KR100833228B1 - 고정 연산량을 갖는 동영상 부호화 방법 및 그 장치 - Google Patents

고정 연산량을 갖는 동영상 부호화 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

영상의 특성에 관계없이 일정한 연산량을 유지하는 동영상 부호화 방법 및 그 장치가 개시되어 있다. 본 발명은 이전 프레임의 매크로 블록당 탐색점수를 근거로 설정된 문턱값과 각 후보 움직임 벡터의 SAD를 비교하는 과정, 각 후보 움직임 벡터의 SAD가 문턱값보다 적으면 매크로 블록의 움직 벡터 탐색을 종료하고 최소SAD을 갖는 후보 움직임 벡터를 움직임 벡터로 결정하는 과정, 움직임 벡터에 대한 탐색이 종료되면 현재 프레임의 매크로 블록당 탐색점수에 따라 다음 프레임에서 적용될 상기 문턱값을 갱신하는 과정을 포함한다.

Description

고정 연산량을 갖는 동영상 부호화 방법 및 그 장치{Method for encoding motion image having fixed computational complexity and apparatus thereof}
도 1은 종래의 동영상 부호화 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 동영상 부호화 장치의 전체 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 움직임 추정부의 움직임 추정 방법을 보이는 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 동영상 부호화 방법을 보이는 흐름도이다.
도 5는 도 3과 같은 움직임 추정 방법에서 문턱값을 조절하였을 경우 프레임별 탐색점 수를 도시한 그래프이다.
본 발명은 동영상 부호화 시스템에 관한 것이며, 특히 영상의 특성에 관계없이 일정한 연산량을 유지하는 동영상 부호화 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
퍼스널 컴퓨터의 CPU 성능이 향상되고 고성능의 미디어 프로세서들이 개발됨에 따라 기존에 하드웨어로 구현해왔던 동영상 부호화 기술들이 점차 소프트웨어로 구현되고 있다. 이에 따라 동영상을 실시간으로 압축하고 복원하기 위해서는 계산 량을 효과적으로 줄일 수 있는 방안이 요구된다. 예를 들어 n-스텝 탐색을 이용한 움직임 추정을 이용하여 H.263 동영상 인코더에서 탐색 영역에 따른 모듈별 연산 복잡도를 비교하면 DCT/IDCT 모듈이 인코더 전체에서 차지하는 비중이 평균 30% 정도로 많다. 이 연산 복잡도를 줄이기 위해 종래의 인코더는 DCT 스킵핑 기술을 이용한다.
도 1은 종래의 동영상 부호화 시스템을 도시한 블록도이다.
먼저, 입력되는 영상 데이터는 GOP(Group of Picture)단위로 구성된다. DCT부(120)는 입력되는 영상 데이터로부터 공간 중복성을 얻기 위해 8×8 블럭에 대해 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 양자화부(Q:130)는 DCT부(120)에서 DCT된 영상 데이터를 양자화한다. 역양자화부(150)는 양자화부(130)에서 양자화된 영상 데이터를 역양자화한다. IDCT부(160)는 역양자화부(150)에서 역양자화된 영상 데이터를 역 DCT한다. 프레임 메모리부(FM:170)는 IDCT부(160)에서 역DCT된 영상 데이터를 프레임 단위로 저장한다. 움직임추정부(ME:180)는 입력되는 현재 프레임의 영상 데이터와 프레임 메모리부(170)에 저장된 이전 프레임의 영상 데이터를 이용하여 매크로 블록당 움직임 벡터(MV)와 블록정합오차(block matching error)에 해당하는 SAD(sum of absolute difference)를 추정한다. VLC(Variable Length Coding)(140)부는 움직임 추정기(180)에서 추정된 움직임벡터(MV)에 따라 양자화된 영상 데이터에서 통계적 중복성을 제거한다.
DCT스킵핑부(190)는 움직임추정부(ME:180)에서 추정된 블럭당 SAD와 양자화부(Q:130)에서 발생하는 양자화파라메터(QP)를 특정 문턱치(T)와 비교하여 DCT부(120)의 DCT 스킵핑 여부를 결정한다. 즉, DCT스킵핑부(190)는 SAD/QP가 특정 문턱치(T)보다 적으면 EOB(end of block)가 0에 가까울 가능성이 크므로 강제로 not-coded를 만들고, SAD/QP가 특정 문턱치(T)보다 크면 DCT를 수행하도록 한다. 그러나 특정 문턱치(T)가 영상 시퀀스내에서 한 값으로 고정될 경우 매크로블럭 단위 또는 프레임별로 DCT 연산 복잡도가 달라진다. 특히 PC나 미디어 프로세서에서 구현된 소프트웨어 동영상 인코더의 경우 DCT 연산복잡도가 매크로블록 단위 또는 프레임별로 바뀔 경우 프로세서의 한정된 연산 복잡도로 인해 실시간 인코딩이 불가능한 문제점이 있다.
본 발명이 이루고자하는 기술적과제는 움직임 추정부에서 적응적으로 문턱값을 조절함으로서 동영상 인코더의 연산 복잡도를 일정하게 유지하는 동영상 부호화 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자하는 다른 기술적과제는 움직임 추정 연산 복잡도와 DCT 연산 복잡도를 연계하여 조절함으로써 영상의 특성에 관계없이 동영상 인코더의 연산복잡도를 일정하게 유지하는 동영상 부호화 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 움직임 벡터를 추정하는 동영상 부호화 방법은
(a) 이전 프레임의 매크로 블록당 탐색점수를 근거로 설정된 문턱값과 각 후보 움직임 벡터의 SAD를 비교하는 과정;
(b) 상기 (a)과정에서 각 후보 움직임 벡터의 SAD가 문턱값보다 적으면 매크로 블록의 움직 벡터 탐색을 종료하고 최소SAD을 갖는 후보 움직임 벡터를 움직임 벡터로 결정하는 과정;
(c) 상기 (b) 과정에서 움직임 벡터에 대한 탐색이 종료되면 현재 프레임의 매크로 블록당 탐색점수에 따라 다음 프레임의 (a)과정에서 적용될 상기 문턱값을 갱신하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 동영상 부호화 방법은,
(a) 이전 프레임의 매크로 블록당 탐색점 수에 따라서 설정되는 문턱값과 움직임 벡터의 SAD를 비교하여 매크로 블록의 탐색 종료 여부를 결정하고, 그 결정에 에 따라 움직임을 추정하는 과정;
(b) 상기 과정의 움직임 추정에 대한 연산 복잡도를 계산하여 목표 움직임 추정 연산 복잡도에 대한 변화분을 추정하는 과정;
(c) 상기 (b)과정에서 추정된 움직임 추정 연산 복잡도에 대한 변화분을 바탕으로 갱신된 목표 DCT 복잡도를 바탕으로 영상 데이터의 DCT 스키핑을 위한 문턱값을 설정하는 과정;
(d) 상기 (c)과정에서 설정된 문턱값에 따라 현재 프레임의 영상 데이터에 대한 DCT 스킵을 조절하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 또 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 동영상 부호화 장치는,
입력되는 영상 데이터로부터 블록별로 이산 코사인 변환하는 이산코사인변환부;
상기 이산코사인변환부에서 이산 코사인 변환된 영상 데이터를 양자화하는 양자화부;
이전 프레임의 매크로블록당 평균 탐색점수에 따라 문턱값(TH)을 갱신한 후 그 문턱값과 매크로 블록당 SAD를 비교하여 현재 프레임의 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정부;
상기 움직임추정부에서 프레임별로 상기 문턱값에 갱신에 따른 매크로 블록별로 탐색점 개수를 바탕으로 연산 복잡도를 계산하여 목표 움직임 추정 연산 복잡도에 대한 변화분을 추정하고, 그 추정된 움직임 추정 연산 복잡도 변화분을 바탕으로 목표 이산코사인변환의 연산 복잡도를 갱신하는 DCT연산량계산부;
상기 DCT연산량계산부의 갱신된 목표 이산코사인변환의 연산 복잡도를 바탕으로 이산코사인변환스키핑을 위한 문턱값을 설정하고, 움직임추정부에서 발생되는 블럭당 SAD와 양자화부에서 발생하는 양자화파라메터를 상기 문턱값과 비교하여 상기 이사코사인변환부의 DCT 연산 여부를 결정하는 DCT 스킵핑부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조로하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명에 따른 동영상 부호화 장치의 전체 블록도이다.
도 2를 참조하면, 입력 영상 데이터는 8×8 블록단위의 프레임으로 구성된다.
DCT부(220)는 입력되는 영상 데이터를 DCT 스킵핑부(290)의 DCT 스킵핑 제어 신호에 따라 8 ×8블록별로 이산 코사인 변환하거나 not-coded로 처리한다. 양자화부(Q:230)는 DCT부(220)에서 DCT된 영상 데이터를 양자화한다. VLC(Variable Length Coding)부(240)는 양자화된 영상데이터에서 통계적 중복성을 제거한다. 역양자화부(250)는 양자화부(230)에서 양자화된 영상 데이터를 역 양자화한다. IDCT부(260)는 역양자화부(250)에서 역양자화된 영상 데이터를 역 DCT한다. 프레임 메모리부(FM:270)는 IDCT부(260)에서 역DCT된 영상데이터를 프레임 단위로 저장한다. 움직임추정부(ME:280)는 입력되는 현재 프레임의 영상 데이터와 프레임 메모리부(270)에 저장된 이전 프레임의 영상 데이터를 이용하여 매크로 블록당 움직임 벡터(MV)와 SAD(sum of absolute difference)를 추정한다. 이때 움직임추정부(ME:280)는 이전 프레임의 매크로 블록당 평균 탐색점수에 따라서 문턱값(TH)을 갱신하고, 현재 프레임에서 그 갱신된 문턱값(TH)과 SAD를 비교하여 움직임 벡터에 대한 탐색(search for motion vector) 종료 여부를 제어한다.
DCT연산량계산부(284)는 움직임추정부(ME:280)에서 움직임 추정을 위한 전체 연산 복잡도를 계산하여 목표 움직임 추정 연산복잡도에 대한 변화분을 추정하고, 그 추정된 움직임 추정 연산량 변화분을 바탕으로 목표 DCT 연산복잡도를 갱신한다.
DCT스킵핑부(290)는 갱신된 목표 DCT 연산 복잡도를 참조하여 현재 프레임의 DCT 스키핑을 수행하기위한 문턱값(Ton+1)을 설정하며, 움직임추정부(ME:280)에서 추정된 블럭당 SAD와 양자화부(Q:230)에서 추정된 양자화파라메터(QP)를 문턱값(Ton+1)과 비교하여 DCT기(220)의 DCT 연산 여부를 결정한다.
도 3은 본 발명에 따른 움직임 추정부(280)의 움직임 추정 방법을 보이는 흐름도이다.
먼저, 임의의 고속 움직임 추정 기법에 따라 현재 처리중인 매크로블록의 첫 번째 후보 움직임 벡터에 해당하는 SAD를 계산하여 최소SAD(SADmin)로 설정한다(310 과정).
이어서, 계산된 SAD와 이전 프레임의 매크로 블록당 탐색점수로 이미 설정된 문턱값(TH)을 비교한다(320과정). 여기서 SAD가 문턱값(TH)보다 적으면 그 SAD가 최소SAD(SADmin)로 결정된다(322과정). 이와 동시에 현재 매크로블럭의 움직임 벡터 에 대한 탐색을 종료한 후 최소SAD(SADmin)를 갖는 후보 움직임 벡터가 현재 매크로블럭의 최종 움직임 벡터로 선택된다(324과정). 이어서, 현재 프레임내에 처리할 매크로 블럭이 남아 있으면(330과정) 그 다음 매크로블럭의 움직임 추정을 위해 310과정으로 복귀하며, 그렇지 않으면 현재 프레임의 매크로 블록당 탐색점수에 따라 문턱값(TH)을 갱신한 후 다음 프레임의 움직임 추정을 위한 문턱값(TH)으로 사용한다(340과정). 이때 문턱값(TH)은 (THn ×Sn)/St 에 따라 갱신된다. 여기서 THn는 이전 문턱값이며, Sn 은 이전 프레임에서 매크로 블럭당 평균 탐색점수이며, St는 목 표로하는 매크로블럭당 탐색점수 이다. 이때 문턱값(TH)을 계산하기 위해 다음과 같은 유도 과정이 필요하다. 즉, 문턱값(TH)은 ME 연산 복잡도(매크로블록당 탐색점수)와 비례하는 특성을 이용한다. 즉, n+1번째 프레임의 문턱값(TH)는 수학식 1과 같이 정의한다.
Figure 112002005201509-pat00001
여기서 M은 프레임당 매크로블럭의 수이며, SADn,min[i]는 n번째 프레임의 i 번째 매크로블럭의 최소 SAD를 의미하며, w는 상수이다. 통상적으로 수학식 2와 같이 문턱값이 증가함에 따라 평규 탐색점의 수가 반비례하여 적어진다.
Figure 112002005201509-pat00002
여기서 Sn 은 n번째 프레임의 움직임 추정 연산 복잡도이다. 본 발명에서는 일실시예로서 L.-K. Liu and E. Feig, "A block-based gradient descent search algorithm for block motion estimation in video coding," IEEE Trans. Circ. Syst. for Video Technol., vol. 6, no. 4, pp. 419-422, Aug. 1996.에 기재되어 있는 BBGDS(block-based gradient descent search) 알고리듬을 사용하였으며, BBGDS의 경우 매크로블럭당 탐색점수가 S에 해당한다. 결국, 수학식 3 및 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112002005201509-pat00003
Figure 112002005201509-pat00004
따라서 수학식 3 및 4를 바탕으로 수학식 5가 성립된다.
Figure 112002005201509-pat00005
이어서, SAD가 문턱값(TH)보다 크면 그 SAD를 최소SAD(SADmin)와 비교한다. 이때 SAD가 최소SAD(SADmin)보다 적으면 그 SAD가 최소SAD(SADmin)로 결정된다(328과정). 이어서, 다음 후보 움직임 벡터가 없으면 현재 매크로 블록의 움직임 벡터 탐색을 종료하는 324과정을 수행하며, 그렇지 않고 다음 후보 움직임 벡터가 있으면 그 후보 움직임 벡터에 대응하는 SAD를 계산한 후 다시 SAD와 문턱값을 비교하는 과정(320과정)으로 복귀한다.
따라서 본 발명에서는 임의의 고속 움직임 추정 기법을 적용하여 탐색 영역 내의 각 후보 움직임 벡터를 탐색한다. 이때 어떤 후보 움직임 벡터에 대응하는 SAD가 이전 프레임의 매크로블럭당 평균 탐색점수 및 이전 프레임의 문턱값 등에 근거한 현재 프레임에서의 문턱값보다 적을 경우 나머지 후보 움직임 벡터들을 더 이상 탐색하지 않고 해당 움직임 벡터를 최종 움직임 벡터로 정한다.
도 4는 본 발명에 따른 동영상 부호화 방법을 보이는 흐름도이다.
먼저, 전체 인코더 연산 복잡도 대비 목표 움직임 추정 연산 복잡도(St)와 목표 DCT 연산 복잡도(Ct)를 설정한다.
이어서, 영상 데이터가 입력되면 도 3의 흐름도에서 설명된 바와 같이 매 프레임별로 매크로 블록당 탐색점 개수에 따라 문턱값을 갱신하고, 그 문턱값과 SAD의 비교에 따라 해당 매크로 블록에 대한 탐색을 제어하면서 움직임 추정을 수행한다(405과정).
이어서, 움직임 추정된 n번째 프레임에서 매크로 블록당 탐색점 개수를 평균하여 움직임 추정의 연산 복잡도(S(n))를 계산한다(410과정). 이때 통상적인 고속 움직임 추정 기법들은 매크로블럭별로 탐색에 의한 연산 복잡도가 달라진다. 통상 두가지 정도로 고속 움직임 추정 기법을 분류할 수 있다. 하나는 BBGDS처럼 탐색 영역내 탐색점들의 개수가 달라지는 방식이며, 다른 하나는 패스트 풀 서치(fast full search)처럼, 블록 정합당 필요한 계산을 효과적으로 줄이는 방식이다. 어느 방식이든 매 프레임별로 움직임 추정이 차지하는 연산 복잡도를 계산할 수 있다.
이어서, 목표 움직임 추정 연산 복잡도(St)-이전 프레임의 움직임 추정(ME) 연산 복잡도(S(n))를 계산하여 움직임 추정의 연산 복잡도 변화분을 추출한다(420과정). 즉, 이전 프레임에서 움직임 추정의 상대적 연산 복잡도가 목표 연산 복잡도(St)보다 늘었는지 줄었는지를 체크한다. 이는 연속된 프레임(예를 들면, 이전프레임과 현재 프레임)에서의 ME 연산량 비중은 비슷하다는 특성에 기인한다.
이어서, 움직임 추정 연산 복잡도 변화분(St - S(n))을 원래 목표 DCT 연산복잡도(Ct)에 더하여 갱신된 목표 DCT 연산 복잡도(
Figure 112002005201509-pat00006
)를 추정한다(430과정). 이때 목표 움직임 추정 연산 복잡도(St)나 이전 프레임의 움직임 추정(ME) 연산 복잡도(S(n)는 매크로블럭당 평균 탐색점 수이며, 목표 DCT 연산 복잡도(Ct)는 매크로블럭당 총 DCT 수행 블록 수이다. 그리고 한 탐색점 처리에 소요되는 연산복잡도와 8×8 DCT 연산 복잡도가 같다는 가정하에 움직임 추정 연산 복잡도 변화분(St - S(n))을 원래 목표 DCT 연산복잡도(Ct)에 단순히 더한다. 또한 한 탐색점 처리에 소요되는 연산복잡도와 8×8 DCT 연산 복잡도가 다를 경우 Ct + w{St - S(n)}처럼 적당한 웨이트(w)를 곱해준다.
이어서, 갱신된 목표 DCT 연산 복잡도(
Figure 112002005201509-pat00007
)를 바탕으로 현재 프레임의 DCT 스키핑을 위한 현재 프레임의 문턱값(Ton+1)을 설정한다(440과정).
현재 프레임의 문턱값(Ton+1)을 계산하기 위해 다음과 같은 유도 과정이 필요하다.
DCT 복잡도는 TQ의 역수에 비례한다는 특성을 이용하여 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다. 이때 DCT 복잡도는 DCT를 수행할 확률 또는 DCT 연산 복잡도로서 DCT 수행 블록의 개수로 계산된다.
[수학식 1]
Figure 112002005201509-pat00008
여기서 To는 문턱값이고 Q는 양자화 계수이다. 수학식 1로부터 n 프레임에서 ν=CnQnTon 이다.
또한 수학식 1로부터 n+1번째 프레임의 바람직한 문턱값은 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112002005201509-pat00009
여기서 Ct는 목표 DCT 복잡도이다.
따라서 수학식 2는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112002005201509-pat00010
수학식 3을 다시 정리하면 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112002005201509-pat00011
수학식 4는 약간의 유동성을 두기 위해 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112002005201509-pat00012
k에 따라 수렴 속도가 달라진다. 수학식 5로부터 현재 프레임의 문턱값(Ton+1)은 이전 프레임에서의 문턱값(Ton), 양자화 계수들(Qn, Q n+1), 그리고 이전 프레임의 DCT 복잡도(Cn)를 바탕으로 구해진다.
따라서 본 발명에서 적용되는 현재 프레임의 문턱값(Ton+1)은 수학식 5의 목표 DCT 복잡도(Ct)를 Ct+St-Sn 로 대체한 갱신된 목표 DCT 연산 복잡도(
Figure 112002005201509-pat00013
)를 적용하여 수학식 6과 같이 나타낸다.
[수학식 6]
Figure 112002005201509-pat00014
여기서, Ton은 이전 프레임의 문턱값, Qn은 이전 프레임의 양자화계수, Qn+1은 이전 프레임의 양자화 계수, Cn은 이전 프레임의 DCT 연산 복잡도, k는 상수,
Figure 112002005201509-pat00015
는 갱신된 목표 DCT 연산 복잡도이다.
이어서, 움직임 추정 및 양자화 과정에서 발생하는 블럭당 SAD와 양자화파라메터(Qn+1)를 현재 프레임의 문턱값(Ton+1)과 비교한다(450과정).
이어서, SAD/양자화파라메터(Qn+1)가 문턱값(Ton+1)보다 적으면 해당 블록의 DCT를 수행하지 않고 강제로 not-coded를 만들고(460과정), SAD/양자화파라메터(Qn+1)가 문턱값(Ton+1)보다 크면 DCT를 수행한다(470과정).
이어서, 입력되는 동영상의 인코딩이 종료될 때 까지 상기 과정들을 반복적 으로 수행한다(480과정).
결국, 본 발명은 임의의 고속 움직임 추정 기법이 도입되더라도 움직임 추정부(280)에서 매 프레임마다 문턱값(TH)을 조절하여 움직임 추정 연산량을 일정하게 유지하며, 동시에 움직임 추정부(280)의 연산복잡도 변화분을 DCT 스킵핑 모듈에 적용함으로써 인코더의 전체적인 계산량을 목표 연산 복잡도(Ct + St)에 근접하게 유지할 수 있다.
도 5는 도 3과 같은 움직임 추정 방법에서 수학식 5에 따라 문턱값(TH)을 조절하였을 경우 프레임별 탐색점 수를 도시한 그래프이다. 점선이 본 발명을 적용한 경우 탐색점 수이며, 실선이 본 발명을 적용하지 않았을 경우 탐색점 수이다. 도 5를 참조하면, 본 발명을 적용함으로써 갑작스런 움직임의 증가로 인한 탐색점 수의 급격한 증가를 성능 저하 없이 효과적으로 줄일 수 있다.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 플래쉬 메모리, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산 되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 매 프레임 마다 적응적으로 문턱값을 갱신하여 프레임당 탐색점수를 조절함으로써 영상의 특성에 관계없이 동영상 인코더의 연산 복잡도를 일정하게 유지할 수 있으며, 또한 매 프레임별로 문턱값을 조절할 수 있는 움직임 추정에다 움직임 추정 계산 복잡도를 고려한 DCT 스키핑 방법을 연계함으로써 임의의 고속 움직임 추정 기법이 사용되더라도 전체 인코딩 연산 복잡도를 일정하게 유지할 수 있다. 즉, 도 2에 도시된 것처럼 본 발명의 동영상 부호화 장치는 움직임이 많거나 복잡한 프레임들에서 일차적으로 움직임 추정 연산 복잡도의 변화분을 줄이고, 그 줄여진 움직임 추정 연산 복잡도 변화분을 바탕으로 목표 DCT 연산복잡도를 갱신하기 때문에, 움직임 추정부의 연산 복잡도를 조절하지 않고 목표 DCT 연산 복잡도를 갱신하는 경우보다 매우 효과적이다.

Claims (9)

  1. 움직임 벡터를 추정하는 동영상 부호화 방법에 있어서,
    (a) 이전 프레임의 매크로 블록당 탐색점수를 근거로 설정된 문턱값과 각 후보 움직임 벡터의 SAD를 비교하는 과정;
    (b) 상기 (a)과정에서 각 후보 움직임 벡터의 SAD가 문턱값보다 적으면 현재 매크로 블록의 움직 벡터 탐색을 종료하고 최소SAD을 갖는 후보 움직임 벡터를 움직임 벡터로 결정하는 과정;
    (c) 상기 (b) 과정에서 현재 매크로 블록의 움직임 벡터에 대한 탐색이 종료되고 다음 매크로 블록이 존재하지 않으면 현재 프레임의 매크로 블록당 탐색점수에 따라 다음 프레임의 (a)과정에서 적용될 상기 문턱값을 갱신하는 과정을 포함하는 동영상 부호화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (a)과정에서 각 후보 움직임 벡터의 SAD가 문턱값보다 크면 상기 SAD와 최소SAD를 비교하는 과정;
    상기 과정에서 상기 SAD가 최소SAD보다 적으면 그 SAD를 최소SAD로 결정하고 다음 후보 움직임 벡터를 탐색하며, 상기 SAD가 최소SAD보다 크면 다음 후보 움직임 벡터의 SAD를 계산하는 과정;
    상기 과정에서 다음 후보 움직임 벡터가 존재하지 않으면 현재 매크로 블록의 움직임 벡터에 대한 탐색을 종료하고 최소SAD을 갖는 후보 움직임 벡터를 움직임 벡터로 결정하는 과정;
    상기 후보 움직임 벡터에 대한 탐색이 종료되면 현재 프레임의 매크로 블록당 탐색점수에 따라 다음 프레임에 적용될 상기 문턱값을 갱신하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 부호화 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 문턱값은 (THn ×Sn)/St 에 따라 갱신되며, 여기서 THn는 이전 문턱값이며, Sn 은 이전 프레임에서 매크로블럭당 평균 탐색점수이며, St는 목표로하는 매크로블럭당 탐색점수 임을 특징으로 하는 동영상 부호화 방법.
  5. 동영상 부호화 방법에 있어서,
    (a) 매 프레임 별 매크로 블록당 탐색점 수에 따라서 갱신되는 문턱값과 움직임 벡터의 SAD를 비교하여 매크로 블록의 탐색 종료 여부를 결정하고, 그 결정에 따라 움직임을 추정하는 과정;
    (b) 상기 과정의 움직임 추정에 대한 연산 복잡도를 계산하여 목표 움직임 추정 연산 복잡도에 대한 변화분을 추정하는 과정;
    (c) 상기 (b)과정에서 추정된 움직임 추정 연산 복잡도에 대한 변화분을 바탕으로 갱신된 목표 DCT 복잡도를 바탕으로 영상 데이터의 DCT 스키핑을 위한 문턱값을 설정하는 과정;
    (d) 상기 (c)과정에서 설정된 문턱값에 따라 현재 프레임의 영상 데이터에 대한 DCT 스킵을 조절하는 과정을 포함하는 동영상 부호화 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 움직임 추정 연산 복잡도는 매크로 블록당 탐색점(search point) 수를 계산하는 것임을 특징으로 하는 동영상 부호화 방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 (c) 과정에서 목표 DCT 복잡도 갱신 과정은 목표 DCT 복잡도에 상기 움직임 추정 연산 복잡도 변화분을 더하는 것을 특징으로 하는 동영상 부호화 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 (d)과정에서 현재 프레임의 문턱값은
    Figure 112002005201509-pat00016
    로 결정되며, 여기서 Ton은 이전 프레임의 문턱값, Qn은 이전 프레임의 양자화계수, Qn+1은 이전 프레임의 양자화 계수, Cn은 이전 프레임의 DCT 연산 복잡도, k는 상수,
    Figure 112002005201509-pat00017
    는 갱신된 목표 DCT 연산 복잡도임을 특징으로 하는 동영상 부호화 방법.
  9. 동영상 부호화 장치에 있어서,
    입력되는 영상 데이터로부터 블록별로 이산 코사인 변환하는 이산코사인변환부;
    상기 이산코사인변환부에서 이산 코사인 변환된 영상 데이터를 양자화하는 양자화부;
    매 프레임 별 매크로 블록당 탐색점 수에 따라서 문턱값을 갱신한 후 그 문턱값과 매크로 블록당 SAD를 비교하여 매크로 블록의 탐색 종료 여부를 결정하면서 현재 프레임의 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정부;
    상기 움직임추정부에서 프레임별로 상기 문턱값에 갱신에 따른 매크로 블록별로 탐색점 개수를 바탕으로 연산 복잡도를 계산하여 목표 움직임 추정 연산 복잡도에 대한 변화분을 추정하고, 그 추정된 움직임 추정 연산 복잡도 변화분을 바탕으로 목표 이산코사인변환의 연산 복잡도를 갱신하는 DCT연산량계산부;
    상기 DCT연산량계산부의 갱신된 목표 이산코사인변환의 연산 복잡도를 바탕으로 이산코사인변환스키핑을 위한 문턱값을 설정하고, 움직임추정부에서 발생되는 블럭당 SAD와 양자화부에서 발생하는 양자화파라메터를 상기 문턱값과 비교하여 상기 이사코사인변환부의 DCT 연산 여부를 결정하는 DCT 스킵핑부를 포함하는 동영상 부호화 장치.
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