A real-time MPEG-2 motion estimation/compensation algorithm is implemented based on the KAIST Imaging Computing System (KICS). The KICS is developed for a multimedia platform for varies kind of data. It provides high performance and flexible features with which multimedia data is computed in real time. To implement MPEG-2 encoding, a two-level hierarchical search algorithm is proposed with a dedicated motion estimator. The implemented motion estimation algorithm is composed of two levels. First level is to compute the motion vector with double-pixel accuracy by using the dedicated motion estimator. In second level, motion vector with full-pixel accuracy is searched at nine points around the vector estimated in the first level. Four advanced DSPs of MVP used for computation tasks and a MP (RISC type processor) used for the process control of motion estimation/ compensation. In the process of implementation, various ADSP assembly language techniques are used, such as parallel, pipeline, data transfer, and so on. The simulation results show that the implemented algorithm can perform the motion estimation and compensation in real time.
방대한 양과 다양한 종류의 데이터 처리가 필수적인 멀티미디어 시대에 특히 실시간 처리가 가능한 시스템에 대한 요구가 절실하다. 이 같은 현상은 인간의 욕구를 충족시키기 위한 끊임없는 과정이다.
본 논문은 multiprocessor 구조를 갖는 MVP (multimedia video processor)를 사용하는 KICS (KAIST Image Processing System) 상에서 studio 및 HDTV품질까지의 영상을 압축, 복원할 수 있는 국제 표준인 MPEG-2 Algorithm중 움직임의 추정 및 복원을 구현하였다. KICS는 병렬 및 pipeline처리가 가능한 general image processing platform으로 5개의 MVP를 이용하여 application의 실시간 처리에 중점을 둔 시스템이다. MPEG-2는 시간적인 중복을 제거하기 위한 움직임 추정 및 보정, 공간적인 중복을 제거하기위한 transform 부호화, 그리고 부호의 확률적인 분포에 따른 bit를 할당하는 entropy 부호화로 크게 구분된다. 특히 움직임의 추정은 많은 계산량이 필요하기 때문에 많은 algorithm이 제안되었다.
본 논문에서는 움직임의 추정을 위해 약간의 hardware를 추가하였으며 화소 정밀도의 움직임 벡터를 찾기 위해 2 단계의 추정 과정을 갖는다. 먼저 2 화소로 decimation된 화면에서 hardware를 이용하여 2 화소의 정밀도를 갖는 움직임 벡터를 찾고 이 벡터를 중심으로 9점에서 MAE (Mean Absolute Error)를 계산하여 화소 정밀도의 움직임 벡터를 추정 하였다. 즉 2 level hierarchical search방법을 적용하였다.
Simulation상으로 PSNR은 1 dB미만의 화질 열화를 보이며 움직임 벡터를 찾는 계산량은 부가적인 hardware의 추가로KICS 상에서 구현이 가능하였다. 구현된 움직임의 추정 및 복원을 고찰해 보면 현재 초당 24 장을 처리하는 성능을 보이고 있으며 system 차원의 최적화를 통해 실시간 처리가 가능하도록 할 것이다.
