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개선된 크로스-육각 패턴을 이용한 고속 블록 정합 움직임 추정 알고리즘
A Fast Block Matching Motion Estimation Algorithm by using the Enhanced Cross-Hexagonal Search Pattern

남현우   (동덕여자대학교 컴퓨터학과UU0000457  );
  • 초록

    동영상 프레임의 블록 정합에 있어서 현재 프레임의 블록들 사이에는 공간적 상관성이 존재한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 중심 지향적 특성과 동영상 내의 공간적 상관성을 이용한 개선된 고속 블록 정합 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 현재 프레임의 인접한 매크로 블록들에서 예측된 움직임 벡터와 크로스-육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 예측 탐색 알고리즘 (NNS)과 고속 블록 정합 알고리즘 (CHS)에 비해 탐색 속도와 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 제안하는 알고리즘을 사용하였을 때 탐색 속도 측면에서는 약 $0.1{\sim}38%$ 정도의 향상을 보였고, 화질 측면에서도 PSNR (Peak Signal Noise Ratio) 값이 약 $0.05{\sim}2.5dB$ 정도 향상되었다.


    There is the spatial correlation of the video sequence between the motion vector of current blocks. In this paper, we propose the enhanced fast block matching algorithm using the spatial correlation of the video sequence and the center-biased properly of motion vectors. The proposed algorithm determines an exact motion vector using the predicted motion vector from the adjacent macro blocks of the current frame and the Cross-Hexagonal search pattern. From the of experimental results, we can see that our proposed algorithm outperforms both the prediction search algorithm (NNS) and the fast block matching algorithm (CHS) in terms of the search speed and the coded video's quality. Using our algorithm, we can improve the search speed by up to $0.1{\sim}38%$ and also diminish the PSNR (Peak Signal Noise Ratio) by at nst $0.05{\sim}2.5dB$ , thereby improving the video qualify.


  • 주제어

    고속 블록 정합 알고리즘 .   탐색 패턴 .   움직임 추정.  

 저자의 다른 논문

  • 남현우 (4)

    1. 2007 "고속 블록 정합 움직임 예측을 위한 납작한 육각 패턴 기반 탐색 알고리즘" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information 12 (1): 57~65    
    2. 2008 "개선된 크로스-납작한 육각 탐색 패턴을 이용한 고속 블록 정합 움직임 예측 알고리즘" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information 13 (7): 99~108    
    3. 2016 "표준·시험인증 기술 동향 - 가상현실·증강현실 게임 기술 발전 동향" TTA 저널 = TTA journal 167 (): 83~88    
    4. 2017 "표준·시험인증 기술동향 - MR 기술과 표준화 동향" TTA 저널 = TTA journal 169 (): 91~97    

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