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논문 기본 정보

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저자정보
김상민 (광운대학교) 이동규 (광운대학교) 심동규 (광운대학교) 오승준 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제19권 제5호
발행연도
2014.9
수록면
699 - 712 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

HEVC 부호화기에서 GPU 기반 정수화소 움직임 추정을 고속화하기 위한 적응적인 탐색영역 결정 방법
김상민 ,  이동규 ,  심동규 외 1명 방송공학회논문지 2014.09 학술저널
GPU 기반 HEVC 움직임 추정 고속화를 위한 적응적인 탐색영역 결정 방법
김상민 ,  이동규 ,  심동규 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2014.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC) GPU 기반 정수화소(integer-pel) 움직임 추정(Motion Estimation)을 고속화하기 위한 적응적인 탐색영역 결정 방법을 제안한다. 적응적인 탐색영역은 Motion Vector Difference (MVD)를 이용하여 결정한다. 먼저, 입력 영상의 MVD를 분석하여 입력 영상을 두 모델로 분류한다. 이후 분류된 각 모델의 MVD 특성에 따라 적응적인 탐색영역을 결정한다. 제안하는 알고리즘을 GPU 기반 정수화소 움직임 추정에 적용하기 위해 움직임 추정의 시작점은 이전 프레임의 Motion Vector (MV)로 결정한다. 위 과정은 CPU에서 이뤄지며, CPU는 움직임 추정의 시작점과 적응적인 탐색영역을 GPU에 전송한다. 이후 GPU는 정수화소 움직임 추정을 병렬로 수행한다. 제안하는 알고리즘은 참조 모델 대비 1.1%의 BD-rate 상승과 전체 부호화 시간의 37.9% 감소 및 951.2배 빠른 정수화소 움직임 추정 수행 시간을 얻는다. 또한, 적응적인 탐색영역이 적용되지 않은 단순 병렬화 알고리즘 대비 57.5%의 정수화소 움직임 추정 시간 감소와 0.6% BD-rate 상승을 얻는다.
#HEVC #Fast ME #Adative Search Range #MVD #GPGPU

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. HEVC 움직임 추정 방법과 CUDA
Ⅳ. 움직임 추정의 병렬화
Ⅴ. 제안하는 방법
Ⅴ. 실험결과
Ⅵ. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - F. Bossen / 2012 / HEVC Complexity and Implementation Analysis / IEEE Transactions on Circuit Systems for Video Technoogy 22 (12) google schola 2. [학술지(정기간행물)] - R. Li / 1994 / A new three-step search algorithm for block motion estimation / IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol 4 (4) : 438 ~ 442 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - L. M. Po / 1996 / A novel four-step search algorithm for fast block motion estimation / IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol 6 : 313 ~ 317 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - S. Zhu / 1997 / A new diamond search algorithm for fast block matching motion estimation / Information, Communications and Signal Processing, ICICS 1 : 292 ~ 296 google schola 5. [학술대회논문] - W. N. Chen / 2008 / H.264/AVC motion estimation implementation on Compute Unified Device Architecture (CUDA) / IEEE International Conference on Multimedia and Expo : 697 ~ 700 google schola

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