In this paper, we propose a new motion vector smoothing scheme which has high reliability and coding efficiency of motion vectors. In motion vector filed, groupings are made using angle and magnitude of the motion vectors. In each group, the unreliable motion vectors are corrected by the motion vector smoothing. In 3$\times$3 window, motion vector of the current block is made to group, and the motion vector smoothing is performed only in that group. Result of computer simulation shows much improvement of the reliability of motion vectors. Moreover, coding bits of the motion vector are diminished from 0.967 to 6.773 bits per block.
In this paper, an adaptive motion vector smoothing scheme based on weighted vector median filtering is proposed in order to eliminate the motion outliers more effectively for improving the quality of side information in frame-based distributed video coding. We use a simple motion vector outlier reliability measure for each block in a motion compensated interpolated frame and apply weighted vector median filtering only to the blocks with unreliable motion vectors. Simulation results show that the proposed adaptive motion vector smoothing algorithm improves the quality of the side information significantly while maintaining low complexity at the encoder in frame-based distributed video coding.
본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 BME(Bilateral Motion Estimation)보다 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 판단하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되고 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.
In this paper we propose a new deinterlacing method with block classification and motion vector smoothing. The proposed method classifies a block, then depending on the region it belongs to, the motion estimation or line averaging is applied. To classify a block its variance is calculated. Then, for those blocks that belong to simple non-texture region the line averaging is done while motion estimation is applied to complex region. The motion vector field is smoothed using median filter what yields more accurate interpolation. In the experiments for the subjective evaluation, the proposed method bas shown satisfying results in terms of computation time consumption and peak signal-to-noise ratio. Due to the simplicity of the algorithm computation time was drastically decreased.
본 논문에서는 프레임율 향상 기법 (Frame Rate Up-Conversion, FRUC)에 사용되는 새로운 움직임 예측(motion estimation)알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 단 방향 움직임 예측(unilateral motion estimation)에 의해 순방향 및 역방향의 움직임 벡터(motion vector)를 독립적으로 추정한다. 움직임 벡터를 찾은 후, weighted motion vector smoothing(WMVS)가 적용된다. 다음으로, 보간 프레임 (interpolated frame)의 관점에서 현재 블록의 인접 블록들의 모션 벡터들을 후보들로 사용하여 현재 블록과 가장 잘 일치하는 움직임 벡터를 찾는다. 그 후, 선택된 움직임 벡터를 현재 블록의 유도 움직임 벡터 (guidance motion vector)로 정한다. 그런 다음 motion vector shifting error 를 없애기 위해 motion vector refinement (MVR)가 진행된다. 마지막 단계에서는 각 움직임 벡터의 신뢰도를 계산하여 순방향 및 역방향 움직임 벡터 중 최종 움직임 벡터를 선택한다.
본 논문은 광마우스의 패턴 잡음에 대한 움직임 벡터 값에 대해서 디지털 필터링을 통하여 특성 개선 내용을 기술한다. 설계된 회로는 PS2나 USB로 출력되기 전에 x축과 y축 움직임 벡터에 대해 필터링과 평균값을 취하여, 광마우스의 이동을 부드럽게 하고 떨림 현상을 개선하였다. FPGA를 이용해서 각각의 기능을 검증하고 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정을 이용하여 칩으로 제작해서 성능을 측정하였다. 시스템 클럭 주파수는 6MHz를 사용하여 1/1700sec 마다 +6에서 -6사이의 움직임 벡터 값을 출력한다. 테스트는 카테시안 로봇을 이용하여 특성에 대한 측정을 실시하였다.
블록 기반 프레임 레이트 변환 (frame-rate conversion) 또는 필름 떨림 보상 (film judder compensation)을 수행하기 위해서는 참 움직임 벡터(true motion vector)를 찾아야 한다. 이를 위해서 현재 블록의 공간적 및 시간적 상관성을 최대로 하여 시각적으로 덜 부자연스럽게 느끼도록 하는 방법들이 연구되었다. 그러나 기존의 블록단위 절대값 차이의 합 (SAD)만으로는 비정형성 객체의 움직임 에러를 추정할 수 없었다. 본 논문에서는 비정형성 객체가 등속운동을 하는 경우 재귀적으로 기존의 움직임을 유지하도록 하는 방법을 제안하였다. 현재 블록의 등속움직임 추정값을 재귀평균으로 구하였으며 현재 블록 벡터의 신뢰도를 계산하여 원래의 움직임 벡터와 재귀평균 움직임 벡터중에서 가중치를 두도록 하였다. 실험결과 비정형성 등속운동 객체의 움직임을 블록기반으로 추정함을 확인할 수 있었다.
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.
홀드형 디스플레이 시스템이 개발되면서 화질의 개선을 위해 프레임율 증가 변환 기법이 고려되고 있다. 프레임율 증가 변환 기법은 두 인접 프레임들로부터 하나 이상의 사이 프레임을 보간하여 시간적 해상도를 향상시킨다. 본 논문에서는 회전을 고려하여 양방향 움직임 예측 방법을 적용한 새로운 프레임율 증가 변환 기법을 제안한다. 먼저 각 블록의 정확한 움직임 벡터를 얻기 위해 두 인접 프레임들로부터 양방향 움직임 예측 방법을 수행한다. 초기 움직임 벡터가 정해지면, 움직임 벡터 필드의 연속성과 정확하지 못한 움직임 벡터의 제거를 위해 움직임 벡터 필드에 메디안 필터를 적용한다. 벡터 메디안 필터를 거친 움직임 벡터들은 회전을 고려한 정밀 움직임 보정을 통해 정밀한 움직임 벡터로 갱신된다. 회전요소를 가진 최종 움직임 벡터가 구해지면, 중첩된 블록 이동 보상 방법을 적용하여 중간 프레임을 생성할 수 있다. 실험결과, 제안하는 알고리즘은 이전 방법에 비해 주관적 및 객관적으로 더 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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