정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 알고리즘 기반의 움직임 예측

Abstract

본 논문은 정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 기반의 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제한된 1비트 변환 기반의 움직임 예측 알고리즘에서는 정합 오차 기준으로 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)에서 사용되는 SAD (Sum of Absolute Differences) 대신 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 감소시켰다. 이 점을 개선하고자 이 논문에서는 제한된 1비트 변환의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였고 이는 기존의 알고리즘과 비교한 결과 PSNR (Peak Signal to Nosie Ratio) 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.

In this paper, Constrained One-Bit Transform (C1BT) based motion estimation using extension of matching error criterion is proposed. C1BT based motion estimation algorithm exploiting Number of Non-Matching Points (NNMP) instead of Sum of Absolute Differences (SAD) that used in the Full Search Algorithm (FSA) facilitates hardware implementation and significantly reduces computational complexity. However, the accuracy of motion estimation is decreased. To improve inaccurate motion estimation, this algorithm based motion estimation extending matching error criterion of C1BT is proposed in this paper. Experimental results show that proposed algorithm has better performance compared with the conventional algorithm in terms of Peak-Signal-to-Noise-Ratio (PSNR).