KR19990016084A

KR19990016084A - 개선된 움직임 추정 장치 및 그 추정 방법

Info

Publication number: KR19990016084A
Application number: KR1019970038533A
Authority: KR
Inventors: 곽창민
Original assignee: 전주범; 대우전자 주식회사
Priority date: 1997-08-13
Filing date: 1997-08-13
Publication date: 1999-03-05
Also published as: JP2001516186A; GB2344956B; KR100235356B1; GB0006025D0; WO1999009746A1; US6269121B1; GB2344956A; CN1337123A; CN1129319C; JP4127961B2

Abstract

본 발명은 하이브리드 부호화 기법을 갖는 영상 부호화에 있어서, 입력 프레임의 액티비티를 산출하고, 이 산출된 액티비티를 참조하여 계산량을 각각 달리하는 기설정된 다수의 움직임 추정 경로중 어느 하나를 적응적으로 선택함으로써 블록 단위 움직임 추정을 고속으로 수행할 수 있도록 한 개선된 움직임 추정 기법에 관한 것으로, 이를 위하여 본 발명은, 입력 현재 프레임에 대해 기설정된 N×N 블록 단위로 활성도를 산출하고, 이 산출된 활성도값과 기설정된 임계범위를 비교하며, 그 비교결과에 의거하여 다수의 움직임 추정 경로중 어느 한 경로를 선택하기 위한 절환 제어신호 및 선택된 경로의 인에이블 신호를 발생하는 경로 제어 블록; 절환 제어신호에 응답하여 입력 현재 프레임을 선택된 경로에 제공하는 스위칭 블록; 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 각 N×N 현재 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 N×N 의 후보 블록들중 하나를 현재 블록에 대응하는 최적 정합 블록으로 결정하고, 현재 블록과 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하는 제 1 움직임 추정 수단; N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 샘플링 블록과 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 영역내 다수의 각 M×M 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 M×M 후보 블록들중 하나를 최적 정합 블록으로 결정하며, M×M 현재 샘플링 블록과 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하는 제 2 움직임 추정 수단; 및 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 의 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 현재 샘플링 블록을 다수의 L×L 현재 서브 샘플링 블록으로 분할하며, P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 탐색영역에서 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 R×R 서브 샘플링 탐색영역을 결정하고, L×L 현재 서브 샘플링 블록과 서브 샘플링 탐색영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 L×L 후보 블록들중 하나를 최적 정합 블록을 결정으로 결정하며, L×L 현재 서브 샘플링 블록과 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하는 제 3 움직임 추정 수단을 포함한다.

Description

개선된 움직임 추정 장치 및 그 추정 방법

본 발명은 하이브리드 부호화 기법을 채용하여 동영상신호를 압축 부호화하는 시스템에서 영상의 움직임을 추정하는 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 현재 프레임내 블록과 재구성된 이전 프레임의 탐색영역내 후보 블록간의 블록 매칭 알고리즘을 이용하여 움직임을 추정하는 데 적합한 움직임 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.

이 기술분야에 잘 알려진 바와 같이, 이산화된 영상신호의 전송은 아나로그 신호보다 좋은 화질을 유지할 수 있다. 일련의 이미지 프레임으로 구성된 영상신호가 디지탈 형태로 표현될 때, 특히 고품질 텔레비젼(HDTV)의 경우 상당한 양의 전송 데이터가 발생하게 된다. 그러나, 종래의 전송 채널의 사용가능한 주파수 영역이 제한되어 있으므로, 많은 양의 디지탈 데이터를 전송하기 위해서는 전송하고자 하는 데이터를 압축하여 그 전송량을 줄일 필요가 있다.

따라서, 송신측의 부호화 시스템에서는 영상신호를 전송할 때 그 전송되는 데이터량을 줄이기 위하여 영상신호가 갖는 공간적, 시간적인 상관성을 이용하여 압축 부호화한 다음 전송채널을 통해 압축 부호화된 영상신호를 수신측의 복호화 시스템에 전송하게 된다.

한편, 영상신호를 부호화하는데 주로 이용되는 다양한 압축 기법으로서는, 확률적 부호화 기법과 시간적, 공간적 압축기법을 결합한 하이브리드 부호화 기법이 가장 효율적인 것으로 알려져 있다.

상기한 부호화 기법중의 하나인 대부분의 하이브리드 부호화 기법은 움직임 보상 DPCM(차분 펄스 부호 변조), 2차원 DCT(이산 코사인 변환), DCT 계수의 양자화, VLC(가변장 부호화)등을 이용한다. 여기에서, 움직임보상 DPCM 은 현재 프레임과 이전 프레임간의 물체의 움직임을 결정하고, 물체의 움직임에 따라 현재 프레임을 예측하여 현재 프레임과 예측치간의 차이를 나타내는 차분신호를 만들어내는 방법이다. 이러한 방법은, 예를 들어 Staffan Ericsson 의 Fixed and Adaptive Predictors for Hybrid Predictive/Transform Coding, IEEE Transactions on Communication, COM-33, NO.12 (1985년, 12월), 또는 Ninomiy와 Ohtsuka의 A motion Compensated Interframe Coding Scheme for Television Pictures,IEEE Transactions on Communication, COM-30, NO.1 (1982년, 1월)에 기재되어 있다.

보다 상세하게, 움직임보상 DPCM 에서는 현재 프레임과 이전 프레임간에 추정된 물체의 움직임에 따라, 현재 프레임을 이전 프레임으로 부터 예측하는 것이다. 여기에서, 추정된 움직임은 이전 프레임과 현재 프레임간의 변위를 나타내는 2차원 움직임 벡터로 나타낼 수 있다. 여기에서, 물체의 화소 변위는, 잘 알려진 바와같이, 소정크기(예를들면, ８×８, 16×16 크기 등)의 블록단위로 현재 프레임의 블록을 재구성된 이전 프레임의 소정크기의 탐색영역(예를들면, 16×16, 32×32 영역 등)내 다수의 후보 블록들과 비교하여 최적 정합블록을 결정하여 입력되는 현재 프레임에 대해 블록 전체에 대한 프레임간 변위 벡터(프레임간에 블록이 이동한 정도)를 추정하는 블록 단위 움직임 추정 기법(즉, 블록 매칭 알고리즘)과 각 화소단위로 현재 프레임의 화소값을 이전 프레임의 화소값들로 부터 추정하여 보상하는 화소단위 움직임 추정 기법(즉, 화소 순환 알고리즘) 등을 통해 그 움직임을 추정할 수 있다.

상기와 같이 물체의 변위를 추정하는 움직임 추정 방법중, 화소 단위 움직임 추정 방법을 이용하면 변위는 각각의 화소 전부에 대해 구해진다. 이러한 방법은 화소값을 더 정확히 추정할 수 있고 스케일 변화(예를들어, 영상면에 수직한 움직임인 주밍(zooming))도 쉽게 다룰 수 있다는 장점을 갖는 반면에, 움직임 벡터가 모든 화소 각각에 대해 결정되기 때문에, 다량의 움직임 벡터들이 발생하는 데 실질적으로 모든 움직임 벡터를 수신기로 전송하다는 것은 불가능하다.

또한, 블록 단위 움직임 추정에서는, 현재 프레임의 소정 크기의 블럭을 이전 프레임의 소정 범위의 탐색영역내에서 한 화소씩 이동하면서 대응 블럭들과 비교하여 그 오차값이 최소인 최적 정합 블럭을 결정하며, 이것으로 부터, 전송되는 현재 프레임에 대해 블럭 전체에 대한 프레임간 변위 벡터(프레임간에 블럭이 이동한 정도)가 추정된다. 여기에서, 현재 프레임과 이전 프레임간의 대응하는 두 블럭간의 유사성 판단은, 이 기술분야에 잘 알려진 바와같은, 평균 절대차와 평균 제곱차 등이 주로 사용된다. 여기에서 본 발명은 블록 단위 움직임 추정 기법의 개선에 관련된다.

한편, 블록 매칭 알고리즘을 이용하여 블록간의 움직임을 추정하는 데 있어서, 현재 프레임에서 움직임을 추정하고자 하는 현재 블록이 16×16 의 블록이고 재구성된 이전 프레임의 탐색영역이 32×32 의 크기를 갖는다고 가정할 때, 16×16 의 현재 블록과 탐색영역내 다수의 16×16 후보 블록간의 블록 매칭을 통해 최적 정합 블록을 검출하는 데, 종래에는 입력 영상의 특성에 관계없이 균일한 블록 매칭 알고리즘을 적용하였다.

즉, 종래에는 입력 영상이 움직임 영역이 적고 비교적 단순한 영상인지 혹은 움직임 영역이 많고 복잡한 영상인지의 여부에 관계없이 동일한 블록 매칭 알고리즘을 적용하였는 데, 실질적으로 영상 부호화 시스템을 구현하는 데 있어서 움직임을 추정하는 데 필요로 하는 많은 계산량이 큰 문제가 된다는 점을 고려할 때, 상기한 종래기술은 그로 인한 시간지연 증가 등의 문제를 내포하고 있다.

본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 하이브리드 부호화 기법을 갖는 영상 부호화에 있어서, 입력 프레임의 액티비티를 산출하고, 이 산출된 액티비티를 참조하여 계산량을 각각 달리하는 기설정된 다수의 움직임 추정 경로중 어느 하나를 적응적으로 선택함으로써 블록 단위 움직임 추정을 고속으로 수행할 수 있는 개선된 움직임 추정 장치 및 그 추정 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 일관점에 따른 본 발명은, 입력되는 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 N×N 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 블록 단위의 움직임을 추정하는 장치에 있어서, 상기 입력 현재 프레임에 대해 기설정된 N×N 블록 단위로 활성도를 산출하고, 이 산출된 활성도값과 기설정된 임계범위를 비교하며, 그 비교결과에 의거하여 다수의 움직임 추정 경로중 어느 한 경로를 선택하기 위한 절환 제어신호 및 선택된 경로의 인에이블 신호를 발생하는 경로 제어 블록; 상기 경로 제어 블록으로부터의 절환 제어신호에 응답하여 상기 입력 현재 프레임을 상기 선택된 경로에 제공하는 스위칭 블록; 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 상기 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 각 N×N 현재 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 N×N 의 후보 블록들중 하나를 상기 현재 블록에 대응하는 최적 정합 블록으로 결정하고, 상기 현재 블록과 상기 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하며, 상기 N 및 P가 양의 정수인 제 1 움직임 추정 수단; 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 샘플링 블록과 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 영역내 다수의 각 M×M 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 M×M 후보 블록들중 하나를 최적 정합 블록으로 결정하며, 상기 M×M 현재 샘플링 블록과 상기 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하며, 상기 M 및 Q가 양의 정수인 제 2 움직임 추정 수단; 및 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 의 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 현재 샘플링 블록을 다수의 L×L 현재 서브 샘플링 블록으로 분할하며, 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 탐색영역에서 상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 R×R 서브 샘플링 탐색영역을 결정하고, 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 서브 샘플링 탐색영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 L×L 후보 블록들중 하나를 최적 정합 블록을 결정으로 결정하며, 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하고, 상기 L 및 R이 양의 정수인 제 3 움직임 추정 수단으로 이루어진 개선된 움직임 추정 장치를 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점에 따른 본 발명은, 입력되는 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 N×N 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 블록 단위의 움직임을 추정하는 방법에 있어서, 상기 입력 현재 프레임에 대해 기설정된 N×N 블록 단위로 활성도를 산출하는 제 1 단계; 상기 산출된 활성도값과 기설정된 임계범위를 비교하며, 그 비교결과에 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위를 초과하는 지의 여부를 체크하는 제 2 단계; 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위를 초과할 때, 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 상기 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 각 N×N 현재 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 N×N 의 후보 블록들중 하나를 상기 현재 블록에 대응하는 제 1 최적 정합 블록으로 결정하는 제 3 단계; 상기 현재 블록과 상기 결정된 제 1 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 제 1 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 제 1 움직임 벡터에 완전 블록 매칭 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 4 단계; 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위를 초과하지 않는 것으로 판단될 때, 상기 기설정된 임계범위내에 포함되는 지의 여부를 체크하는 제 5 단계; 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위내에 포함되면, 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 샘플링 블록과 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 영역내 다수의 각 M×M 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 M×M 후보 블록들중 하나를 제 2 최적 정합 블록으로 결정하는 제 6 단계; 상기 현재 블록과 상기 결정된 제 2 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 제 2 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 제 2 움직임 벡터에 서브 샘플링 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 7 단계; 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위내에 포함되지 않으면, 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 의 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 현재 샘플링 블록을 다수의 L×L 현재 서브 샘플링 블록으로 분할하며, 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 탐색영역에서 상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 R×R 서브 샘플링 탐색영역을 결정하고,상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 서브 샘플링 탐색영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 L×L 후보 블록들중 하나를 제 3 최적 정합 블록을 결정으로 결정하는 제 8 단계; 및 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 제 3 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 제 3 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 제 2 움직임 벡터가 서브 샘플링 및 분할 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 9 단계로 이루어진 개선된 움직임 추정 방법을 제공한다.

도 1은 본 발명에 따른 개선된 움직임 추정장치를 적용하는 데 적합한 전형적인 하이브리드 동영상 부호화 시스템의 블록구성도,

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 개선된 움직임 추정 장치의 블록구성도,

도 3은 도 2에 도시된 제 2 움직임 추정기의 세부적인 블록구성도,

도 4는 도 2에 도시된 제 3 움직임 추정기의 세부적인 블록구성도,

도 5는 본 발명에 따른 16×16 블록 단위의 움직임 추정에서 16×16 의 현재 블록을 서브 샘플링하여 8×8 의 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 8×8 의 현재 샘플링 블록을 4×4 의 서브 블록으로 분할한 경우를 일예를 도시한 도면,

도 6은 본 발명에 따른 16×16 블록 단위의 움직임 추정에서 16×16 의 현재 블록을 서브 샘플링하여 8×8 의 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 8×8 의 현재 샘플링 블록을 4×4 의 서브 블록으로 분할한 경우를 다른 예를 도시한 도면,

도 7은 본 발명에 따라 4×4 의 서브 블록으로 분할하여 3단계 탐색을 통해 움직임을 추정하는 경우의 일예를 도시한 도면.

＊ 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

202 : 경로 제어 블록 204 : 스위칭 블록

206, 208, 210 : 움직임 추정기 302, 306, 402, 408 : 샘플링 블록

304, 404 : 대표값 결정 블록 308, 414 : 정합 블록 결정기

310, 416 : MV 추출 블록 406 : 블록 분할기

410 : 영역 결정 블록

본 발명의 상기 및 기타 목적과 여러가지 장점은 이 기술분야에 숙련된 사람들에 의해 첨부된 도면을 참조하여 하기에 기술되는 본 발명의 바람직한 실시예로 부터 더욱 명확하게 될 것이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 개선된 움직임 추정장치를 적용하는 데 적합한 전형적인 하이브리드 동영상 부호화 시스템의 블록구성도를 나타낸다.

동도면에 도시된 바와같이, 전형적인 부호화 시스템은 제 1 프레임 메모리(102), 감산기(104), 영상 부호화 블록(106), 엔트로피 부호화 블록(108), 영상 복원 블록(110), 가산기(112), 제 2 프레임 메모리(114), 움직임 추정 블록(ME)(116) 및 움직임 보상 블록(MC)(118)을 포함한다.

도 1을 참조하면, 입력되는 현재 프레임 신호는 입력측의 제 1 프레임 메모리(102)에 저장되는 데, 이러한 제 1 프레임 메모리(102)에 저장되는 현재 프레임 신호는 라인 L11 을 통해 감산기(104), 움직임 추정 블록(116) 및 움직임 보상 블록(118)으로 각각 제공된다.

먼저, 감산기(104)에서는 라인 L11을 통해 제 1 프레임 메모리(102)로부터 제공되는 현재 프레임 신호로 부터 라인 L16을 통해 후술되는 움직임 보상 블록(118)으로부터 제공되는 예측 프레임 신호를 감산하며, 그 결과 데이타, 즉 차분화소값을 나타내는 에러신호는 영상 부호화 블럭(106)을 통해 이산 코사인 변환(DCT)과 이 기술분야에서 잘 알려진 양자화 방법들중의 어느 하나를 이용함으로서, 일련의 양자화된 DCT 변환계수들로 부호화된다. 이때, 도 1에서의 도시는 생략되었으나, 영상 부호화 블럭(106)에서의 에러신호에 대한 양자화는 출력측 전송 버퍼로 부터 제공되는 데이타 충만상태 정보에 따라 결정되는 양자화 파라메터(QP)에 의거하여 그 스텝 사이즈가 조절된다.

다음에, 라인 L12 상의 양자화된 DCT 변환계수들은 엔트로피 부호화 블럭(108)과 영상 복원 블럭(110)으로 각각 보내진다. 여기에서, 엔트로피 부호화 블럭(108)에 제공된 양자화된 DCT 변환계수들은 라인 L15를 통해 후술되는 움직임 추정 블록(116)으로부터 제공되는 움직임 벡터 세트들과 함께, 예를들면 가변길이 부호화 기법 등을 통해 부호화된 다음 원격지 수신측으로의 전송을 위해 도시 생략된 전송기로 전달된다.

한편, 영상 부호화 블럭(106)으로 부터 영상 복원 블럭(110)에 제공되는 라인 L12 상의 양자화된 DCT 변환계수들은 역양자화 및 역이산 코사인 변환을 통해 다시 복원된 프레임 신호로 변환된 다음, 다음단의 가산기(112)에 제공되며, 가산기(112)에서는 영상 복원 블럭(110)으로 부터의 복원된 프레임 신호(즉, 에러신호)와 라인 L16 을 통해 후술되는 움직임 보상 블럭(118)으로 부터 제공되는 예측 프레임 신호를 가산하여 재구성된 이전 프레임 신호를 생성하며, 이와같이 재구성된 이전 프레임 신호는 제 2 프레임 메모리(114)에 저장된다. 따라서, 이러한 경로를 통해 부호화 처리되는 매 프레임에 대한 바로 이전 프레임 신호가 계속적으로 갱신되며, 이와같이 갱신되는 재구성된 이전 프레임 신호는 움직임 추정, 보상을 위해 라인 L13을 통해 하기에 기술되는 움직임 추정 블록(116) 및 움직임 보상 블록(118)으로 각각 제공된다.

다른한편, 움직임 추정 블록(116)에서는 라인 L16 상의 현재 프레임 신호와 상기한 제 2 프레임 메모리(114)로 부터 제공되는 라인 L13 상의 재구성된 이전 프레임 신호에 기초하여 블럭 매칭 알고리즘을 이용해 재구성된 이전 프레임의 기설정 P×P 탐색범위(예를들면, 16×16 또는 32×32 탐색범위)에서 소정의 N×N 블럭(예를들면, 8×8 또는 16×16 블록) 단위로 움직임을 추정하여 각 N×N 의 현재 블록들에 대한 움직임 벡터(MV)를 추출하며, 여기에서 추출된 움직임 벡터들은 라인 L14 및 L15를 통해 후술하는 움직임 보상 블록(118) 및 엔트로피 부호화 블록(108)으로 각각 제공된다.

즉, 본 발명에 관련되는 움직임 추정 블록(116)에서는, 움직임 추정에 소요되는 과다한 계산량과 하드웨어 구현상의 어려움을 해소하기 위하여, 다수의 움직임 추정 경로, 즉 통상적인 방법과 같이 움직임을 추정하는 제 1 움직임 추정 경로와 서브 샘플링을 통해 현재 블록 및 탐색영역의 크기를 줄여 서브 샘플링 블록 단위로 움직임을 추정하는 제 2 움직임 추정 경로와 서브 샘플링 및 영역 분할 기법을 이용하여 보다 적은 서브 블록 단위로 움직임을 추정하는 제 3 움직임 추정 경로를 포함한다.

이러한 움직임 추정 블록(116)에서 본 발명에 따라 적응적으로 움직임을 추정하는 구체적인 동작과정에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 2 내지 도 4를 참조하여 후에 상세하게 기술될 것이다.

다음에, 움직임 보상 블록(118)에서는 라인 L13을 통해 제 2 프레임 메모리(114)에서 제공되는 재구성된 이전 프레임 신호 및 L14를 통해 움직임 추정 블록(116)에서 제공되는 움직임 벡터들에 의거하여 예측 프레임 신호를 생성하며, 여기에서 생성된 예측 프레임 신호는 라인 L16을 통해 전술한 감산기(104) 및 가산기(112)로 각각 제공된다.

다음에, 상술한 바와같은 구성을 갖는 부호화 시스템에 적용할 수 있는 본 발명에 따른 움직임 추정 장치에 대하여 설명한다.

먼저, 본 발명의 핵심 기술요지는, 움직임 추정에 소요되는 과다한 계산량을 억제하여 시간지연을 해소하기 위하여, 입력 프레임의 특성 파악을 위해 활성도를 산출하고, 이 산출된 활성도값에 의거하여 세 개의 움직임 추정 경로중 어느 한 경로를 통해 선택하여 움직임 추정을 수행한다는 것으로, 제 1 움직임 추정 경로는 통상의 방법과 동일한 움직임 추정 기법을 통해 움직임 영역이 많고 비교적 복잡한 영상의 블록 단위 움직임을 추정하고, 제 2 움직임 추정 경로는 서브 샘플링 기법(즉, 현재 블록 및 탐색영역을 서브 샘플링하여 그 크기를 축소시키는 기법)을 통해 대략 중간 정도의 복잡도를 갖는 영상의 블록 단위 움직임을 추정하며, 제 3 움직임 추정 경로는 서브 샘플링된 현재 블록을 다수의 서브 블록으로 분할하고 분할된 서브 블록에 대응하는 탐색영역을 재설정하는 기법을 통해 움직임 영역이 적고 비교적 단순한 영상의 블록 단위 움직임을 추정한다.

따라서, 이와같은 적응적인 움직임 추정 기법을 통해 움직임 추정에 필요로 하는 계산량을 효과적으로 절감할 수 있다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 개선된 움직임 추정 장치의 블록구성도를 나타낸다.

동도면에 도시된 바와같이, 본 발명의 움직임 추정 장치는, 경로 제어 블록(202), 스위칭 블록(204), 제 1 움직임 추정기(206), 제 2 움직임 추정기(208) 및 제 3 움직임 추정기(210)를 포함한다.

도 2를 참조하면, 라인 L11을 통해 도 1의 제 1 프레임 메모리(102)로부터 제공되는 현재 프레임 신호는 경로 제어 블록(202) 및 스위칭 블록(204)의 고정접점(a)에 각각 연결되는 데, 경로 제어 블록(202)에서는 입력 영상의 활성도를 산출하여 입력 영상의 특성을 파악, 즉 입력 영상에 대해 각 매크로 블록 단위로 활성도(예를들면, 영상의 단순, 복잡 등)를 산출하고, 여기에서 산출된 활성도와 기설정된 임계범위를 비교하며, 그 비교결과에 의거하여 스위칭 블록(204)에서의 출력 접점 절환을 제어한다. 이때, 기설정된 활성도 임계범위는 그 복잡도가 대략 중간정도인 영상의 활성도로 설정될 수 있는 데, 이러한 임계범위 통계치는 많은 실험을 통해 간단하게 얻을 수 있을 것이다.

즉, 경로 제어 블록(202)에서는 입력 영상의 매크로 블록 단위로 활성도를 산출하고, 이 산출결과에 의거하여 해당 매크로 블록의 활성도가 기설정된 임계범위를 초과할 때 스위칭 블록(204)의 접점 a-b를 연결시키기 위한 절환 제어신호를 라인 L21 상에 발생하고, 산출된 활성도가 기설정된 임계범위내에 속할 때 스위칭 블록(204)의 접점 a-c를 연결시키기 위한 절환 제어신호를 라인 L21 상에 발생하며, 산출된 활성도가 기설정된 임계범위 이하일 때 스위칭 블록(204)의 접점 a-d를 연결시키기 위한 절환 제어신호를 라인 L21 상에 발생한다.

또한, 경로 제어 블록(202)은 산출된 활성도값에 의거하여 후술하는 움직임 추정기(ME1, ME2 또는 ME3)의 동작을 인에이블 시키기 위한 라인 L22 상에 발생하며, 산출된 활성도가 기설정된 임계범위 이하일 때 해당 매크로 블록의 산출된 활성도값을 라인 L23을 통해 제 3 움직임 추정기(EM3)(210)로 제공한다.

한편, 제 1 움직임 추정기(ME1)(206)는, 해당 매크로 블록에서 산출한 활성도가 기설정된 임계범위를 초과할 때 스위칭 블록(204)의 가변접점 b에 연결된 라인 L24를 통해 제공되는 현재 프레임의 N×N 매크로 블록(즉, 16×16 블록)과 라인 L13을 통해 도 1의 제 2 프레임 메모리(114)에서 제공되는 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역(예를들면, 32×32 영역)내 다수의 N×N 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 N×N 후보 블록들중 그 오차가 가장 작은 최적 정합 블록을 결정하며, 현재 블록과 결정된 후보 블록간의 변위값을 움직임 벡터로서 추출하여 라인 L14를 통해 도 1의 움직임 보상 블록(118)으로 제공한다. 또한, 제 1 움직임 추정기(206)는 해당 매크로 블록이 통상의 방법으로 움직임 추정된 것임을 나타내는 부가정보를 추출된 움직임 벡터에 부가하여 라인 L15를 통해 도 1의 엔트로피 부호화 블록(108)으로 제공한다.

여기에서, 추출된 움직임 벡터에 움직임 추정 경로에 따른 부가정보를 부가하는 것은, 실질적으로 부호화 시스템과 역과정의 복원 경로를 갖는 수신측의 부호화 시스템에서 해당 매크로 블록을 복원할 때 본 발명의 움직임 추정 장치에 대응하는 세 개의 움직임 추정 복원 경로중 대응하는 복원 경로를 선택할 수 있도록 하기 위함이다.

다음에, 제 2 움직임 추정기(ME2)(208)는 해당 매크로 블록에서 산출한 활성도가 기설정된 임계범위내에 속할 때 스위칭 블록(204)의 가변접점 c에 연결된 라인 L25를 통해 제공되는 현재 프레임의 N×N 매크로 블록(즉, 16×16 블록)을 서브 샘플링하여 M×M 의 샘플링 블록(즉, 8×8 샘플링 블록)으로 재구성하고, 라인 L13을 통해 도 1의 제 2 프레임 메모리(114)에서 제공되는 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역(예를들면, 32×32 영역)을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 영역(즉, 16×16 탐색영역)내 다수의 N×N 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 N×N 후보 블록들중 그 오차가 가장 작은 최적 정합 블록을 결정하는 데, 이러한 제 2 움직임 추정기(208)의 구체적인 동작에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 3을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 3은 도 2에 도시된 제 2 움직임 추정기의 세부적인 블록구성도로써, 제 1 샘플링 블록(302), 제 1 대표값 결정 블록(304), 제 2 샘플링 블록(306), 제 1 정합 블록 결정기(308) 및 제 1 MV 추출 블록(310)을 포함한다.

도 3을 참조하면, 제 1 샘플링 블록(302)에서는 라인 L23을 통해 도 2의 스위칭 블록(204)으로부터 제공되는 현재 프레임내 각 16×16 현재 블록을 다수의 서브 블록으로 분할, 즉 일예로서 도 5a 및 도 6a에 도시된 바와같이, 16×16 현재 블록을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할한다.

즉, 제 1 샘플링 블록(302)에서는, 도 5a 및 6a에 도시된 바와같이, 16×16 현재 블록을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할한 다음 이 분할된 각 서브 블록을 라인 L31 상에 순차 출력하여 제 1 대표값 결정 블록(304)으로 제공한다.

다음에, 제 1 대표값 결정 블록(304)에서는 라인 L31을 통해 제공되는 각 서브 블록마다 대표 화소값을 결정, 즉 일예로서 도 5a에 도시된 바와같이, 각 서브 블록내의 4화소값중 하나를 그 대표값으로 선정(즉, 추림)하여, 도 5b에 도시된 바와같은 8×8의 샘플링 블록으로 재구성하는 데, 이때 각 서브 블록내에서 대표 화소값을 규칙적으로 선정, 예를들면 각 서브 블록의 우상측 화소값, 우하측 화소값, 좌상측 화소값, 좌하측 화소값 등을 그 대표값으로 선정한다. 도 5a에 있어서, 검게 칠해진 화소들이 각 서브 블록들의 대표 화소들이며, 이러한 대표 화소값들을 이용하여 도 5b에 도시된 바와같은 8×8 의 샘플링 블록으로 재구성된다.

상기와는 달리, 제 1 대표값 결정 블록(304)에서는 2×2 로 분할된 각 서브 블록들은 그룹행(인접하는 두 화소행이 묶인 행) 단위로 행 및 열이 서로 교차하도록 그 출력이 절환, 즉 도 6a에 도시된 바와같이, 현재 블록이 다수의 그룹행으로 분할하여 교번적으로 존재하는 사선으로 채워진 서브 블록에서는 최대 화소값을 대표 화소값으로 결정하고, 그 이외의 서브 블록(즉, 사선으로 채워지지 않은 서브 블록)에서는 최소 화소값을 대표 화소값으로 결정, 즉 교번적 또는 순차적으로 최대 대표 화소값 및 최소 대표 화소값을 선택하여 8×8 의 샘플링 블록을 구성하도록 할 수 있다. 이러한 샘플링 기법은 프레임내 공간 액티비티가 클 때 보다 고정밀한 움직임 추정을 가능하게 할 것이다.

한편, 제 2 샘플링 블록(306)에서는 라인 L13을 통해 도 1의 제 2 프레임 메모리(114)로부터 제공되는 재구성된 이전 프레임의 32×32 탐색영역을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할하고, 이 분할된 각 서브 블록들에 대하여 상술한 제 1 대표값 결정 블록(304)에서와 동일한 방법으로 대표 화소값을 선택하여 16×16 의 샘플링 탐색영역을 재구성하며, 이와같이 재구성된 16×16 의 샘플링 탐색영역내에 존재하는 다수의 8×8 후보 블록을 생성하며, 여기에서 생성된 다수의 각 8×8 후보 블록들은 라인 L33을 통해 제 1 정합 블록 결정기(308)로 제공한다.

다른한편, 제 1 정합 블록 결정기(308)에서는 라인 L32를 통해 제 1 대표값 결정 블록(304)로부터 제공되는 8×8 의 현재 샘플링 블록과 라인 L33을 통해 제공되는 다수의 각 8×8 의 후보 블록들간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 8×8 의 후보 블록들중 그 오차가 가장 작은 최적 정합 블록을 결정한다.

다음에, 제 1 MV 추출 블록(310)에서는 8×8 의 현재 샘플링 블록과 결정된 최적 정합 블록간의 움직임 변위값을 대응하는 해당 현재 블록의 움직임 벡터로써 추출하며, 여기에서 추출된 움직임 벡터들은 예측 프레임을 생성하는 움직임 보상을 위해 라인 L14를 통해 도 1의 움직임 보상 블록(118)으로 제공된다. 또한, 제 1 MV 추출 블록(310)에서는 해당 매크로 블록이 서브 샘플링 기법을 이용하여 움직임 추정된 것임을 나타내는 부가정보를 추출된 움직임 벡터에 부가한 다음 수신측으로의 전송을 위해 라인 L15를 통해 도 1의 엔트로피 부호화 블록(108)으로 제공한다.

즉, 상기한 바로부터 알 수 있는 바와같이, 도 2의 제 2 움직임 추정기(208)에서는 매크로 블록에서 산출한 활성도값이 기설정된 임계범위내에 속할 때 해당 매크로 블록에 대해 서브 샘플링 기법을 이용하는 움직임 추정을 통해 움직임 벡터를 추출한다.

다시 도 2를 참조하면, 제 3 움직임 추정기(ME3)(210)는 해당 매크로 블록에서 산출한 활성도가 기설정된 임계범위 이하일 때 스위칭 블록(204)의 가변접점 d에 연결된 라인 L26을 통해 제공되는 현재 프레임의 N×N 매크로 블록(즉, 16×16 블록)을 서브 샘플링하여 M×M 의 샘플링 블록(즉, 8×8 샘플링 블록)으로 재구성한 다음, 도 5c 및 도 6c에 도시된 바와같이, 재구성된 8×8 샘플링 블록을 4개의 4×4 서브 샘플링 블록으로 분할하며, 라인 L13을 통해 도 1의 제 2 프레임 메모리(114)에서 제공되는 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역(예를들면, 32×32 영역)을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 영역(즉, 16×16 탐색영역)에서 L×L 서브 샘플링 영역(즉, 10×10 탐색영역)을 결정하며, 결정된 L×L 서브 샘플링 영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 L×L 후보 블록들중 그 오차가 가장 작은 최적 정합 블록을 결정하는 데, 이러한 제 3 움직임 추정기(210)의 구체적인 동작에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 4를 참조하여 상세하게 설명한다.

도 4는 도 2에 도시된 제 3 움직임 추정기의 세부적인 블록구성도로써, 제 3 샘플링 블록(402), 제 2 대표값 결정 블록(404), 블록 분할기(406), 제 4 샘플링 블록(408), 영역 결정 블록(410), 제 2 정합 블록 결정기(414) 및 제 2 MV 추출 블록(416)을 포함한다.

도 4를 참조하면, 제 3 샘플링 블록(402) 및 제 2 대표값 결정 블록(404)은, 도 3에 도시된 제 1 샘플링 블록(302) 및 제 1 대표값 결정 블록(304)과 동일한 방법으로, 서브 샘플링 및 대표 화소값 선택을 통해 8×8 의 현재 샘플링 블록을 재구성하며, 이와같이 재구성된 현재 샘플링 블록은 다음단의 블록 분할기(406)로 제공된다.

다음에, 블록 분할기(406)에서는 재구성된 8×8 의 현재 샘플링 블록을, 도 5c 및 도 6c에 도시된 바와같이, 4개의 4×4 서브 샘플링 블록(SB1 - SB4)으로 분할한 다음, 라인 L41을 통해 제 2 정합 블록 결정기(414)에 순차적으로 제공한다.

또한, 제 4 샘플링 블록(408)에서는, 도 3에 도시된 제 2 샘플링 블록(306)에서와 동일한 방법으로, 도 1의 제 2 프레임 메모리(114)로부터 제공되는 재구성된 이전 프레임의 32×32 탐색영역을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할하고, 이 분할된 각 서브 블록들에 대하여 상술한 제 2 대표값 결정 블록(404)에서와 동일한 방법으로 대표 화소값을 선택하여 16×16 의 샘플링 탐색영역을 재구성하며, 여기에서 재구성된 16×16 의 샘플링 탐색영역 신호는 다음단의 영역 결정 블록(410)으로 제공된다.

그리고, 영역 결정 블록(410)에서는 재구성된 16×16 의 샘플링 탐색영역을 상기한 블록 분할기(406)에서 분할한 각 4×4 서브 샘플링 블록에 대응하는 서브 샘플링 탐색영역을 결정, 즉 도 5c 및 도 6c에 도시된 바와같이, 서브 샘플링 블록 SB1에 대응하는 제 1 의 10×10 서브 샘플링 탐색영역, 서브 샘플링 블록 SB2 대응하는 제 2의 10×10 서브 샘플링 탐색영역, 서브 샘플링 블록 SB3 대응하는 제 3의 10×10 서브 샘플링 탐색영역, 서브 샘플링 블록 SB4 대응하는 제 4의 10×10 서브 샘플링 탐색영역을 결정하여 라인 L42를 통해 순차적으로 제 2 정합 블록 결정기(414)로 제공한다.

다른한편, 비교 블록(412)은 라인 L23을 통해 도 2의 경로 제어 블록으로부터 제공되는 해당 매크로 블록에서 산출된 활성도값과 기설정된 임계치(TH)를 비교하며, 그 비교결과에 의거하여 하이 또는 로우 레벨을 갖는 논리신호를 탐색 제어신호로써 발생하여 라인 L43을 통해 제 2 정합 블록 결정기(414)로 제공한다. 즉, 비교 블록(412)에서는 산출된 활성도값이 기설정된 임계치(TH) 이상이면 전탐색을 위한 하이 레벨의 논리신호를 라인 L43 상에 발생하고, 산출된 활성도값이 기설정된 임계치(TH) 이하이면 단계탐색(즉, 3단계 탐색)을 위한 로우 레벨의 논리신호를 라인 L43 상에 발생한다. 여기에서, 라인 L23 상의 활성도값은 해당 매크로 블록에서 산출된 활성도값이 기설정된 임계범위 이하일 때만 발생하는 값이다.

한편, 제 2 정합 블록 결정기(414)는 두 개의 정합 블록 탐색 기법중의 어느 하나를 적응적으로 적용하는 데, 하나의 탐색 기법은, 전술한 제 1 정합 블록 결정기(308)에서의 탐색 기법과 동일한 기법으로, 라인 L41을 통해 블록 분할기(406)로부터 제공되는 분할된 4×4 현재 서브 샘플링 블록과 이에 대응하는 라인 L42 상의 10×10 서브 샘플링 탐색영역내에 존재하는 다수의 4×4 후보 블록(즉, 60개의 4×4 후보 블록)간의 전탐색 블록 매칭을 수행하여 다수의 4×4 후보 블록중 그 오차가 가장 작은 최적 정합 블록을 결정하는 방법이다.

또한, 제 2 정합 블록 결정기(414)에 채용되는 다른 하나의 탐색 기법은 3 단계의 4×4 주변 블록 탐색 기법인 것으로, 먼저 도 7a에 도시된 바와같이, 분할된 4×4 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 10×10 서브 샘플링 탐색영역내 후보 블록에 기준점 R을 설정하고, 주변 최외각 부분의 모서리와 모서리간의 중심부분을 8개의 후보점(a0 - a7)으로 설정하며, R을 기준점으로 하는 하나의 후보 블록 및 설정된 8개의 각 후보점(a0 - a7)을 중심점으로 하는 8개의 후보 블록과 분할된 4×4 현재 서브 샘플링 블록간의 블록 매칭을 수행하여 그 오차가 가장 작은 제 1 정합 블록을 결정한다. 여기에서, 기준점과 각 중심점은 좌표값으로써 표현될 수 있다.

다음에, 일예로서 도 7b에 도시된 바와같이, 후보점 a2를 중심점으로 하는 후보 블록이 제 1 정합 블록으로 결정된 것이라 가정할 때, 정합점 a2를 중심점으로하여 주변 최외각 부분의 모서리와 모서리간의 중심부분을 8개의 후보점(b2 - b6, a1 - a3)으로 설정하고, 설정된 8개의 각 후보점(b2 - b6, a1 - a3)을 중심점으로 하는 8개의 후보 블록과 분할된 4×4 현재 서브 샘플링 블록간의 블록 매칭을 수행하며, 그 블록 매칭 결과에 의거하여 먼저 결정된 제 1 정합 블록과 8개의 후보 블록중 그 오차가 가장 작은 하나를 제 2 정합 블록을 결정한다.

다시, 일예로서 도 7c에 도시된 바와같이, 후보점 b6를 중심점으로 하는 후보 블록이 제 2 정합 블록으로 결정된 것이라 가정할 때, 정합점 b6를 중심점으로하여 주변 최외각 부분의 모서리와 모서리간의 중심부분을 8개의 후보점(a2, b5, b6, c7, c8, c9, c10, a3)으로 설정하고, 설정된 8개의 각 후보점(a2, b5, b6, c7, c8, c9, c10, a3)을 중심점으로 하는 8개의 후보 블록과 분할된 4×4 현재 서브 샘플링 블록간의 블록 매칭을 수행하며, 그 블록 매칭 결과에 의거하여 이전에 결정된 제 2 정합 블록과 8개의 후보 블록중 그 오차가 가장 작은 하나를 해당 4×4 현재 서브 샘플링 블록에 대한 최적 정합 블록을 결정한다.

즉, 3단계 탐색 기법에서는, 총 60개의 후보 블록을 생성하여 움직임 추정을 위한 블록 매칭을 수행하는 상술한 전탐색 기법과는 달리, 모두 25개의 후보 블록을 생성하여 움직임 추정을 위한 블록 매칭을 수행한다.

이때, 상기한 탐색 기법중 3단계 탐색 기법은 전탐색 기법에 비해 보다 작은 계산량을 가지지만 그 움직임 추정의 정밀도는 다소 떨어질 수 있다. 따라서, 단계 탐색 기법은 해당 매크로 블록의 활성도가 매우 낮은 경우, 즉 산출된 활성도값이 기설정된 임계치(TH) 이하일 때 적용하도록 제어된다.

따라서, 제 2 정합 블록 결정기(414)에서는 라인 L43 상의 탐색 제어신호에 응답하여 상술한 바와같은 전탐색 또는 단계 탐색을 통해 분할된 각 4×4 현재 서브 샘플링 블록에 대한 최적 정합 블록을 결정하게 된다.

한편, 제 2 MV 추출 블록(416)에서는 4×4 의 현재 서브 샘플링 블록과 결정된 최적 정합 블록간의 움직임 변위값을 대응하는 해당 현재 블록의 움직임 벡터로써 추출하며, 여기에서 추출된 움직임 벡터들은 예측 프레임을 생성하는 움직임 보상을 위해 라인 L14를 통해 도 1의 움직임 보상 블록(118)으로 제공된다. 또한, 제 2 MV 추출 블록(416)에서는 해당 매크로 블록이 서브 샘플링 및 분할 기법을 이용하여 움직임 추정된 것임을 나타내는 부가정보를 추출된 움직임 벡터에 부가한 다음 수신측으로의 전송을 위해 라인 L15를 통해 도 1의 엔트로피 부호화 블록(108)으로 제공한다.

상기한 바로부터 알 수 있는 바와같이, 도 2의 제 3 움직임 추정기(210)에서는 매크로 블록에서 산출한 활성도값이 기설정된 임계범위 이하일 때 해당 매크로 블록에 대해 서브 샘플링 및 분할 기법을 이용하는 움직임 추정을 통해 움직임 벡터를 추출한다.

이상 설명한 바와같이 본 발명에 따르면, 입력 프레임의 특성 파악을 위해 활성도를 산출하고, 이 산출된 활성도값에 의거하여, 움직임 영역이 많고 비교적 복잡한 영상일 때 통상의 방법과 동일한 블록 매칭을 통해 움직임을 추정하는 경로, 대략 중간 정도의 복잡도를 갖는 영상일 때 서브 샘플링 기법(즉, 현재 블록 및 탐색영역을 서브 샘플링하여 그 크기를 축소시키는 기법)을 통해 움직임을 추정하는 경로 및 움직임 영역이 적고 비교적 단순한 영상일 때 서브 샘플링된 현재 블록을 다수의 서브 블록으로 분할하고 분할된 서브 블록에 대응하는 탐색영역을 재설정하는 기법을 통해 움직임을 추정하는 경로중의 어느 하나를 적응적으로 선택하여 움직임을 추정하도록 함으로써, 움직임 추정에 필요로 하는 계산량을 최대한 억제하여 고속의 움직임 추정을 실현할 수 있다.

Claims

입력되는 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 N×N 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 블록 단위의 움직임을 추정하는 장치에 있어서,

상기 입력 현재 프레임에 대해 기설정된 N×N 블록 단위로 활성도를 산출하고, 이 산출된 활성도값과 기설정된 임계범위를 비교하며, 그 비교결과에 의거하여 다수의 움직임 추정 경로중 어느 한 경로를 선택하기 위한 절환 제어신호 및 선택된 경로의 인에이블 신호를 발생하는 경로 제어 블록;

상기 경로 제어 블록으로부터의 절환 제어신호에 응답하여 상기 입력 현재 프레임을 상기 선택된 경로에 제공하는 스위칭 블록;

상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 상기 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 각 N×N 현재 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 N×N 의 후보 블록들중 하나를 상기 현재 블록에 대응하는 최적 정합 블록으로 결정하고, 상기 현재 블록과 상기 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하며, 상기 N 및 P가 양의 정수인 제 1 움직임 추정 수단;

상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 샘플링 블록과 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 영역내 다수의 각 M×M 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 M×M 후보 블록들중 하나를 최적 정합 블록으로 결정하며, 상기 M×M 현재 샘플링 블록과 상기 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하며, 상기 M 및 Q가 양의 정수인 제 2 움직임 추정 수단; 및

상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 의 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 현재 샘플링 블록을 다수의 L×L 현재 서브 샘플링 블록으로 분할하며, 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 탐색영역에서 상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 R×R 서브 샘플링 탐색영역을 결정하고, 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 서브 샘플링 탐색영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 L×L 후보 블록들중 하나를 최적 정합 블록을 결정으로 결정하며, 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하고, 상기 L 및 R이 양의 정수인 제 3 움직임 추정 수단으로 이루어진 개선된 움직임 추정 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 활성도는, 매크로 블록 단위로 각각 산출되는 것을 특징으로 개선된 움직임 추정 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 제 1 움직임 추정 수단은, 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위를 초과할 때 해당 N×N 현재 블록의 움직임을 추정하는 것을 특징으로 개선된 움직임 추정 장치.
제 3 항에 있어서, 상기 N×N 현재 블록은, 16×16 블록인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 4 항에 있어서, 상기 P×P 탐색영역은, 32×32 블록영역인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 제 2 움직임 추정 수단은, 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위내에 포함될 때 해당 N×N 현재 블록의 움직임을 추정하는 것을 특징으로 개선된 움직임 추정 장치.
제 1 항 또는 제 6 항에 있어서, 상기 제 2 움직임 추정 수단은:

상기 N×N 현재 블록을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할하는 제 1 샘플링 블록;

상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하고, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 M×M 현재 샘플링 블록을 재구성하는 제 1 대표값 결정 블록;

상기 P×P 탐색영역을 2×2 서브 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하며, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역을 구성하며, 상기 구성된 Q×Q 샘플링 탐색영역내 다수의 M×M 후보 블록을 생성하는 제 2 샘플링 블록;

상기 제 1 대표값 결정 블록으로부터 제공되는 상기 M×M 현재 샘플링 블록과 상기 제 2 샘플링 블록으로부터 제공되는 상기 다수의 M×M 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 M×M 후보 블록중 하나를 최적 정합 블록으로 결정하는 제 1 정합 블록 결정기; 및

상기 M×M 현재 샘플링 블록과 결정된 최적 정합 블록간의 움직임 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 움직임 벡터에 서브 샘플링 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 1 움직임 벡터 추출 블록으로 구성된 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 7 항에 있어서, 상기 N×N 현재 블록은, 16×16 블록인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 8 항에 있어서, 상기 P×P 탐색영역은, 32×32 블록영역인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 7 항에 있어서, 상기 제 1 대표값 결정 블록 및 제 2 샘플링 블록은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 규칙적인 위치의 화소값을 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 각각 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 10 항에 있어서, 상기 제 1 대표값 결정 블록 및 제 2 샘플링 블록은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 우상측 화소값, 우하측 화소값, 좌상측 화소값 및 좌하측 화소값중의 어느 한 화소값을 상기 대표 화소값으로 각각 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 7 항에 있어서, 상기 제 1 대표값 결정 블록 및 제 2 샘플링 블록은, 상기 분할된 서브 블록 각각에 대해 최대 화소값 또는 최대 화소값을 그 대표 화소값으로 교번적으로 순차 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 12 항에 있어서, 상기 제 1 대표값 결정 블록 및 제 2 샘플링 블록은, 상기 분할된 서브 블록의 대표 화소값 결정이 현재 그룹행에서 이어지는 다음 그룹행으로 전환될 때 두 그룹행간에 이어지는 적어도 두 개의 서브 블록에서 최대 화소값 또는 최소 화소값을 그 대표 화소값으로 연속 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 제 3 움직임 추정 수단은, 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위 이하일 때 해당 N×N 현재 블록의 움직임을 추정하는 것을 특징으로 개선된 움직임 추정 장치.
제 1 항 또는 제 14 항에 있어서, 상기 제 3 움직임 추정 수단은:

상기 N×N 현재 블록을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할하는 제 3 샘플링 블록;

상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하고, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 M×M 현재 샘플링 블록을 재구성하는 제 2 대표값 결정 블록;

상기 재구성된 M×M 현재 샘플링 블록을 상기 다수의 L×L 현재 서브 샘플링 블록으로 분할하는 블록 분할기;

상기 P×P 탐색영역을 2×2 서브 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하며, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역을 구성하는 제 4 샘플링 블록;

상기 구성된 Q×Q 샘플링 탐색영역내에서 상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 상기 R×R 서브 샘플링 탐색영역을 생성하는 영역 결정 블록;

상기 블록 분할기로부터 제공되는 상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 영역 결정 블록으로부터 제공되는 상기 생성된 R×R 서브 샘플링 탐색영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 L×L 후보 블록중 하나를 최적 정합 블록으로 결정하는 제 2 정합 블록 결정기; 및

상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 결정된 최적 정합 블록간의 움직임 변위값을 산출하여 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 움직임 벡터에 서브 샘플링 및 분할 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 2 움직임 벡터 추출 블록으로 구성된 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 15 항에 있어서, 상기 N×N 현재 블록은, 16×16 블록인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 16 항에 있어서, 상기 P×P 탐색영역은, 32×32 블록영역인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 15 항에 있어서, 상기 제 2 대표값 결정 블록 및 제 4 샘플링 블록은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 규칙적인 위치의 화소값을 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 각각 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 18 항에 있어서, 상기 제 2 대표값 결정 블록 및 제 4 샘플링 블록은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 우상측 화소값, 우하측 화소값, 좌상측 화소값 및 좌하측 화소값중의 어느 한 화소값을 상기 대표 화소값으로 각각 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 15 항에 있어서, 상기 제 2 대표값 결정 블록 및 제 4 샘플링 블록은, 상기 분할된 서브 블록 각각에 대해 최대 화소값 또는 최대 화소값을 그 대표 화소값으로 교번적으로 순차 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 20 항에 있어서, 상기 제 2 대표값 결정 블록 및 제 4 샘플링 블록은, 상기 분할된 서브 블록의 대표 화소값 결정이 현재 그룹행에서 이어지는 다음 그룹행으로 전환될 때 두 그룹행간에 이어지는 적어도 두 개의 서브 블록에서 최대 화소값 또는 최소 화소값을 그 대표 화소값으로 연속 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 15 항에 있어서, 상기 분할된 각 L×L 현재 서브 샘플링 블록은, 4×4 블록인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 22 항에 있어서, 상기 생성된 각 R×R 서브 샘플링 탐색영역은, 10×10 탐색영역인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 15 항에 있어서, 상기 제 2 정합 블록 결정기는, 상기 생성된 R×R 서브 샘플링 탐색영역내에 존재하는 모든 L×L 후보 블록간들의 블록 매칭을 수행하여 상기 최적 정합 블록을 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 15 항에 있어서, 상기 제 2 정합 블록 결정기는, 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 상기 R×R 서브 샘플링 탐색영역내 대응위치에 있는 중심 L×L 후보 블록 및 이 중심 L×L 후보 블록의 최외각 부분에 존재하는 다수의 후보점을 기준점으로 하는 다수의 L×L 주변 후보 블록간들의 블록 매칭을 통해 제 1 정합 블록을 결정하고, 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 제 1 정합 블록의 최외각 부분에 존재하는 다른 다수의 후보점을 기준점으로 하는 다른 다수의 L×L 주변 후보 블록간들의 블록 매칭을 통해 제 2 정합 블록을 결정하며, 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 제 2 정합 블록의 최외각 부분에 존재하는 또다른 다수의 후보점을 기준점으로 하는 또다른 다수의 L×L 주변 후보 블록간들의 블록 매칭을 통해 제 3 정합 블록을 결정하고, 상기 결정된 제 3 정합 블록을 상기 최적 정합 블록으로 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 25 항에 있어서, 상기 각 후보점은, 상기 L×L 후보 블록의 각 모서리와 각 모서리간의 중심부분에 존재하는 8개의 후보점으로 구성되는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
제 26 항에 있어서, 상기 각 후보점은, 좌표값인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 장치.
입력되는 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 N×N 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 블록 단위의 움직임을 추정하는 방법에 있어서,

상기 입력 현재 프레임에 대해 기설정된 N×N 블록 단위로 활성도를 산출하는 제 1 단계;

상기 산출된 활성도값과 기설정된 임계범위를 비교하며, 그 비교결과에 상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위를 초과하는 지의 여부를 체크하는 제 2 단계;

상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위를 초과할 때, 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록과 상기 재구성된 이전 프레임의 P×P 탐색영역내 다수의 각 N×N 현재 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 N×N 의 후보 블록들중 하나를 상기 현재 블록에 대응하는 제 1 최적 정합 블록으로 결정하는 제 3 단계;

상기 현재 블록과 상기 결정된 제 1 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 제 1 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 제 1 움직임 벡터에 완전 블록 매칭 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 4 단계;

상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위를 초과하지 않는 것으로 판단될 때, 상기 기설정된 임계범위내에 포함되는 지의 여부를 체크하는 제 5 단계;

상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위내에 포함되면, 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 샘플링 블록과 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 영역내 다수의 각 M×M 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 M×M 후보 블록들중 하나를 제 2 최적 정합 블록으로 결정하는 제 6 단계;

상기 현재 블록과 상기 결정된 제 2 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 제 2 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 제 2 움직임 벡터에 서브 샘플링 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 7 단계;

상기 산출된 활성도값이 상기 기설정된 임계범위내에 포함되지 않으면, 상기 현재 프레임의 N×N 현재 블록을 서브 샘플링하여 M×M 의 현재 샘플링 블록으로 재구성하고, 이 재구성된 M×M 현재 샘플링 블록을 다수의 L×L 현재 서브 샘플링 블록으로 분할하며, 상기 P×P 탐색영역을 서브 샘플링하여 얻은 Q×Q 샘플링 탐색영역에서 상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 R×R 서브 샘플링 탐색영역을 결정하고,상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 서브 샘플링 탐색영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 다수의 L×L 후보 블록들중 하나를 제 3 최적 정합 블록을 결정으로 결정하는 제 8 단계; 및

상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 제 3 최적 정합 블록간의 변위값을 산출하여 제 3 움직임 벡터로써 추출하며, 수신측으로의 전송을 위해 상기 추출된 제 2 움직임 벡터가 서브 샘플링 및 분할 기법을 이용한 움직임 추정임을 의미하는 부가정보를 삽입하는 제 9 단계로 이루어진 개선된 움직임 추정 방법.
제 28 항에 있어서, 상기 활성도는, 매크로 블록 단위로 각각 산출되는 것을 특징으로 개선된 움직임 추정 방법.
제 29 항에 있어서, 상기 N×N 현재 블록은, 16×16 블록인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 30 항에 있어서, 상기 P×P 탐색영역은, 32×32 블록영역인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 28 항 내지 제 31 항중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 6 단계는:

상기 N×N 현재 블록을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할하는 제 61 단계;

상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하고, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 M×M 현재 샘플링 블록을 재구성하는 제 62 단계;

상기 P×P 탐색영역을 2×2 서브 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하며, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역을 구성하며, 상기 구성된 Q×Q 샘플링 탐색영역내 다수의 M×M 후보 블록을 생성하는 제 63 단계; 및

상기 M×M 현재 샘플링 블록과 상기 생성된 다수의 각 M×M 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 M×M 후보 블록중 하나를 상기 제 2 최적 정합 블록으로 결정하는 제 64 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 32 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 규칙적인 위치의 화소값을 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 각각 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 33 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 우상측 화소값, 우하측 화소값, 좌상측 화소값 및 좌하측 화소값중의 어느 한 화소값을 상기 대표 화소값으로 각각 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 32 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 서브 블록 각각에 대해 최대 화소값 또는 최대 화소값을 그 대표 화소값으로 교번적으로 순차 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 35 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 서브 블록의 대표 화소값 결정이 현재 그룹행에서 이어지는 다음 그룹행으로 전환될 때 두 그룹행간에 이어지는 적어도 두 개의 서브 블록에서 최대 화소값 또는 최소 화소값을 그 대표 화소값으로 연속 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 28 항 내지 제 31 항중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 8 단계는:

상기 N×N 현재 블록을 다수의 2×2 서브 블록으로 분할하는 제 81 단계;

상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하고, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 M×M 현재 샘플링 블록을 재구성하는 제 82 단계;

상기 재구성된 M×M 현재 샘플링 블록을 상기 다수의 L×L 현재 서브 샘플링 블록으로 분할하는 제 83 단계;

상기 P×P 탐색영역을 2×2 서브 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 2×2 서브 블록 각각에 대해 각 4화소값중 하나를 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 결정하며, 이 결정된 대표 화소값들에 의거하여 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역을 구성하는 제 84 단계;

상기 구성된 Q×Q 샘플링 탐색영역내에서 상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 상기 R×R 서브 샘플링 탐색영역을 생성하는 제 85 단계; 및

상기 분할된 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 생성된 R×R 서브 샘플링 탐색영역내 다수의 L×L 후보 블록간의 블록 매칭을 수행하여 상기 다수의 L×L 후보 블록중 하나를 상기 제 3 최적 정합 블록으로 결정하는 제 86 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 37 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 규칙적인 위치의 화소값을 해당 서브 블록의 대표 화소값으로 각각 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 38 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 각 서브 블록들의 우상측 화소값, 우하측 화소값, 좌상측 화소값 및 좌하측 화소값중의 어느 한 화소값을 상기 대표 화소값으로 각각 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 37 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 서브 블록 각각에 대해 최대 화소값 또는 최대 화소값을 그 대표 화소값으로 교번적으로 순차 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 40 항에 있어서, 상기 M×M 현재 샘플링 블록 및 상기 Q×Q 샘플링 탐색영역은, 상기 분할된 서브 블록의 대표 화소값 결정이 현재 그룹행에서 이어지는 다음 그룹행으로 전환될 때 두 그룹행간에 이어지는 적어도 두 개의 서브 블록에서 최대 화소값 또는 최소 화소값을 그 대표 화소값으로 연속 결정하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 37 항에 있어서, 상기 분할된 각 L×L 현재 서브 샘플링 블록은, 4×4 블록인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 42 항에 있어서, 상기 생성된 각 R×R 서브 샘플링 탐색영역은, 10×10 탐색영역인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 37 항에 있어서, 상기 제 86 단계는, 상기 생성된 R×R 서브 샘플링 탐색영역내에 존재하는 모든 L×L 후보 블록간들의 블록 매칭을 수행하여 상기 제 3 최적 정합 블록을 결정하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 37 항에 있어서, 상기 상기 제 86 단계는:

상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록에 대응하는 상기 R×R 서브 샘플링 탐색영역내 대응위치에 있는 중심 L×L 후보 블록 및 이 중심 L×L 후보 블록의 최외각 부분에 존재하는 다수의 후보점을 기준점으로 하는 다수의 L×L 주변 후보 블록간들의 블록 매칭을 통해 제 1 정합 블록을 결정하는 제 861 단계;

상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 제 1 정합 블록의 최외각 부분에 존재하는 다른 다수의 후보점을 기준점으로 하는 다른 다수의 L×L 주변 후보 블록간들의 블록 매칭을 통해 제 2 정합 블록을 결정하는 제 862 단계; 및

상기 L×L 현재 서브 샘플링 블록과 상기 결정된 제 2 정합 블록의 최외각 부분에 존재하는 또다른 다수의 후보점을 기준점으로 하는 또다른 다수의 L×L 주변 후보 블록간들의 블록 매칭을 통해 제 3 정합 블록을 결정하며, 이 결정된 제 3 정합 블록을 상기 제 3 최적 정합 블록으로 결정하는 제 863 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 45 항에 있어서, 상기 각 후보점은, 상기 L×L 후보 블록의 각 모서리와 각 모서리간의 중심부분에 존재하는 8개의 후보점으로 구성되는 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.
제 46 항에 있어서, 상기 각 후보점은, 좌표값인 것을 특징으로 하는 개선된 움직임 추정 방법.