KR20060098599A - 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법 - Google Patents

모션 추정 알고리즘의 최적화 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법에 관한 것으로, 이전 프레임(frame F)의 서치영역을 찾는 단계; 최소 차분 절대치의 합(Sum of Absolute Difference; SAD)의 결과치를 산출하는 단계; 최소 차분 절대치의 합(SAD)과 임계치 값을 비교하는 단계 및 최소 차분 절대치의 합이 임계치 값보다 작은 경우 모션벡터를 결정하는 단계를 포함하여 이루어짐으로써 적은 계산량을 가지면서도 Full Search에 가까운 정밀도의 모션벡터를 얻을 수 있다.
모션벡터, SAD, 서치영역

Description

모션 추정 알고리즘의 최적화 방법{Methode for Optimisation of Motion Search Algorithm}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 변환 프레임의 움직임 예측도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 현재 프레임에 대한 이전 프레임의 서치영역을 나타낸 블럭도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법을 나타낸 흐름도.
※ 도면 부호의 설명
■ : 최상위 레벨(N)의 LL부대역
□ : 움직임 예측에 이용되는 부대역
→ : 변환방향
본 발명은 영상 압축 방법에 관한 것으로, 특히 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법에 관한 것이다.
동영상 코딩(압축)에 있어서 모션벡터(Motion Vector)는 화면에 표시되는 하 나의 점이 가지고 있는 프레임 사이의 방향성을 나타내는 정보이다. 이러한 모션벡터의 검출은 프레임간의 시간적 중복을 줄이는데 필수적 과정으로써, 영상의 화질 및 압축속도에 결정적인 영향을 끼친다. 모션벡터는 현재 프레임의 소정의 좌표에 있는 매크로 블록을 기준으로 하여 이전 프레임상의 가장 근사한 블럭의 위치를 찾음으로써 결정된다. 시간적으로 인접한 두장의 프레임간에 어긋난 부분 서치영역(Search Range)이라고 하며 이러한 서치영역은 이전 프레임 상에 위치해 있다. 이 서치영역에서 현재 프레임의 매크로블럭과 가장 근사한 블럭의 위치를 찾게 된다. 서치영역에서 가장 근사한 블럭의 위치를 찾아 모션벡터를 결정하는 방법은 이전 프레임의 서치영역내의 화소와 현재 프레임의 매크로 블럭을 이루는 화소간의 차이를 구해 그 차이의 절대값을 모두 더한후(이를 SAD라고 함)이 SAD(Sum of Absolute Difference) 중 가장 작은 값에 대응하는 위치를 찾아 모션벡터를 결정하는 것이다. 즉 현재 프레임의 매크로 블럭의 기준점이 [X,Y]이고, 이전 프레임의 서치영역에서의 매크로 블럭과 가장 근사한 블럭의 기준 점이 [X+i.Y+j]일때 모션벡터는 (i,j)으로 결정된다. 종래기술에 있어서, 모션벡터를 산출하기 위해서는 서치영역의 각 화소에 대하여 감산, 절대치 산출 및 합산을 하여야 하기 때문에 (Full Search) 계산량이 많아 실제적으로 적용하는데 많은 문제점이 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 창안한 것으로, 적은 계산량을 가지면서도 Full Search에 가까운 정밀도의 모션벡터를 얻을 수 있는 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 이전 프레임(frame F)의 서치영역을 찾는 단계; 최소 차분 절대치의 합(Sum of Absolute Difference; SAD)의 결과치를 산출하는 단계; 최소 차분 절대치의 합(SAD)과 임계치 값을 비교하는 단계 및 최소 차분 절대치의 합이 임계치 값보다 작은 경우 모션벡터를 결정하는 단계를 포함하여 이루어진다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 변환 프레임의 움직임 예측도이다.
F(t)는 변환된 현재 프레임을 의미하고 F(t-1)은 이전 프레임을 나타낸다. 변환된 이미지는 주파수 영역이 다른 다해상도의 부대역으로 분활되는 특징이 있다. 즉, 레벨에 따라 부대역의 크기가 다르며, 픽셀당 계수의 크기도 다르다. 또한 상위레벨과 하위레벨의 부대역간의 유사성도 존재한다. 예를 들어 LH3은 LH2의 1/4 크기이며 형태는 LH2를 축소한 형태로 나타나며 계수당 크기는 K배 높은 것으로 나타난다. K는 소스이미지, 필터에 따라 다르게 나타난다. 도 1에서 보듯이 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 참조하여 움직임 예측을 수행한다. 따라서, 최하위 레벨의 부대역은 LH1, HL1, HH1은 움직임 보상이 수행되지 않는다. 이 부대역은 양자화와 엔트로피 코딩에만 이용된다. [식 1]은 최상위 레벨 N의 (X,Y)번째 블럭에 대한 모션벡터를 찾는 과정을 기술한 것이다. 최소 차분 절대치의 합(SAD)은 현재 블럭내의 각 픽셀과 이전 영역의 필셀간 차이값의 절대치의 합을 구하는 함수이다. 계산된 함수 값 중에서 가장 작은 함수의 위치(i,j)가 모션벡터가 된다.
Figure 112005011412222-PAT00001
모션벡터는 최소 차분 절대치의 합(SAD)의 결과치과 임계치(Threshold)보다 작은 경우에 성공적으로 구할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 현재 프레임에 대한 이전 프레임의 서치영역을 나타낸 블럭도이다. 모든 서치블럭에 대한 SAD 값의 산출은 많은 수학적 연산 작용을 필요로 하기때문에 최적화된 합의 최소 절대치 차분(Absolute Difference of Sums; ADS)값을 도입한다.
Figure 112005011412222-PAT00002
[식 2]에 의해서 모든 서치블럭의 ADS 값 중 임계치(TH)보다 큰경우는 자연 소거된다. 따라서,
SAD >= ADS
최소 차분 절대치의 합(SAD)은 최소값 ADS로 나타난 서치블럭에 의해 산출된다. 이전 프레임에서 서치영역의 합산출은 단 한번의 계산과정으로 아래와 같이 수행한다.
Figure 112005011412222-PAT00003
서치블럭의 합 =
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법을 나타낸 흐름도이다.
S300 단계에서 현재 프레임(frame F1)에 대응하는 이전프래임(frame F)의 서치영역을 찾는다. 이전 프레임(F)에서 서치영역은 [수학식 3]에 의한 연산으로 산출한다.(S301) F1의 현재블럭 내의 각 픽셀과 frame F 의 서치블럭내의 픽셀간 차이값의 절대치의 합을 구한다. 이때 최소 차분 절대치의 합(SAD)을 산출한다(S302). S307 단계에서 최소 차분 절대치의 합(SAD)과 임계치(Threshold)를 비교하여 작을 경우 S304 단계로 진행한다. 이때 최소 차분 절대치의 합(SAD)은 최소 절대치 차분(Absolute Difference of Sums; ADS)값과 같거나 크다(S304). 산출된 함수값 중 가장 작은 함수의 위치가 모션벡터가 된다(S305). 최소 차분 절대치의 합(SAD)이 임계치(TH)보다 클 경우 이전 프래임(F)의 서치블럭의 합을 산출하는 과정을 반복한다(S301).
상술한 바와 같이 본 발명은 적은 계산량을 가지면서도 Full Search에 가까운 정밀도의 모션벡터를 얻을 수 있는 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법을 제공함으로써,
1. 서치블럭의 합을 한번에 산출하는 장점이 있다.
2. 현재 플레임의 현재블럭 합 산출이 쉽게 최적화되는 장점이 있다.
3. 같은 합산출이 다른 원래 프래임의 서치영역으로 사용되어질 수 있는 장점이 있다.

Claims (5)

  1. 이전 프레임(frame F)의 서치영역을 찾는 단계;
    최소 차분 절대치의 합(Sum of Absolute Difference; SAD)의 결과치를 산출하는 단계;
    최소 차분 절대치의 합(SAD)과 임계치 값을 비교하는 단계 및
    최소 차분 절대치의 합이 임계치 값보다 작은 경우 모션벡터를 결정하는 단계
    를 포함하여 이루어진 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 이전 프레임의 서치영역은 최상위 레벨을 찾는 반복적인 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 반복적인 연산은 이전 프레임의 좌표점들[X,Y]과 최상위 레벨(N)의 추정 위치벡터[C ,D]에서
    Figure 112005011412222-PAT00004
    식이 되는 것을 특징으로 하는 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    최소 차분 절대치의 합(SAD)이 임계치 값보다 큰 경우 서치영역을 결정하는 연산을 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    최소 차분 절대치의 합(SAD)은 서치영역의 최소 합의 절대치 차분(ADS)값에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 모션 추정 알고리즘의 최적화 방법.
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