KR20030034266A - 동영상 부호화기를 위한 고속 블록 정합 움직임 추정방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 동영상 부호화기를 위한 고속 블록 정합 움직임 추정방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 움직임이 적은 영상들 뿐만 아니라 움직임이 크고 복잡한 영상들에서도 움직임 추정 성능이 뛰어나며 실시간 어플리케이션에 적용 가능한 고속 움직임 추정 기법에 관한 것이다.
본 발명은 움직임 벡터들의 공간적 상관성을 이용하는 1차원 특징 정합기법(1DFM)에 있어서, 현재 프레임의 매크로블록에 대한 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 구하는 제 1단계와; 이미 계산된 주변의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터에 대한 수평 또는 수직 성분을 예측하는 제 2단계와; 이전 프레임의 탐색영역에 대하여 상기 제 2단계에서 예측된 수평 또는 수직 성분이 가리키는 위치에 해당하는 후보 매크로블록들의 화소들에 대한 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 구하는 제 3단계와; 상기 제 1 및 제 3단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 이용하여 정합 오차가 최소가 되는 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 구하는 제 4단계와; 상기 제 4단계에서 구해진 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 이용하여 탐색영역 중 일부분의 화소들만 수평 또는 수직 성분의 가산 투영을 구하는 제 5단계와; 상기 제 1 및 5단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 이용하여 정합 오차가 최소가 되는 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 구하는 제 6단계와; 상기 제 4 및 6단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분을 이용하여 최종 움직임 벡터를 구하는 제 7단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법을 제공한다.

Description

동영상 부호화기를 위한 고속 블록 정합 움직임 추정방법{A fast method of estimating block motion vectors}
본 발명은 동영상 부호화기를 위한 고속 블록 정합 움직임 추정방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 움직임이 적은 영상들 뿐만 아니라 움직임이 크고 복잡한 영상들에서도 움직임 추정 성능이 뛰어나며 실시간 어플리케이션에 적용 가능한 고속 움직임 추정 기법에 관한 것이다.
블록 정합 움직임 추정 기법은 H.263, MPEG-1/2/4 등 오늘날의 대표적 동영상 부호화 표준들에서 공간적 상관성을 제거하기 위해서 사용되는 중요한기법이다. 대표적인 블록 정합 움직임 추정 기법인 전역 탐색 (Full search: FS) 기법은 움직임 추정 성능면에서는 최적이지만, 막대한 계산량으로 인해 실시간 어플리케이션들을 위해서는 고속 움직임 추정 기법의 개발이 불가피하다. 그 동안 많은 고속 움직임 추정 기법들이 개발되어 왔다.
하지만, 종래의 기법들은 움직임이 거의 없거나 적은 동영상들에서는 만족할 만한 성능을 나타내지만 움직임이 크거나 복잡한 동영상들에 대해서는 그 성능이 현저히 떨어지는 단점을 안고 있다.
80년대 초반부터 지금까지 전역 탐색 기법의 막대한 계산량을 줄이기 위해서 다양한 기법들을 도입한 많은 고속 움직임 추정 기법들이 개발되어 왔다. 종래의 고속 움직임 추정 기법들은 계산량을 줄이기 위한 접근 방식에 따라 몇 가지로 분류될 수 있다. 그 중 계산량을 크게 줄이기 위해서는 극소점이 하나인 정합 오차 곡면(unimodal error surface model)을 가정하여 탐색점 수를 줄이는 방식이 가장 효과적이라고 말할 수 있으며 본 발명에서도 이 기법을 적용하기로 한다.
1981년에 3단계 탐색 기법(TSS: three-step search)이 개발된 이후로 그와 유사한 방식의 고속 움직임 추정 기법들이 다양하게 개발되어왔다. 개발 연대 순으로 나열해 보면 다음과 같다.
●TSS(three-step search)
●OTS(one-at-a-time)
●NTSS(new three-step search)
●1DFS(one-dimensional full search)
●4SS(four-step search)
●BBGDS(block-based gradient descent search)
●SES(simple and efficient search)
●UCBDS(unrestricted center-biased diamond search)
●AMT(adaptive motion tracking BMA)
●MIBAS(center-biased minima bounded area search)
●1DGDS(one-dimensional gradient descent search)
상기의 기법들은 모두 특정한 탐색 패턴에 대한 탐색을 반복적으로 수행함으로써 점진적으로 정합 오차가 최소인 점을 찾아내는 절차를 가진다. 효과적인 탐색을 위해 사용되는 유용한 두 가지 특성으로는 첫째, 실제 영상에서의 움직임 벡터의 분포가 (0, 0) 점에 집중되어 있다는 통계적인 특성과, 둘째 서로 인접한 블록들 사이의 움직임 벡터는 그 크기와 방향이 유사하다는 특성이다.
상기 TSS는 이러한 움직임 벡터의 분포 특성을 전혀 고려하지 않은 기법이고, 첫번째 특성을 이용한 기법으로는 OTS, NTSS, 4SS, BBGDS, UCBDS, MIBAS 등이 있고, 첫번째와 두번째의 특성 모두를 이용한 기법으로는 AMT, 1DGDS 등이 있다. 하지만, 위의 기법들은 움직임이 거의 없거나 적은 영상에 대해서는 만족할 만한 성능을 나타내지만 움직임이 크거나 복잡한 영상에 대해서는 전역 탐색에 크게 못 미치는 성능을 나타낸다는 단점을 가지고 있다.
다른 한편으로, 블록의 특징을 추출하여 이를 움직임 추정에 이용하는 특징 정합 기법(feature matching)도 고려되어 왔다. 사용되는 특징들로는 물체의 윤곽선 정보 등 여러 가지가 있지만 그 중 본 발명과 관련된 기술로는 다음과 같은 가산투영(integral projection)을 이용하는 기법들이 있다.
●PTSS(projection three-step search)
●Two-stage BMA using integral projections
●FBMA(feature BMA) and NFBMA (new FBMA)
●HPM(efficient BMA using integral projections)
이들 기법들은 블록 정합 움직임 추정 기법에서 일반적으로 사용하는 정합 기준인 SAD(sum of absolute differences) 대신에 누적투영(integral projections)을 사용함으로써 계산량을 줄이는 방식이다. 여기서, 사용된 누적투영이란 임의의 방향이 주어졌을 때 2차원 영상에서 그 방향으로 진행하면서 만나는 모든 화소값들을 더하여 1차원 배열을 만드는 것을 말한다.
PTSS에서 가산투영을 움직임 추정에 처음으로 도입하며, 기존의 TSS 기법에서 정합 기준을 가산투영으로 바꿈으로써 계산량을 줄였다. Two-stage BMA using integral projections 기법은 가산투영을 이용하여 전역 탐색을 수행한 후 결정된 움직임 벡터 주변으로 9개의 탐색점들에 대해서 SAD를 구해 비교함으로써 최종 움직임 벡터를 구하는 방식이다.
또한, FBMA(feature BMA) and NFBMA (new FBMA)기법은 Two-stage BMA using integral projections와 마찬가지로 가산투영을 이용하여 전역 탐색을 수행한 후 정합 오차가 적은 순서대로 여러 개의 탐색점들을 선택한 후 그 들 각각에 대해서 SAD를 구하여 최소인 점을 찾는 방식이다. HPM은 계층적인 3개의 탐색 단계를 가지고 있으며 각각의 단계에서 탐색 영역의 모든 화소값들에 대해서 가산투영을 수행하여 2차원 화소 영역 탐색을 두 개의 1차원 수평, 수직 가산투영 영역으로 변환하여 탐색을 수행하는 방식이다.
그러나, 상기 PTSS는 TSS를 기본으로 하기 때문에 성능이 크게 떨어지고, 상기 FBMA(feature BMA) and NFBMA (new FBMA)와 Two-stage BMA using integral projections는 가산투영을 이용하여 전역 탐색을 수행하기 때문에 계산량의 감소가 미미하다. 또한, 상기 HPM은 탐색 영역 내의 모든 화소값들을 가산투영함으로써 움직임 추정이 부정확해지는 단점이 있다. 결과적으로 상기의 기법들 모두 계산량을 효과적으로 줄이는 동시에 성능을 높이기 위해 가산투영을 충분히 활용하지 못하였다.
이에 본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로서 본 발명의 목적은 움직임 벡터들의 공간적 상관성을 이용하여 탐색영역내의 화소들을 선택적으로 가산투영하여 1차원 가산투영 영역에서의 특징 정합을 수행하는 기법을 제안함과 더불어 이를 주변 움직임 벡터들을 이용한 경사하강탐색(gradient descent search) 기법과 결합함으로서 움직임 추정의 속도 및 성능을 향상시키는데 있다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로써 본 발명은
움직임 벡터들의 공간적 상관성을 이용하는 1차원 특징 정합기법(1DFM)에 있어서, 현재 프레임의 매크로블록에 대한 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 구하는 제 1단계와; 이미 계산된 주변의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터에 대한 수평 또는 수직 성분을 예측하는 제 2단계와; 이전 프레임의 탐색영역에 대하여 상기 제 2단계에서 예측된 수평 또는 수직 성분이 가리키는 위치에 해당하는 후보 매크로블록들의 화소들에 대한 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 구하는 제 3단계와; 상기 제 1 및 제 3단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 이용하여 정합 오차가 최소가 되는 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 구하는 제 4단계와; 상기 제 4단계에서 구해진 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 이용하여 탐색영역 중 일부분의 화소들만 수평 또는 수직 성분의 가산 투영을 구하는 제 5단계와; 상기 제 1 및 5단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 이용하여 정합 오차가 최소가 되는 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 구하는 제 6단계와; 상기 제 4 및 6단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분을 이용하여 최종 움직임 벡터를 구하는 제 7단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 탐색 초기점을 중심으로 하는 2단계 플러스 패턴 탐색 기법에 있어서, 주변 움직임 벡터로부터 탐색 초기점과 주변 네 개의 점으로 이루어진 (+) 모양의 탐색 패턴에 대해서 각각의 점에서의 SAD값을 구하는 제 1단계와; 상기 SAD가 최소인 점의 위치가 탐색 패턴의 중앙이면 탐색을 중단하는 제 2단계와; 상기 SAD가 최소인 점의 위치가 주변 네 개의 점들 중 적어도 하나이면 SAD가 최소인 점으로 탐색 패턴의 중심을 옮겨 다시 탐색을 수행하는 제 3단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법을 제공한다.
도 1은 본 발명에 따라 고속 블록 정합 움직임 추정 기법에서 사용되는 주변 움직임 벡터들을 나타낸 모식도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따라 1차원 특징 정합 기법에서의 선택적 가산투영 방식을 나타낸 모식도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따라 2단계 플러스 패턴 탐색(2SPPS) 기법을 나타낸 모식도이다.
이하, 본 발명의 실시예에 대한 구성 및 그 작용을 첨부한 도면을 참조하면서 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따라 고속 블록 정합 움직임 추정 기법에서 사용되는 주변 움직임 벡터들을 나타낸 모식도이다. 도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따라 1차원 특징 정합 기법에서의 선택적 가산투영 방식을 나타낸 모식도이다. 도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따라 2단계 플러스 패턴 탐색(2SPPS) 기법을 나타낸 모식도이다.
앞에서 움직임 추정의 계산량을 줄이기 위한 종래의 기법들을 살펴보았다. 살펴본 기법들과 같이 탐색 초기점으로부터 특정 패턴을 이루는 탐색점들에서의 정합 오차를 구하고 이 정합 오차가 최소화되는 방향으로 점진적으로 탐색 패턴을 옮겨가면서 탐색을 수행하는 기법들에서는 초기 탐색점의 선택이 움직임 추정의 성능과 계산량에 큰 영향을 준다.
본 발명에서는 전역 최소점에 좀 더 가까운 탐색 초기점을 제공함으로써 성능을 향상시키고 계산량을 줄일 수 있는 움직임 추정 방식에 대해서 설명한다. 즉, 본 발명의 기법은 움직임 벡터의 상관성을 이용한 선택적 가산투영을 이용한 1차원 특징 정합 기법(1DFM)과 2단계 플러스 패턴 탐색 (2SPPS)의 주요 두 부분으로 이루어진다.
먼저, 움직임 벡터의 상관성을 이용한 선택적 가산투영을 이용한 1차원 특징 정합 기법(1DFM)에 대하여 살펴보기로 한다.
본 발명에서는 가산투영을 이용하는 종래의 기법들보다 더 계산량을 획기적으로 줄이는 동시에 움직임 추정의 정확도를 유지하기 위해 이전 프레임의 탐색 영역 내의 화소들 중 움직임 벡터로 결정될 가능성이 높은 영역에 해당하는 화소들만을 선택적으로 가산투영하는 방식을 제안한다. 본 발명의 1DFM 절차는 다음과 같다. 본 발명에서의 N은 움직임 추정이 수행되는 기본 단위인 매크로블록의 크기이고,p는 탐색 영역의 크기에 해당된다.
< 제 1단계 >
; 현재 프레임의 (i,j) 위치의 매크로블록 (크기 N ×N)에 대한 수평, 수직 각각의 방향에 대한 가산투영을 구하여 N×1 크기의 배열를 얻는다.
< 제 2단계 >
; 이미 계산된 주변의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터의 수직(수평) 성분을 예측한다. 도 1에서 정의한 이미 구해진 주변 움직임 벡터들을 이용하여 수학식 1 - 3과 같은 방법들로 현재 매크로블록의 움직임 벡터를 예측 가능하다. 여기서Mean은 평균값을,Median은 중간값을 의미한다. 또한, 선택적 가산투영에 사용되는 영역의 폭을 매크로블록의 폭이 아닌 다른 크기로 가변하여 사용할 수 있다.
< 제 3단계 >
; 이전 프레임의 탐색 영역(크기)에 대해서 제 2단계에서 예측된 수직(수평) 성분이 가리키는 위치에 해당하는 후보 블록들에 해당하는 화소들 (크기(수직 방향의 경우; 도 2a 참조)혹은(수평 방향의 경우; 도 2b 참조))만 수평(수직) 방향으로 가산투영하여크기의 배열을 얻는다.
상기 제 1단계와 제 3단계에서 구한 수직(수평) 방향의 가산투영을 이용하여 수학식 4와 수학식 6(또는 수학식 5와 수학식 7)과 같이 정의되는 정합 오차가 최소가 되는 위치 즉, 움직임 벡터의 수평(수직) 성분,을 구한다.
< 제 5단계 >
; 상기 제 4단계에서 구한 움직임 벡터의 수평(수직)성분,을 이용하여 제 3단계에서와 같이 탐색 영역 중 일부분의 화소들만 수직(수평) 방향으로 가산투영하여크기의 배열을 얻는다.
< 제 6단계 >
; 제 1단계와 제 5단계에서 구한 수평(수직) 방향의 가산투영을 이용하여 수학식 5)와 수학식 7(또는 수학식 4와 수학식 6)과 같이 정의되는 정합 오차가 최소가 되는 위치, 즉 움직임 벡터의 수직(수평) 성분,을 구한다.
< 제 7단계 >
; 최종 움직임 벡터는 제 4단계와 제 6단계에서 구한를 이용하여 다음과 같이 주어진다.
이어서, 2 단계 플러스 패턴 탐색(2SPPS)에 대하여 설명하기로 한다.
1DFM 혹은 (0,0)과 주변 움직임 벡터들로부터 얻은 탐색 초기점을 시작으로 그 주변 탐색점들에 대한 탐색을 수행하여 좀더 정확한 움직임 벡터를 구하기 위한기법이다. 정합 기준으로는 1DFM 과정과는 달리 움직임 추정에 일반적인 SAD를 사용한다. 2SPPS 기법의 절차는 다음과 같다.
< 제 1단계 >
; 도 3a(2SPPS의 기본 패턴), 도 3b(이전 단계의 최소 SAD점에 따른 다음 단계의 패턴 모양)에 도시된 바와 같이 탐색 초기점과 주변 네 개의 점으로 이루어진 (+) 모양의 탐색 패턴에 대해서 각각의 점에서의 SAD값을 구한다.
< 제 2단계 >
; 제 1단계의 결과 SAD가 최소인 점의 위치가 탐색 패턴의 중앙이면 탐색을 멈춘다. 이 경우 최종 움직임 벡터는 탐색 초기점과 동일하다. SAD가 최소인 점의 위치가 주변 네 개의 점들 중 하나이면 제 3단계로 넘어간다.
< 제 3단계 >
; SAD가 최소인 점으로 탐색 패턴의 중심을 옮겨 다시 탐색을 수행한다. 이 경우 SAD가 최소인 점이 어느 위치에 있든지 이전 탐색 패턴과 겹치지 않는 새로운 3개의 점에 대한 SAD만 구하면 된다. SAD가 최소인 점이 최종 움직임 벡터가 된다.
마지막으로, 상기 1DFM 기법과 2SPPS 기법을 이용한 고속 움직임 추정 기법에 대하여 설명하면 앞에서 설명한 1DFM 기법과 2SPPS 기법을 결합하여 움직임 추정을 수행한다. 1DFM 기법으로 얻은 점을 2SPPS 기법의 탐색 초기점으로 추가 활용함으로써 움직임 추정의 성능을 높인다.
이상에서와 같이 본 발명에 의한 동영상 부호화기를 위한 고속 블록 정합 움직임 추정방법에 따르면, 움직임이 적은 영상들 뿐만 아니라 움직임이 크고 복잡한 영상들에서도 성능이 뛰어나고 속도가 빠른 움직임 추정 기법의 적용이 가능하다. 따라서, 다양한 실시간 동영상 압축 어플리케이션의 속도와 성능을 향상시킬 수 있다.

Claims (6)

  1. 움직임 벡터들의 공간적 상관성을 이용하는 1차원 특징 정합기법(1DFM)에 있어서,
    현재 프레임의 매크로블록에 대한 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 구하는 제 1단계와;
    이미 계산된 주변의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터에 대한 수평 또는 수직 성분을 예측하는 제 2단계와;
    이전 프레임의 탐색영역에 대하여 상기 제 2단계에서 예측된 수평 또는 수직 성분이 가리키는 위치에 해당하는 후보 매크로블록들의 화소들에 대한 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 구하는 제 3단계와;
    상기 제 1 및 제 3단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 이용하여 정합 오차가 최소가 되는 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 구하는 제 4단계와;
    상기 제 4단계에서 구해진 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 이용하여 탐색영역 중 일부분의 화소들만 수평 또는 수직 성분의 가산 투영을 구하는 제 5단계와;
    상기 제 1 및 5단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분의 가산투영을 이용하여 정합 오차가 최소가 되는 움직임 벡터의 수평 또는 수직 성분을 구하는 제 6단계와;
    상기 제 4 및 6단계에서 구해진 수평 또는 수직 성분을 이용하여 최종 움직임 벡터를 구하는 제 7단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 제 2단계에서 현재 매크로블록의 주변 매크로블록들의 움직임 벡터의 수평 혹은 수직 성분들의 평균값 혹은 중간값을 이용하여 가산투영을 선택적으로 하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서, 상기 선택적 가산투영에 사용되는 영역의 폭을 매크로블록의 폭이 아닌 다른 크기로 가변하여 사용하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법.
  4. 탐색 초기점을 중심으로 하는 2단계 플러스 패턴 탐색 기법에 있어서,
    주변 움직임 벡터로부터 탐색 초기점과 주변 네 개의 점으로 이루어진 (+) 모양의 탐색 패턴에 대해서 각각의 점에서의 SAD값을 구하는 제 1단계와;
    상기 SAD가 최소인 점의 위치가 탐색 패턴의 중앙이면 탐색을 중단하는 제 2단계와;
    상기 SAD가 최소인 점의 위치가 주변 네 개의 점들 중 적어도 하나이면 SAD가 최소인 점으로 탐색 패턴의 중심을 옮겨 다시 탐색을 수행하는 제 3단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 SAD가 최소인 점이 어느 위치에 있든지 이전 탐색 패턴과 겹치지 않는 새로운 3개의 점에 대한 SAD만 구하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법.
  6. 청구항 1 또는 청구항 4에 있어서, 상기 1차원 특징 정합기법과 2단계 플러스 패턴 탐색기법을 결합하여 움직임 추정을 수행하는 것을 특징으로 하는 고속 블록 정합 움직임 추정방법.
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