방법(Three Step Search : TSS), 대각 탐색 방법(Cross Search Algorithm ;CSA)을 사용하여 이들의 성능을 각각 비교 분석하여 봄으로써 블록 정합 방법을 이용한 움직임 추정에 대한 전반적인 이해를 도모하고자 한다.
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.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준 중에서 움직임 추정기의 고속 움직임 예측을 위한 알고리즘을 제안하였다. 움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 정화소 단위에서의 탐색에 비해서 부화소단위까지의 움직임 추정은 영상의 압축률은 높일 수 있지만 계산의 복잡도가 늘어나는 문제점이 있다. 제안하는 알고리즘은 정화소 움직임 벡터가 최종 움직임 벡터인 경우에 부화소 탐색을 생략하게 되며 그렇지 않은 경우 CBCDS (Center Biased Cross-Diamond Search)를 적용하여 부화소 움직임 탐색을 하여 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질에 변화가 없고 탐색 지점이 81.4% 감소하는 결과를 보였다
비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
This paper presents a new high-performance VLSI architecture and VLSI implementation for full-search block matching algorithm. The proposed VLSI architecture has the feature of two directional parallel and pipeline processing, thereby reducing the PE idle time at which the direction of block matching operation within the search area is changed. Therfore, the proposed architecture is faster than the existing architectures under the same clock frequency. Based on HSPICE circuit simulation, it is verified that the implemented procesing element is operated successfully within 13 ns for 75 MHz operation.
This paper presents a new adaptive fast motion estimation algorithm along with its architecture. The conventional algorithm such as full - search algorithm, three step algorithm have some disadvantages which are related to the amount of computation, the quality of image and the implementation of hardware, the proposed algorithm uses spatial correlation and a slope of motion vector in order to reduce the amount of computation and preserve good image quality, The proposed algorithm is better than the conventional Block Matching Algorithm(BMA) with regard to the amount of computation and image quality. Also, we propose an efficient at chitecture to implement the proposed algorithm. It is suitable for real time processing application.
Full turnover-based storage policy (FULL) is often used to minimize the travel time needed to perform storage/retrieval operations in automated storage/retrieval systems (AS/RSs). This paper presents an approach for determining the required storage capacity for a unit load AS/RS under the FULL. An analytic model is formulated such that the total cost related to storage space and space shortage is minimized while satisfying a desired service level. To solve the model, some analytic properties are derived and based on them, an iterative search algorithm which always generates optimal solutions is developed. To illustrate the validity of the approach, an application is provided when the standard economic-order-quantity inventory model is used.
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.
완전 탐색 블록 정합 알고리즘(FBMA)은 다양한 움직임 추정 알고리즘 중 최상의 움직임 추정을 할 수 있으나, 방대한 계산량이 실시간 처리의 적용에 장애 요소이다. 본 논문에서는 완전 탐색 블록 정합 알고리즘에 비해 더 낮은 계산량과 유사한 화질을 가지는 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 공간적인 상관성을 이용함으로써 적절한 탐색 영역의 크기를 예측할 수 있다. 현재 블록의 움직임 추정을 위하여 이웃 블록이 가지고 있는 움직임과 탐색 영역의 크기를 이용하여 현재 블록의 탐색 영역을 적응적으로 변화시키는 방법이다. 이 예측값으로 현재 블록의 탐색 영역 크기를 결정한 후, FBMA와 같이 이 영역 안의 모든 화소점들에 대하여 현재 블록을 정합하여 움직임 벡터를 추정한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 계산량 측면에서 제안 방법이 완전 탐색 블록 정합 알고리즘보다 50%정도 감소하였으며, PSNR 측면에서는 0.08dB에서 1.29dB 정도 감소하는 좋은 결과를 얻었다.Abstract Full search block-matching algorithm (FBMA) was shown to be able to produce the best motion compensated images among various motion estimation algorithms. However, huge computational load inhibits its applicability in real applications. 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, The appropriate search area can be predicted by using the temporal correlation between neighbouring blocks. For motion estimation of the current block, it is the method changing adjustably search area of current block by using motion and search area size of the neighbouring block. After deciding search area size of the current block with this predicted value, we estimate motion vector that matching current block like the FBMA for every pixel in this area. By the computer simulation the computation amount of the proposed method can be greatly decreased about 50% than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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