In this paper we proposed an efficient multiresolution motion estimation(MRME) algorithm using half-pixel accuracy motion estimation (HPAME) and characteristics of motion vectors in the baseband. Conventional MRME method needs exact motion vectors in the baseband because those are used as initial motion vectors in higher frequency subbands. Therefore the proposed method uses HPAME to estimate the motion vectors exactly in the baseband. Based on the characteristics of these motion vectors the motion vectors in the higher frequency subbands are selectively estimatied. That is motion vectors in the higher frequency subbands are estimated only for the blocks which have the half-pixel accuracy motion vectors in the baseband. In the proposed method by using HPAME in the baseband and selective motion estimation in the higher frequency subbands we can obtain reconstructed image with the similar quality with the conventional method though we reduce the computational complexity and the bit rate considerably.
This paper describes a method for estimating motion vectors in a video sequence. In this method, we find motion vectors using the full search method from the training images and then, train the codebook of the neural networks vector quantizer using these motion vectors. A motion vector can be estimated using the codebook as a motion prediction region. The codewords in the codebook represent the motion vectors for the input image sequences. Since the codebook is used as the search region for estimating the motion vectors, search points and computation can be reduced compared with the full search block matching algorithm. Additionally, the information required to transmit the motion vectors can be reduced.
In this paper, the two-stage variable block-size multiresolution motion algorithm is proposed for an interframe coding scheme in the wavelet decomposition. An optimal bit allocagion between motion vectors and the prediction error in sense of minimizing the total bit rate is obtained by the proposed algorithm. The proposed algorithm consists of two stages for motion estimatation and only the first stage can be separated and run on its own. The first stage of the algorithm introduces a new method to give the lower bit rate of the displaced frame difference as well as a smooth motion field. In the second stage of the algorithm, the technique is introduced to have more accurate motion vectors in detailed areas, and to decrease the number of motion vectors in uniform areas. The algorithm aims at minimizin gthe total bit rate which is sum of the motion vectors and the displaced frame difference. The optimal bit allocation between motion vectors and displaced frame difference is accomplished by reducing the number of motion vectors in uniform areas and it is based on a botom-up construction of a quadtree. An entropy criterion aims at the control of merge operation. Simulation resuls show that the algorithm lends itself to the wavelet based image sequence coding and outperforms the conventional scheme by up to the maximum 0.28 bpp.
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 인접블럭의 화소단위 움직임벡터와 반화소단위 움직임벡터 사이의 통계적인 특성과 반화소단위 움직임벡터의 공간적 상관성을 이용하여 새로운 반화소단위 움직임벡터 추정 기법들을 제안하였다. 즉, 화소단위 움직임벡터가 같은 인접블럭과는 반화소단위 움직임벡터도 같을 확률이 높다는 사실과 반화소위치들 간에도 서로 인접된 반화소위치간에는 높은 상관성을 지니고 있음을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 이러한 성질을 이용한 제안한 방법들은 모의실험 결과 기존의 방법에 비해 아주 미약한 PSNR감소를 보이는 대신 비트 율 및 계산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
본 논문에서는 보다 효율적이고 정확한 움직임 벡터를 추정하기 위하여 계층적 평활화 방법(hierachical regularization technique)을 이용한 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 계층적 평활화 기법을 이용하여 움직임 벡터들의 신뢰도를 증가시켰고, 주위 벡터와의 평활화를 통해 움직임 벡터들의 비트량을 감소시켰다. 또한 적은 후보 벡터를 이용하여 움직임 벡터를 예측하는 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여 평활화 과정의 추가로 인해 생기는 많은 연산량을 감소시켰다. 실험 결과 제안한 계층적 평활화 방법을 이용한 고속 움직인 추정 알고리듬은 전방향 탐색(full search) 알고리듬과 비교하여 비슷한 영상 화질에서 많은 연산량 감소를 얻을 수 있었으며 잘못된 벡터의 추정 및 확산을 줄일 수 있음을 확인하였다.
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.
This paper presents a method to find motion vectors that are closer to true motion with noisy images for simultaneous noise reduction and do-interlacing. The proposed method requires four interlaced field images: one noisy field image and three field images from which noise is already removed. The validation of motion provides accurate motion vectors and allows us to utilize them even in very noisy environment. The validated motion vectors are first used for the noise reduction, buffered and used later for the noise reduction and de -interlacing.
In this paper, we propose an object-oriented coding method in low bit-rate channels using block-based motion vectors and residual image compensation. First, we use a 2-stage algorithm for estimating motion parameters. In the first stage, coarse motion parameters are estimated by fitting block-based motion vectors and in the second stage, the estimated motion parametes are refined by the gradient method using an image reconstructed by motion vectors detected in the first stage. Local error of a 6-parameter model is compensted by blockwise motion parameter correction using residual image. Finally, model failure (MF) region is reconstructed by a fractal mapping method. Computer simulation resutls show that the proposed method gives better performance than the conventional ones in terms of th epeak signal to noise ratio (PSNR) and compression ratio (CR).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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