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Discontinuity 특성을 줄이기 위한 블럭 기반 움직임 추정 알고리즘
배황식,정정화,Bae, Hwang-Sik,Chong, Jong-Wha 한국전기전자학회 2002 전기전자학회논문지 Vol.6 No.1
본 논문은 블럭 기반 움직임 추정 알고리듬들에서 나타나기 쉬운 불연속성(discontinuity)을 줄이기 위한 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 정합 과정 중, 한 블럭에 대한 부분 SAD 값을 이용하여 쉽고 간단하게 불연속성 특성을 갖는 블럭을 찾아낼 수 있으며, 이러한 블럭들에 대해서만 부분 블럭에 대한 움직임 벡터를 추가 생성해낸다. 제안된 알고리듬은 기존의 여러 대표적인 움직임 추정 알고리듬들과의 성능 비교를 통하여, 일반 블럭에 대해서는 다른 알고리듬과 대등한 연산량을 나타내며, 불연속성을 갖는 블럭에 대해서는 화질의 개선을 보여 주었다. In this paper, we propose a motion estimation algorithm for the discontinuity blocks. The algorithm uses sub-SAD value (i.e. the sum of absolute difference for a quarter of a block) to identify the discontinuity region, and produces additional motion vectors for these sub-blocks if necessary. We show with experimental results that, in comparison with some conventional motion estimation algorithms, the proposed algorithm achieves quality enhancement for the sequences with discontinuity blocks, and also shows the same computational quantity as to normal algorithms for sequences with less discontinuity.
임선웅,배황식,정정화,Im, Seon-Ung,Bae, Hwang-Sik,Jeong, Jeong-Hwa 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.38 No.3
본 논문에서는 가역가변길이 부호를 테이블 메모리에 효율적으로 저장하는 방법을 제안한다. 여러개의 부호들을 적은 개수의 값들로 테이블을 구성하는 새로운 알고리듬으로, 가역가변길이 부호의 부호내의 비트 천이개수와 부호 구성 트리에서의 레벨을 이용하는 TNWT(Transition Number and Weight of Tree)방법을 제안한다. 압축에 앞서 가역가변길이 부호들의 가중치와 천이개수를 구하고, 신장된 값들이 서로 구분이 안되는 경우를 방지하기 위해 테이블의 값들을 재배열한다. 재배열이 끝난 배열의 값들을 세 개씩 묶어 압축된 테이블을 얻는다. 압축된 테이블은 부호의 천이개수와 가중치를 이용하여 복호해 낼 수 있다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법보다 약 20% 적은 크기로 테이블 메모리를 구성하고, 압축된 테이블로 복호가 가능함을 확인하였다. A table compression method for reversible variable length code is proposed in this paper. TNWT(Transition Number and Weight of Tree) method, which uses the transition number of bits within a symbol and the level of a code tree, is proposed. Compression of table values is performed after arrangment of values that is not distinghishable by transition number and weights. In decoding, the transition number and weight of code are used. In this method, the table for RVLC decoding can be implemented with a smaller memory.