MPEG-2 비디오 시스템에서의 움직임 예측을 위한 적응적인 블록 정합 알고리즘에 관한 연구
A Study on Adaptive Block Matching Algorithm for Motion Estimation in MPEG-2 Video System
- 발행기관 江陵大學校 大學院
- 지도교수 鄭泰允
- 발행년도 2007
- 학위수여년월 2007. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 電子工學科
- 원문페이지 vi, 68 p.
- 본문언어 한국어
초록/요약
For video coding, motion estimation and motion compensation techniques are very effective in removing temporal redundancy in video sequences. Motion estimation is defined as searching the best motion vector, which is the coordinate of the most similar block in the reference frame for the target block in the current frame. In various approaches for motion estimation, the block?matching algorithm (BMA) is very popular. Block?based matching algorithms find the optimal motion vector, which provides the most similarity between the target block and reference blocks. Therefore, the same motion vector is used for all pixels within the block. This paper addresses the issue of motion estimation in real video sequences. The conventional block?matching criteria such as mean absolute difference(MAD) and mean square error(MSE) are not an optimum block?matching criterion for motion estimation. These block?matching criteria are designed under the assumption that the average values of the target block and reference blocks are identical. This causes performance degradation for motion estimation because average values are timevarying in real video sequences. In order to alleviate this problem, this paper proposes a new statistically adaptive block·matching criterion (SABMC). In SABMC, the motion vector is estimated by considering time?varying average and shape that represents the fluctuation of pixel values separately, because they are of difference importance. To show the efficiency of the proposed SABMC, this paper applies SABMC to MPEG·2 MP@ML(Main Profile@Main Level). Simulation results demonstrate that the proposed SABMC criterion provides higher PSNR values than conventional block·matching criteria at various bit rates.
more목차
제 1 장 서론 = 1
제 2 장 동영상 부호화 = 4
2.1. 동영상 부호화기 구조 및 데이터 규격 = 4
2.1.1. 부호화기 및 복호화기 = 4
2.1.2. 신호원 형식 = 5
2.1.3. 비트열 계층 구조 = 6
2.2. 변환 부호화 및 양자화 = 11
2.2.1. DCT( discrete cosine transform) = 12
2.2.2. 양자화(quantization) = 14
2.2.3. 스캐닝(scanning) = 15
2.2.4. 가변장 부호화 = 16
제 3 장 움직임 예측과 움직임 보상 = 17
3.1. MPEG-2의 움직임 예측 = 17
3.1.1. 움직임 예측(motion estimation) = 17
3.1.2. MPEG-2의 움직임 보상 결정 = 20
3.2. 움직임 보상을 이용한 예측 = 22
3.2.1. 블록 정합법(block matching algorithm) = 23
3.3 탐색방법(search method) = 25
3.3.1. 전역 탐색 블록 정합법(FSBMA) = 25
3.3.2. UESA를 가정한 고속 알고리즘 = 26
3.4. 비용 함수(cost function) = 28
3.4.1. MAD(mean absolute difference) = 29
3.4.2. MSE(mean square error) = 29
3.4.3. NCCF(normalized cross correlation function) = 30
제 4 장 제안된 블록 정합 알고리즘 = 30
4.1. 움직임 예측을 위한 블록 정합 알고리즘 = 30
4.1.1. 기존의 블록 정합 알로리즘 = 30
4.1.2. 기존 블록 정합 알고리즘의 문제점 = 31
4.2. 제안된 블록 정합 알고리즘 = 33
4.2.1. 제안된 블록 정합 알고리즘의 제안 배경 = 33
4.2.2. 제안된 블록 정합 알고리즘 = 36
제 5 장 실험 및 결과 고찰 = 40
5.1. 실험 = 40
5.1.1. 실험에 사용된 동영상 = 40
5.1.2. 실험 방법 및 평가 기준 = 44
5.2. 결과 및 고찰 = 45
5.2.1. 객관적 화질 평가 = 46
제 6 장 결론 = 64
참고문헌 = 65
