In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.242-259
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2015
Three-dimensional video coding is one of the main challenges restricting the widespread applications of 3D video and free viewpoint video. In this paper, a novel fractal coding algorithm with motion-vector-field-based motion estimation for depth map sequence is proposed. We firstly add pre-search restriction to rule the improper domain blocks out of the matching search process so that the number of blocks involved in the search process can be restricted to a smaller size. Some improvements for motion estimation including initial search point prediction, threshold transition condition and early termination condition are made based on the feature of fractal coding. The motion-vector-field-based adaptive hexagon search algorithm on the basis of center-biased distribution characteristics of depth motion vector is proposed to accelerate the search. Experimental results show that the proposed algorithm can reach optimum levels of quality and save the coding time. The PSNR of synthesized view is increased by 0.56 dB with 36.97% bit rate decrease on average compared with H.264 Full Search. And the depth encoding time is saved by up to 66.47%. Moreover, the proposed fractal depth map sequence codec outperforms the recent alternative codecs by improving the H.264/AVC, especially in much bitrate saving and encoding time reduction.
본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2448-2463
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2013
The traditional block-based motion compensation methods in frame rate up-conversion (FRUC) only use a single uniquely motion vector field. However, there will always be some mistakes in the motion vector field whether the advanced motion estimation (ME) and motion vector analysis (MA) algorithms are performed or not. Once the motion vector field has many mistakes, the quality of the interpolated frame is severely affected. In order to solve the problem, this paper proposes a novel joint overlapped block motion compensation method (8J-OBMC) which adopts motion vectors of the interpolated block and its 8-neighbor blocks to jointly interpolate the target block. Since the smoothness of motion filed makes the motion vectors of 8-neighbor blocks around the interpolated block quite close to the true motion vector of the interpolated block, the proposed compensation algorithm has the better fault-tolerant capability than traditional ones. Besides, the annoying blocking artifacts can also be effectively suppressed by using overlapped blocks. Experimental results show that the proposed method is not only robust to motion vectors estimated wrongly, but also can to reduce blocking artifacts in comparison with existing popular compensation methods.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.77-86
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1996
In this paper we deal with the problem of recovering 3-D motion and structure from a time-varying 2-D velocity vector field. A great deal has been done on this topic, most of which has concentrated on finding necessary and sufficient conditions for there to be a unique 3-D solution corresponding to a given 2-D motion. While previous work provides useful theoretical insight, in most situations the known algorithms have turned out to be too sensitive to be of much practical use. It appears that any robust algorithm must improve the 3-D solutions over time. As a step toward such algorithm, we present a method for recovering 3-D motion and structure from a given time-varying 2-D velocity vector field. The surface of the object in the scene is assumed to be locally planar. It is also assumed that 3-D velocity vectors are piecewise constant over three consecutive frames (or two snapshots of flow field). Our formulation relates 3-D motion and object geometry with the optical flow vector as well as its spatial and temporal derivatives. The linearization parameters, or equivalently, the first-order flow approximation (in space and time) is sufficient to recover rigid body motion and local surface structure from the local instantaneous flow field. We also demonstrate, through a sensitivity analysis carried out for synthetic and natural motions in space, that 3-D motion can be recovered reliably.
본 논문은 영상의 움직임 특성을 참조하여 움직임 벡터 수평-수직 성분중 하나를 최적의 예측 움직임 벡터 성분으로 선택하여 사용할 수 있는 개선된 교차 움직임벡터 부호화 방법을 제시한다. 제안방법은 부-복호화를 수행할 움직임 벡터 성분의 순서를 복호화기에 알리는 신호비트를 별도로 보낼 필요 없이, 시공간적 움직임필드의 특성을 참조하여 적절한 움직임벡터 성분 예측치를 적응적으로 사용할 수 있다. 기존 H.264/AVC 방법과 비교한 실험 결과, 평균적으로 전체 비트량을 약 1.99% (최대 8.71%) 감소시킬 수 있음을 보여준다.
In this Paper, we propose an efficient de-interlacing algorithm using temporal and spatial domain information. In the proposed scheme, motion estimation is performed same parity fields, i.e., if current field is even field, reference fields are previous even field and forward even field. And then motion vector refinement is performed to improve the accuracy of motion vectors. In the interpolating step, we use median filter to reduce the interpolation error caused by incorrect motion vector. Simulations conducted for various video sequences have shown the efficiency of the proposed interpolator with significant improvement over previous methods in terms of both PSNR and perceived image quality.
움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01~0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12~l.33 배의 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 연속영상에서 움직이는 객체의 motion에 기반하여 영상을 분할하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 전체적인 분할 과정은 2단계로 구성되어진다. 첫 단계는 '픽셀 레이블링' 단계이며, 두 번째 단계는 'motion 분할' 단계이다. '픽셀 레이블링' 단계에서는 optical flow에 의해 발생하는 속도 벡터들의 크기에 따라 영상의 각 픽셀에 레이블을 부여한다. 'Motion 분할' 단계에서는 첫 단계에서 생겨난 불필요한 잡음을 제거하기 위해 motion 필드를 마코프 랜덤 필드로 모델링하여 에너지 최소화를 통해 motion을 분할한다. 실험결과, 제안된 알고리즘이 연속영상에서 움직이는 객체의 motion을 효율적으로 분할함을 확인할 수 있었다.
지구 중력장 내에 위치한 물체는 연직 아래 방향의 힘을 받고 있다. 중력장 내에서 물체의 운동을 기술하기 위하여 운동상태 방정식을 이용한다. 자유 낙하하는 물체를 해석할 때 기준 방향은 연직 하방을 +y으로, 연직위로 던져 올린 물체를 해석할 때 기준방향은 연직상방을 +y으로, 연직 아래로 던져 내린 물체를 해석할 때, 기준 방향은 연직 하방을 +y으로 선택하여 해석함이 일반적이다. 이 논문에서는 두 벡터의 스칼라 곱 (즉, 도트 곱)을 이용하여 연직 상방 또는 하방 두 경우를 방향으로 선택하여 구성한 벡터 운동 상태 방정식(vector kinematics equations)을 해석의 결과가 서로 일치함을 제시한다. 두 벡터의 스칼라 곱 (즉, 도트 곱)을 이용하여 물체의 상태 방정식를 해석한 예는 선행 연구에서 거의 찾아볼 수가 없다. 이 결과를 이용하면, 수평면의 방향 또는 빗각을 이루는 방향의 초속도로 던져 올리거나 던져 내린 물체의 운동 상태를 해석하기 위하여 연직 기준 방향을 상방 또는 하방으로 임의 선택할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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