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효율적인 크기조절 비디오 트랜스코딩을 위한 움직임 벡터 재 산출에 관한 연구
이규찬(Kyuchan Lee),손채봉(Chaebong Sohn),오승준(Seoung-Jun Oh),안창범(Changbeom Ahn) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅲ
본 논문은 움직임 벡터 재 산출 방법에 있어서 제한된 영역 내의 움직임 벡터 재 탐색 과정을 보다 효율적으로 운용함으로써 기존의 방법보다 빠르게 동작하는 크기조절 트랜스코딩 방법을 제안한다. 기존의 크기조절 비디오 트랜스코딩은 크기 조절된 비디오의 정형화된 재 산출 과정을 통해 움직임 벡터를 구하고, 화질 열화의 최소화를 위해 재 산출된 움직임 벡터를 제한된 탐색 영역 내 과정은 많은 계산이 요구되어 속도 저하의 원인이 되며, 비디오의 특성에 따라 움직임 벡터 재 탐색 과정이 불필요한 경우가 발생한다. 따라서, 움직임이 없는 비디오에 대해서는 움직임 벡터 재 탐색 과정을 수행하지 않음으로써 트랜스코딩 과정의 수행 속도를 개선하고, 움직임이 많은 프레임에 대해서는 움직임 벡터 재 탐색을 수행하여 화질 열화를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하였을 때, 움직임이 적은 비디오일수록 화질 열화 없이 트랜스코딩 속도가 약 15%의 향상된 성능을 얻었다.
적응형 윈도우 크기 기반 NTSS(New Three-Step Search Algorithm)
유종훈(Jonghoon Yu),손채봉(Chaebong Sohn),오승준(Seoungjun Oh),박호종(Hojong Park),안창범(Changbum Ahn),강경옥(Kyeongok Kang) 한국방송·미디어공학회 2005 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2005 No.-
NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching Algorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을 때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동일한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5㏈이상 성능이 개선되었다.