많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.
In a number of predictive video compression standards, the motion is compensated by the block-based motion compensation (BMC). The effective motion field used for the prediction by the BMC is obviously discontinuous since one motion vector is used for the entire macro-block. The usage of discontinuous motion field for the prediction causes the blocky artifacts and one obvious approach for eliminating such artifacts is to use a smoothed motion field. The optimal procedure will depend on the type of motion within the video. In this paper, several procedures for the motion vectors are considered. For any interpolation or approaches, however, the motion vectors as provided by the block matching algorithm(BMA) are no longer optimal. The optimum motion vectors(still one per macro-block) must minimize the of the displaced frame difference (DFD). We propose a unified algorithm that computes the optimum motion vectors to minimize the of the DFD using a conjugate gradient search. The proposed algorithm has been implemented and tested for the affine transformation based motion compensation (ATMC), the bilinear transformation based motion compensation (BTMC) and our own filtered motion compensation(FMC). The performance of these different approaches will be compared against the BMC.
