KCI등재후보
저비트율 비디오 압축율을 위한 새로운 고속 움직임 예측 알고리즘 = A New Fast Block Motion Estimation Algorithm for Low Bit-rate Video Compression
저자
김철중 ( Chul Jung Kim ) ; 장호연 ( Ho Yun Chang ) ; 노대영 ( Dae Young No ) ; 오승준 ( Seoung Jun Oh ) ; 정광수 ( Kwang Sue Chung )
발행기관
학술지명
한국화상학회지(Journal of Korean Society for Imaging Science and Technology)
권호사항
발행연도
2001
작성언어
-KDC
500
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
101-109(9쪽)
제공처
소장기관
최근 들어 ASIC이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 더 빠르고 정확한 움직임 벡터 예측방법이 요구되고 있다. 블록 움직임 벡터를 예측하기 위한 전역탐색 (Full Search: FS) 방법은 탐색영역의 모든 화소들을 탐색하여 움직임 벡터를 예측하는 방법으로 화질과 PSNR은 좋지만 많은 계산량이 요구된다. 이전에 제안된 고속 알고리즘들은 탐색하는 회수를 제한함으로써 계산량을 줄였기 때문에 움직임 벡터 예측의 정확도가 낮고, 움직임 보상시 SAD 값이 높아지는 것을 감수해야한다.
본 논문은 기존의 고속 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 저비트율에서 효과적인 새로운 움직임 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. NSS (A New Past Subsampling-based Search Algorithm for Block Motion Estimation)라 불리는 제안된 알고리즘은 서브샘플링 방법을 위한 디더링 패턴과 주위 블록의 움직임벡터를 이용하는 방법을 기반으로 하고 있다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들과 유사한 시각적 화질을 제공하면서 입력 비디오 영상에 따라 약 50% 정도 계산량을 줄일 수 있다.
Recently we needs a faster and more accurate motion vector search algorithm for an ASIC (Application Specific IC) or a small system. A full search algorithm for block motion estimation is computationally intensive even though it can provide the best visual quality. Previously proposed fast algorithm reduce the computation by limiting the number of searching locations. This is accomplished at the expense of less accuracy of motion estimation and gives rise to an appreciably higher sum of absolute difference (SAD) for motion compensated images. In this paper, we present a new fast search algorithm for block motion estimation that can produce proper visual quality Performance and less computational time compared with conventional fast algorithms. The proposed algorithm, NSS (A New Fast Subsampling-based Search Algorithm for Block Motion Estimation), is based on the ideas of dithering pattern for pixel decimation and using motion vectors in adjacent macro blocks. NSS is especially an efficient method for low bit-rate video coding. From the experimental results, the proposed algorithms is superior to conventional fast algorithms in computational complexity up to about 50% with almost the same visual quality performance.
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