장면 전환을 고려한 적응적 확장 블록 기반의 프레임율 증강 기법

Abstract

본 논문에서는 장면 전환을 고려한 적응적 확장 블록 기반의 프레임율 증강 기법인 MAEBME(Modified Adaptive Extended Bilateral Motion Estimation)을 제안하고자 한다. 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬은 동일한 구역에 두 번의 움직임 예측을 수행함으로 인해 많은 계산량이 요구되었다. 본 논문에서는 영상의 에지 정보와 픽셀 정보를 활용한 장면 전환 검출을 통해 움직임 예측 및 보상 알고리듬 전체의 생략여부를 결정하며, 미리 계산된 에지 정보를 활용한 블록 유형의 일치여부를 고려한 EBME 수행여부를 결정함으로써 움직임 예측 과정을 보다 빠르게 수행하도록 하였다. 최종적으로 OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)와 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)이 프레임 움직임의 성질에 따라 적용되어 중간 프레임을 생성하게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.