개선된 서브블록 정합 알고리즘

오정수

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 오정수 (부경대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제35권 제7호(통신이론 및 시스템)

발행연도: 2010.7

수록면: 628 - 633 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 블록 정합에 크게 기여하는 일부 서브블록들만 사용하는 서브블록 정합 알고리즘을 개선하기 위한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 하나의 서브블록 그룹을 사용하는 기존 알고리즘과 달리 제안된 알고리즘은 두개의 서브블록 그룹을 사용하고 있다. 소 그룹을 이용한 정합은 적은 계산량으로 유사 블록 가능성이 큰 후보 블록들을 선택하고, 선택된 블록에서 대 그룹을 이용해 추가적인 정합은 잘못된 정합을 줄인다. 모의 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘과 비교하여 같은 계산량에서 항상 높은 화질을 갖는 것을 보이고 있고, 적은 서브블록들을 이용한 정합에서 매우 뛰어난 성능을 갖는 것을 보여주고 있다.

#motion estimation #block matching #sub-block #image complexity

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - F. Dufaux / 1995 / Motion Estimation Technique for Digital TV : A Review and a New Contribution / Proceedings of the IEEE 83 : 858 ~ 876

2. [학술지(정기간행물)] - L. M. Po / 1996 / A novel four-step search algorithm for block motion estimation / IEEE Trans. CSVT 6 (3) : 313 ~ 317

3. [학술지(정기간행물)] - S. Zhu / 2000 / A new diamond search algorithm for fast block matching motion estimation / IEEE Trans, Image Process 9 (2) : 287 ~

4. [학술지(정기간행물)] - C. Zhu / 2002 / Hexagon-based search pattern for fast block motion estimation / IEEE Trans.CSVT, 12 (5) : 349 ~ 355

5. [기타자료] - / 1995 / ITU-T Recommendation H.263 software implementation / Digital Video Coding Group at Telenor R&D

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

오정수

소속기관 부경대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 65 이용수 3,499

이 논문과 함께 이용한 논문

H.264에서의 효율적인 인트라 예측법

명성현 , 이주현 , 김동형 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2004 .11

DWT를 이용한 영상압축을 위한 경계화소의 효과적인 처리방법

서영호 , 김종현 , 김대경 외 2명 한국통신학회논문지 2002 .06

웨이블릿 변환을 이용한 블록 기반 영상 압축 기법에 관한 연구 ( A Study on the Block-based Image Compression Technique using Wavelet Transform )

윤정필 , 손광훈 , 허영 한국통신학회논문지 1999 .04

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-567-003032321

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (9)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)