고속 움직임 추정 방법들에서는, 움직임 추정 오차는 최적 탐색점에서 멀어질수록 단조 증가한다는 성질을 이용하여, 계산량을 줄인다 본 논문에서는 먼저, 참조 탐색점들의 MAE (mean absolute error) 차가 클 때에, 대부분의 움직임 벡터는 작은 MAE의 참조 탐색점 방향에서 나타난다는 통계적 특성을 조사하였다 그러므로, 이 특성을 이용하여 탐색점 수를 줄일 수 있는 고속 움직임 추정 방법을 제안한다 모의 실험 결과, 기존의 고속 움직임 추정 방법들에 비해서는 비슷한 성능을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있었다.
In Fast motion estimaion algorithms, they reduce the computational complexity using the assumption that the matching error increases monotonically as the search moves away from the global minimum error In this paper, we first investigate the statistical characteristics of motion vector that the motion vector mostly occures on the side of small MAE (mean absolute error) between the reference search points when the MAE difference of them is large Therefore, we propose a fast motion estimation algorithm using this property and can reduce the number of search points The computer simulation result shows that the proposed method reduces computational complexity compared with conventional fast algorithms
