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
본 논문에서 정수단위 화소(integer pixel unit)로 움직임 예측(motion estimation)을 수행하는 빠른 움직임 예측(fast motion estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은, sum norm을 사용하여 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 연속 제거 기법(SEA : Successive Elimination Algorithm)을 기반으로 16×16블록에서는 전체 영역에 대해 검색을 하고 16×8, 8×16, 8×8블록에서는 16×16블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 가장 좋은 벡터를 구하고, 8×4, 4×8, 4×4블록은 8×8블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 벡터를 검색하여 그 중에서 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 것이다. 이러한 움직임 검색(motion search) 방법을 가변 크기 블록(16×16, 16×8, 8×16, 8×8, 8×4, 4×8, 4×4)으로 움직임 예측을 하는 H.264 부호기(encoder)에 적용하였다. 제안하는 검색 알고리즘을 계산 복잡도 측면에서 보면, 조기 종료가 적용 안 된 나선형으로 전체 영역을 검색(Spiral full search without early termination)하는 방법보다 23.8배가 빨라졌고, 4×4 블록들의 계층적 SAD(Sum of Absolute Difference)를 이용하는 빠른 움직임 예측 방식보다 4.6배의 속도증가를 보인다. 반면에 신호 대 잡음 비(PSNR : Peak Signal to Noise Ratio)는 0.1dB에서 0.4dB정도 떨어짐을 보인다.
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.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권5호
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pp.430-442
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2013
This paper presents a fast multi-reference frame integer motion estimator for H.264/AVC. The proposed system uses the previously proposed fast multi-reference frame algorithm. The previously proposed algorithm executes a full search area motion estimation in reference frames 0 and 1. After that, the search areas of motion estimation in reference frames 2, 3 and 4 are minimized by a linear relationship between the motion vector and the distances from the current frame to the reference frames. For hardware implementation, the modified algorithm optimizes the search area, reduces the overlapping search area and modifies a division equation. Because the search area is reduced, the amount of computation is reduced by 58.7%. In experimental results, the modified algorithm shows an increase of bit-rate in 0.36% when compared with the five reference frame standard. The pipeline structure and the memory controller are also adopted for real-time video encoding. The proposed system is implemented using 0.13 um CMOS technology, and the gate count is 1089K with 6.50 KB of internal SRAM. It can encode a Full HD video ($1920{\times}1080P@30Hz$) in real-time at a 135 MHz clock speed with 5 reference frames.
본 논문에서는 기존 고속 블럭 알고리즘보다 성능이 우수하고 하드웨어 구현에 적합한 새로운 MFSS(Modified Four-Step Search) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 추정 과정은 일정한 규칙을 갖기 때문에 하드웨어 구현에 적합하고, 모의실험을 통해 거의 FS(Full Search) 성능에 근접할 정도로 기존의 고속 움직임 추정 알고리즘보다 성능의 우수함을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 MFSS(Modified Four-Step Search) 움직임 추정 및 보상기 설계에서 중요한 고려 사항은 설계 결과의 하드웨어적인 크기와 출력이 나오기 까지의 필요한 지연 시간인데, 본 논문에서는 9개의 PE(Process Element)만을 이용하여 구현함으로써 전체 로직의 양을 최적화 하였고, 움직임 추정기와 보상기를 결합함으로써 메모리를 공유하고 필요한 지연시간도 줄이는 구조를 제안한다.
In this paper, we propose a fast adaptive diamond search algorithm(FADS) for block matching motion estimation. Fast motion estimation algorithms reduce the computational complexity by using the UESA (Unimodal Error Search Assumption) that the matching error monotonically increases as the search moves away from the global minimum error. Recently many fast BMAs(Block Matching Algorithms) make use of the fact that the global minimum points in real world video sequences are centered at the position of zero motion. But these BMAs, especially in large motion, are easily trapped into the local minima and result in poor matching accuracy. So, we propose a new motion estimation algorithm using the spatial correlation among the adjacent blocks. We change the origin of search window according to the spatially adjacent motion vectors and their MAE(Mean Absolute Error). The computer simulation shows that the proposed algorithm has almost the same computational complexity with UCBDS(Unrestricted Center-Biased Diamond Search)〔1〕, but enhance PSNR. Moreover, the proposed algorithm gives almost the same PSNR as that of FS(Full Search), even for the large motion case, with half the computational load.
This paper introduces a new technique for block is matching motion estimation. Since the temporal correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vector of the same coordinate block in the previous image frame. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous frame, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient predicted direction search algorithm (PDSA) for block matching algorithm is proposed. Based on the direction of the blocks of the two successive previous frames, if the direction of the to successive blocks is same, the first search point of the proposed PDSA is moved two pixels to the direction of the block. The searching process after moving the first search point is processed according to the fixed search patterns. Otherwise, full search is performed with search area $\pm$2. Simulation results show that PSNR values are improved up to the 3.4dB as depend on the image sequences and improved about 1.5dB on an average. Search times are reduced about 20% than the other fast search algorithms. Simulation results also show that the performance of the PDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS(Full Search) algorithm.
본 논문에서는 비디오 부호화 모듈에서 중요한 요소인 움직임 예측의 고속 알고리즘을 제안한다. 전영역 탐색 방법의 방대한 계산량으로 인하여 동일한 예측화질을 갖는 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 예측화질향상과 연산량 감축에 대한 연구의 필요성을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 동일하게 유지하면서 불필요한 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 블록 에러 합을 계산할 때 각 후보지점에서 최소 에러의 가능성을 가진 후보들에게 우선순위를 부여하고, 이들에 대하여 우선적으로 부분 블록 에러 합을 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 조기에 찾아내고, 불가능한 후보들을 더 빨리 제거함으로서 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 매우 적은 계산량을 사용한다.
본 논문에서는 기존의 전영역 탐색 방식의 계산량을 현저히 줄임과 동시에 동일한 예측 화질을 얻기 위해, 기준 블록의 복잡도 순서와 정방형 서브블럭을 가지고 복잡한 영역 세분화를 통한 고속 블록 매칭(block matching) 알고리즘을 제안하였다. 매칭 에러가 기준 블록 기울기 크기에 비례한다는 것을 이용하여 종래의 순차적인 매칭 스캔(matching scan) 과 행/열 기반의 적응 매칭 스캔 대신, 복잡도에 기초한 정방형 서브 블록(sub-block) 적응 매칭 스캔을 가지고 불필요한 계산을 효율적으로 줄였다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
In this paper, we propose a full-search block-matching algorithm with early retirement, which can be applied to a 1-D systolic array of processing elements (PE's) for fast motion estimation. In the proposed algorithm, a PE is retired when its current accumulated sum is equal to or larger than the current minimum MAD. If all PE's are retired, the MAD calculation is stopped for the current array position and is started for the next one in the search window. Simulation results show that the optimum motion vector is always found with less computation, the total computation cycles for motion estimation are decreased to about 60%, and the power dissipation in the PE's is reduced to about 40-60%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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