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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      서브샘플링을 이용한 수정된 Two - Step 고속 움직임 예측 알고리즘 = A Modified Two - Step Fast Motion Estimation With the Subsampling Method

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      https://www.riss.kr/link?id=A82313912

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      국문 초록 (Abstract)

      동영상을 효율적으로 압축하기 위한 움직임벡터 예측에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 일반적인 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm)는 화질은 좋지만 계량이 많기 때문에 실시간 ...

      동영상을 효율적으로 압축하기 위한 움직임벡터 예측에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 일반적인 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm)는 화질은 좋지만 계량이 많기 때문에 실시간 인코딩을 요구하는 시스템에서 사용하는데 문제가 있다. 좋은 화질을 유지하면서 인코딩 속도를 해결하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔지만 ASIC이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 방법이 계속 요구되고 있다. 본 논문에서는 계산량을 더욱 줄여 속도향상을 위한 방법인 TSWS(Two-Step search With Subsampling method) 제안하였다. TSWS는 블록정합알고리즘에 기반을 두고 있으며, 서브샘플링한 값으로 움직임 벡터를 찾는다. TSWS를 사용하였을 때 기존 방법들이 제공하는 주관적 화질이나 PSNR을 어느 정도 유지하면서도 속도를 20~30% 정도를 개선시킬 수 있다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 움직임벡터 예측방법
      • 3. 서브샘플링을 이용한 움직임벡터 예측
      • 4. TSWS(Two - Step search With Subsampling) 방법
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 움직임벡터 예측방법
      • 3. 서브샘플링을 이용한 움직임벡터 예측
      • 4. TSWS(Two - Step search With Subsampling) 방법
      • 5. 실험 결과
      • 6. 결론
      • 참고문헌
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