KR20040062331A - 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법과 그기록매체 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 동영상 압축 부호화 방법에 관한 것으로 특히, 영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법에 관한 것이며, 압축률과 화질의 저하없이 보다 빠르게, 고속으로 움직임 벡터를 찾고자 하는 방법을 제공할 목적으로 동영상 압축 전송을 위한 움직임 예측 방법에 있어서, 최초 움직임 위치를 추측하는 제 1 단계; 상기 제 1 단계의 추측된 움직임 위치의 MAD(Mean Absolute Difference)를 목적 함수로, Newton-Raphson 방법을 수행하여 새로운 움직임 위치를 찾는 제 2 단계; 상기 제 2 단계에서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 큰 범위인 경우는, 상기 새로운 움직임 위치를 상기 제 1 단계의 최초 움직임 위치로 추측하여 상기 제 2 단계를 수행하는 제 3 단계; 및 상기 제 2 단계에서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 작은 범위인 경우는, 해당 새로운 움직임 위치를 최종 움직임 위치로 하여 움직임 벡터를 결정하는 제 4 단계를 포함하며, MPEG(Motion Picture Experts Group) 4 4 영상 압축 부호화 등에 이용됨.

Description

동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법 과 그 기록매체{Method of Motion Estimation for Video Coding in MPEG-4/H.263 Standards}
본 발명은 동영상 압축 부호화 방법에 관한 것으로, 특히 영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
좁은 대역폭의 한계 때문에 제 2 세대 무선망에서는 음성서비스에 한정적이었던 휴대전화가 IMT(International Mobile Telecommunication)-2000 등의 제 3 세대 무선망이 본격적으로 추진됨에 따라 동영상서비스를 소비자에게 제공하는 것이 가능하게 되었다. 또한, 기술의 발전에 따라, 소비자들로부터도 음성정보와는 다른 시각적인 정보를 얻고자 하는 기대 심리가 커지고 있어 휴대전화에서 동영상을 구현하는 기술은 차세대 이동통신 기술의 핵심으로 자리잡을 것으로 기대되고 있다.
일반적으로, 영상의 데이터는 음성이나 문자데이터에 비해서 그 데이터량이 엄청나게 방대하기 때문에 이 영상데이터를 압축하지 않으면 실시간처리가 불가능하게 된다.
이와같이 영상데이터를 소정의 방법으로 압축함으로써, 저장이나 전송에 있어서 영상신호의 실시간처리가 가능하게 되는데, 현재 영상을 압축하기 위한 국제표준에 있어서, 정지영상표준에는 JPEG(Joint Photographic Expert Group), 동영상표준에는 텔레비젼 방송에 이용되는 MPEG(Moving Picture Experts Group)1, 위성방송에 이용되는 MPEG2 및 저속의 비트율 전송을 위한 MPEG4가 있다. 특히, MPEG4는 전송 속도 64kbps 이하의 디지털 영상 및 오디오의 부호화 압축 방법의 국제 표준으로 MPEG 1이나 MPEG 2에 비해서 초저속, 고압축률의 영상 및 비디오의 압축·부호화의 규격이며 주로 이동 통신에서의 적용을 위한 것이다.
여기서, 영상데이터의 압축은 중복데이터를 제거함에 의해 달성되는데, 데이터의 중복은 영상정보에 해당하는 데이터와 영상정보를 표현하는 데이터가 서로 다름에 기인한다.
이와같은 데이터중복에는 한 프레임 이미지내에서의 공간적 중복, 확률적 중복이 있고, 프레임 이미지간에는 시간적 중복이 있다. 여기서, 공간적 중복은 프레임 이미지내의 인접 화소간 값의 유사성에서 기인하는 것으로, 이는 임의의 화소값과 그 주위의 화소값들이 서로 유사한 값을 가지는 것을 말하며, 이와 같은 공간적 중복의 처리는 이산코사인변환(DCT:Discrete Cosine Transform)을 이용한다.
그리고, 확률적 중복은 프레임 이미지내의 심볼의 유사성에 기인하는 것으로, 데이터가 확률적으로 고르게 분포되어 있지 않고 임의의 심볼이 인접 심볼들과 서로 유사한 값을 가지는 것을 말하며, 이와 같은 확률적 중복의 처리는 엔트로피코딩방식인 가변길이코딩(Variable Length Coding)을 이용한다. 여기서, 가변길이코딩은 심볼의 크기에 비례하는 크기의 비트를 할당하는 것을 말한다.
마지막으로, 시간적 중복은 현재 프레임 이미지와 이전 프레임 이미지간의 유사성에 기인하는 것으로, 시간적 중복의 처리는 움직임 예측/움직임 보상(ME:Motion Estimation/MC:Motion Conpensation)을 이용한다.
그 처리 내용을 살펴보면, 움직임 예측은 현재 프레임 이미지와 이전 프레임 이미지간의 움직임 벡터를 검출하고, 이 검출된 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상에 의해서 새로운 프레임 이미지를 생성한 후, 현재 프레임 이미지에서 생성된 프레임 이미지를 뺄셈하여 현재 프레임 이미지와 생성된 프레임 이미지간의 동일한 데이터를 제거하여 시간적 중복을 처리하도록 한다.
도 1은 일반적인 영상데이터 송수신 시스템의 일실시예 전체 구성도로서, 위성을 통해 영상 데이터를 송수신하는 예를 보인 것이다. 도 1을 참조하면, 일반적인 영상데이터 송수신 시스템은 영상데이터를 압축하여 송신하는 영상데이터 송신기(100)와, 영상데이터 송신기(100)에서 영상신호를 수신하여 수신기로 송신하는 위성(1)과, 위성(1)으로부터의 영상신호를 수신하여 압축을 풀어 원래의 영상데이터로 복원하는 영상데이터 수신기(200)로 구성된다.
여기서, 영상데이터 송신기(100)는 영상데이터(VD)와 사운드데이터(AD)를 압축하는 MPEG 소스엔코더(110), 텍스트 데이터(TD)를 압축하는 텍스트 엔코더(130), MPEG 소스 엔코더(110)와 텍스트 엔코더(130)에서 엔코딩된 데이터에 노이즈문제 해결을 위하여 채널 엔코딩하는 채널 엔코더(150), 및 채널 엔코더(150)에서 엔코딩된 데이터를 변조하여 안테나 ANT1을 통해 송신하는 RF(Radio Frequency)부(170)를 포함한다. 이처럼 영상데이터 송신기(100)로부터 송신된 신호는 위성(1)을 통해 영상 데이터 수신기(200)에 수신되어진다.
그리고, 영상데이터 수신기(200)는 안테나 ANT2를 통해 위성(1)으로부터 수신하는 영상신호를 복조하여 베이스밴드의 영상데이터로 복원하는 베이스밴드 처리부(210), 베이스밴드 처리부(210)의 영상데이터에 대한 에러검출, 정정 및 복원을 수행하는 채널 디코더(220), 및 채널 디코더(220)로부터 전달된 영상데이터의 압축을 풀어 원래의 영상데이터로 복원하는 MPEG디코더(230)를 포함한다.
도 2는 도 1에 도시된 영상데이터 송신기(100)에 포함된 MPEG 소스 엔코더(110)의 내부 블럭도로서, 도 2를 참조하면, MPEG 소스 엔코더(110)는 입력되는 하나의 프레임 이미지 데이터(Vin)를 8*8블럭으로 분할하는 8*8 블럭킹부(111), 8*8 블럭킹부(111)로부터의 현재 프레임 이미지에서 생성된 프레임 이미지를 뺄셈하는 감산기(112), 감산기(112)로부터의 현재 프레임 이미지에 대해 이산코사인변환을 수행하는 8*8 이산코사인변환기(113), 8*8 이산코사인변환기(113)로부터의 프레임 이미지를 양자화시키는 8*8 양자화기(114), 8*8 양자화기(114)로부터의 현재 프레임 이미지에대해 가변길이코딩을 수행하는 가변길이코딩부(115), 8*8 양자화기(114)로부터의 프레임 이미지를 역양자화시키는 8*8 역양자화기(117), 8*8 역양자화기(117)로부터의 프레임 이미지에 대해 역이산코사인변환을 수행하는 8*8 역이산코사인변환기(118), 8*8 역이산코사인변환기(118)로부터의 프레임 이미지와 생성된 프레임 이미지를 덧셈하는 덧셈기(119), 덧셈기(119)로부터의 프레임 이미지를 저장하는 프레임메모리(120), 입력되는 한 프레임 이미지의 데이터를 16*16 블럭으로 분할시키는 16*16 블럭킹부(123), 16*16 블럭킹부(123)로부터의 현재의 프레임 이미지와 프레임메모리(120)로부터의 이전 프레임 이미지간의 화소값을 비교하는 과정을 통해서 움직임 벡터를 예측하는 움직임예측기(121), 움직임 예측기(121)로부터의 움직임 벡터를 프레임메모리(120)의 프레임 이미지에 적용하여 새로운 프레임 이미지를 생성시키는 움직임보상기(122), 및 8*8 가변길이코딩부(115)의 영상데이터와 움직임 예측기(121)로부터의 움직임 벡터를 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(116)를 포함한다.
한편, 하나의 프레임 이미지의 해상도(가로 화소수*세로 화소수)는 720*480, 1192*1080 등으로 그 종류는 다양하며, 이와같은 프레임 이미지에 있어서 현재의 프레임 이미지와 이전의 프레임 이미지간의 움직임 벡터를 예측하는 움직임 예측기(121)에서는 하나의 프레임 이미지를 16*16 의 화소를 포함하는 블럭으로 분할하여 하나의 프레임 이미지를 블럭단위로 처리한다.
이와같은 움직임 예측기(121)는 현재 프렘임 이미지(F(t))의 화소값과 이전 프레임 이미지(F(t-1))의 화소값을 비교하여 움직임 변화에 대한 방향을 예측하는데, 이에 대한 동작을 하기(下記)에 구체적으로 설명한다.
도 3은 블럭화된 프레임 이미지 예시도로서, 도 2의 16*16 블럭킹부(123)에서는 MPEG4 규약에 따라 하나의 프레임 이미지를 16*16의 화소를 포함하는 블럭(이하,"16*16 블럭"이라 한다)단위로 분할하는데, 이와같이 블럭화된 프레임 이미지에대한 예시도가 도 3에 도시되어 있다. 도 3은 전체 플레임 이미지를 16*16 블럭 단위로 분할하여 표시하고 있다. 전체 프레임 이미지는 B11, B12 ...B1m, B21, B22...Bn1..Bnm의 16*16 블럭으로 표시된다.
도 4는 도 3의 프레임 이미지의 부분 블럭화된 현재 프레임 이미지도로서, 도 4에는 임의의 현재블럭(B(t)22)을 중심으로 8개의 블럭, 총 9개의 부분 블럭을 포함하는 현재 프레임 이미지(F(t))가 도시되어 있으며, 도 5는 도 4의 현재 프레임 이미지에 대응되는 블럭을 포함하는 이전 프레임 이미지도로서, 도 5에서는 도 4의 현재블럭(B(t)22)에 대응하는 블럭(B(t-1)22)을 중심으로 8개의 블럭, 총 9개의 블럭을 포함하는 이전 프레임 이미지(F(t-1))가 도시되어 있다. 그리고, 도5에서의 점선으로 표시된 부분은 현재블럭(B(t)22)과 동일한 블럭을 복수개 포함하고 있는 검색창(SRW)으로서, 대략 초당 24프레임의 이미지에 있어서 연속되는 두 프레임 이미지 사이에서 움직임의 이동가능한 범위를 고려하여 결정한다. 이와 같은 검색창은 일반적으로 해당블럭(B(t-1)22)에 확장범위(±블럭크기/2)가 적용된다.
도 5를 참조하면, 도 2의 움직임 예측기(121)에서는 도 4의 현재블럭(B(t)22)을 도 5의 검색창(SRW)의 복수개의 블럭과 각각 비교하는데, 그 비교하는 방향은 도 6a에 도시한 좌측 상단에서부터 시작하여 우측 하단까지, 도 6b에 도시한 바와 같이 브라운관의 전자총 주사방향과 동일하며, 이와같이 현재블럭과 가장 유사한 매칭블럭을 찾아서 움직임 벡터를 예측하게 되는데, 이때 현재 블럭과 가장 유사한 매칭블럭을 찾아내는 알고리즘을 블럭매칭 알고리즘이라 한다.
이와 같은 블럭매칭 알고리즘에서 블럭간 비교되는 값은 블럭내 각 화소값이며, 비교하는 것은 현재 프레임 이미지의 현재블럭의 화소값과 이전 프레임 이미지의 해당블럭의 회소값이다. 그리고, 매칭블럭을 찾아내는 것은 현재블럭의 화소값에서 해당블럭의 화소값을 빼어서 그 에러(차)가 가장 적은 블럭을 찾아내어 현재블럭을 중심으로한 매칭블럭의 위치벡터를 산출하여 움직임 벡터를 예측하는 것이다.
한편, 움직임 벡터를 예측은 화질저하 방지와 고속예측의 두 측면을 고려해서 이루어져야 한다.
블럭 매칭 알고리즘에는 여러 가지 방법들이 있으며, 이들 방법 중 전영역 검색(full search)방법이 있는데, 이는 예측된 영상의 화질은 우수하여 다른 방법들의 평가 기준으로 사용되지만, 하나의 칼라화소를 표현하기 위해서는 3원색(R,G,B)에 대해 각각 8비트씩 총24비트가 필요하게 되므로, 전영역 검색과정에서 모든 화소값에 대해서 처리하는 것은 연산량이 너무 많기 때문에, 검색범위가 클 경우에는 실시간 시스템 구현이 불가능하게 된다.
이 점을 해결하기 위해서, 많은 고속 매칭 알고리즘들이 제안되고 있으며, 이들 고속 매칭 알고리즘은 단일모드 표면에러가정(UESA:Unimodal Error Surface Assumption)에 의한 검색점을 줄이는 방법, 멀티해상도(Multi-resolutuon)에 의한 방법, 인접한 움직임 벡터의 상관성을 이용하여 기준점 이동과 가변검색(VSR: Variable Search Range)을 이용하는 방법, 블럭매칭을 수행하는 과정에서 계산을 검출하는 방법 등이 있다.
이 중 특히, 단일모드 표면에러가정(UESA:Unimodal Error SurfaceAssumption)에 의한 검색점을 줄이는 방법 중 대표적인 방법이 삼단계 검색(TSS:Three Step Search) 방법인데, 이에 대해 하기(下記)에 상세히 설명한다.
먼저, 도 7은 도 5의 검색창 크기의 일예시도로서, 도 7을 참조하면, 검색창(SRW)은 16*16의 화소를 포함하는 기준블럭에 대해서 상하좌우로 확장범위가 적용되어 기준블럭보다 큰 검색창이 이루어지는데, 이때 적용되는 확장범위는 보통기준블럭의 일측방향으로 확장되는 크기가 +블럭크기/2인데, 이하 설명에서는 도 7에 도시한 바와 같이, +7을 적용하여 설명한다.
도 8(a)∼8(i)는 종래 삼단계 검색방법에 의해 결정되는 검색창내의 검색점 표시도로서, 종래 삼단계 검색방법에서는 현재블럭을 검색창내 모든 블럭과의 매칭여부를 각각 검색하는 것이 아니고, 도 8에 도시한 바와 같이 9개의 블럭과의 매칭여부를 검색하는데, 이때 검색창내에서 검색될 9개 블럭의 중앙점은 도 8에 도시한 바와 같이, 검색점 "1"에서 "9"로 표시된다.
도 9a-9c는 종래의 삼단계 검색(TSS)방법을 설명하기 위한 검색점 표시도로서, 도 9a 내지 도 9c에 도시된 검색점 표시도는 먼저, 검색창 내에서 전영역 검색을 하는 경우에 블럭의 중앙점이 될 수 있는 검색점을 바둑판 형태로 표시한 후, 여기에 삼단계 검색방법에 의해서 정해지는 9개의 검색점 "1"∼ "9"를 표시한 것이다.
도 9a 내지 도 9c를 참조하여, 종래 움직임 예측을 위한 삼단계 검색방법을 설명하면 다음과 같다.
먼저, 원하는 매칭블럭을 찾는 과정에서, 현재 프레임 이미지(f(t))의 현재블럭의 화소값과, 이전 프레임 이미지(f(t-1))의 검색창에서 현재블럭에 대응하는 블럭의 화소값과의 차(에러)를 합산한 값을 의미하는 절대값 에러합(이하, "SAD"라고한다)가 계산의 복잡도와 성능을 고려할 때 주로 이용되는데, 이 SAD는 하기 <수학식1>에 보인 바와 같이 계산된다.
여기서,는 현재 프레임 이미지의 블럭에 대한 화소값이고,는 이전 프레임 이미지의 검색창에서 대응되는 블럭에 대한 화소값이며, "x", "y"는 검색창내 좌표이고, "k", "l"은 해당 블럭에서의 좌표이다. 그리고 "n"은 매칭블럭의 크기이다.
또한, 각 검색점에서의 에러가 전역 움직임 벡터에서 멀어질수록 단조적으로 증가한다는 단일모드 에러표면가정(이하,"UESA"이라고 한다)을 이용하여, 종래의 삼단계 검색방법은 1, 2 및 3단계의 검색과정을 통해서 움직임 벡터를 결정하는데, 먼저, 1단계 검색에서는 검색창에서 도 9a에 도시한 바와 같이 "1"∼"9"까지의 9개의 검색점에 대해서 SAD를 모두 계산한다. 다음 2단계 검색에서는 1단계 검색에서 계산한 최소값 SAD의 검색점, 예를 들어 "2"에서 SAD가 최소값일 경우, 도9b에 도시한 바와 같이, 검색점"2"를 중심으로 하여 "21"∼"29"까지 다시 9개의 검색점에 대한 SAD를 모두 계산한다. 그리고, 3단계 검색에서는 2단계 검색에서 SAD가 최소값인 검색점, 예를 들어, "22"에서 SAD가 최소값일 경우, 최소값 SAD의 검색점"22"를 중심으로 9개의 검색점에 대한 SAD를 모두 검색한 후, SAD가 최소값인 검색점을 움직임 벡터로 결정한다.
그러나, 이와같은 종래 삼단계 검색방법은 1, 2 및 3단계 검색에서 각각 9개의 검색지점 모드에 대해 검색을 수행하는데,이 방법은 1단계 검색에서 9점 모두, 2단계 검색에서는 9점중 1단계 검색에서 계산된 한점을 제외한 8점, 3단계 검색에서는 9점중 2단계 검색에서 계산된 1점을 제외한 8점, 총 25점(즉, 1단계 검색의 9점+2단계 검색의 8점+3단계 검색의 8점)에 대해 검색을 수행하게 되며, 이는 1점의 화소값을 표현하는데 24비트가 필요하다는 점을 감안한다면, 그 검색 시간이 길어지므로 소프트웨어적 실시간 처리가 불가능하다는 문제점이 있다.
본 발명은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 동영상 압축 부호화 방법에 관한 것으로, 특히 압축률과 화질의 저하없이 보다 빠르게, 고속으로 움직임 벡터를 찾고자 하는 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1 은 일반적인 영상데이터 송수신 시스템의 일실시예 전체 구성도.
도 2 는 도 1에 도시된 영상데이터 송신기에 포함된 MPEG 소스 엔코더의 일실시예 내부 블럭도.
도 3 은 블럭화된 프레임 이미지 예시도.
도 4 는 도 3의 프레임 이미지의 부분 블럭화된 현재 프레임 이미지 예시도.
도 5 는 도 4의 현재 프레임 이미지에 대응되는 블럭을 포함하는 이전 프레임 이미지 예시도.
도 6a 내지 도 6b 는 현재블럭이 검색창에서 처음 검색되는 위치와 현재블럭이 검색창 내에서 검색되는 방향을 표시한 예시도.
도 7 은 도 5의 검색창 크기의 실제 예시도.
도 8 은 종래의 3단계 검색 방법에 의해 결정되는 검색창내 검색점에 대한 설명 예시도.
도 9a 내지 9c 는 종래의 3단계 검색 방법을 설명하기 위한 검색점에 대한 예시도.
도 10a 내지 도 10b 의 본 발명에 따른 움직임 벡터 검출 방법에서의 블록의 움직임에 대한 설명도.
도 11 은 본 발명에 따른 움직임 예측 방법의 일실시예 동작 흐름도.
도 12 는 도 11에서 MAD를 구하기 위한 움직임 위치의 초기값을 추정하기 위한 과정에 대한 상세 동작 흐름도.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법에 있어서, 최초 움직임 위치를 추측하는 제 1 단계; 상기 제 1 단계의 추측된 움직임 위치의 MAD(Mean Absolute Difference)를 목적 함수로,Newton-Raphson 방법을 수행하여 새로운 움직임 위치를 찾는 제 2 단계; 상기 제 2 단계에서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 큰 범위인 경우는, 상기 새로운 움직임 위치를 상기 제 1 단계의 최초 움직임 위치로 추측하여 상기 제 2 단계를 수행하는 제 3 단계; 및 상기 제 2 단계에서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 작은 범위인 경우는, 해당 새로운 움직임 위치를 최종 움직임 위치로 하여 움직임 벡터를 결정하는 제 4 단계를 포함한다.
또한, 본 발명은, 프로세서를 구비한 움직임 예측 시스템에, 최초 움직임 위치를 추측하는 제 1 기능; 상기 제 1 기능에 의한 추측된 움직임 위치의 MAD(Mean Absolute Difference)를 목적 함수로, Newton-Raphson 방법을 수행하여 새로운 움직임 위치를 찾는 제 2 단계; 상기 제 2 기능에 의해서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 큰 범위인 경우는, 상기 새로운 움직임 위치를 상기 제 1 기능에 의한 최초 움직임 위치로 추측하여 상기 제 2 기능을 수행하는 제 3 기능; 및 상기 제 2 기능에 의해서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 작은 범위인 경우는, 해당 새로운 움직임 위치를 최종 움직임 위치로 하여 움직임 벡터를 결정하는 제 4 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.
이 발명은 최소값을 찾는 최적화 방법 중의 하나인 "Newton-Raphson" 방법을 이용하는 것으로, 각 프레임에 해당하는 이미지 블록들의 MAD(mean absolute difference) 값을 이차 미분 방법을 사용해서 반복적으로 계산함으로써 MAD의 최소값을 구하고 이 때의 움직임 벡터를 구하는 것이다. 본 발명은 "Newton-Raphson" 방법의 목적 함수(objective function)인 MAD 값을 연속적으로 최소화하여 고속으로 움직임 벡터를 찾아 낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
우선, 본 발명에서 사용하는 수학적 방법인 "Newton-Raphson" 방법에 대해 알아보면, 일반화된 곡선이 함수 f(x)로 표시되어 있고, 함수 f(x)의 제로값(즉, x 절편(intercept)값)을 알 필요가 있다. 기본적으로, 함수 f(x)는 초기 추측(initial guess)에 대응하는 임의 위치(x0)에서 함수의 접선에 의해 근사되며, 새로운 추측(new guess)이 상기 접선의 제로값(x1, 즉 x절편)에 기초하여 이루어진다. 이러한 단순처리가 원하는 정밀도에 도달하는데 필요한 횟수만큼 반복될 수 있다. 주어진 반복 횟수 i에 대응하는 접선의 제로값은 일반적으로 <수학식 2>와 같이 주어진다.
상기의 일반적인 "Newton-Raphson" 방법을 이용하여 본 발명에서는 상기의 "Newton-Raphson" 방법을 2차 미분까지 이용한다. 이를 좀 더 상세히 설명하면, 우선, 본 발명의 2차 미분의 "Newton-Raphson" 방법은 <수학식 3>과 같다.
여기서, E(ξ)는 목적 함수인 MAD이며, ψ는 컨버젼스 팩터(Conversence Factor)이며, ξ는 추측되는 파라미터 값으로 본 발명에서는 추정되는 위치값이다.
이를 유도하면, 다음과 같다.
초기 추측값 ξ(0)를 선택하고, ∇ξE를 계산한다. 즉,
그리고, 다시 2차 미분값인 헤시안(Hessian : ∇2)을 계산한다.
그리고, <수학식 6>에서 ξ(0)를 이용해서 ξ(1)를 계산해 낼 수 있다.
상기의 과정을 반복함으로써, 그 최소값을 구해낼 수 있다. 이때, 이 수학적 알고리즘을 무한 반복하는 것을 막기 위한 정지 조건을 제시하는 것이 중요한데, 본 발명에서는 "ξ(k+1)- ξ(k)" 가 충분히 작은 경우에 상기의 "Newton-Raphson" 방법을 정지하도록 하고 있다. 이와 같은 "Newton-Raphson" 방법에서는 초기값의 추측과 최적화되는 정지값의 도출이, "Newton-Raphson" 방법의 효율을 극대화하는 과제이다. 따라서, 본 발명에서는 사용되는 "Newton-Raphson" 방법의 효율을 높이기 위해, 본 발명에서의 움직임 예측을 위한 초기값의 추측 방법과 움직임 예측에 사용되는 정지 조건을 아울러 제시한다.
도 10a 내지 도 10b 의 본 발명에 따른 움직임 벡터 검출 방법에서의 블록의 움직임에 대한 설명도를 통해 상기의 "Newton-Raphson" 방법에서의 목적 함수인 MAD를 설명한다.
우선, 종래의 움직임 검출에 사용된 SAD를 본 발명에서는 MAD로 대치하여 설명한다. SAD가 블록내의 전체 오차라면, MAD는 블록내의 각각의 화소 오차의 평균으로 SAD를 블록의 면적으로 나눈 것과 같다. 즉, 본 발명의 설명을 용이하게 하기 위하여 MAD를 사용한 것일 뿐, SAD를 이용하여 본 발명을 구현하는 것도 가능하다.
본 발명에 사용되는 MAD는 이하와 같다.
여기서,는 현재 프레임 이미지의 블럭에 대한 화소값이고,는 이전 프레임 이미지의 검색창에서 대응되는 블럭에 대한 화소값이며, "x", "y"는 검색창내 좌표이고, "a", "b"은 해당 블럭에서의 좌표이다. 그리고 "L"은 블럭의 크기이다.
즉, 도 10a의 (a, b)점은 이전 프레임인 도 10b의 (a+x, b+y)로부터 (x, y)만큼 이동을 한 것이다. 이때의 (x, y)가 본 발명이 관심을 가지는 움직임 벡터이다. 이 움직임 벡터를 찾기 위해, 화소당 오차를 계산하여 그 오차가 최소값인 곳을 현재의 점이 이동한 곳으로 추정하여 움직임을 예측하는 것이다.
도 11 은 본 발명에 따른 움직임 예측 방법의 일실시예 동작 흐름도이다.
우선, MAD를 구하기 위한 움직임 위치의 초기값을 추정한다(1101). 본 발명에 사용되는 "Newton-Raphson" 방법은 초기값의 추정에 의해, "Newton-Raphson" 방법을 통한 결과의 정확성이나 그 계산량에서 차이가 많이 나기 때문에 이 초기값의 추정이 중요한데, 본 발명에서는 후술하는 도 12에서 초기값 추정을 위한 방법을 제시한다.
그리고, 추정된 위치로부터 MAD를 구하고, 이를 이용하여 <수학식 3>에서 제시된 "Newton-Raphson" 공식을 통해 새로운 MAD를 산출한다(1102). 그리고, 산출된MAD 값에 해당하는 움직임의 위치 차이가 설정된 최소 오차 범위보다 큰 지를 확인한다(1103). 최소 오차 범위는 본 발명의 바람직한 실시예에서는 1 픽셀의 크기로 하고 있다.
확인 결과(1103), 산출된 MAD 값에 해당하는 움직임의 위치와 추정된 움직임의 위치의 차이가 최소 오차 범위보다 크면, 산출된 MAD 값에 해당하는 움직임의 위치를 MAD를 구하기 위한 움직임 위치로 추정하여(1105) 1102 과정 이하의 과정을 반복한다. 이때, x와 y에 대한 계산을 반복하는 중, x의 계산값이, 본 발명의 바람직한 실시예에서 제시된 최소 오차 범위인 1 픽셀 이하가 되면, 이후부터의 <수학식 3>에서 제시된 "Newton-Raphson" 공식에서 x에 대한 계산은 생략할 수 있다. 이를 통해 계산량을 줄이는 것이 가능하다. 즉, x와 y에 대한 계산에서 x와 y에 대해 모두 1 픽셀이하로 되는 MAD에 해당하는 움직임의 위치를 찾아야 하기 때문에, x에 대해서는 1픽셀 이하이지만, y에 대해서는 1 픽셀 이상인 경우에도 계속 <수학식 3>에서 제시된 "Newton-Raphson" 공식에 대한 계산을 반복해야한다. 하지만, 이미 최소 오차 범위 내에 있는 x에 대해 계산을 반복하는 것은 불필요한 계산을 늘이는 것으로 보고, 최소값에 도달한 x 쪽은 이후부터의 계산에서는 같은 값을 출력해 주는 것으로 한다. 물론, y가 먼저 도달한 경우도 같다.
한편, 확인 결과(1103), 산출된 MAD 값에 해당하는 움직임의 위치와 추정된 움직임의 위치의 차이가 최소 오차 범위보다 작으면, 산출된 MAD에 해당하는 움직임의 위치와 현 위치의 차이값을 움직임 벡터로 결정한다(1104).
도 12 는 도 11에서 MAD를 구하기 위한 움직임 위치의 초기값을 추정하기 위한 과정에 대한 상세 동작 흐름도이다.
우선, MAD를 구하기 위한 움직임 위치의 초기값을 추정하기 위해서는 바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터를 검색한다(1201). 그리고, 검색되는 바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터가 있으면(1202), "현 위치(Fn)+바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터"를 "Newton-Raphson" 방법에서 MAD를 구하기 위한 움직임 위치의 초기값으로 추정한다(1203).
한편, 검색되는 바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터가 없으면(1202), "현 위치(Fn)"를 "Newton-Raphson" 방법에서 MAD를 구하기 위한 움직임 위치의 초기값으로 추정한다(1204).
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
상기와 같은 본 발명은, MPEG4 영상 압축 방법에 있어서, 2차 미분 방정식을 사용하는 Newton-Raphson 방법을 수행하여 압축률과 화질의 저하없이 보다 빠르게, 고속으로 움직임 벡터를 찾을 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 Newton-Raphson 방법을 수행함으로써, 최초 추측값을 예측하는 방법에 대한 개선을 통해 더 빠르고 정확한 움직임 예측이 가능하게 된다.

Claims (10)

  1. MPEG(Motion Picture Experts Group) 4 기반의 움직임 예측 방법에 있어서,
    최초 움직임 위치를 추측하는 제 1 단계;
    상기 제 1 단계의 추측된 움직임 위치의 MAD(Mean Absolute Difference)를 목적 함수로, Newton-Raphson 방법을 수행하여 새로운 움직임 위치를 찾는 제 2 단계;
    상기 제 2 단계에서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 큰 범위인 경우는, 상기 새로운 움직임 위치를 상기 제 1 단계의 최초 움직임 위치로 추측하여 상기 제 2 단계를 수행하는 제 3 단계; 및
    상기 제 2 단계에서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 작은 범위인 경우는, 해당 새로운 움직임 위치를 최종 움직임 위치로 하여 움직임 벡터를 결정하는 제 4 단계를 포함하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는,
    움직임 위치의 초기값을 추정하기 위해, 바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터를 검색하는 제 5 단계;
    상기 제 5 단계의 검색 결과, 바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터가 있으면, "현 위치(Fn)+바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터"를 Newton-Raphson 방법에서 MAD를 구하기 위한 최초 움직임 위치로 추정하는 제 6 단계; 및
    상기 제 5 단계의 검색 결과, 바로 전 프레임(Fn-1)의 움직임 벡터가 없으면, "현 위치(Fn)"를 Newton-Raphson 방법에서 MAD를 구하기 위한 최초 움직임 위치로 추정하는 제 7 단계를 포함하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 MAD 는,
    하기 <수학식 8> 과 같은 것을 특징으로 하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
    여기서,는 현재 프레임 이미지의 블럭에 대한 화소값.
    는 이전 프레임 이미지의 검색창에서 대응되는 블럭에 대한 화소값.
    "x", "y"는 검색창내 좌표.
    "a", "b"은 해당 블럭에서의 좌표.
    "L"은 블럭의 크기.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 Newton-Raphson 방법은,
    2차 미분의 근을 구하는 것으로, 그 내용은 하기 <수학식 9>와 같은 것을 특징으로 하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
    여기서, E(ξ)는 목적 함수인 MAD.
    ψ는 컨버젼스 팩터(Conversence Factor).
    ξ는 추측되는 파라미터 값으로, MAD를 위해 추정되는 위치값.
  5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 MAD를 절대오차합(SAD라 함.)으로 대치하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 SAD는 하기 <수학식 10>고 같은 것을 특징으로 하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
    여기서,는 현재 프레임 이미지의 블럭에 대한 화소값.
    는 이전 프레임 이미지의 검색창에서 대응되는 블럭에 대한 화소값.
    "x", "y"는 검색창내 좌표.
    "k", "l"은 해당 블럭에서의 좌표.
    "n"은 블럭의 크기.
  7. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 최소 오차 범위를 픽셀 하나의 크기로 하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
  8. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 제 3 단계의. 상기 제 2 단계에서 찾은 새로운 움직임 위치가 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하는 것은, 상기 움직임 위치의 직교 좌표 축인 X축과 Y축에 대해 상기 추측된 움직임 위치와 상기 새로운 움직임 위치의 차이를 각각 확인하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 직교 좌표 축의 어느 한 축에 대해서만 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인 경우 , 상기 최소 오차 범위보다 작은 범위에 속하는 좌표 축에 대한 상기 제 2 단계의 Newton-Raphson 방법은 새로운 연산을 수행하지 않고, 같은 값을 출력하도록 하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 부호화를 위한 움직임 예측 방법.
  10. 프로세서를 구비한 움직임 예측 시스템에,
    최초 움직임 위치를 추측하는 제 1 기능;
    상기 제 1 기능에 의한 추측된 움직임 위치의 MAD(Mean Absolute Difference)를 목적 함수로, Newton-Raphson 방법을 수행하여 새로운 움직임 위치를 찾는 제 2 단계;
    상기 제 2 기능에 의해서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 큰 범위인 경우는, 상기 새로운 움직임 위치를 상기 제 1 기능에 의한 최초 움직임 위치로 추측하여 상기 제 2 기능을 수행하는 제 3 기능; 및
    상기 제 2 기능에 의해서 찾은 새로운 움직임 위치가, 추측된 움직임 위치와 최소 오차 범위보다 작은 범위 내인지를 확인하여 최소 오차 범위보다 작은 범위인 경우는, 해당 새로운 움직임 위치를 최종 움직임 위치로 하여 움직임 벡터를 결정하는 제 4 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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