KR20000023275A - 추정된 왜곡값을 사용하는 분수-화소 움직임 추정 방법 및 장치 - Google Patents

추정된 왜곡값을 사용하는 분수-화소 움직임 추정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

최적의 정수-화소(integer-pel) 위치를 선택하기 위한 정수-화소 움직임 추정(motion estimation)을 수행한 후에, 최적 정수-화소 위치에 대한 왜곡값 및 주변 정수-화소 위치에 해당하는 정수-화소 움직임 추정 분석으로부터 이용 가능한 왜곡값을 사용하여 선형 보간함으로써, 모든 주변 반-화소 위치에 대한 왜곡값을 추정함에 의해 움직임 추정이 수행된다. 그리고 나서, 이 반-화소 위치의 부분집합이 후보 반-화소 위치로 선택되며(예를 들어, 최저 추정 왜곡값에 근거하여), 참 왜곡값이 이 후보 위치들에 대하여 산출된다. 그리고, 최적 반-화소 위치는 후보 반-화소 위치 및 최적 정수-화소 위치에 대한 왜곡값에 근거하여 선택된다. 이어, 이 최적 반-화소 위치는 비디오 코딩 구성의 움직임이 보상된 프레임간 차별화 단계를 수행하는 데 이용될 수 있다.

Description

추정된 왜곡값을 사용하는 분수-화소 움직임 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR FRACTIONAL-PEL MOTION ESTIMATION USING ESTIMATED DISTORTION VALUES}
본 발명은 영상 처리, 특히 비디오 코딩에 사용되는 반-화소 움직임 추정에 관한 것이다.
본 출원은 변리사 등록 번호 SAR 12728PROV로서 1998년 9월 18일에 출원된 미국 가출원번호 60/100,939의 출원일자에 대한 권리를 주장한다.
비디오 코딩에서는, 현재 인코딩되고 있는 개별 영상 구획 및 기준 영상에서 선택된 구획 사이의 화소간 차이에 근거하여 영상 데이터 구획들이 인코딩 및 움직임이 보상된 프레임간 차별화를 사용하여 영상이 인코딩된다고 알려져 있다. 현재 영상의 특정 구획을 위해 기준 영상의 한 구획을 선택하는 과정을 움직임 추정(motion estimation)이라 부른다. 상기 움직임 추정의 목적은 기준 영상에서 현재 영상 구획에 근접하게 부합하는 구획을 찾아 상기 두 구획간의 화소간 차이가 적도록 하고, 그럼으로써 현재 영상 구획이 상대적으로 적은 비트수를 사용하여 파생 압축 비트스트림 내에서 인코딩되도록 하는 것이다.
통상적인 움직임 추정 알고리즘에서, 현재 영상의 구획은 기준 영상의 정의된 탐색 영역(search region) 내에서 크기와 모양이 같은 타 구획들과 비교된다. 상기 탐색 영역은 통상, 각 방향의 특정 화소 수(예를 들어, 8)에 의한 프레임간 움직임 허용으로 인해 현재 영상 구획의 해당 위치를 근거로 하여 정의된다. 상기 개별 비교에는 영상 데이터의 두 구획간의 차이 정도를 결정하는 수학적 왜곡 지수의 계산이 포함된다. 다른 왜곡 지수들 역시 사용될 수 있겠지만, 두 구획 사이의 해당 화소간 차이의 절대값 총계에 해당하는 절대차 총계 SAD(sum of absolute difference)가 일 통상적 왜곡 지수이다.
현재 영상 데이터의 구획에 "최적으로" 부합하는 기준 영상 데이터 구획을 지정하는 데에는 많은 방법들이 있다. "억지(brute force)" 전면 접근(exhaustive approach)에서, 탐색 영역에 대한 개별 가능 비교가 수행되고 최저 왜곡값(distortion value)에 근거하여 최적 정합이 지정된다. 계산 로드(load)를 줄이기 위하여, 로그에 기반한 구성(log-based scheme) 또는 계층 구성(layered scheme)과 같이 가능 비교의 부분집합만이 수행되는 대안적 구성이 종종 실행된다. 양쪽 경우에서, 그 결과는 현재 영상 데이터의 구획에 "최적으로" 부합하는 구획으로써의 기준 영상 데이터 구획의 선택이다. 상기 선택된 기준 영상 데이터 구획은 상기 구획 및 현재 영상 데이터의 해당 구획 위치가 픽셀의 정수값 변위를 나타내는 정수인 X(가로)와 Y(세로)를 가지는 움직임 벡터(motion vector)에 의하여 표시될 수 있기 때문에, "최적 정수-화소 위치(best integer-pixel location)"로 언급된다. 상기 최적 정수-픽셀 위치의 선택 처리는 풀-픽셀(full-pixel) 움직임 추정 또는 정수-픽셀(integer-pixel) 움직임 추정으로 언급된다.
전체 인코딩 구성을 더욱 개선하기 위하여, 반-화소 움직임 추정이 실행되어질 수도 있다. 반-화소 움직임 추정에서, 최적 정수-화소 위치를 선택하도록 정수-화소 움직임 추정을 실행한 후, 최적 정수-화소 위치 주위의 타 반-화소 위치들에 상응하는 기준 영상 데이터와 현재 영상 데이터의 구획을 비교한다.
도 1은 반-화소 움직임 추정(half-pel motion estimation)에 대한 기준 영상 데이터의 관련 구획 위치들을 보여주는 도식표(graphic representation)이다. 도 1에서, 0(*) 위치는 최적 정수-화소 위치이고, 1 내지 8(o) 위치들은 최적 정수-화소 위치의 주변에 인접한 8개의 정수-화소 위치들이며, 1' 내지 8' 위치들은 최적 정수-화소 위치의 주변에 인접한 8개의 반-화소 위치들이다.
통상적인 반-화소 움직임 추정 알고리즘에서, 최적 정수-화소 위치가 선택되어진 후(적합한 정수-화소 움직임 추정 알고리즘을 사용하여), 8개의 반-화소 위치들이 현재 영상 데이터의 구획을 최적 정수-화소 위치보다 더 좋게 정합(예를 들면, 더 낮은 왜곡값)하도록 1' 내지 8'인 8개의 각 반-화소 위치들과 현재 영상 데이터의 구획(즉, 8개의 왜곡값들이 산출된)을 비교한다. 그리고 나서, 이들 9개의 위치들은 움직임이 보상된 프레임간 차별화에 사용된다.
각각의 반-화소 비교를 위해서, 기준 영상의 둘 또는 그 이상의 다른 정수-화소 구획들에 상응하는 데이터는 왜곡값을 계산하기 전에 보간된다. 예를 들면, 1' 위치에서 반-화소 비교를 위해, 0인 정수-화소 위치에 상응하는 기준 영상 데이터는 보간된 기준 영상 데이터를 산출하기 위해 1인 정수-화소 위치에 상응하는 기준 영상 데이터와 선형적으로 보간되고 나서, 1' 위치에 대한 왜곡값을 산출하기 위해 현재 영상 데이터의 구획과 비교된다.
그리고, 2' 위치에서 반-화소 비교를 위해, 보간된 기준 영상 데이터는 0, 1, 2, 3인 4개의 정수-화소 위치들에 상응하는 기준 영상 데이터를 사용하여 2차원 선형 보간을 실행함으로써 산출된다. 이처럼, 상기 계산 로드(load)는 보간된 기준 데이터 산출 및 반-화소 움직임 추정이 아주 커질 수 있는 개별 비교에 대한 왜곡값 산출을 포함한다.
본 발명의 목적은 최적 정수-화소 위치 주변에 있는 8개 반-화소 위치들의 각각에 대한 왜곡값 계산을 하지 않고 반-화소 움직임 추정을 실행함으로써, 종래 알고리즘들의 계산 로드(load)를 줄일 수 있는 반-화소(또는 타 분수-화소) 움직임 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
도 1은 반-화소 움직임 추정(half-pel motion estimation)에 대한 관련 기준 영상 구획 위치의 도식표(graphic representation)를 보여주는 도면
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재 영상 데이터의 개별 구획에 대한 반-화소 움직임 추정 알고리즘의 흐름도
일 실시예에 따르면, 본 발명은 (a) 다수의 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값에 근거하여 하나의 정수-화소 위치를 선택하기 위한 움직임 추정 분석을 수행하는 단계와, (b) 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값을 보간함으로써 다수의 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값을 산출하는 단계와, (c) 분수-화소 위치들의 부분집합을 하나 이상의 후보 분수-화소 위치들로 선택하는 단계와, (d) 후보 분수-화소 위치들에 대한 참 왜곡값들을 산출하는 단계 및 (e) 후보 분수-화소 위치들 및 최적 분수-화소 위치로서 선택된 정수-화소 위치를 포함하는 세트(set)로부터 하나의 위치를 선택하는 단계로 이루어진다.
본 발명의 다른 목적, 특징 및 잇점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
상기와 같은 특징을 갖는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재 영상 데이터의 개별 구획에 대한 반-화소 움직임 추정 알고리즘의 흐름도를 보여 준다. 상기 알고리즘에 따르면, 정수-화소 움직임 추정의 일부 유형은 현재 영상 데이터에 대하여 최적 정수-화소 정합을 기준 영상에서 찾기 위해 수행된다(예를 들어, 도 1의 위치 0 내지 8)(도 2의 단계 202). 적용된 정수-화소 움직임 추정 알고리즘의 유형에 따라, 왜곡값(distortion value)은 유효할 수도, 그렇지 못할 수도 있다. 예를 들어, 억지(brute force) 전면 정수-화소 왜곡값은 유효할 것이다. 그러나, 비 전면적 탐색(로그 탐색 또는 계층 탐색과 같은)이 수행된다면, 정수-화소 왜곡값을 둘러싸는 8개의 부분집합만이 유효할 것이다.
단계 202의 정수-화소 움직임 추정을 뒤따르는 양쪽 경우에서, 8개의 반-화소 위치에 대해 추정된 왜곡값은 유효한 정수-화소 왜곡값을 사용하는 가중 선형 보간법(weighted linear interpolation)을 수행함으로써 산출된다. 예를 들어, 8개의 정수-화소 왜곡값이 모두 유효하다면, 8개의 반-화소 왜곡값이 다음과 같이 산출될 것이다.
Di’=(D0 + D1)/2
여기서, Di’는 i번째 반-화소 위치에서의 왜곡값이고, D0는 최적 정수-화소 위치 0에서의 왜곡값이며, Di는 i번째 정수-화소 위치에서의 왜곡값이다. 하나 이상의 정수-화소 왜곡값이 유효하지 않다면(예를 들어, 비 전면적 정수-화소 움직임 추정 탐색이 수행되었기 때문에), 해당되는 반-화소 왜곡값은 유효한 다른 정수-화소 왜곡값을 사용하여 산출된다. 예를 들어, D2가 유효하지 않고 D0, D1 및 D3이 유효하다면, D2’는 D1 및 D3의 평균을 냄으로써 산출될 수 있다. 유사하게, D2 및 D3이 유효하지 않고 D0, D1 및 D4가 유효하다면, D2’및 D3’은 다음과 같이 산출될 수 있다:
D2’= (3*D1+D4)/4
D3’=(D1 + D4)/2
추정된 개별 반-화소 왜곡값을 계산할 때, 유효한 모든 정수-화소 왜곡값을 고려하는 보간법 구성을 포함하는, 다른 선형 보간법 역시 이 단계에서 가능하다.
8개의 반-화소 위치 모두에 대한 추정 왜곡값을 산출한 후, 상기 반-화소 위치의 부분집합(예를 들어, 3)이 이후 분석에 대한 "최적" 반-화소 위치의 후보로 선택된다(단계 206). 후보 반-화소 위치들은 바람직하게 가장 낮은 추정 왜곡값을 가지는 것들이다. 단순한 버블정렬 루틴(bubble-sort routine)은 후보 위치의 수가 적을 때 실행될 수 있다.
그리고 나서, 참 왜곡값이 후보 반-화소 위치에 대하여 산출된다(단계 208). 상술된 종래 알고리즘에서와 같이, 상기 산출과정은 적합한 보간된 기준 영상 데이터의 산출 및, 개별 후보 반-화소 위치에 대한 참 왜곡값을 산출하기 위해 상기 보간된 기준 영상 데이터를 현재 영상 데이터 구획에 비교하는 것을 포함한다. 이 과정에 사용된 상기 왜곡 지수는 단계 202의 정수-화소 움직임 추정 중에 사용된 왜곡 지수와 같을 수도, 다를 수도 있다. 다른 왜곡 지수가 사용된다면, 상기 다른 왜곡 지수는 또한 최적 정수-화소 위치 0에 대해 새로운 왜곡값을 산출하기 위해 적용될 수 있다.
그리고 나서, 움직임이 보상된 프레임간 차별화에 사용될 위치가 후보 반-화소 위치들 중 최적 위치 및 최적 정수-화소 위치로(예를 들어, 최저 왜곡값) 선택된다(단계 210).
단계 202의 정수-화소 움직임 추정 중에 선택된 최적 정수-화소 위치는 기준 영상 탐색 영역의 경계에 놓일 수 있다는 것이 주목된다. 이러한 경우(상대적으로 드문), 8개의 반-화소 위치는 모두 가능하지 않다. 상기 경우들은 단계 204에서 허용 가능한 반-화소 위치에 대해서만 왜곡값을 추정함에 의해 예외로써 취급될 수 있다.
본 발명은, 모든 가능 반-화소 위치에 대하여 보간된 기준 영상 데이터를 산출하지 않아도 됨으로써, 또한 모든 가능 반-화소 위치에 대하여 참 왜곡값을 산출하지 않아도 됨으로써, 반-화소 움직임 추정 실행과 연관된 계산적 로드를 줄인다. 이는 영상이 산출될 때 처리가 실행될 필요가 있으며, 반-화소 움직임 추정은 바람직하게 개선된 압축(예를 들어, 전송된 비트스트림에서의 더 적은 비트)을 제공하는 실시간, 저속 화상 회의 적용(H. 263과 같은)에서 특히 편리하다.
그럼에도 불구하고, 산출된 추정 왜곡값 및 후속 참 왜곡값 분석을 위한 적절한 수의 후보 반 -화소 위치의 선정에 의하여, 본 발명은 정확한 반-화소 움직임 추정 결과를 충분히 제공한다. 세 개의 후보 반-화소 위치가 단계 206에서 선택될 때, 본 발명은 진 왜곡값이 모든 가능 반-화소 위치에 대하여 산출되는 종래의 전면 반-화소 접근을 사용하여 거의 언제나 이 경우에 선택된 것과 같은 반-화소 위치를 선택할 것이다. 단지 한 개의 후보 반-화소 위치가 단계 206에서 산출될 때라도, 전면 반-화소 접근에서부터 단지 약간의 수행 드롭(drop)만이 존재하는 최적의 수행이 성취될 수 있다.
본 발명이 SAD값에 근거한 움직임 추정의 문맥에서 기술되기는 하였으나, 제곱차 총계 SSD (sum of squared differences), 최대 절대차 MAD(maximum absolute difference), 또는 두 개 이상의 다른 왜곡값에 대한 기저 선택(basing selection)을 포함하는 다른 적절한 왜곡값을 사용하여 실행될 수 있다.
유사하게, 본 발명이 반-화소 움직임 추정의 문맥에서 기술되기는 하였으나, 분수-화소 움직임 추정 알고리즘에도 적용될 수 있다. 그 증거로, 본 발명은 X 또는 Y 방향의 하나 이상의 화소에 의하여(예를 들어, 선택된 최적 정수 -화소 위치의 주변에 근접하는 위치를 제외한 정수-화소 위치를 사용하여) 최적 정수-화소 위치로부터 분리된 정수-화소 위치에 대한 왜곡값을 사용하여 실행될 수 있다. 이것은 비 전면적 정수 -화소 움직임 추정이 최적 정수-화소 위치를 선택하기 위하여 사용되고, 정수-화소 위치들의 주변에 근접한 모든 것에 대한 왜곡값이 이용 가능하지 않을 때 특히 유용하다. 더우기, 본 발명은 일차 또는 이차 방정식, 또는 고차 보간 구성과 같은 비 선형 보간 구성을 사용하여 실행될 수 있다.
본 발명은 방법 및 그 방법을 실행하는 장치(apparatuses)의 형태로도 실시될 수 있다. 본 발명은 플로피 디스크, 씨디-롬(CD-ROM), 하드 드라이브, 여타 기계 판독 가능한 저장 매체와 같은 유형(tangible) 매체들에서 실시되는 프로그램 코드의 형태로 실시될 수 있는데, 그러한 점에서 프로그램 코드가 컴퓨터와 같은 기계에 탑재되어 실행될 때, 그 기계는 본 발명을 실행하는 장치가 되는 것이다. 또한, 본 발명은 프로그램 코드의 형태로도 실시될 수 있는데, 예를 들어 저장 매체에 저장되고, 기계에 탑재 및/또는 기계에 의해 실행되거나 또는 전선이나 케이블(cable)을 경유하거나, 광섬유를 통하거나, 전자기적 방사를 거치는 것과 같이 전송 매체를 경유하여 전송되며, 이때 프로그램 코드가 컴퓨터와 같은 기계에 탑재되고 상기 기계에 의해 실행되어지면 그 기계는 본 발명을 실행하는 장치가 되는 것이다. 일반적인 용도의 처리 장치(general-purpose processor)에서 실행되었을 때, 프로그램 코드 세그먼트(program code segment)는 특정 논리회로(logic circuit)에 유사하게 작용하는 특수 장치를 제공하기 위하여 처리 장치와 결합한다.
이상 본 발명의 본질을 설명하기 위해 기술 및 묘사된 세부 항목, 자료 및 각 부분들의 배열에 있어서의 다양한 변형들은, 다음의 청구항에 나타나 있듯이 본 발명의 원리 및 영역을 벗어남 없이 해당 분야의 전문가들에 의하여 만들어질 수 있다.
상기 내용에 포함되어 있음.
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시예에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의하여 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. (a) 다수의 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들에 근거하여 하나의 정수-화소 위치를 선택하기 위한 움직임 추정 분석을 수행하는 단계와;
    (b) 상기 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 보간함으로써 다수의 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값들을 산출하는 단계와;
    (c) 상기 분수-화소 위치들의 부분집합을 하나 이상의 후보 분수-화소 위치들로 선택하는 단계와;
    (d) 상기 후보 분수-화소 위치들에 대한 참 왜곡값들을 산출하는 단계; 및
    (e) 상기 후보 분수-화소 위치들 및 최적 분수-화소 위치로서 선택된 정수-화소 위치를 포함하는 세트로부터 하나의 위치를 선택하는 단계를 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수는 상기 단계 (d)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수와는 다름을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (d)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수는 절대차들의 총계임을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    비디오 코딩 알고리즘의 일부분으로써 움직임이 보상된 프레임간 차별화를 수행하기 위하여 상기 최적 분수-화소 위치를 사용하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 분수 -화소 위치들은 반-화소 위치들이며, 상기 단계 (b)는 상기 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 선형 보간함으로써, 다수의 반 -화소 위치들에 대한 왜곡값들을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 움직임 추정은 비 전면적 움직임 추정 탐색이고, 상기 다수의 정수-화소 위치들은 선택된 정수-화소 위치를 둘러싸는 모든 가능 정수-화소 위치들을 포함하지는 않으며, 상기 단계 (b)는 이용 가능한 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 보간함으로써 상기 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값들을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  7. 제 1 항에 있어서:
    상기 분수-화소 위치들은 반-화소 위치들이고, 상기 단계 (b)는 상기 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 선형 보간함으로써 다수의 반-화소 위치들에 대한 추정 왜곡값들을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 단계 (d)의 왜곡값들을 산출하는 데 사용되는 왜곡 지수는 절대차들의 총계이고, 비디오 코딩 알고리즘의 일부분으로써 움직임이 보상된 프레임간 차별화를 수행하기 위하여 최적 분수-화소 위치를 사용하는 단계를 더 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 움직임 추정은 비 전면적 움직임 추정 탐색이고, 상기 다수의 정수-화소 위치들은 선택된 정수-화소 위치를 둘러싸는 모든 가능 정수-화소 위치들을 포함하지 않으며, 단계 (b)는 상기 이용 가능한 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 보간함으로써 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값들을 산출하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수는 상기 단계 (d)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수와는 다름을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  10. 처리기에 의해 실행되었을 때, 처리기로 하여금 영상 데이터를 처리하기 위한 방법을 실행하도록 하는 명령들을 포함한 다수의 명령을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능한 매체의 영상 데이터 처리 방법에 있어서,
    (a) 다수의 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들에 근거한 하나의 정수-화소 위치를 선택하기 위하여 움직임 추정 분석을 수행하는 단계와;
    (b) 상기 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 보간함으로써 다수의 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값들을 산출하는 단계와;
    (c) 하나 이상의 후보 분수-화소 위치들로서 상기 분수-화소 위치들의 부분집합을 선택하는 단계와;
    (d) 상기 후보 분수-화소 위치들에 대한 참 왜곡값을 산출하는 단계; 및
    (e) 상기 후보 분수-화소 위치 및 최적 분수-화소 위치로서 선택된 정수-화소 위치를 포함하는 세트로부터 하나의 위치를 선택하는 단계를 포함하여 이루어지는 영상 데이터 처리 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수는 상기 단계 (d)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수와는 다름을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 (d) 단계의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수는 절대차들의 총계임을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    비디오 코딩 알고리즘의 일부로써 움직임이 보상된 프레임간 차별화를 수행하기 위하여 상기 최적 분수-화소 위치를 사용하는 단계를 더 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 분수-화소 위치들은 반-화소 위치들이고, 상기 단계 (b)는 상기 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 선형 보간함으로써 다수의 반-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 추정하는 단계를 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 움직임 추정은 비 전면적 움직임 추정 탐색이고, 상기 다수의 정수-화소 위치는 상기 선택된 정수-화소 위치를 둘러싸는 모든 가능 정수-화소 위치들을 포함하지 않으며, 상기 단계 (b)는 상기 이용 가능한 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 보간함으로써 상기 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값들을 산출하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  16. 제 10 항에 있어서:
    상기 분수-화소 위치는 반-화소 위치이고, 상기 단계 (b)는 상기 정수-화소 위치들에 대하여 왜곡값들을 선형 보간함으로써 다수의 반 -화소 위치들에 대한 추정 왜곡값들을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 단계 (d)의 왜곡값들을 산출하는 데 사용되는 왜곡 지수는 절대차들의 총계이고, 비디오 코딩 알고리즘의 일부분으로써 움직임이 보상된 프레임간 차별화를 수행하기 위하여 상기 최적 분수-화소 위치를 사용하는 단계를 더 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 움직임 추정은 비 전면적 움직임 추정 탐색이고, 상기 다수의 정수-화소 위치들은 선택된 정수-화소 위치를 둘러싸는 모든 가능 정수-화소 위치들을 포함하지 않으며, 상기 단계 (b)는 상기 이용 가능한 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 보간함으로써 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값들을 산출하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 단계 (a)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수는 상기 단계 (d)의 왜곡값들을 산출하기 위해 사용된 왜곡 지수와는 다름을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법.
  19. (a) 다수의 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들에 근거하여 하나의 정수-화소 위치를 선택하기 위한 움직임 추정 분석을 수행하기 위한 수단과;
    (b) 상기 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 보간함으로써 다수의 분수-화소 위치들에 대한 추정된 왜곡값들을 산출하기 위한 수단과;
    (c) 하나 이상의 후보 분수-화소 위치로서 상기 분수-화소 위치들의 부분집합을 선택하기 위한 수단과;
    (d) 상기 후보 분수-화소 위치들에 대한 참 왜곡값들을 산출하기 위한 수단; 및
    (e) 후보 분수-화소 위치들 및, 최적 분수-화소 위치로서 선택된 정수-화소 위치를 포함하는 세트로부터 하나의 위치를 선택하기 위한 수단을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 분수-화소 위치들은 반-화소 위치들이고, 상기 단계 (b)는 상기 정수-화소 위치들에 대한 왜곡값들을 선형 보간함으로써 다수의 반-화소 위치들에 대한 추정 왜곡값들을 산출하기 위한 수단을 포함하며, 상기 수단 (d)에 의해 왜곡값들을 산출하는 데 사용되는 왜곡 지수는 절대차들의 총계이고, 비디오 코딩 알고리즘의 일부분으로써 움직임이 보상된 프레임간 차별화를 수행하기 위하여 최적 분수-화소 위치를 사용하기 위한 수단을 더 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 장치.
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