움직임 벡터를 이용하여 동영상 신호를 부호화 하거나 복호화 하는 방법은 1984년 제안된 이후 동영상 신호 처리 과정 중 가장 많은 주목을 받아 왔으며 최근에 ITU-T/ISO/IEC Joint Video Team (JVT)가 H.264/AVC 비디오 압축 표준을 개발하였다. H.264/AVC 표준 부호기의 경우 움직임 추정 및 보상 블록은 전체 연산량의 40%이상을 차지한다. 본 논문에서는 MNPDS (modified normalized partial distortion) 알고리즘과 EMR (efficient memory reuse), ASR (adpative search range) 알고리즘을 사용하여 고화질을 유지하면서 전력 소모를 줄인 움직임 추정기 (motion estimator)를 제안한다.
일반적으로 기존의 움직임 추정기들은 크게 두 가지 방법을 사용한다. 전역 탐색 (full search, FS) 알고리즘과 고속 탐색 (fast search) 알고리즘을 이용하는 방법이다. 전역 탐색의 경우 최고의 화질을 제공하지만 연산량이 많아 실시간 처리가 필요로 하는 곳에 사용하기에는 부적합하다. 반면 고속 탐색 알고리즘은 연산량이 적어 실시간 처리가 가능하지만 화질 저하를 피할 수 없다. 본 논문에서는 고화질을 유지하면서 연산량을 줄일 수 있는 방법에 초점을 맞추었다. 연산량과 메모리 접근을 줄이기 위해서 MNPDS 알고리즘과 EMR 알고리즘을 제안하였다. 제안한 MNPDS 알고리즘은 전역 탐색의 PSNR과 매우 근사한 값을 유지하면서 연산량을 줄일 수 있다. 게다가 EMR 알고리즘은 이웃한 매크로 블록들이 유사한 MVp (motion vector prediction)을 가진다는 특성을 사용하여 메모리 접근을 줄일 수 있다.
요약하자면. 이 알고리즘들을 사용하여 제안한 움직임 추정기는 일반적인 전역 탐색과 비교하여 연산량을 80%까지, 메모리 접근은 84%까지 줄일 수 있다. 반면에 PSNR은 단지 0.045 dB만 감소하여 전역 탐색 수준의 화질을 보여주었다. 그러므로 제안한 움직임 추정기는 저전력 모바일 용도로 사용될 수 있다.
Alternative Abstract
This thesis proposes the modified normalized partialdistortion search (MNPDS)algorithm andtheefficientmemory reuse(EMR)algorithm toreduce computation complexity and memory access.The proposed MNPDS algorithm can reducecomputation complexity while maintaining imagequality very close to FS.In addition,theEMR algorithm can reducethememory accessthrough utilizing the position similarity ofthe motion vectorprediction (MVp)among neighboring Sub-MBs (macro blocks). Particularly, the proposed motion estimator using theses algorithms can reduce computation up to 73% and memory access up to 75%,compared with FS,whereas PSNR decreases only 0.0055dB. Therefore, the proposed motion estimator can be used for low-power mobile applications.