KR100787954B1 - 십자형 다이아몬드 탐색을 이용한 블록 정합 방식의 고속움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이기록된 기록매체 - Google Patents

십자형 다이아몬드 탐색을 이용한 블록 정합 방식의 고속움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이기록된 기록매체 Download PDF

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십자형 다이아몬드 탐색을 이용한 블록 정합 방식의 고속 움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 개시된다. 움직임 추정 방법은, 탐색범위의 원점을 기준으로 5개의 탐색점을 가지는 SCSP를 수행하는 단계; 최소 SAD를 갖는 지점이 탐색점들 중 원점인지의 여부를 판단하는 단계; 판단 결과 원점이 아닌 경우, 최소 SAD를 갖는 지점을 기준으로 4개의 탐색점을 탐색하는 제1 추가탐색을 수행하는 단계; 제1 추가탐색의 결과에 의해 최소 SAD를 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 최소 SAD를 갖는 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 SAD를 갖는 지점이 변경된 경우 2개 또는 3개의 탐색점을 가지는 제2 추가탐색을 수행하는 단계; 및 제2 추가탐색 수행 결과, 최소 SAD를 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 해당 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 SAD를 갖는 지점이 변경된 경우 한번 이상의 LDSP와 SDSP를 수행하는 단계를 포함하며, 이로 인해 화질의 저하를 방지하고 고속으로 움직임을 추정할 수 있다.
움직임 벡터, 블록 정합, 십자형, 다이아몬드기법, 움직임 추정

Description

십자형 다이아몬드 탐색을 이용한 블록 정합 방식의 고속 움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체{Fast motion estimation method based on block matching algorithm using cross diamond search and record-medium recorded program for executing method thereof}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 정합 방식을 이용한 고속 움직임 추정 과정을 나타낸 흐름도.
도 2 내지 도 7는 본 발명의 각 실시예에 따른 고속 움직임 추정 방법에 의한 최적 블록을 선택하는 예시를 나타낸 도면.
본 발명은 움직임 추정에 관한 것으로서, 좀 더 상세하게는 십자형 다이아몬드 탐색을 이용한 블록 정합 방식의 고속 움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
실시간으로 영상의 압축과 전송을 필요로 하는 동영상 코덱과 이 코덱을 내 장하고 응용하는 지상파 DMB, 위성 DMB, HDTV, IPTV 등의 관련 기술이 사용되는 동영상 플레이어 기능을 가지고 있는 디지털 영상 기기와 휴대용 멀티미디어 기기에서 고속으로 압축을 수행하고 이를 통해 실시간 영상처리를 구현하기 위해 움직임 추정 기술이 사용되고 있다.
움직임 추정 기술 중 하나인 블록 정합 방식은 비디오 영상 코덱 즉 MPEG2, MPEG4, H.264, H.263 등의 압축 코덱 안의 움직임 예측과 보상을 수행하는 부분에서 고속으로 움직임 벡터를 찾기 위해 사용되는 기술이다.
움직임 추정에 따른 종래 기술로는 2DLOG(the 2-D Logarithmic search), 3단계 탐색 기법(TSS : Three Step Search), 새로운 3단계 탐색 기법(NTSS : New Three Step Search), FSS(Four-Step Search), 다이아몬드 탐색 기법(DS : Diamond Search), 십자 다이아몬드 탐색 기법(Cross Diamond Search), 새로운 십자 다이아몬드 탐색기법(New CDS), 육각형 탐색기법(HEXBS : Hexagon-based Search) 등이 있으며 이들 기법은 움직임 추정 시 원점 중심에서 해당 기법의 정해진 움직임 패턴으로 움직임 추정을 수행함으로써 고속으로 블록 정합을 실시하여 움직임 벡터를 찾아낸다.
가장 잘 알려진 대표적인 기법인 다이아몬드 탐색 기법과 같은 경우 다른 종래의 고속 블록 정합 기법들보다 좋은 화질을 가질 수 있지만 하나의 움직임 벡터를 찾기 위해 많은 탐색 점수를 필요로 하여 계산량이 많아진다는 문제점이 있다. 가장 고속으로 평가되는 육각 탐색 기법의 경우 계산량은 줄지만 상대적으로 화질의 감소가 발생한다는 문제점이 있다.
구체적으로 살펴 보면 우선 다이아몬드 탐색 기법의 경우 원점(현재의 화면 중 특정 블록과 대칭되는 이전 영상의 위치)을 중심으로 초기 탐색을 위해서 LDSP(Large Diamond Search Pattern)으로 9점을 검사하고, 이 후 최소 블록 정합 오차값의 변화가 있을 경우(즉, 원점이 아닌 다른 지점이 최소 블록 정합 오차 값을 가질 경우) 계속해서 3점 혹은 5점의 확장 탐색을 수행하게 된다. 그리고 최종적으로 SDSP(Small Diamond Search Pattern)으로 주변 4점을 추가로 탐색한 후 움직임 벡터를 결정하게 된다. 즉 하나의 움직임 벡터를 구하는데 최소13개의 탐색점수를 필요로 하며, 이는 계산량을 늘림으로써 속도의 저하를 가져오게 된다. 또한 초기 탐색에서 최소 블록 정합 오차 지점이 아닌 잘못된 방향을 선택하였을 경우 한 픽셀, 혹은 두 픽셀씩 점진적으로 확장함으로 인해 화질의 저하를 발생시킬 수 있다.
또한 가장 고속 기법으로 평가되는 육각형 탐색 기법의 경우 초기 탐색에 있어서 7점을 필요로 하며 이 후 3점씩 확장해서 탐색하게 된다. 이 후 최종적으로 SDSP 탐색으로 4점을 탐색하고 움직임 벡터를 결정하게 된다. 육각형 탐색 기법의 경우 육각형 모양으로 탐색을 수행함에 있어서 픽셀 사이를 건너뛰어서 탐색하게 되므로 세밀한 탐색을 수행하지 못하여 화질의 저하를 가져온다는 큰 단점이 있다.
이 후의 기법들의 경우 탐색 점수를 줄여 속도를 향상시키는 많은 기법들이 제안되어 왔으나 화질에 있어서는 동등하거나 저하되는 측면이 많다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 화질의 저하를 방지하며, 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 블록 정합 방식의 고속 움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 십자형 탐색 방식을 이용하여 탐색점수를 줄여 보다 효율적으로 움직임 벡터를 산출할 수 있는 십자형 다이아몬드 탐색을 이용한 블록 정합 방식의 고속 움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 움직임이 적은 경우에는 소수의 초기 탐색점들을 통해 탐색이 완료될 수 있으며, 움직임이 많을 경우에도 많은 탐색점 수를 필요치 않으며 보다 정밀한 탐색이 수행될 수 있는 십자형 다이아몬드 탐색을 이용한 블록 정합 방식의 고속 움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따르면, 블록 정합 방식에 따른 움직임 추정 방법에 있어서, (a) 탐색범위의 원점을 기준으로 5개의 탐색점을 가지는 SCSP(Small Cross Search Pattern)를 수행하는 단계; (b) 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 상기 탐색점들 중 원점인지의 여부를 판단하는 단계; (c) 상기 판단 결과 원점이 아닌 경우, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점을 기준으로 4개의 탐색점을 탐색하는 제1 추가탐색을 수행하는 단계; (d) 상기 제1 추가탐색의 결과에 의해 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경된 경우 2개 또는 3개의 탐색점을 가지는 제2 추가탐색을 수행하는 단계; 및 (e) 상기 제2 추가탐색 결과, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경된 경우 한번 이상의 LDSP(Large Diamond Search Pattern)와 SDSP(Small Diamond Search Pattern)를 수행하는 단계를 포함하는 움직임 추정 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.
여기서, 상기 제1 추가탐색에 따른 4개의 탐색점들은 'Y'자 형상으로 위치할 수 있다.
또한, 상기 제2 추가탐색은, (1,0), (-1,0), (0,1), (0,-1) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 최소 블록 정합 오차값을 가진 지점을 기준하여 십자 형상으로 2개의 탐색점을 추가 탐색할 수 있다.
또한, 상기 제2 추가탐색은, (1,1), (-1,1), (-1,1), (-1,-1) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 최소 블록 정합 오차값을 가진 지점을 기준하여 십자 형상으로 2개의 탐색점을 추가 탐색할 수 있다.
또한, 상기 제2 추가탐색은, (3,0), (-3,0), (0,3), (0,-3) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 원점을 기준하여 최소 블록 정합 오차값을 갖는 지점을 포함하여 십자 형상으로 3개의 탐색점을 추가 탐색할 수 있다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접 속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명에 따른 움직임 추정 방법은 코덱 등에 적용될 수 있으므로, 그 방법의 수행 주체는 코덱인 경우를 가정하여 설명하기로 한다. 물론, 코덱 이외에도 이미지 프로세서 등에 프로그램이 인스톨되어 수행될 수도 있음은 당업자에게는 자명하다 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 정합 방식을 이용한 고속 움직임 추정 과정을 나타낸 흐름도이고, 도 2 내지 도 7는 본 발명의 각 실시예에 따른 고속 움직임 추정 방법에 의한 최적 블록을 선택하는 예시를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 단계 110에서 도 2에 도시된 바와 같이 원점(0,0)을 포함하는 (1,0), (-1,0), (0,1), (0, -1)에 따른 5개의 탐색점을 가지는 SCSP(Small Cross Search Pattern)가 수행된다.
여기서, 원점은 현재 영상의 특정 블록과 이전 영상의 동일 위치의 블록을 의미하는 것이다. 도면에 도시된 바와 같이 탐색범위는 원점을 기준으로 상하 좌우로 각각 7의 크기를 가질 수 있다. 즉, 본 실시예에서는 탐색범위로써 상하 좌우로 각각 7(-3 내지 +3)의 크기를 갖는 것을 예로 들었으나, 이는 설명의 편의를 위한 것이며 16*16, 32*32 등의 다양한 탐색범위를 가질 수도 있음은 당업자에게는 자명하다 할 것이다.
우선, 본 실시예에 따르면 SCSP에 따른 탐색점들 중 최소의 블록 정합 오차값(SAD : Sum Absolute Difference)을 갖는 지점이 탐색된다. 최소 블록 정합 오차값이란 현재 선택된 블록과 탐색점에 따른 이전 영상 블록들간의 오차값들 중 가장 작은 오차값을 의미한다.
단계 115에서 최소 SAD를 가지는 탐색점이 원점인지의 여부가 판단된다.
판단 결과, 만일 원점에 따른 이전 영상의 블록이 최소 블록 정합 오차값을 갖는 경우, 탐색이 종료되고 움직임 벡터는 0으로 처리될 수 있다. 즉, 원점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우 해당 블록은 움직임이 없는 것으로 판단될 수 있다.
단계 115에서의 판단결과, 만일 원점이 아닌 다른 탐색점(즉, (1,0), (-1,0), (0,1), (0,-1) 중 어느하나)이 최소 SAD를 가질 경우, 단계 120에서 네 개의 추가된 탐색점이 탐색된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 단계 120에서 추가되는 탐색점은 단계 110에 따른 탐색점들 중 최소 SAD를 갖는 탐색점을 기준으로 'Y'자 형상으로 위치한다.
단계 125에서, 최소 SAD를 갖는 지점이 변경되는지 여부가 판단된다. 즉, 새로 추가 탐색된 네 지점 중 이전에 최소 SAD를 갖는 지점보다도 더 작은 SAD를 갖는 지점이 존재하는지 여부가 판단된다. 판단 결과, 만일 최소 SAD를 갖는 지점이 변경되지 않은 경우, 단계 160으로 진행되어 해당 최소 SAD를 갖는 지점에 따른 블록을 기준하여 움직임 벡터(MV)가 생성된다.
단계 125에서의 판단 결과, 최소 SAD 지점이 변경된 경우, 단계 130에서 변경된 최소 SAD를 가지는 지점이 인식되고, 그 결과에 따라 단계 135 내지 단계 145 중 어느 하나가 수행된다.
단계 135에서는 도 4에 도시된 바와 같이, 최소 SAD를 갖는 지점을 기준으로 상하(또는 좌우)로 2점('3'으로 표시된 지점)이 탐색되고, 단계 140에서는 도 5에 도시된 바와 같이 최소 SAD를 갖는 지점을 기준으로 대각 방향의 2점('3'으로 표시된 지점)이 탐색된다. 즉, 최소 SAD 지점을 기준으로 십자가 형상의 탐색점들을 탐색한다.
이와 달리, (3,0), (-3,0), (0,3), (0,-3) 중 어느 한 지점이 최소 SAD를 가지는 경우 도 6에 도시된 바와 같이 세 지점('3'으로 표시된 부분)이 탐색된다. 원점에서 세 픽셀이나 떨어진 지점이 최소 SAD를 가지므로 이 경우는 움직임이 큰 것으로 인식될 수 있으며, 따라서 다른 방향으로도 보다 멀리 있는 지점을 탐색하기 위한 것이다. 단계 145 이후에는 단계 155로 진행된다.
다시 도 1을 참조하면 단계 135 또는 단계 140 수행 이후, 단계 150에서 최소 SAD 지점의 변경이 있는지가 판단되고, 변경이 없는 경우 단계 160으로 진행되어 해당 SAD 지점에 따른 블록을 기준하여 MV가 생성될 수 있다.
단계 150에서의 판단 결과 만일 최소 SAD 지점의 변경이 있는 경우, 단계 155에서 다이아몬드 기법에 따른 LDSP 및 SDSP가 수행된다.
다시 도 6 을 참조하면, 최소 SAD 지점(굵은 선으로 표시된 '2'지점)을 기준으로 LDSP가 수행('4'로 표시된 탐색점에 대한 탐색)되고, 그 결과 원점이 최소 SAD 지점이면 SDSP가 수행되어 최소 SAD를 갖는 지점이 최적 지점으로써 선택될 수 있다. 도 2 내지 도 7에 굵은 선으로 표시된 각 지점이 각 예에서 결정된 최적 지점이다.
마찬가지로 도 7을 참조하면, 도 2와 같은 최조 탐색 이후, 도 3과 같은 두번째 탐색을 수행하고, 도 5와 같은 세번째 탐색이 수행된 이후 두 번의 LDSP와 한 번의 SDSP 수행 결과 최적 저점('4'로 표시된 지점)이 선택된다. 이후, 단계 160으로 진행되어, 상기한 최소 SAD를 갖는 최적 지점에 따른 블록을 기준으로 하여 MV가 산출된다.
상술한 바와 같이 본 실시예에 따르면 움직임이 적은 경우에는 소수의 초기 탐색점들을 통해 탐색이 완료될 수 있으며, 움직임이 많을 경우에도 많은 탐색점 수를 필요치 않으며 보다 정밀한 탐색이 수행될 수 있다. 따라서, 본 실시예에 따른 움직임 탐색 기법은 기존의 다이아몬드 탐색 기법, 육각형 탐색기법 등에 비해 고화질의 보다 빠른 탐색 시간을 제공할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크, 광자기디스크 등)에 저장될 수 있다.
본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않으며, 많은 변형이 본 발명의 사상 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 가능함은 물론이다.
이상에서 상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 화질의 저하를 방지하며, 블록 정합 방식에 따른 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 블록 정합 방식에 따른 고속 움직임 추정 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 십자형 탐색 방식을 이용하여 탐색점수를 줄여 보다 효율적으로 움직임 벡터를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명은 움직임이 적은 경우에는 소수의 초기 탐색점들을 통해 탐색이 완료될 수 있으며, 움직임이 많을 경우에도 많은 탐색점 수를 필요치 않으며 보다 정밀한 탐색이 수행될 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (9)

  1. 블록 정합 방식에 따른 움직임 추정 방법에 있어서,
    (a) 탐색범위의 원점을 기준으로 5개의 탐색점을 가지는 SCSP(Small Cross Search Pattern)를 수행하는 단계;
    (b) 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 상기 탐색점들 중 원점인지의 여부를 판단하는 단계;
    (c) 상기 판단 결과 원점이 아닌 경우, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점을 기준으로 4개의 탐색점을 탐색하는 제1 추가탐색을 수행하는 단계;
    (d) 상기 제1 추가탐색의 결과에 의해 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경된 경우 2개 또는 3개의 탐색점을 가지는 제2 추가탐색을 수행하는 단계; 및
    (e) 상기 제2 추가탐색 결과, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경된 경우 한번 이상의 LDSP(Large Diamond Search Pattern)와 SDSP(Small Diamond Search Pattern)를 수행하는 단계를 포함하는 움직임 추정 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 추가탐색에 따른 4개의 탐색점들은 'Y'자 형상으로 위치하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 제2 추가탐색은,
    (1,0), (-1,0), (0,1), (0,-1) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 최소 블록 정합 오차값을 가진 지점을 기준하여 십자 형상으로 2개의 탐색점을 추가 탐색하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  4. 제 1항 또는 제 3항에 있어서, 상기 제2 추가탐색은,
    (1,1), (-1,1), (-1,1), (-1,-1) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 최소 블록 정합 오차값을 가진 지점을 기준하여 십자 형상으로 2개의 탐색점을 추가 탐색하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 제2 추가탐색은,
    (3,0), (-3,0), (0,3), (0,-3) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 원점을 기준하여 최소 블록 정합 오차값을 갖는 지점을 포함하여 십자 형상으로 3개의 탐색점을 추가 탐색하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  6. 블록 정합 방식에 따른 움직임 추정을 수행하기 위해 디지털 처리 장치에서 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 구현되어 있으며, 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램이 기록된 기록매체에 있어서,
    (a) 탐색범위의 원점을 기준으로 5개의 탐색점을 가지는 SCSP(Small Cross Search Pattern)를 수행하는 단계;
    (b) 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 상기 탐색점들 중 원점인지의 여부를 판단하는 단계;
    (c) 상기 판단 결과 원점이 아닌 경우, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점을 기준으로 4개의 탐색점을 탐색하는 제1 추가탐색을 수행하는 단계;
    (d) 상기 제1 추가탐색의 결과에 의해 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경된 경우 2개 또는 3개의 탐색점을 가지는 제2 추가탐색을 수행하는 단계; 및
    (e) 상기 제2 추가탐색 결과, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경되지 않은 경우 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점에 상응하는 블록을 기준으로 움직임 벡터를 산출하고, 최소 블록 정합 오차 값을 갖는 지점이 변경된 경우 한번 이상의 LDSP(Large Diamond Search Pattern)와 SDSP(Small Diamond Search Pattern)를 수행하는 단계를 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 제2 추가탐색은,
    (1,0), (-1,0), (0,1), (0,-1) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 최소 블록 정합 오차값을 가진 지점을 기준하여 십자 형상으로 2개의 탐색점을 추가 탐색하는 것을 특징으로 하는 프로그램이 기록된 기록매체.
  8. 제 6항 또는 제 7항에 있어서, 상기 제2 추가탐색은,
    (1,1), (-1,1), (-1,1), (-1,-1) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 최소 블록 정합 오차값을 가진 지점을 기준하여 십자 형상으로 2개의 탐색점을 추가 탐색하는 것을 특징으로 하는 프로그램이 기록된 기록매체.
  9. 제 6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제2 추가탐색은,
    (3,0), (-3,0), (0,3), (0,-3) 중 어느 한 지점이 최소 블록 정합 오차값을 가질 경우, 원점을 기준하여 최소 블록 정합 오차값을 갖는 지점을 포함하여 십자 형상으로 3개의 탐색점을 추가 탐색하는 것을 특징으로 하는 프로그램이 기록된 기록매체.
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