International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제6권2호
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pp.10-12
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2014
This work is based on the motion estimation to handle the ill-posed nature. The algorithm used in this study that performs the motion estimation for overlapped block is used to calculate with using pixel of neighborhood block with higher correlation and present block by considering the correlation level of neighborhood block. The proposed method shows in a significant improvement in the quality of the mothion field when comparing the conventional methods.
서로 다른 프레임 율을 가진 영상매체 사이의 프레임 호환을 위해, 움직임 추정 (motion estimation, ME)과 움직임 보상을 이용한 중간 영상 삽입 (합성) 기법 (motion compensated interpolation, MCI)이 활용되는데, 본 논문에서는 MCI에 적합한 움직임 추정기법을 제안하고, 제안한 움직임 추정 기법을 종래의 MCI에 적용한다. 종래의 방법에선 움직임 추정 블록과 MCI 블록의 크기가 동일하나, 본 논문에서 사용된 움직임 추정 블록은 MCI 블록과 같은 중심 축을 가지고, MCI 블록보다 더 크기 때문에 인접 블록과 중첩된 특성을 가진다. 제안한 움직임 추정 블록에 의한 계산량 증가를 줄이기 위해, 제안한 움직임 추정 블록내의 화소를 샘플링 하여 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식을 검증하기 위해, 움직임 추정 블록을 다양한 샘플 계수로 샘플링 한 후 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식으로 추정된 움직임 벡터 (motion vector, MV)를 활용하여 MCI를 수행하였으며, 수행된 결과를 종래의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
In this paper we propose a new frame rate up conversion scheme which is used to overcome the motion blur problem of liquid crystal display caused by its slow response. The conventional bilateral motion estimation method which is mainly used in the frame rate up conversion scheme has a drawback that it cannot find true motion vector if there are blocks with simple texture in the search range. To solve this problem, a texture adaptive bilateral motion estimation method that increases cost value of block with simple texture is proposed. Also a motion estimation scheme that utilizes neighboring motion vector effectively is proposed to reduce computation time required to estimate motion. Since the proposed scheme does not apply all available motion vectors within the search range, the execution time of frame rate up conversion can be reduced dramatically. Experimental results show that the interpolated frame image quality of the proposed method is improved in subjective as well as objective view point compared with that of the conventional method.
본 논문은 적웅적 움직임 추정영역 선택을 사용한 디지털 영상안정화의 성능개선에 대한 새로운 방법을 제시한다. 움직임 추정을 위한 후보영역을 선정하고 그 중에서 제안하는 두 가지 방법인 다중 영상 참조와 윤곽에너지 판별을 통해 최종 움직임 추정영역을 선택한다. 정해진 영역에서 움직임을 추정하고 보상한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 영상안정화의 성능을 향상 시킴을 보인다.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.749-752
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2008
Various Motion Estimation (ME) algorithms have been proposed since ME requires large computational complexity. The proposed algorithm employs Enhanced Cross Search Pattern (ECSP) using motion vector of neighbor-blocks to search the motion vector. The experimental results show that proposed algorithm reduces the search point up to 35% compared to conventional methods.
In this paper, the efficient motion estimation and compensation method for 3 dimensional wavelet transform is proposed. Recently, since the compression performance and scalable functionality are provided by wavelet transform, many researches have been carried out for applying to the video compression. For the temporal filtering, motion estimation and compensation techniques are used, but the unconnected pixels, which are produced by motion compensation result into the degradation of coding performance and quality of the picture. For the efficient motion compensated temporal filtering by reducing the number of these unconnected pixels, we propose the variable block size motion estimation and compensation method. Also we propose a method that determines the block size using rate-distortion optimization technique according to the local characteristics of the frame. The simulation results show the improved performances than the MPEG-4 scalable coding methods and the 3 dimensional wavelet coding methods using fixed block size motion estimation and compensation.
본 논문에서는 움직임 벡터(motion vector)를 추정하는 새로운 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘의 움직임 추정 정확도를 유지하면서 연산량을 감소시키기 위하여 Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithm의 diamond mesh기법을 개선한 후, 탐색점에서의 MAD추정기법을 적용하여 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용한 것이다. 실험을 통하여 제안된 기법이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
This paper uses a recursive least squares method to estimate the projectile motion trajectory of an object in real time. The equations of motion of the object are obtained considering the air resistance which occurs in the actual experiment environment. Because these equations consider air resistance, parameter estimation of nonlinear terms is required. However, nonlinear recursive least squares estimation is not suitable for estimating trajectory of projectile in that it requires a lot of computation time. Therefore, parameter estimation for real-time trajectory prediction is performed by recursive least square estimation after using Taylor series expansion to approximate nonlinear terms to polynomials. The proposed method is verified through experiments by using VICON Bonita motion capture system which can get three dimensional coordinates of projectile. The results indicate that proposed method is more accurate than linear Kalman filter method based on the equations of motion of projectile that does not consider air resistance.
본 논문에서는 기존의 고속 움직임 추정 방법과 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법들을 적응적으로 사용하는 기법을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 AUDC이며, 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법은 다이아몬드 탐색와 3단계 탐색 기법을 기초로 한다. 비록 많은 고속 움직임 추정 방법들이 각각 많은 장점을 가지고 있지만 단점도 가지고 있다. 그러므로 한가지의 고속 움직임 추정 방법을 사용하는 것보다는 적응적으로 고속 움직임 추정 기법을 선택하여 사용하는 것이 더욱 효율적이라 할 수 있다. 그래서 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 블록에 이웃하는 블록의 Motion Vector의 길이, 탐색점의 수, SAD를 이용하여 다이아몬드 탐색 기법, 십자 3단계 탐색 기법 그리고 개량된 십자 다이아몬드 기법을 적응적으로 사용한다. 실험결과 AUDC는 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 방법보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색점의 수 또한 향상됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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