이 논문에서는 이산여현변환 공간에서 영상의 크기를 줄이는 변환부호화 과정에서의 움직임 벡터 (motion vector) 재추정을 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 영상 사이의 SAD (Sum of Absolute Difference)와 매크로 블록의 에지 정보를 이용하여 커널 함수를 정의하고, 그것을 이용해서 축소된 영상에서의 새로운 움직임 벡터를 재추정하였다. 변환부호화기에서는 속도의 효율성을 위해서 변환부호화기의 입력의 화면 간 (inter-frame) 정보에서 얻을 수 있는 기존의 움직임 벡터를 이용하는 방법을 택하고 있는데 본 논문에서도 속도의 효율성을 위해서 기존의 움직임 벡터들을 이용하는 방법을 선택하였다. 제안한 방법을 이용해서 실영상에 대해서 실험을 해 본 결과 연산량을 고려한 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)의 측면에서 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
A motion vector re-estimation algorithm for image downscaling in discrete consine transform domain is presented. Kernel functions are difined using SAD (Aum of Absolute Difference) and edge information of a macroblock. The proposed method uses these kernel functions to re-estimate a new motion vector of the downscaled image. The motion vectors from the incoming bitstream of transcoder are reused to reduce computation burden of the block-matching motion estimation, and we also reuse the given motion vectors. Several experiments in this paper show that the computation efficiency and the PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and better than the previous methods.
