A three-level hierarchical search algorithm is proposed for a real-time motion estimation in the KAIST Image Computing System (KICS). The KICS is a high-performance image-computing system with a parallel architecture, in which multiple general-purpose digital signal processors (DSP) are used. To implement the real-time MPEG-2 encoder on the KICS, a dedicated hardware for motion estimation and a fast motion estimation algorithm are developed. In addition, the software architecture of the KICS is presented for an implementation of the real-time MPEG-2 motion estimation. The performance of the KICS is evaluated in respect to the execution time of the motion estimation and the prediction part of the MPEG-2 encoding, and the simulation results of the proposed algorithm are also described. The simulation results and the performance analysis show that the proposed hardware architecture and the motion estimation algorithm can perform the MPEG-2 encoding in real-time.
방대한 양의 영상 데이타의 압축, 복원 처리는, 최근 수요가 날로 증가 하고 있는 멀티미디어 시스템의 실현에 필수 요건이 되고 있다. KAIST Image Computing System(KICS)는 다양한 종류의 실시간 영상 처리가 가능한 고성능 범용 영상처리 시스템으로 최근 멀티미디어 시스템의 국제 표준안으로 제정된 MPEG-2 알고리즘의 실시간 처리에 적합하도록 범용 Digital Signal Processor(DSP)인 MVP(Multimedia Video Processor: TMS320C80) 5개를 사용하여 병렬 처리 구조로 설계된 멀티미디어 시스템이다.
MPEG-2에서는 영상 신호의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하여 영상 정보를 압축하는 방법을 사용하고 있으며, 이중 시간적 상관관계를 이용한 압축 방법인 움직임 보상 코딩에서 움직임 추정 방식은 화질 및 데이타 압축량에 지대한 영향을 주는 방식이지만 방대한 양의 계산량을 요구하여 실시간 압축 복원의 구현에 걸림돌이 되고 있다.
본 논문에서는 간단한 하드웨어를 KICS에 추가하여 실시간으로 양방향 및 반화소 단위의 움직임을 추정할 수 있는 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 움직임 추정 알고리즘을 사용하여 KICS 상에서 실시간으로 MPEG-2 영상 압축 알고리즘을 구현하기 위한 소프트웨어 구조를 설계하여 제안하였다.
움직임 추정 하드웨어는 움직임 추정 프로세서 SSTI3220 한개를 사용하여 KICS에 장착할수 있는 간단한 서브보드의 형태로 설계하였으며, 제안된 알고리즘은 coarse-fine 추정방식의 일정으로 16×16 화소 크기의 블록을 사용하여 반화소 단위의 움직임을 [-16.5, +15.5]의 범위까지 추정할 수 있으며 세단계의 hierarchical search 구조로 되어 있다. 첫번째 단계에서는 세로, 가로 방향으로 각각 서브샘플된 8×8 화소 크기의 매크로 블럭과 참조 영역을 사용하여 두화소 정확도의 움직임을 찾아내고, 두번째 단계에서는 첫단계에서 구해진 벡터에서 한 화소씩 떨어진 8지점에 대하여 16×16 화소 크기의 블럭으로 한 화소 단위의 움직임을 찾아낸다. 세번째 단계에서는 두번째 단계에서 구해진 벡터주위의 반화소 떨어진 8지점에 대하여 MAE(Mean Absolute Error) 선형 근사화 방식에 의하여 간단히 반화소 정확도의 최종 움직임 벡터를 찾아낸다.
제안된 알고리즘의 성능은 30 프레임의 세가지 종류의 MPEG-2 Test 영상에 적용하여 시뮬레이션 해 본 결과 블럭단위의 움직임 추정 방식에서 가장 우수한 성능을 보이는 반화소 단위의 전역 탐색 알고리즘(Full Search Algorithm)과 거의 유사함을 증명하였다. 또한 KICS 상에서 MPEG-2 압축 방식을 실시간으로 처리하기 위하여 본 논문에서 제안한 소프트웨어 처리 구조상에서 각 MPEG-2 코딩 모듈에 대한 처리 시간을 분석하여 MPEG-2 압축 복원 알고리즘이 KICS 상에서 실시간으로 구현될 수 있음을 증명하였다.
