MV-HEVC를 위한 효율적인 움직임 벡터 예측 방법 = Advanced Interview Disparity Motion Vector Prediction Method for Multi-view Video Coding
저자
발행사항
서울 : 세종대학교 대학원, 2018
학위논문사항
학위논문(박사)-- 세종대학교 대학원 대학원 : 정보통신공학과 2018.02
발행연도
2018
작성언어
한국어
주제어
DDC
621.388
발행국(도시)
서울
형태사항
77p. ; 26cm
일반주기명
세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
Advanced Interview Disparity Motion Vector Prediction Method for Multi-view Video Coding
지도교수:한종기
참고문헌: p.74-76
UCI식별코드
I804:11042-200000004009
소장기관
효율적인 움직임 벡터 예측은 다시점 영상 부호화 할 때, 부호화 효율을 높이기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 예측 움직임 벡터는 현재 블록의 실제 움직임 벡터와 유사해야 한다. 본 논문에서는 먼저, HEVC(High Efficiency Video Coding)기반 다시점 영상 부호화 표준(MV-HEVC)에서 비효율적인 움직임 벡터 예측 알고리즘을 설명한다. 그리고 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Enhanced advanced motion vector prediction(EAMVP)를 제안한다. EAMVP는 인접한 두 시점의 관계를 Epipolar 기하학, Similarity transform, Affine transform으로 해석하고, 효율적인 움직임 벡터 부호화를 위한 예측 움직임 벡터를 구해진 두 시점의 관계를 이용하여 생성한다. 본 논문의 실험 결과는 제안하는 방법이 MV-HEVC의 기존 방법보다 1.19%에서 1.32%의 부화화 성능 향상이 있는 것을 보여준다. 제안하는 방법의 성능 향상은 제안하는 방법이 기존의 방법보다 효율적인 예측 움직임 벡터를 제공하기 때문에 발생한다.
더보기In terms of motion vector coding, motion vector predictor (MVP) has to find efficiency predicted motion vector (PMV) which has a high correlation with the current motion vector (MV). But the MVP design of the current Multi-view HEVC (MV-HEVC) exploits meaningless PMV for inter-view MV coding. Since meaningless PMV has different motion vector property with the current MV, the conventional MVP methodology works inefficiently. In this paper we propose a enhanced advanced motion vector predictor (EAMVP) and two substitution MVs to avoid meaningless PMV without calibrated camera projection matrixes. To evaluate the proposed scheme, we implemented the reference software of the MV-HEVC. Our experiments show proposed scheme can effectively avoid meaningless PMV and improves coding performance.
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