KR960012936B1 - 국부 최소치를 이용한 움직임 예측 알고리즘에서의 가변적인 후보갯수 선택방법 - Google Patents

Abstract

내용없음

Description

국부 최소치를 이용한 움직임 예측 알고리즘에서의 가변적인 후보갯수 선택방법

제1도는 선행하는 국부 최소치를 이용한 일반적인 최소치 분류 장치를 도시한 도면.

제2도는(가)는 비교하고자 하는 영상의 움직임 정보를 얻고자 하는 현재 영상 블럭에서의 재구성된 영상 정보를 나타내는 도면이며 (나) 및 (다)는 비교대상이 되는 이전 영상 데이타의 움직임 영역내에서의 재구성된 수평 및 수직방향으로의 전체 영상 정보를 나타내는 도면.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : 샘플량 제어기20,30 : 레지스터

40 : 비교기 50 : 스위치

본 발명은 국부 최소치를 이용한 움직임 예측 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 블럭의 최종 움직임을 예측하기 위한 후보 위치 갯수를 정합오차 특성에 따라 가변적으로 변경하므로서 계산량을 감소하는 가변적인 후보 갯수 선택방법에 관한 것이다.

영상 부호화 방법에 있어서의 최적의 움직임을 추정하기 위해서는 제한된 움직임 탐색 영역에 대하여 모든 위치에서의 유사성을 체크한후, 구중에서 가장 유사성이 큰 위치를 찾아내야만 한다. 그러나 이같은 방법은 계산량이 매우 방대해 진다는 단점때문에, 3- step탐색 알고리즘 방법과 같은 고속처리 방법들이 이용되기도 한다. 그러나 이와 같은 고속처리 방법 또는 영상이 복잡하거나 움직임량이 클 경우 자체적으로 지니고 있는 후보선택의 제한등으로 인하여 최종 검출된 추정 움직임량이 부정확할 수 있다는 난점이 있다.

전술한 단점 및 난점들을 극복하기 위해 국부 최소치를 이용하여 움직임량을 측정하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 비교하고자 하는 영상 블럭의 수평 및 수직방향으로의 누적 데이타를 생성하고, 이 데이타를 탐색 영역내에서 생성된 누적 데이타와 비교하여 오차값들을 산출하는 제1단계와, 상기 산출딘 다수의 오차값들중에서 작은값 순서대로 임의의 갯수만큼 추출하는 제2단계와, 상기 제2단계 추출된 후보들에 대하여 다시 화소(pixel)단위의 유사성을 비교한 후, 최대의 유사성을 갖는 위치를 최종 움직임량으로 추정하는 제3단계로 이루어진다.

전술한 제3-step탐색 알고리즘 방법 및 국부 최소치를 이용하는 움직임량 측정방법은, 1992년 10월 7일 본 발명의 출원인에 의해 한국 특허청에 출원된 특허 제18391호에 상세하게 개시되어 있기 때문에, 본 명세서에서는 상세한 설명을 생략하기로 한다.

전술한 선행하는 움직임량 추정 기법 중, 전영역 탐색방법은 전술한 누적 데이타와 탐색영역내에서 생성된 데이타를 비교하여 비교한 차이값이 작은 순서대로 기설정된 갯수 만큼의 표본위치(호보갯수)를 일률적으로 설정하므로 각 화소들의 움직임량의 특성에 무관하게 다소 움직임량 추정 계산량을 갖는다. 그러므로 계산량을 감소시겨 보다 처리속도가 빠른 방법이 요구되어 왔다.

따라서, 본 발명은 국부 최소치를 이용한 움직임 예측 알고리즘에서 1단계를 거쳐 생성되는 비교오차들의 분산(variance)에 대응하여 후보 갯수를 적응적으로 정함으로서 계산량으로 감소시켜 처리속도 성능을 향상시키는 가변적인 후보 갯수 선택방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

전술한 본 발명의 목적 및 다른 이점들은 첨부한 도면을 참조한 본 발명의 바람직한 실시예의 설명을 통해 명백해질 것이다.

본 발명에 따른 국부 최소치를 이용한 움직임 예측 알고리즘에서의 가변적인 후보 갯수 선택 방법은 다음과 같은 식(1)에 의해 분산 크기(VAR)를 연산하는 제1단계와;

(1)

여기서 N은 0이 아닌 자연수를 나타내며, EPR² _ave은을 나타낸다.

상기 제1단계에서, 결정된 분산크기를 통해 다음 표1와 같이

[표1]

(여기서 임계값2는 임계값1보다 크거나 같다고 가정하고, 후보 갯수는 N1≥N2≥N3인 관계에 근거함) 최종 움직임 정보를 추출하기 위한 최적의 후보 갯수를 가변적으로 선택하는 제2단계로 이루어진다.

이하 본 발명을 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.

제1도는 본 발명을 실현하기 위해 비교 오차값에 따라 후보 및 후보 갯수를 산출하는 분류기의 블럭도로서, 분류기(100)는 후보 제어기(10)와, 다수의 부분류기(110,210,…,310)를 포함한다.

후보 제어기(10)는 입력되는 정합 오차들의 분산을 측정하여 후술하는 각 단(110,210,…,310)의 스위치(50)에 개폐 신호를 제공한다. 또한 부분류기(110,210,…,310)는 비교하고자 하는 정합 오차와 움직임 백터(dx, dy)를 저장하는 레지스터(20)와, 이미 입력된 정합오차내에서 작은 오차값 순으로 정렬된 정합 오차값 및 움직임 백터를 저장하는 레지스터(30)와, 기능 제어신호(op1, op2)에 의해 오차값 비교 및 전송 방향을 선택하는 비교기/스위치(40)와, 상기 후보량 제어기(10)로부터의 분산값이 기설정 범위내에 포함될때, 이에 해당하는 후보갯수를 선택하여 정합 오차(error)을 제외한 전술한 x축 및 y축 방향으로의 백터 행렬값(dx, dy)을 차단 또는 출력하는 스위치(50)로 구성된다. 전술한 분류기에 관한 보다 상세한 기술은 본 발명의 출원인에 의해 1992년 12월 11일 한국 특허청에 출원된 특허 제23930호에 개시되어 있으므로, 이에 대한 상세한 설명은 본 명세서에서 생략하기로 한다.

제2도에는 비교하려는 블럭내의 유효 데이타를 지닌 화소 및 국부 최소치를 구하기 위해 재구성되는 수평, 수직방향으로의 합과 탐색영역내에서의 수평, 수직방향으로의 합 구성방법이 도시된다. 먼저 제2도(가)는 움직임 정보를 얻고자하는 현재 영상 블럭에서의 재구성된 영상 정보를 나태낸 도면이다. 수평 및 수직 방향으로의 전체합은 다음과 같은 수식으로 나타낼 수 있다.

(2)

여기서 t는 비교하고자 하는 현재 프레임을 나타내고, BS는 블럭크기를 나타낸다.

제2도 (나) 및 (다)는 비교대상이 되는 이전 영상 데이타의 움직임 영역내에서의 재구성하려고 하는 수평 및 수직 방향으로의 합 구성방법을 나타내는 것으로서, 다음과 같이 나타낼수 있다.

SH[m,n,t-1]=SH[m-1,n,t-1]+I[m+BS-1,n,t-1]-I[m-1,n,t-1]

SV[m,n,t-1]=SV[n-1,t-1]+I[m,n+BS-1,t-1]-I[m,n-1,t-1] (3)

여기서 t-1은 정합대상이 되는 이전 프레임을 나타내고. m은 수평축 방향에서의 m번째 좌표를 나타내며, n은 역시 수직축 방향에서의 n번째 좌표를 나타낸다.

전술한 식(2) 및 식(3)을 통해 재구성된 영상 데이타를 이용하면, 다음과 같은 정합 오차값(ERR[dx, dy])을 생성할 수사 있다.

(4)

이제, 전술한 식(4)에 대한 정합 오차값의 크기에 따른 후보의 선택 및 정합 오차들의 분산을 통한 후보 갯수의 선택에 대해 상세히 설명한다.

본 발명의 바람직한 실시예에서는 전술한 제1도에 도시된 후보량 제어기(10)로 입력되는 정합 오차값, 즉 식(4)에 의해 산출된 정합 오차값에 의해 후보량 제어기(10)는 분산값을 계산하게 된다. 먼저, 상기 식(4)에 의해 탐색 영역내의 모든 위치에서 정합 오차값(ERR)을 계산한 후, 그 중에서 가장 작은 정합 오차값을 갖는 위치부터 소정의 갯수만큼 후보가 선택된다. 이때 후보 갯수는 상기 식(4)에 의해 계산되는 정합 오차값들의 분산 크기에 따라 결정될 수 있다.

여기서 N은 0이 아닌 자연수를 나타내며, EPR² _ave은을 나타낸다. 또한, 분산의 크기에 따라 비교 영상간의 특성을 다음 표와 같이 나타낼 수 있다.

[표2]

전술한 표 2과 같은 개념에 근거하여 후보 갯수를 선택하는데 있어서, 상기 식(5)을 통한 분산값이 클 경우에는 유사한 영상이 뚜렷이 존재한다고 판단되므로 작은 갯수의 후보만 사용하여도 최종 움직임량을 충분히 검출할 수가 있고, 분산값이 작을 경우에는 상기와 상반되는 개념으로서 유사성이 거의 없거나 유사성이 큰 후보가 다수 존재할 것으로 판단되므로 전영역에 대한 최소값(global minimum)을 찾기가 매우 어렵다. 그러므로 이같은 경우에는 충분한 후보 갯수를 설정하여 전영역에 대한 최소값을 찾아내야 할 것이다.

따라서 본 발명의 바람직한 실시예에서는 다음 표와 같은 임계값(treshold)을 상기 후소량 제어기(10)내에 사전에 설정하여, 현재 영상 블럭을 이용하여 상기 식(5)에 의해 생성되는 분산값에 따라 소정의 후보 갯수를 이용하여 최종 움직임 정보를 추출할 수가 있다.

[표3]

여기서, 임계값 2는 임계값 1보다 크거나 같다고 가정하였으며, 후보 갯수는 N1≥N2≥N3인 관계로 가정하였다.

전술한 바와 같이, 선행하는 후보 갯수 선정 방법에 있어서는 N1=N2=N3와 같이 항상 일정한 갯수로 선택비교하므로 낮은 분산 또는 높은 분산값에 무관하게 항상 동일한 갯수의 후보를 선택하는 반면에, 본 발명에 의하면, 분산값에 따라 가변적으로 후보 갯수를 설정하므로서 보다. 적은 계산량으로도 처리속도 성능을 향상하는 커다란 이점이 있다.

Claims (1)

1. 각 블럭에 대한 화소들의 최종 움직임을 예측하기 위해 각 후보들에 대한 전체 후보 갯수를 비교하고자 하는 영상 및 비교되는 영상간의 평균 비교 오차값[EPRI_ave]에 의한 분산값에 응답하여 가변적으로 후보갯수를 선택하는 방법으로, 다음과 같은 식(1)에 의해 분산 크기(VAR)를 연산하는 제1단계와;

   (여기서 N은 0이 아닌 자연수를 나타내며, EPR² _ave은을 나타낸다.)

   상기 제1단계에서, 결정된 분산크기(VAR)를 통해 다음 표와 같이

   [표1]

   (여기서 임계값 2는 임계값 1보다 크거나 같다고 가정하고, 후보 갯수는 N1≥N2≥N3인 관계에 근거함) 최종 움직임 정보를 추출하기 위한 최적의 후보 갯수를 가변적으로 선택하는 제2단계를 포함하는 후보 갯수 선택방법.