해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.
A joint design scheme is proposed to optimize the up/down scaler and the motion vector estimation module in the transcoder system. The proposed scheme first optimizes the resolution scaler for a fixed motion vector, and then a new motion vector is estimated for the fixed scaler. These two steps are iteratively repeated until they reach a local optimum solution. In the optimization of the scaler, we derive an adaptive version of a cubic convolution interpolator to enlarge or reduce digital images by arbitrary scaling factors. The adaptation is performed at each macroblock of an image. In order to estimate the optimal motion vector, a temporary motion vector is composed from the given motion vectors. Then the motion vector is refined over a narrow search range. It is well-known that this refinement scheme provides the comparable performance compared to the full search method. Simulation results show that a jointly optimized system based on the proposed algorithms outperforms the conventional systems. We can also see that the algorithms exhibit significant improvement in the minimization of information loss compared with other techniques.
