Efficient multi-view coding techniques are needed to reduce the complexity of multi-view video which increases in proportion to the number of cameras. To reduce the complexity and maintain image quality and bit-rates, an motion estimation method and temporal prediction structure are proposed in this paper. The proposed motion estimation method exploits the characteristic of motion vector distribution and the motion direction and motion size of the block to place search points and decide the search patten adaptively. And the proposed prediction structure divides every GOP to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed temporal prediction structure and motion estimation method over hierarchical B pictures prediction structure and TZ search method which are used in JMVC(Joint Multi-view Video Coding) reference model can be up to 45∼70% while maintaining similar video quality and bit rates.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 고속 움직임 추정 기법은 움직임 벡터가 국부적으로 일정한 상관관계를 유지하고 있다는 특성을 이용하여 각 블록의 움직임 추정 시 부호화된 인접 블록의 움직임 벡터 값으로부터 주어진 탐색 영역 내에서 수평, 수직 방향 각각 독립적으로 불필요한 탐색 영역을 제거하여 축소된 비대칭 가변 크기 탐색 영역을 결정한다. 또한, 예측된 탐색 영역제약 조건을 이용하여 가변 단계 탐색 방식을 취하는 것을 특징으로 한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 움직임 추정 탐색 지점이 전영역 탐색 방식(Full Search)에 비해 평균 $98\%$ 이상 절감되었으며, PSNR과 비트율은 평균적으로 전영역 탐색 방식과 등일 수준인 것을 결과로부터 확인 할 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권4호
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pp.205-211
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2014
This paper reports an efficient algorithm for accurate rolling shutter distortion removal. A hierarchical global motion estimation approach for a group of blocks reduces the level of computation by three orders of magnitude. In addition, the motion of each scanline is determined accurately by averaging two candidates obtained through cubic spline interpolation. The experimental results show that the proposed method produces accurate motion information with significant computation reduction and corrects the rolling shutter distortion effectively.
In this paper, we propose a fast adaptive diamond search algorithm(FADS) for block matching motion estimation. Fast motion estimation algorithms reduce the computational complexity by using the UESA (Unimodal Error Search Assumption) that the matching error monotonically increases as the search moves away from the global minimum error. Recently many fast BMAs(Block Matching Algorithms) make use of the fact that the global minimum points in real world video sequences are centered at the position of zero motion. But these BMAs, especially in large motion, are easily trapped into the local minima and result in poor matching accuracy. So, we propose a new motion estimation algorithm using the spatial correlation among the adjacent blocks. We change the origin of search window according to the spatially adjacent motion vectors and their MAE(Mean Absolute Error). The computer simulation shows that the proposed algorithm has almost the same computational complexity with UCBDS(Unrestricted Center-Biased Diamond Search)〔1〕, but enhance PSNR. Moreover, the proposed algorithm gives almost the same PSNR as that of FS(Full Search), even for the large motion case, with half the computational load.
The motion vector estimation and motion boundary detection have been briskly studied since they are an important clue for analysis of object structure and 3-d motion. The purpose of this researches is more exact estimation, but there are two main causes to make inaccurate. The one is the erroneous measurement of gradients in brightness values and the other is the blurring of motion boundries which is caused by the smoothness constraint. In this paper, we analyze the gradient measurement error of conventional methods and propose new technique based on it. When the proposed method is applied to the motion boundary detection in Schunck and motion vector estimation in Horn & Schunck, it is shown to have much better performance than conventional method is some artificial and real image sequences.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권8호
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pp.1444-1456
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2011
This paper presents a low-complexity algorithm for an H.264/AVC encoder. The proposed motion estimation scheme determines the best coding mode for a given macroblock (MB) by finding motion-blurred MBs; identifying, before motion estimation, an early selection of MBs; and hence saving processing time for these MBs. It has been observed that human vision is more sensitive to the movement of well-structured objects than to the movement of randomly structured objects. This study analyzed permissible perceptual distortions and assigned a larger inter-mode value to the regions that are perceptually less sensitive to human vision. Simulation results illustrate that the algorithm can reduce the computational complexity of motion estimation by up to 47.16% while maintaining high compression efficiency.
In this paper, we propose new adaptive search range motion estimation methods where the search ranges are constrained by the probabilities of motion vector differences and a search point sampling technique is applied to the constrained search ranges. Our new methods are based on our previous work, in which the search ranges were analytically determined by the probabilities. Since the proposed adaptive search range motion estimation methods effectively restrict the search ranges instead of search point sampling patterns, they provide a very flexible and hardware-friendly approach in motion estimation. The proposed methods were evaluated and tested with JM16.2 of the H.264/AVC video coding standard. Experiment results exhibit that with negligible degradation in PSNR, the proposed methods considerably reduce the computational complexity in comparison with the conventional methods. In particular, the combined method provides performance similar to that of the hybrid unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search method and outstanding merits in hardware implementation.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권1호
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pp.31-40
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2010
For weapon cueing and Head-Mounted Display (HMD), it is essential to continuously estimate the motion of the helmet. The problem of estimating and predicting the position and orientation of the helmet is approached by fusing measurements from inertial sensors and stereo vision system. The sensor fusion approach in this paper is based on nonlinear filtering, especially expended Kalman filter(EKF). To reduce the computation time and improve the performance in vision processing, we separate the structure estimation and motion estimation. The structure estimation tracks the features which are the part of helmet model structure in the scene and the motion estimation filter estimates the position and orientation of the helmet. This algorithm is tested with using synthetic and real data. And the results show that the result of sensor fusion is successful.
In this paper, we propose a new algorithm of image depth detection using motion estimation and object tracking. In industry, robots are used for automobile, conveyer system, etc. But, these have much necessary time. Thus, in this paper, we develop the efficient method of image depth detection based on motion estimation and object tracking.
동영상 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서는 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 움직임 추정 기법을 사용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거함으로써 데이터를 압축한다. 일반적으로, 움직임 추정 기법은 정 화소 움직임 벡터 추정과 반 화소 움직임 벡터 추정으로 이루어져 있는데, 블록 정합 기법을 사용하는 정 화소 움직임 벡터 추정을 위하여 많은 기법들이 제안되어 정 화소 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄였지만, 반 화소 보간과 블록 정합 기법을 사용하는 반 화소 움직임 벡터 추정을 위해서 그렇지 않다. 본 논문에서는 많은 계산량을 필요로 하는 반 화소 움직임 추정을 위한 기법을 제안하였는데, 제안된 기법은 정 화소와 반 화소 사이에 존재하는 움직임 벡터들의 상관성을 이용하였다. 실험을 통하여, 제안된 기법과 일반적으로 반 화소 움직임 추정에 사용되는 기법을 비교하였을 경우, 제안된 기법은 움직임 보상 예측된 화질면에 있어서 약 $0.07\~0.69(dB)$정도 저하되었지만, 탄 화소 움직임 벡터 추정의 속도면에 있어서 약 $2.5\~80$배 이상 높은 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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