• 전자공학회논문지B
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• 제33B권6호
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• pp.64-72
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• 1996

In this paper, we propose predictive motion estimatin algorithm which can predict motion without additional side information considering spatio-tempral correlatio of motion vector. This method performs motion prediction of current block using correlation of the motion vector for two spatially adjacent blocks and a temporally adjacent block. Form predicted motion, the position of searhc area is determined. Then in this searhc area, we estimate motion vector of current block using block matching algoirthm. Considering spatial an temporal correlation of motion vector, the proposed method can predict motion precisely much more. Especially when the motion of objects is rapid, this method can estimate motion more precisely without reducing block size or increasing search area. Futhrmore, the proposed method has computation time the same as conventional block matching algorithm. And as it predicts motion from adjacent blocks, it does not require additional side information for adjacent block. Computer simulation results show that motion estimation of proposed method is more precise than that of conventioanl method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.161-163
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• 2005

In this paper, we propose an efficient motion vector recovery algorithm for the new coding standard H.264, which makes use of the Lagrange interpolation formula. In H.264/AVC, a 16$\times$16 macroblock can be divided into different block shapes for motion estimation, and each block has its own motion vector. In the natural video the motion vector is likely to move in the same direction, hence the neighboring motion vectors are correlative. Because the motion vector in H.264 covers smaller area than previous coding standards, the correlation between neighboring motion vectors increases. We can use the Lagrange interpolation formula to constitute a polynomial that describes the motion tendency of motion vectors, and use this polynomial to recover the lost motion vector. The simulation result shows that our algorithm can efficiently improve the visual quality of the corrupted video.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.677-680
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• 1998

In this paper, we proposed a lwo bit rate subband coding with adaptive vector quantization using the correlation between motion vector and block energy in subband. In this method, the difference between the input signal and the motion compensated interframe prediction signal is decomposed into several narrow bands using quadrature mirror filter (QMF) structure. The subband signals are then quantized by adaptive vector quantizers. In the codebook generating process, each classified region closer to the block value in the same region after the classification of region by the magnitude of motion vector and the variance values of subband block. Because codebook is genrated considering energy distribution of each region classified by motion vector and variance of subband block, this technique gives a very good visual quality at low bit rate coding.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.273-281
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• 2004

동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 가운데 중심 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.19∼0.46㏈ 개선되고 영상에 따라 최고 1.06㏈ 정도 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.149-156
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• 2008

애니메이션 영상에서 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 분포 특성을 이용하는 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해서 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 장면전환 검출 방식들 보다 재요청 측면에서 더 좋은 성능을 나타내었으며, 제안된 방법은 빠르고 정확하며 저장 공간을 적게 사용하는 장점을 가진다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-276
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• 2010

In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.109-114
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• 1999

Due to 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 image frames, 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 new predicted direction search algorithm (PDSA) for block matching motion estimation is proposed in this paper.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.987-992
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• 2004

비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 전역탐색을 제외한 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.02~0.37[dB] 개선되고 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 14~24% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.750-755
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• 1998

Due to the temporal spatial correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vectors of its adjacent blocks in the same image frame. If we can obtain useful and enough information from the adjacent motion vectors, the total number of search points used to find the motion vector of the block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient fuzzy prediction search (FPS) algorithm for block motion estimation is proposed in this paper. Based on the fuzzy inference process, the FPS can determine the motion vectors of image blocks quickly and correctly.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3697-3705
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• 2011

동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 ANBA는 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록의 움직임 벡터들의 평균값으로 구한 후보 벡터와 현재 블록의 이전 시점의 움직임 벡터의 2개의 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 MVFAST와 PMVFAST에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.01~0.64dB 개선되고 영상에 따라 최고 1.06dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.