본 논문에서는 MRME(multiresolution motion estimation)의 처리속도를 개선하고자, 웨이블릿 계수의 각 대역별 특성을 이용하여 영상의 화질을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있는 효율적인 움직임 추정 기법을 제안하였다. 일반적으로 동영상의 연속한 프레임간에는 유사성이 높기 때문에, 기저대역에서 블록간 MAD(mean absolute difference) 값을 임계치와 비교하여 먼저 움직임 벡터의 존재 여부를 파악한다. 움직임이 없는 영역으로 판단되어지면, 웨이블릿 변환의 특성에 따라 고주파 부대역에 대해서도 움직임이 없는 것으로 판단한다. 반대로 움직임이 있는 영역으로 판단되어질 경우는 고주파 부대역의 에너지 성분을 비교하여 선별적으로 움직임을 추정함으로써 계산량을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과 제안된 기법에서 MRME와 비교하여 거의 대등한 PSNR을 유지하면서 30~50%의 처리속도 향상을 보였다.
In this paper, we propose an efficient motion estimation algorithm which can reduce computational complexity by using characteristics of wavelet coefficient in each subband while keeping about the same image quality as in using MRME(multiresolution motion estimation). In general, because of the high similarity between consecutive frames, we first decide whether the motion exists or not by just comparing MAD(mean absolute difference) between blocks with threshold in the lowest subbands of consecutive two frames. If it turns out that there is no motion in the lowest subband, we can also decide no motion exists in the higher subband. This is due to the characteristics of wavelet transform. Conversely, if we find any motion in the lowest subband, we can reduce computational complexity by estimating high subband motion vectors selectively according to the amount of computational complexity by estimating high subband motion vectors selectively according to the amount of energy in that subband. Experimental results are shown that algorithm suggested in this paper maintains about the same PSNR as MRME. However, the processing time was reduced about 30-50% compared with the MRME.
