본 논문에서는 저해상도 대역에서의 움직임 벡터를 고려한 고해상도 대역의 영역에서 움직임 탐색을 행함으로써 밀-소 다중해상도 움직임 추정의 과도한 계산량을 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 또한 정확한 움직임을 찾아서 복원 영상의 화질을 높이기 위해 반화소 단위 움직임 추정을 사용하는데, 많은 계산량이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 인접 화소들간의 상관관계를 이용해 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선택적 보간을 이용하여 계산량을 줄일 수 있었다.
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.
SoC 환경에서 효과적인 동영상 압축을 지원하기 위한 고집적 움직임 추정기를 제안한다. MPEG-4나 H.263과 같은 이동통신 향동영상압축 표준을 사용할 때, 움직임 보상, 모드 결정, 움직임 벡터 예측 및 차분 벡터 계산 등과 같은 기능은 MCU의 잦은 처리를 필요로 한다. 그러나. 제안한 움직임 추정기는 이러한 기능을 집적함으로써, 동영상 압축을 위한 MCU의 간섭을 최소로 하는 SoC 개발을 가능하게 한다. 또한 제안한 움직임 추정기는 움직임이 없는 배경에 대해서는 움직임 추정을 생략하거나 모드 결정을 통해서 INTRA 모드일 경우 반화소 단위 움직임 추정을 회피하는 기능을 구현함으로써 저전력 소모를 실현한다.
본 논문에서는 적응적인 확장 블록을 사용하는 프레임율 증강 기법인 AEBME (Adaptive Extended Bilateral Motion Estimation)을 제안하고자 한다. 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬은 동일한 구역에 두 번의 움직임 예측을 수행함으로 인해 높은 계산량이 요구되었다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 활용한 블록 유형의 일치 유무를 고려하여 EBME 수행여부를 결정함으로써 움직임 예측 과정을 보다 빠르게 수행하도록 하였다. 움직임 벡터 평활화 과정이 적용되어 움직임 벡터 필드 내의 이상 벡터를 찾아 수정한다. 최종적으로 OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)와 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)이 프레임 움직임의 성질에 따라 적용되어 중간 프레임을 보간하게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬인 EBME에 비해 향상된 성능과 빠른 속도를 보임을 알 수 있다.
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.
H.264에서 움직임 예측은 전체 부호화 시간의 큰 비중을 차지함으로써 실시간 적용을 위해서 반드시 개선되어야할 부분이다. 이런 문제점 개선을 위해 제안된 알고리즘들의 대부분은 부호화에서 실시간 적용에 문제되는 시간을 줄이고자 전체 검색의 화질을 목표로 빠른 검색 알고리즘을 제안해 왔으며 부 화소관련 알고리즘도 이와 같다. 본 논문은 이런 알고리즘들의 접근과는 다르게 움직임 영상별 부호화된 움직임 예측을 분석하여 이를 바탕으로 현재 매크로 블록의 정수 화소 움직임 벡터와 이미 부호화된 주변 3개 움직임 벡터를 이용하여 부 화소 탐색 진행 여부를 결정하는 것을 제안한다. 또한 분석된 움직임 벡터의 수평/수직 방향성을 이용, 부 화소에서의 수평/수직 방향만의 탐색을 제안하고 위의 두 제안 사항에 대한 적용 결과를 보여 준다.
In this paper, a frame rate up-conversion algorithm using the motion vector frequency of neighboring blocks to reduce the block artifacts caused by failure of conventional motion estimation based on block matching algorithm is proposed. Experimental results show good performance of the proposed scheme with significant reduction of the erroneous motion vectors and block artifacts.
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, a new efficient algorithm for global motion estimation is proposed. This algorithm uses a previous 4-parameter model based global motion estimation algorithm and M-estimator for improving the accuracy and robustness of the estimate. The first algorithm uses the block based motion vector fields and which generates a coarse global motion parameters. And second algorithm is M-estimator technique for getting precise global motion parameters. This technique does not increase the computational complexity significantly, while providing good results in terms of estimation accuracy. In this work, an initial estimation for the global motion parameters is obtained using simple 4-parameter global motion estimation approach. The parameters are then refined using M-estimator technique. This combined algorithm shows significant reduction in mean compensation error and shows performance improvement over simple 4-parameter global motion estimation approach.
본 논문은 블록 정합 움직임 추정을 위한 새로운 방식을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 움직임 정보를 이용할 수 있다면 현재 블록의 움직임 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.06~0.21[dB] 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역 탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 9~32%의 성능 향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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