KR100571907B1 - 동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 동영상 신호처리장치에서의 움직임 추정 알고리즘 설계 방법에 관한 것으로서, 특히 동영상 움직임 추정을 위한 일단의 연산을 실행하는 프로세싱 엘레멘트 수를 최적화시키기 위한 방법에 관한 것이다.
본 발명에 의하면 어플리케이션의 종류에 따라서 기본 블럭 및 탐색점의 크기에 상응하여 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 찾아냄으로써, 오버헤드를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 필요 게이트 수를 대폭 줄여 칩 면적을 축소시킬 수 있는 효과가 있다.

Description

동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법{Method for determining the number of processing element in moving picture estimating algorithm}
도 1은 일반적인 MPEG 부호기의 구성도이다.
도 2는 종래의 기술에 의한 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 의한 동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법의 흐름도이다.
본 발명은 동영상 신호처리장치에서의 움직임 추정 알고리즘 설계 방법에 관한 것으로서, 특히 동영상 움직임 추정을 위한 일단의 연산을 실행하는 프로세싱 엘레멘트 수를 최적화시키기 위한 방법에 관한 것이다.
디지털 영상신호처리 기술이 발전됨에 따라 화상 압축기술의 적용영역은 통신 미디어(Media)에 머무르지 않고, 가전, 컴퓨터 등의 분야로 급속히 확대되어 가고 있다.
디지털 영상신호처리 기술의 대표적인 규격 중에 하나가 MPEG(Moving Picture Experts Group)에 의한 동화상 압축 알고리즘이다.
도 1은 일반적인 동화상 압축 알고리즘이 적용되는 MPEG 부호기의 구성도이다.
이를 간략히 설명하면, 영상신호를 입력하여 정보원 부호기(11)에서 DCT, 양자화 및 움직임 추정 등을 실행하여 정보량을 압축시킨다. 그런 다음에, 비디오신호 다중화 부호기(12)에서 계층구조 부호화 및 가변길이 부호화를 실행시킨 규격 데이터를 발생시키고, 송신 버퍼(13)에 의하여 송신되는 데이터양을 일정하게 한다. 그리고, 부호화 제어부(14)는 송신 버퍼(13)로부터 입력되는 버퍼 용량을 판단하여, 정보원 부호기(11) 및 비디오신호 다중화 부호기(12)에 정보 발생량의 증감을 지시하는 역할을 한다.
이와 같은 부호기의 동화상 압축 알고리즘에 있어서, 가장 많은 계산량을 필요로 하는 것이 동영상 부호화를 위한 움직임 추정부분이다. 정보원 부호기(11)를 구성하는 움직임 추정기는 종종 칩 전체 프로세싱 파워(Processing Power)의 50%까지도 차지한다. 따라서 리스크 프로세서(Risc Processor) 상에서 움직임 추정기를 다른 시스템 모듈들과 함께 소프트웨어로 처리하는데는 무리가 있다. 그러므로 움직임 추정기 부분은 대부분 하드웨어로 구현한다.
움직임 추정기를 독립적인 하드웨어 칩으로 만드는데 있어서 동작속도를 향상시키기 위하여 하드웨어의 구조를 바꾸면 칩의 크기가 너무 커져서 비디오 코덱을 SOC(System On the Chip)화 하기가 거의 불가능하게 된다.
다른 한편으로 하드웨어의 크기를 줄이는데 촛점을 맞추면 동작속도가 저하 되어 실시간 동작이 어려워진다. 따라서, 이들 동작속도와 하드웨어의 크기간의 상호 적절한 타협이 필요하게 되었다.
움직임 추정기의 하드웨어의 구조를 보면 사용되는 알고리즘의 종류에 따라 부분 하드웨어 모듈들은 변할 수 있으며, 이 모듈들에 따라 하드웨어의 크기가 달라지게 된다.
그런데, 대부분의 움직임 추정 알고리즘에서는 이전 프레임과 현재 프레임간의 움직임 차의 합을 구하기 위한 정합 알고리즘으로 절대차 평균(MAD:Mean of Absolute Difference)이 사용된다. 절대차 평균을 구하기 위해서는 일단의 연산(덧셈, 절대값, 뺄셈)이 필요한데, 이를 위한 모듈이 프로세싱 엘레멘트(PE:Processing Element)이다. 이 프로세싱 엘레멘트의 크기와 수는 움직임 추정기 크기와 성능에 큰 영향을 준다.
움직임 추정기를 구현할 때 절대차 평균을 구하기 위한 프로세싱 엘레멘트들의 어레이로 이루어진 압축 어레이(systolic array)가 기본 탐색기이다.
종래의 기술에 의하면 도 2에 도시된 바와 같이, 기본 탐색기에서 실제적인 계산을 위한 부분인 프로세싱 엘레멘트의 수는 탐색점의 크기나 매크로 블럭의 크기에 의하여 설계자가 자신이 사용하는 하드웨어의 구조와 시스템의 요구 사양에 따라 경험적으로 적절히 선택하였다.
만약 블럭 정합 알고리즘 중 가장 잘 알려진 전면 탐색 알고리즘의 경우에서 매크로 블럭의 크기는 16×16이고, 탐색을 위한 탐색 영역들이 32×32라고 한다면 가장 좋은 성능을 위해선 간단히 256개의 프로세싱 엘레멘트를 사용할 수 있다. 하 지만 이 경우 이들 프로세싱 엘레멘트는 지나치게 큰 칩 면적을 차지하게 된다. 만약 이 움직임 추정기가 H.263과 같은 로우 비트(low bits) 데이터 전송을 위한 것이라면 더욱더 칩 가격과 직결되는 실리콘 면적에 있어서 불필요한 손실을 주게된다.
이와같이, 종래의 기술에 의한 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하는데 있어서 객관적인 산출방법 없이 설계자의 경험에 따라 결정함으로써 경우에 따라서는 움직임 추정기의 크기 및 성능에 큰 손실을 줄 수 있는 문제점이 있었다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 기본 블럭 및 탐색점의 크기에 상응하여 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하기 위한 동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법은 움직임 추정기를 구성하는 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하는 방법에 있어서, (a) 시스템 및 어플리케이션 사양에 상응하는 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)를 구하기 위한 단계, (b) 최소 기본 블럭의 크기와 최소 탐색점의 크기를 비교하기 위한 단계, (c) 상기 단계(b)의 비교 결과 작은 크기를 갖는 것을 분할 대상 블럭으로 판정하여, 순차적으로 분할시키기 위한 단계, (d) 상기 단계(c)에서 순차적으로 분할되는 블럭 에 포함된 화소 수에 해당되는 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)를 산출하기 위한 단계 및 (e) 상기 NPE1과 상기 NPE2를 비교하여, NPE2 중에서 NPE1과 같은 값이 있으면 이 값을 최적 프로세싱 엘레멘트의 수(NPEO)로 결정하고, 그렇지 않으면 NPE1보다 큰 값을 갖는 NPE2 중에서 NPE1에 가장 근접된 정수값을 NPEO로 결정하기 위한 단계를 포함함을 특징으로 한다.
따라서 일정양의 화소를 파이프라인(pipeline)방식을 이용하여 동시 처리하며, 이를 위한 같은 수의 프로세싱 엘레멘트를 반복적으로 되풀이하여 사용하는 압축 어레이 방법이 넓이 사용된다. 이 방법은 속도적인 관점에서 본다면 움직임 추정기의 성능을 떨어트리지만 프로세싱 엘레멘트의 수를 줄일 수 있기 때문에 칩 크기를 현격히 감소시킬 수 있다. 이 때 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하기 위하여 설계자는 사용되는 탐색 블럭이나 탐색영역의 크기를 이용한다. 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하는 방법으로서, 전면 탐색의 경우는 주로 매크로 블럭을 분할하여 사용한다. 왜냐하면 일반적으로 매크로 블럭의 크기가 탐색영역보다 작기때문에 등분하는 것이 유리하기 때문이다. 이에 비하여 탐색영역과 매크로 블럭을 적당한 크기로 쪼개어 계층마다 다른 크기의 블럭을 사용하는 계층적 탐색방법에선 쪼개어진 탐색영역과 매크로 블럭 중 크기가 작은 것을 기본으로 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하는 것이 가장 유리한 방법으로 사용되고 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에 의한 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하기 위한 알고리즘은 크게 최소의 프로세싱 엘레멘트의 수를 계산하는 제1과정(단계301∼단계305)과 기본 블럭의 크기와 탐색점의 크기를 고려하여 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 계산하는 제2과정(단계306∼단계316)으로 대별할 수 있다.
우선, 제1과정에 의한 최소의 프로세싱 엘레멘트의 수를 계산하는 흐름을 설명하면 다음과 같다.
우선, 설계 초기 결정 사항으로서 어플리케이션(Application)을 결정한다. 본 발명에서는 일 예로 어플리케이션을 H.263으로 결정하였다.(단계301)
다음으로, 시스템 클럭, 영상 구격, 초당 프레임 수 등의 시스템 사양을 결정한다. 시스템이 요구하는 사양을 CIF(352*288 픽셀)*30프레임/초, 그리고, 이전 프레임의 탐색영역의 범위를 -16∼16, 현재 프레임에서의 탐색 블럭의 크기를 16*16으로 결정하였다.(단계302)
그리고 나서, 전면 조사 방식에 의한 알고리즘을 선택한 경우에 있어서 초당 계산양(NOP)을 구하면 다음과 같다.(단계303)
NOP = {(352×288)/162}×(2×16)2×162×30 = 3114.68(MOPS)
그리고 사용하려고 하는 클럭 주파수(FC)를 30MHz으로 결정하면 기 발표된 수학식 1에 따라서 최소의 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE)를 계산한다.(단계304)
Figure 111999003332012-pat00001
따라서, 전면 조사 방식을 채용한 경우에 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)는 정수값인 104개로 결정된다.(단계305)
만일, 전면 조사 방식 대신에 상관 관계를 이용한 계층적 탐색방법을 이용한 움직임 벡터 조사 방법에 적용한 경우에 대하여 살펴보면 다음과 같다.
일 예로 계층적 탐색 방법은 최근 발표된 현존하는 알고리즘 중 HSBMA3S(Hierarchical Search Block Matching Algorithm with 3 candidates and Spatial correlation) 조사 방법이다.
HSBMA3S 조사 방법은 많은 수의 계산양을 줄일 수 있지만 전면 조사 방법보다 복잡한 회로를 요구한다.
이와 더불어 일정양의 화소를 파이프라인(pipeline)방식을 이용하여 동시 처리하며, 이를 위한 같은 수의 프로세싱 엘레멘트를 반복적으로 되풀이하여 사용하는 압축 어레이 방법이 넓게 사용된다. 이 방법은 속도적인 관점에서 본다면 움직임 추정기의 성능을 떨어트리지만 프로세싱 엘레멘트의 수를 줄일 수 있기 때문에 칩 크기를 현격히 감소시킬 수 있다. 이 때 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하기 위하여 설계자는 사용되는 탐색 블럭이나 탐색영역의 크기를 이용한다. 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하는 방법으로서, 전면 탐색의 경우는 주로 매크로 블럭을 분할하여 사용한다. 왜냐하면 일반적으로 매크로 블럭의 크기가 탐색영역보다 작기때문 에 등분하는 것이 유리하기 때문이다. 이에 비하여 탐색영역과 매크로 블럭을 적당한 크기로 쪼개어 계층마다 다른 크기의 블럭을 사용하는 계층적 탐색방법에선 쪼개어진 탐색영역과 매크로 블럭 중 크기가 작은 것을 기본으로 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하는 방법을 사용한다.
계층적 탐색 방법 중의 하나인 HSBMA3S 조사 방식에 의한 알고리즘을 선택한 경우에 있어서 초당 계산양(NOP)을 구하면 다음과 같다.(단계303)
NOP = {(92×42) + (3×52×82) + (52×16 2)} × {(352×288)/162}
= 148.45MOPS
그리고 수학식 1을 이용하여 최소 엘레멘트의 수(NPE)를 계산하면 다음과 같다.(단계304)
NPE = 148.45M/30M = 4.95
따라서, HSBMA3S 조사 방식에 의한 알고리즘을 선택한 경우에 있어서 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)는 4.95보다 크거나 같은 최소 정수값인 5로 결정한다.(단계305)
다음으로, HSBMA3S 조사 방식에 의한 알고리즘을 선택한 경우에 있어서 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 구하는 제2과정에 대하여 설명하기로 한다.
초기 설계 설정 사항인 움직임 벡터 조사 방법으로 HSBMA3S 조사 방식에 의한 ME알고리즘을 선택하고, 하드웨어로 H.263에 의한 파이프라인 구조를 선택한 것 으로 가정하자.(단계306∼단계307)
HSBMA3S 조사 방식에 있어서는 최상위 계층에서 사용되는 매크로 블럭이 4×4블럭(16화소)이고, 최소 탐색점의 크기를 16×16블럭으로 결정한 경우에(단계308∼단계309), 기본 블럭과 탐색점 크기를 비교한 후에, 작은 크기를 갖는 것을 분할 대상 블럭으로 판정한다. 따라서, 본 발명에서는 기본 블럭의 크기가 탐색점의 크기보다 작으므로 기본 블럭을 분할 대상 블럭으로 판정한다.(단계310∼단계311)
그런 후에, 분할 대상 판정을 받은 4×4의 매크로 블럭의 화소의 수가 짝수이므로 2분법에 의하여 1/2씩 분할한 후에, 분할된 단위 블럭에서의 화소의 수를 계산하여 해당 화소 수에 상응하는 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)를 산출한다. 이에 따라서, 1차 분할된 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)는 16화소의 반인 8이 된다.(단계312∼단계313)
그리고 나서, 단계305에서 결정된 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)와 단계313에서 산출된 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)의 크기를 비교한다.(단계314)
단계314의 비교 결과, 1차 분할 후 산출된 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)가 8로 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)인 5보다 크므로, 1차 분할 후 산출된 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)인 8을 최적 프로세싱 엘레멘트 수(NPE0)를 저장하는 메 모리에 저장하고 나서, 단계312로 되돌아가서 1차 분할된 블럭을 다시 한번 더 분할시킨다. 즉, 1차 분할된 8화소를 2등분으로 분할하여 각각 4화소를 처리할 수 있는 블럭으로 분할한다.
그리고 나서, 단계313에 의하여 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)를 구하면 2차 분할된 블럭이 4화소로 구성되어 있으므로 4로 결정된다.
그런 후에, 단계314에서 2차 분할된 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)인 4와 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)인 5를 비교한다.
단계314의 비교 결과, 2차 분할된 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)가 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)보다 작으므로, 단계316에 의하여 현 분할전에 메모리에 저장된 최적 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE0)인 8을 출력한다.
그런데, 최상위 계층에서 결정된 최적 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE0)인 8은 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수인 5에 비하여 비교적 큰 값에 해당되므로 거의 40% 이상의 오버헤드(overhead)가 생긴다.
따라서, 단계308∼단계316을 중간 계층과 하위 계층에 적용하여 최적 프로세싱 엘레멘트의 수를 위와 같은 방법으로 반복하여 구한다.
중간 계층과 하위 계층에서 사용되어지는 탐색 영역들은 -2∼2이다.
이 경우에는 단계310의 비교 결과, 탐색점이 기본 블럭의 크기보다 작으므로 단계311에서는 분할 대상 블럭을 탐색점의 영역으로 판정한다.
단계312에서는, 5×5의 초기 탐색점 영역을 분할한다. 이 경우에 영역내의 화소의 수가 홀수이므로 2분법에 의한 분할이 되지 않는다. 이 경우에는 행 단위로 분할한다. 이에 따라서 1행의 화소 수가 5이므로 단계314에서는 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)는 5로 결정된다.
단계314에 의하여, 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)와 산출된 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)의 크기를 비교한다. 이 경우에 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)와 산출된 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)의 크기가 5로 같으므로 단계315에서 메모리에 이미 저장된 최적 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE0)를 8에서 5로 대체하여 저장한다.
따라서, 최종적으로 결정된 최적 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE0)는 5가 되어, 이 경우에는 거의 어떠한 오버헤드가 없는 프로세싱 엘레멘트의 수에 해당된다.
물론, 위에서 사용되는 프로세싱 엘레멘트는 파이프라인을 이용하여 프로세싱 엘레멘트의 수만큼 동시 수행된다. 예를들어 5개의 프로세싱 엘레멘트를 이용하여 25개의 탐색점의 화소에 대한 모든 계산을 수행하려면 5개의 프로세싱 엘레멘트를 5번 반복적으로 사용하면 된다.
결론적으로, 설계자는 프로세싱 엘레멘트의 수를 5개로 선택함으로써 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수로 움직임 추정기의 설계를 할 수 있게 되었다.
위의 실시예에서는 설명의 편의 상 HSBMA3S 조사 방식에 의한 알고리즘을 선 택한 경우에 있어서의 최적의 프로세싱 엘레멘트 수를 구하는 방법을 제시하였다. 전면 조사 방식에서 위와 같은 방법을 적용하여 최적의 프로세싱 엘레멘트 수를 구할 수 있음은 당연하다.
그러면, 본 발명을 적용한 경우에 있어서 얼마나 프로세싱 엘레멘트(PE)의 수가 전체 움직임 추정기 면적에 영향을 주는가를 살펴보자.
일반적으로 칩 면적을 고려한 하나의 프로세싱 엘레멘트에 사용되는 게이트의 수는 약 256개이다. 이 게이트 수는 VHDL 하드웨어 언어로 일반적인 구조의 프로세싱 엘레멘트를 코딩하여 개관 툴(Synopsis tool)로 합성할 때 얻어진 수치이다. 본 발명에서 전면 조사 방식을 채용한 경우에 QCIF(176×144) 30 프레임/초를 처리하기 위하여 소개된 공식에 의하여 얻어진 최소 26개의 프로세싱 엘레멘트를 이용하여 32개의 최적 프로세싱 엘레멘트를 구할 수 있다.
이에 따라서, 칩 면적을 고려하지 않은 경우의 게이트 수(NG1)는
NG1 = 256게이트 × 256개의 PE = 65536 게이트
본 발명을 적용하여 최적 PE를 구한 경우의 게이트 수(NGO)는
NGO = 256게이트 × 32개의 PE = 8192 게이트
가 된다.
따라서, 칩면적을 고려하지 않았을 경우에는 256개의 PE가 사용되며 이를 위하여 사용되는 PE의 전체 게이트 수는 PE를 제외한 움직임 추정기를 위한 게이트 수의 5배가 넘게 된다. 그러므로 어플리케이션의 사양, 사용되는 움직임 추정기는 이를 고려한 것의 거의 4.2배 정도의 오버헤드를 가지게 된다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 어플리케이션의 종류에 따라서 기본 블럭 및 탐색점의 크기에 상응하여 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 찾아냄으로써, 오버헤드를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 필요 게이트 수를 대폭 줄여 칩 면적을 축소시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims (4)

  1. 움직임 추정기를 구성하는 최적의 프로세싱 엘레멘트의 수를 결정하는 방법에 있어서,
    (a) 시스템 및 어플리케이션 사양에 상응하는 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)를 구하기 위한 단계;
    (b) 최소 기본 블럭의 크기와 최소 탐색점의 크기를 비교하기 위한 단계;
    (c) 상기 단계(b)의 비교 결과 작은 크기를 갖는 것을 분할 대상 블럭으로 판정하여, 순차적으로 분할시키기 위한 단계;
    (d) 상기 단계(c)에서 순차적으로 분할되는 블럭에 포함된 화소 수에 해당되는 분할 프로세싱 엘레멘트 수(NPE2)를 산출하기 위한 단계; 및
    (e) 상기 NPE1과 상기 NPE2를 비교하여, NPE2 중에서 NPE1과 같은 값이 있으면 이 값을 최적 프로세싱 엘레멘트의 수(NPEO)로 결정하고, 그렇지 않으면 NPE1보다 큰 값을 갖는 NPE2 중에서 NPE1에 가장 근접된 정수값을 NPEO로 결정하기 위한 단계를 포함함을 특징으로 하는 동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 단계(a)에서 상기 실현 가능 최소 프로세싱 엘레멘트의 수(NPE1)는 NOP/FC 에 근사하는 정수값으로 결정되며, 여기서 NOP 는 움직임 추정시의 초당 전체 계산양, FC는 움직임 추정기의 클럭 주파수임을 특징으로 하는 동영상 추정 알고리듬에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 단계(b)∼단계(d)를 최상위 계층에서부터 최하위 계층까지 순차적으로 실행함을 특징으로 하는 동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘트 수 결정 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 단계(c)에서의 분할은 분할 대상이 블럭에 포함된 화소의 개수가 짝수인 경우에는 2분법에 의하여 1/2씩 분할하고, 홀수인 경우에는 행 단위로 분할함을 특징으로 하는 동영상 추정 알고리즘에 있어서 프로세싱 엘레멘 트 수 결정 방법.
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