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KR20020010171A - Adaptive Predicted Direction Search Method for Block Matching Motion Estimation - Google Patents

Adaptive Predicted Direction Search Method for Block Matching Motion Estimation Download PDF

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KR20020010171A
KR20020010171A KR1020000043348A KR20000043348A KR20020010171A KR 20020010171 A KR20020010171 A KR 20020010171A KR 1020000043348 A KR1020000043348 A KR 1020000043348A KR 20000043348 A KR20000043348 A KR 20000043348A KR 20020010171 A KR20020010171 A KR 20020010171A
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KR
South Korea
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search
motion vector
motion
current frame
block
Prior art date
Application number
KR1020000043348A
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곽진석
이명호
안치득
남재열
Original Assignee
오길록
한국전자통신연구원
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Publication date
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Abstract

PURPOSE: An adaptive prediction directivity searching method for block matching motion estimation, which estimates motion vector using time correlation in continuous frames of a motion picture and spatial correlation between blocks in the current frame, is provided to improve compression performance and prevent local searching caused by insufficient information. CONSTITUTION: A motion direction of the current frame block is calculated using motion vector of the previous frame block and motion vector of the previous blocks in the current frame. The first search point is calculated in the calculated motion direction of the current frame block. A search area is set based on the first search point, and motion vector is found from search points constructing the searching area.

Description

블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법 { Adaptive Predicted Direction Search Method for Block Matching Motion Estimation }Adaptive Predicted Direction Search Method for Block Matching Motion Estimation}

본 발명은 영상 부호화 시스템의 움직임 추정방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게 설명하면 움직임이 있는 연속된 영상 프레임에서 블록들 사이의 시간적 연관성과 현재 프레임내에서 블록들 사이의 공간적 연관성을 이용하여 움직임을 추정하는 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법에 관한 것이다.The present invention relates to a motion estimation method of an image encoding system. More specifically, the present invention relates to a motion estimation method using a temporal association between blocks and a spatial association between blocks within a current frame. An adaptive prediction directional search method for block matching motion estimation is performed.

도 1은 일반적인 영상 부호화 시스템의 구성도이다. 이 영상 부호화 시스템에 입력되는 원 영상 데이터는 움직임추정 및 보상부(101)로 입력된다. 움직임추정 및 보상부(101)는 이전 영상 데이터를 이용하여 움직임 추정을 수행하고, 원 영상 데이터에 존재하는 시간 영역에서의 중복되는 데이터를 제거하여 움직임 보상된 영상 데이터를 출력한다. 인터/인트라(Inter/Intra) 모드 판정부(102)는 원 영상 데이터 및 움직임 보상된 영상 데이터에 대해 공간 영역에서의 예측 오차를 각각 계산한 뒤, 계산된 예측 오차를 이용하여 Inter/Intra 모드 판정 신호를 출력한다.1 is a block diagram of a general video encoding system. The raw image data input to the video encoding system is input to the motion estimation and compensation unit 101. The motion estimation and compensation unit 101 performs motion estimation using previous image data, and removes duplicate data in the time domain existing in the original image data, and outputs motion compensated image data. The inter / intra mode determiner 102 calculates the prediction error in the spatial domain for the original image data and the motion compensated image data, and then determines the inter / intra mode using the calculated prediction error. Output the signal.

다음으로, 선택기(103)는 인터/인트라 모드 판정부(102)에서 출력된 모드 판정 신호가 인트라 모드(INTRA_MODE)인 경우에는 원 영상 데이터를 선택하고, 모드 판정 신호가 인터 모드(INTER_MODE)인 경우에는 움직임 보상된 영상 데이터를 선택하여 영상 부호화부(104)로 출력한다. 영상 부호화부(104)는 선택기(103)로부터 출력된 영상 데이터를 부호화하고, 부호화된 비트스트림을 외부로 출력한다. 이때, 영상 부호화부(104)는 입력된 영상 데이터의 공간 영역에서 중복되는 데이터를 제거함으로써 영상 부호화를 수행한다.Next, the selector 103 selects original image data when the mode determination signal output from the inter / intra mode determination unit 102 is an intra mode (INTRA_MODE), and when the mode determination signal is an inter mode (INTER_MODE). Next, motion compensated image data is selected and output to the image encoder 104. The image encoder 104 encodes image data output from the selector 103 and outputs the encoded bitstream to the outside. In this case, the image encoder 104 performs image encoding by removing redundant data in the spatial region of the input image data.

이러한 영상 부호화 시스템은, 움직임추정 및 보상부(101)에서 움직임 벡터를 정확하게 찾아야 하는데, 찾아진 움직임 벡터가 정확하지 않은 경우에는 인터/인트라 모드 판정부(102)에서 부호화 모드를 잘못 판정할 가능성이 커진다. 즉, 인터모드로 판정하여 움직임 보상된 영상 데이터를 부호화하여야 하는데, 인트라모드로 판정함으로써 원 영상 데이터를 부호화하여 부호화 효율을 감소시킨다. 또한, 이렇게 움직임 벡터가 정확하지 않은 경우에는, 움직임 보상된 영상 데이터의 정보량이 많아지기 때문에 인터/인트라 모드 판정부가 모드 판정을 정확하게 하더라도 영상의 부호화 효율은 감소한다.Such an image encoding system needs to accurately find a motion vector by the motion estimation and compensator 101. If the motion vector is not accurate, the inter / intra mode determination unit 102 may incorrectly determine an encoding mode. Grows That is, it is necessary to encode the motion compensated image data by determining the inter mode, and by encoding the original image data by determining the intra mode, the coding efficiency is reduced. In addition, when the motion vector is not accurate in this way, since the information amount of the motion compensated image data increases, even if the inter / intra mode determiner makes the correct mode determination, the encoding efficiency of the image decreases.

이러한 영상 부호화 시스템의 움직임추정 및 보상부에서의 움직임 추정방식으로는 전역 탐색방식과 고속 탐색방식이 있다. 전역 탐색방식은 최상의 움직임 벡터를 찾기 위해 현재 프레임 블록과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블록의 위치를 중심으로 탐색 영역에 포함되는 모든 점들에 대해 움직임 탐색을 수행한다. 이러한 전역 탐색방식은 움직임 추정기법들 중에서 최적의 움직임 벡터를 찾을 수 있다는 장점이 있는 반면에 탐색 영역에 포함되는 모든 점들을 탐색하기 때문에 계산량이 너무 많다는 단점이 있다.Motion estimation in the motion estimation and compensation unit of the video encoding system includes a global search method and a fast search method. The global search method performs a motion search on all points included in the search area around the position of the previous frame block having the same coordinates as the current frame block to find the best motion vector. This global search method has the advantage of finding the optimal motion vector among the motion estimation techniques, while it has the disadvantage that the computational amount is too large because it searches all the points included in the search area.

고속 탐색방식은 상술하였던 전역 탐색방식의 단점인 계산량을 줄이기 위한 위하여 제안된 탐색방식으로서, 세 단계 탐색방식 또는 다이아몬드 탐색방식 등이 있다. 이러한 고속 탐색방식은 계산량을 줄이기 위해서 특정한 몇몇의 탐색 점들만 조사하여 움직임 벡터를 찾기 때문에 국부적인 탐색을 하게 되고, 결과적으로 영상의 압축 성능이 저하되는 단점이 있다.The fast search method is a proposed search method for reducing the calculation amount, which is a disadvantage of the global search method described above, and includes a three-step search method or a diamond search method. In order to reduce the amount of computation, the fast search method searches local motions by searching only a few specific search points to find a motion vector. As a result, the compression performance of the image is degraded.

따라서, 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 움직임이 있는 영상의 경우 연속된 프레임에서의 시간적인 연관성과 현재 프레임 내에서 블록들 사이의 공간적인 연관성을 이용하여 움직임 벡터를 추정함으로써, 압축 성능을 향상시키면서도 부족한 정보로 인해서 야기되는 국부적인 탐색을 방지할 수 있는 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법을 제공하기 위한 것이다.Accordingly, an object of the present invention for solving the above problems of the prior art, a motion vector by using the temporal association in a continuous frame and the spatial association between blocks within the current frame in the case of a moving image By estimating a, an object of the present invention is to provide an adaptive prediction directional search method for block matching motion estimation that can improve local compression performance and prevent local search caused by insufficient information.

도 1은 일반적인 영상 부호화 시스템의 구성도,1 is a block diagram of a general video encoding system;

도 2는 움직임 벡터의 위치와 각도 사이의 관계를 나타낸 그래프도,2 is a graph showing a relationship between a position and an angle of a motion vector;

도 3은 움직임 벡터의 최종적인 각도와 블록의 방향과의 관계를 도식화한 그래프도,3 is a graph illustrating a relationship between a final angle of a motion vector and a direction of a block;

도 4는 현재 프레임 내의 공간적 연관성을 이용하는 원리를 설명하기 위하여 도시한 도면,4 is a view illustrating a principle of using spatial correlation in a current frame;

도 5는 본 발명에 따른 움직임 벡터 탐색추정과정을 도시한 그래프도,5 is a graph illustrating a motion vector search estimation process according to the present invention;

도 6은 본 발명에 따른 두 가지 탐색패턴에 따라 재설정된 탐색영역을 도시한 도면이다.6 is a diagram illustrating a search region reset according to two search patterns according to the present invention.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법은, 움직임 정보를 포함한 프레임에서의 시공간 특성을 이용한 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법에 있어서,According to an aspect of the present invention, an adaptive prediction directional search method for block matching motion estimation according to the present invention is directed to an adaptive prediction directional search method for block matching motion estimation using spatiotemporal characteristics in a frame including motion information. ,

이전 프레임 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임 내의 이전 블록들의 움직임 벡터를 이용하여 현재 프레임 블록의 움직임 방향을 계산하는 제 1 단계와;Calculating a motion direction of the current frame block by using the motion vector of the previous frame block and the motion vector of the previous blocks in the current frame;

상기 제 1 단계에서 계산된 현재 프레임 블록의 움직임 방향으로 첫 번째 탐색위치를 계산하는 제 2 단계; 및A second step of calculating a first search position in the movement direction of the current frame block calculated in the first step; And

상기 제 2 단계에서 결정된 첫 번째 탐색위치를 중심으로 탐색영역을 설정하고 상기 탐색영역을 이루는 탐색점에서 움직임 벡터를 찾는 제 3 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.And a third step of setting a search area around the first search position determined in the second step and searching for a motion vector at the search point constituting the search area.

또한, 본 발명에 따르면 영상부호화장치에 상술한 바와 같은 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 기록매체가 제공된다.According to the present invention, there is provided a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the adaptive predictive directional search method for the block-matched motion estimation as described above.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 한 실시예에 따른 "블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법"을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, an adaptive prediction directional searching method for block matching motion estimation according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 적응적 예측 방향성 탐색방법은, 이전 프레임 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임 내에서 이전 블록들의 움직임 벡터를 통하여 움직임 방향을 계산하는 제 1 단계와; 제 1 단계에서 계산된 방향으로 첫 번째 탐색위치를 계산하는 제 2 단계; 및 제 2 단계에서 결정된 위치를 중심으로 인접한 9개의 탐색점으로 이루어진 탐색영역에서 움직임 벡터를 찾는 제 3 단계를 포함한다.An adaptive prediction directional searching method according to the present invention includes a first step of calculating a motion direction through a motion vector of a previous frame block and a motion vector of previous blocks in a current frame; A second step of calculating a first search position in the direction calculated in the first step; And a third step of searching for a motion vector in a search area consisting of nine adjacent search points based on the position determined in the second step.

위의 제 1 단계에서 움직임 방향을 결정하기 위해서는 수학식 1을 사용한다.Equation 1 is used to determine the direction of movement in the first step.

여기서, 'asin'은 arcsine 함수이고, x,y는 이전 프레임 블록의 움직임 벡터의 성분이다. 여기서, 구해진 변호 MVAngle은 도 2에서의 1사분면 각도이다. 도 2는 움직임 벡터와 최종 각도 사이의 관계를 나타낸 그래프도이다. 즉, 움직임 벡터의 위치에 따른 각도를 계산하는 방식을 표시한다.Here, 'asin' is an arcsine function, and x and y are components of the motion vector of the previous frame block. Here, the obtained defense MVAngle is the one quadrant angle in FIG. 2 is a graph showing a relationship between a motion vector and a final angle. That is, the method of calculating the angle according to the position of the motion vector is displayed.

위의 수학식 1에서 변수 MVAngle은 1사분면의 각도이다. 따라서 움직임 벡터의 최종적인 각도(FMVAngle)를 계산하기 위해서는 움직임 벡터의 위치를 고려하여야 한다. 최종적인 각도(FMVAngle)를 계산하는 방법은 아래의 표 1에 정의되어 있다.In Equation 1 above, the variable MVAngle is an angle of one quadrant. Therefore, in order to calculate the final angle FMVAngle, the position of the motion vector must be taken into account. The method for calculating the final angle (FMVAngle) is defined in Table 1 below.

수학식 1에서 계산된 MVAngle을 표 1에 적용하여 산출된 움직임 벡터의 최종적인 각도와 블록의 방향과의 관계는, 표 2에 정의되어 있고 아울러 도 3에 도식화되어 있다.The relationship between the final angle of the motion vector calculated by applying MVAngle calculated in Equation 1 to Table 1 and the direction of the block is defined in Table 2 and illustrated in FIG. 3.

이와 같이 이전 프레임 블록의 방향성을 이용하는 이유는 연속된 영상의 경우 시간적으로 많은 연관성을 갖고 있기 때문에 연속된 프레임 블록들이 갖는 방향성이 같을 확률이 매우 높다. 표 3에는 몇몇 영상별로 연속된 프레임 블록이 같은 방향을 갖는 갯수 및 확률을 나타내고 있는 바, 많게는 96.36%, 적게는 77.50%의 확률을 가지고 같은 방향으로 진행한다.The reason for using the directionality of the previous frame block is that since there are many temporal associations in the sequence of images, the probability of successive frame blocks is very high. Table 3 shows the number and probability of successive frame blocks in each image having the same direction, and proceeds in the same direction with a probability of 96.36% and 77.50%.

또한, 공간적인 연관성을 이용하기 위해서는 도 4에 나오는 이전의 3개 블록들이 갖는 방향성을 이용한다. 즉, 현재 프레임 블록(5)의 방향성을 계산하기 위해 이전 블록 1, 2, 3의 방향을 이용한다.In addition, in order to take advantage of spatial associations, the orientation of the previous three blocks shown in FIG. 4 is used. That is, the directions of the previous blocks 1, 2 and 3 are used to calculate the directionality of the current frame block 5.

결과적으로 동영상에서 연속된 프레임은 같은 방향성을 가질 확률이 높다는 시간적인 특성과 현재 프레임에서 이전 블록들의 움직임의 방향이 비슷하다는 공간적인 특성을 함께 이용함으로써 현재의 프레임 블록의 첫 번째 탐색위치를 정확하게 예측하도록 한다.As a result, it is possible to accurately predict the first search position of the current frame block by using the temporal characteristic that the consecutive frames in the movie are more likely to have the same direction and the spatial characteristic that the movement of the previous blocks in the current frame is similar. Do it.

즉, 위와 같은 과정을 통해 각 프레임 블록의 방향이 구해지면, 그 블록의 방향에 가중치값을 곱하여 첫 번째 탐색위치를 정한다. 이를 수식으로 정의하면 수학식 2와 같다.That is, when the direction of each frame block is obtained through the above process, the first search position is determined by multiplying the direction of the block by a weight value. If this is defined as an equation, it is the same as Equation 2.

위의 식에서, W는 가중치이고 Vxk는 FMVAngle의 Vx값이고, Vyk는 FMVAngle의 Vy값이다. 그리고 변수 k값에서 1은 시간적 특성을 이용하는 이전 프레임 블록을 의미하고, 2, 3, 4는 공간적 특성을 이용하는 현재 프레임 블록들을 각각 의미한다. 이러한 블록들의 방향성을 이용해서 첫 번째 탐색위치를 이동하고 이동된 위치에서 현재 블록의 움직임 벡터를 탐색한다.In the above equation, W is a weight, Vxk is the Vx value of FMVAngle, and Vyk is the Vy value of FMVAngle. In the variable k value, 1 denotes a previous frame block using temporal characteristics, and 2, 3, and 4 denote current frame blocks using spatial characteristics. The direction of these blocks is used to move the first search position and to search for the motion vector of the current block at the moved position.

탐색하는 과정을 살펴보면, 첫 번째 탐색위치를 중심으로 탐색영역(3×3)을 설정함으로써, 9개의 탐색점들을 이용하여 탐색을 진행한다. 만약 9개의 점들 가운데 가장 작은 SAD(Sum of Absolute Difference), 즉 차의 절대값의 합를 갖는 점이 이전 단계의 탐색에서와 동일한 점이라면 즉, 가장 작은 SAD를 갖는 점이 탐색영역의 가운데 점인 (α, α)라면 탐색을 종료하고, 그렇지 않으면 다음과 같은 과정들을 반복한다.Looking at the search process, by setting the search area (3 × 3) around the first search position, the search is performed using nine search points. If the smallest SAD (Sum of Absolute Difference) of the nine points, that is, the point with the sum of the absolute values of the differences, is the same as in the previous search, that is, the point with the smallest SAD is the center point of the search region (α, α ) To end the search, otherwise repeat the following steps:

즉, 탐색과정에서 가장 작은 SAD를 갖는 점이 탐색영역의 가운데점(α, α)의 수평 또는 수직 방향이라면, 예를 들어 가장 작은 SAD를 갖는 점이 (α-1, α), (α+1, α), (α, α+1), (α, α-1) 중 하나라면 도 6의 (a)에 도시된 바와 같은 탐색 패턴을 가지고 새로운 3개의 탐색점을 추가하는데, 위에서 찾아진 가장 작은 SAD를 갖는 점을 가운데점으로 하여 탐색영역을 재설정함으로써 움직임 벡터를 다시 추정한다. 이때, 새로운 탐색영역을 재설정하는 과정에서 탐색영역을 벗어나는 모든 점은 무시하고, 매 단계마다 가장 작은 SAD를 갖는 점을 재정의하고 가장 작은 SAD를 갖는 점이 이전 단계에서 가장 작은 SAD를 갖는 점과 동일하면 탐색을 종료한다.That is, if the point having the smallest SAD in the search process is the horizontal or vertical direction of the center point (α, α) of the search area, for example, the point having the smallest SAD is (α-1, α), (α + 1, If one of α), (α, α + 1) and (α, α-1) adds three new search points with a search pattern as shown in Fig. 6A, the smallest one found above The motion vector is estimated again by resetting the search area with the point having SAD as the center point. At this time, in the process of resetting the new search area, ignore all points outside the search area, redefine the point having the smallest SAD at each step, and if the point having the smallest SAD is the same as the point having the smallest SAD in the previous step, End the search.

한편, 탐색과정에서 가장 작은 SAD를 갖는 점이 탐색영역의 가운데점(α, α)의 대각방향이라면, 예를 들어 가장 작은 SAD를 갖는 점이 (α-1, α-1), (α-1, α+1), (α+1, α-1), (α+1, α+1)] 중 하나라면, 도 6의 (b)에 도시된 바와 같은 탐색 패턴을 가지고 새로운 5개의 탐색점을 추가하는데, 위에서 찾아진 가장 작은 SAD를 갖는 점을 가운데점으로 하여 다시 움직임 벡터를 추정한다. 이때, 새로운 탐색영역을 재설정하는 과정에서 탐색영역을 벗어나는 모든 점은 무시하고, 매 단계마다 가장 작은 SAD를 갖는 점을 재정의하고 가장 작은 SAD를 갖는 점이 이전 단계에서 가장 작은 SAD를 갖는 점과 동일하면 탐색을 종료한다.On the other hand, if the point having the smallest SAD in the diagonal direction of the center point (α, α) of the search area in the search process, for example, the point having the smallest SAD is (α-1, α-1), (α-1, α + 1), (α + 1, α-1), (α + 1, α + 1)], five new search points are created with a search pattern as shown in FIG. In addition, we estimate the motion vector again with the midpoint of the point with the smallest SAD found above. At this time, in the process of resetting the new search area, ignore all points outside the search area, redefine the point having the smallest SAD at each step, and if the point having the smallest SAD is the same as the point having the smallest SAD in the previous step, End the search.

위에서 양호한 실시예에 근거하여 이 발명을 설명하였지만, 이러한 실시예는 이 발명을 제한하려는 것이 아니라 예시하려는 것이다. 이 발명이 속하는 분야의 숙련자에게는 이 발명의 기술사상을 벗어남이 없이 위 실시예에 대한 다양한 변화나 변경 또는 조절이 가능함이 자명할 것이다. 그러므로, 이 발명의 보호범위는 첨부된 청구범위에 의해서만 한정될 것이며, 위와 같은 변화예나 변경예 또는 조절예를 모두 포함하는 것으로 해석되어야 할 것이다.While the invention has been described above based on the preferred embodiments thereof, these embodiments are intended to illustrate rather than limit the invention. It will be apparent to those skilled in the art that various changes, modifications, or adjustments to the above embodiments can be made without departing from the spirit of the invention. Therefore, the protection scope of the present invention will be limited only by the appended claims, and should be construed as including all such changes, modifications or adjustments.

이상과 같이 본 발명에 의하면, 동영상의 시공간적인 연관성을 이용하여 현재 영상의 움직임이 어느 방향으로 진행할 것인가를 예측·보정함으로써, 영상의 압축 성능이 우수하다는 장점이 있다.As described above, according to the present invention, the compression performance of the image is excellent by predicting and correcting in which direction the movement of the current image will proceed using the spatiotemporal correlation of the video.

Claims (5)

연속된 영상 프레임에서의 시공간 특성을 이용한 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법에 있어서,An adaptive prediction directional search method for block matching motion estimation using space-time characteristics in successive image frames, 이전 프레임 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임 내의 이전 블록들의 움직임 벡터를 이용하여 현재 프레임 블록의 움직임 방향을 계산하는 제 1 단계와;Calculating a motion direction of the current frame block by using the motion vector of the previous frame block and the motion vector of the previous blocks in the current frame; 상기 제 1 단계에서 계산된 현재 프레임 블록의 움직임 방향으로 첫 번째 탐색위치를 계산하는 제 2 단계; 및A second step of calculating a first search position in the movement direction of the current frame block calculated in the first step; And 상기 제 2 단계에서 결정된 첫 번째 탐색위치를 중심으로 탐색영역을 설정하고 상기 탐색영역을 이루는 탐색점에서 움직임 벡터를 찾는 제 3 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법.An adaptive prediction directional search for block-matched motion estimation comprising: setting a search region around the first search position determined in the second step and finding a motion vector at a search point constituting the search region; Way. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 1 단계는,The first step is, 이전 프레임 블록의 움직임 벡터(x,y)를 아래의 수식에 적용하여 움직임 벡터의 각도(MVAngle)를 구한 후, 움직임 벡터의 위치에 따라 최종 각도(FMVAngle)를 구하는 것을 특징으로 하는 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법.After applying the motion vector (x, y) of the previous frame block to the following equation to obtain the angle (MVAngle) of the motion vector, the block-matched motion estimation, characterized in that to obtain the final angle (FMVAngle) according to the position of the motion vector Adaptive Prediction Directional Search Method. 〈수식〉<Equation> 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 2 단계는,The second step, 상기 제 1 단계에서 구해진 각 블록의 방향에 가중치를 곱하여 첫 번째 탐색위치를 구하는 것을 특징으로 하는 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법.The method of claim 1, wherein the first search position is obtained by multiplying the directions of the blocks obtained in the first step by a weight. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 3 단계는,The third step, 상기 첫 번째 탐색위치를 중심으로 3×3의 탐색영역을 설정하는 제 1 소단계와;A first sub-step of setting a search area of 3 × 3 around the first search position; 상기 3×3의 탐색영역을 이루는 9개의 탐색점들의 SAD를 각각 구하는 제 2 소단계; 및A second substep of obtaining SADs of nine search points constituting the 3 × 3 search area; And 상기 9개의 탐색점들 중 가장 작은 SAD를 갖는 점이, 상기 탐색영역의 가운데점이면 탐색을 종료하고, 가운데점이 아니면 상기 가장 작은 SAD를 갖는 점을 가운데점으로 하는 새로운 3×3 탐색영역을 재설정하고 상기 제 2 소단계로 진행하는 제 3 소단계를 포함한 것을 특징으로 하는 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법.If the point having the smallest SAD of the nine search points is the center point of the search area, the search is terminated, and if the point is not the center point, the new 3x3 search area is reset to the center point of the point having the smallest SAD. And a third sub-step proceeding to the second sub-step. 영상부호화장치에서,In the video encoding device, 이전 프레임 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임 내의 이전 블록들의 움직임 벡터를 이용하여 현재 프레임 블록의 움직임 방향을 계산하는 제 1 단계와;Calculating a motion direction of the current frame block by using the motion vector of the previous frame block and the motion vector of the previous blocks in the current frame; 상기 제 1 단계에서 계산된 현재 프레임 블록의 움직임 방향으로 첫 번째 탐색위치를 계산하는 제 2 단계; 및A second step of calculating a first search position in the movement direction of the current frame block calculated in the first step; And 상기 제 2 단계에서 결정된 첫 번째 탐색위치를 중심으로 탐색영역을 설정하고 상기 탐색영역을 이루는 탐색점에서 움직임 벡터를 찾는 제 3 단계를 포함하여, 움직임 정보를 포함한 프레임에서의 시공간 특성을 이용한 블록 정합 움직임 추정을 위한 적응적 예측 방향성 탐색방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.And a third step of setting a search area based on the first search position determined in the second step and finding a motion vector at the search points constituting the search area. A computer-readable recording medium recording a program for realizing an adaptive predictive directional searching method for motion estimation. ..
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