In this paper, we propose predictive motion estimatin algorithm which can predict motion without additional side information considering spatio-tempral correlatio of motion vector. This method performs motion prediction of current block using correlation of the motion vector for two spatially adjacent blocks and a temporally adjacent block. Form predicted motion, the position of searhc area is determined. Then in this searhc area, we estimate motion vector of current block using block matching algoirthm. Considering spatial an temporal correlation of motion vector, the proposed method can predict motion precisely much more. Especially when the motion of objects is rapid, this method can estimate motion more precisely without reducing block size or increasing search area. Futhrmore, the proposed method has computation time the same as conventional block matching algorithm. And as it predicts motion from adjacent blocks, it does not require additional side information for adjacent block. Computer simulation results show that motion estimation of proposed method is more precise than that of conventioanl method.
본 논문은 에러 발생 가능한 예측 움직임 벡터를 제외한 후보 예측 움직임 벡터들 중 율-왜곡 관점에서 최적의 예측 움직임 벡터를 선택하고 그에 대한 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용한다. 이를 통하여 후보 예측 움직임 벡터 대상들 중 모순으로 판명된 일부를 대상 후보 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 모순 검증 기반 움직임 벡터 부호화 방법은 H.264/AVC 방법과 비교하여 최대 1.8%의 비트량을 절감시킨다.
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.
본 논문에서는 움직임 벡터의 상관도와 참조 화면의 거리를 이용한 H.264/AVC 움직임 탐색 지점 제거 방법을 제안한다. 결정된 탐색 영역을 이용하여 전 영역 탐색 방법에서 정화소 단위의 탐색 지점을 제거하고 향상된 예측 지역 탐색 방법에서는 불필요한 예측 움직임 벡터를 제거한다. 또한, 현재 화면에서 멀리 있는 참조 화면은 최적의 참조 화면으로 선택되는 빈도가 낮다는 특성을 이용하여 현재 화면과 참조 화면 사이의 거리를 이용한 가중평균을 적용하여 거리가 멀어질수록 전 영역 탐색 방법의 탐색 영역의 크기를 줄여 움직임 예측에 소요되는 시간을 줄인다. 향상된 예측 지역 탐색 방법의 경우, 멀리 있는 참조 화면에서 개선 과정을 적응적으로 생략하여 움직임 예측 시간을 줄인다. 제안한 방법을 통해 전 영역 탐색 방법은 평균 57.13%의 움직임 예측 시간이 감소되었고, 향상된 예측 지역 탐색 방법은 평균 14.71%의 움직임 예측 시간이 감소되었다.
H.264/AVC는 기존 비디오 코덱보다 성능이 우수하여 최근 IPTV, DMB등의 압축표준으로 사용되고 있다. 따라서 H.264/AVC로 압축된 데이터를 이전 코덱을 사용하는 장비에서 이용하기 위하여 트랜스코딩 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 움직임벡터의 군집화(Clustering)를 이용한 H.264/AVC에서 MPEG-2로의 트랜스코딩 방법을 제시한다. H.264/AVC 비트스트림을 MPEG-2의 인코더로 보낼 때 H.264/AVC 가변블록의 움직임벡터들의 거리와 방향성을 고려한 클러스터링을 수행하여 후보벡터를 선택한 후 최소의 왜곡치를 갖는 1개의 움직임벡터로 최종 결정한다. 이렇게 선정된 최종 움직임벡터는 MPEG-2 인코더에서 ${\pm}2$ pixel 만큼 전역탐색으로 보정 한 후 재사용하는 방법으로 트랜스코딩 시간을 최소화하고자 한다. 실험을 통하여 계산시간과 비디오 화질을 비교한 결과 기존연구보다 PSNR값이 최대 6.7% 향상되었으며 부호화 시간은 최대 64% 개선되었다.
We propose a new motion vector skip coding method for better motion compensation-based coding of inter-slices in H.264/AVC. It is to best utilize the spatial correlation between motion vectors of adjacent 4x4 blocks by effective motion vector coding. For this purpose, we introduce a new macroblock type of Predictive (P) slice into those of the H.264/AVC, so that it can lead to reduction in the coding bits required for encoding motion information. Experimental results with several well-known test video sequences verify that better performance of the proposed method is obtained.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권1호
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pp.53-59
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2014
Motion estimation is a core part of most video compression systems since it directly affects the output video quality and the encoding time. The full search (FS) technique gives the highest visual quality but has the problem of a significant computational load. To solve this problem, we present in this paper a modified median (MMED) operation and advanced search strategies for fast motion estimation. The proposed MMED operation includes a temporally co-located motion vector (MV) to select an appropriate initial candidate. Moreover, we introduce a search procedure that reduces the number of thresholds and simplifies the early termination conditions for the determination of a final MV. The experimental results show that the proposed approach achieves substantial speedup compared with the conventional methods including the motion vector field adaptive search technique (MVFAST) and predictive MVFAST (PMVFAST). The proposed algorithm also improves the PSNR values by increasing the correlation between the MVs, compared with the FS method.
This paper proposes a predictive control for an efficient human following robot using Kinect sensor. Especially, this research is focused on detecting of foot-end-point and foot-vector instead of human body which can be occluded easily by the obstacles. Recognition of the foot-end-point by the Kinect sensor is reliable since the two feet images can be utilized, which increases the detection possibility of the human motion. Depth image features and a decision tree have been utilized to estimate the foot end-point precisely. A tracking point average algorithm is also adopted in this research to estimate the location of foot accurately. Using the continuous locations of foot, the human motion trajectory is estimated to guide the mobile robot along a smooth path to the human. It is verified through the experiments that detecting foot-end-point is more reliable and efficient than detecting the human body. Finally, the tracking performance of the mobile robot is demonstrated with a human motion along an 'L' shape course.
본 논문은 엔트로피 코딩 기반 분산 비디오 코딩 시스템에서의 복잡도 분배 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기의 복잡도 감소를 위하여 채널 코더 대신 엔트로피 코더를 이용하며, 저 복잡도로 높은 부호화 효율을 얻기 위한 블록 단위 복잡도 분배 방법을 수행한다. 제안하는 분산 비디오 복호화기는 움직임 추정을 수행하여 측정된 움직임 벡터를 부호화기로 전송하고, 부호화기에서는 복호화기로부터 수신된 움직임 벡터를 보정하여 보다 정확한 움직임 추정을 수행한다. 움직임 벡터의 보정을 수행 시, 수신된 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터를 이용하여 최적의 예측 움직임 벡터를 결정하며, 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터의 차에 따라 범위를 조절함으로써 블록의 복잡도를 적응적으로 할당한다. 제안하는 부호화기는 H.264/AVC의 부호화기의 복잡도에 비교하여 11.8% 감소하였고, 제안하는 복호화기는 기존의 분산 비디오 시스템의 복호화기 복잡도보다 99%감소되다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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