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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.11 no.5, 2011년, pp.9 - 14
This paper presents a new fast motion estimation method where search ranges are determined by the probabilities of motion vector differences (MVDs), which is an adaptive/dynamic search range (ASR) method. The MVDs' distribution is investigated and its parameter is estimated by the maximum likelihood...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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ASR 방법은 무엇을 감축할 수 있는가? | 한편, ASR 방법들은 시스토릭 어레이 (stytolic array)와 같은 규칙적인 구조에 의해 구현될 수 있으므로 하드웨어 친화적인 특성을 가진다. 또한 이 방법은 모든 탐색영역의 화소를 읽어올 필요가 없으므로, 외부 프레임 메모리에서 움직임 추정 모듈의 내부 메모리로의 데이터를 읽어오는데 필요한 클럭수에 해당하는 메모리 대역폭 (memory bandwidth)을 감축할 수 있다. ASR 방법들은 일반적으로 주변 블록들의 움직임 벡터의 평균, 중간 값 등의 연산을 통해 현재 블록의 움직임 탐색영역을 결정한다 [9-12]. | |
움직임 추정에서 계산량을 감축하기 위해 제안된 방법에는 무엇이 있는가? | 그러나 움직임 추정은 많은 계산량을 요구하며, 특히 전역탐색법 (full search method)은 최적의 움직임 벡터를 찾는 반면 가장 많은 계산량이 필요하다. 계산량을 감축하기 위하여, 3단계 탐색 [2], 4단계 탐색 [3], 다이아몬드 탐색[4][5], 육각형기반 탐색 [6-8], 적응적 탐색영역 (adaptive search range: ASR) 방법 [9-14] 등 많은 고속화 방법이 제안되었다. 참고문헌 [2-8]에서 제안된 방법들은 그들 고유의 탐색 패턴을 특징으로 하면서도 탐색점의 표본화를 통해 탐색점의 개수를 감소시켜 계산량을 감축하는 공통적인 특성을 가지고 있다. | |
전역탐색법의 장단점은 무엇인가? | 264/AVC [1]와 같은 부호화 표준에 널리 채용되어왔다. 그러나 움직임 추정은 많은 계산량을 요구하며, 특히 전역탐색법 (full search method)은 최적의 움직임 벡터를 찾는 반면 가장 많은 계산량이 필요하다. 계산량을 감축하기 위하여, 3단계 탐색 [2], 4단계 탐색 [3], 다이아몬드 탐색[4][5], 육각형기반 탐색 [6-8], 적응적 탐색영역 (adaptive search range: ASR) 방법 [9-14] 등 많은 고속화 방법이 제안되었다. |
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