The discrete wavelet transform (DWT) has several advantages of multiresolution analysis and subband decomposition, which has been successfully used in image processing. However, the shift-variant property derives from the decimation process of the wavelet transform, and it makes the wavelet-domain motion estimation and compensation inefficient. To overcome the shift-variant property, a low-band-shift (LBS) method is proposed and a new motion-estimation and compensation method using the LBS method in the wavelet domain is presented.
In the LBS method, the input image is shifted by one pixel along x-, y-, and diagonal axis. Then, these are decomposed and decimated by the analysis filter bank. On the next level low-band signal, the recursive operation is iterated. After motion estimation and compensation between the current and reference signal generated from the LBS method, the zero-tree and adaptive arithmetic coding are applied to the displacement frame difference (DFD). Concurrently, the motion vectors are coded to optimize the rate-distortion.
The proposed method had a superior performance to the conventional motion estimation methods such as spatial-domain and other wavelet-domain motion estimation methods with respect to peak-noise-to-signal-ratio (PSNR) as well as the subjective quality. The performance of the proposed motion estimation method is compared with the conventional motion estimation methods. The comparison results show that the proposed method has PSNR improvements of 0.5 ~ 1.5 dB from the full-search method in spatial domain. Judging from resulting images obtained from each methods, our system has excellent subjective quality than others.
The LBS method can be a model method for the motion estimation in wavelet domain just like the full-search block matching in spatial domain. In order to further improve the LBS, the band-by-band LBS is also proposed and evaluated. It has the better performance than the LBS from the view point of the rate-distortion optimization. Further studies are needed to reduce the computational complexity and memory requirement of the LBS.
이산 웨이브릿 변환은 영상처리에 성공적으로 사용되어져 온 다해상도 분석과 부대역 분해의 여러 가지 잇점을 가지고 있다. 하지만, 웨이브릿 변환의 decimation 과정 때문에 shift-variant 성질이 나타나는데, 이것이 웨이브릿 영역에서의 움직임 추정 및 보상을 비효율적으로 만든다. 이러한 shift-variant 성질을 극복하기 위해서, 저역부 움직임 방법을 제안하고 이 방법을 이용한 웨이브릿 영역에서의 새로운 움직임 추정 및 보상 시스템을 제시한다.
LBS방법에서, 입력영상은 x, y 및 대각선 방향으로 한 화소 단위 이동을 시킨다. 그 다음 분석 필터들에 의해 분해를 하고 decimation을 시킨다. 다음 단계의 저대역 신호들에 대하여 똑같은 동작을 반복 한다. LBS방법에 의해 생성된 현재 프레임과 준거 프레임간의 움직임 추정과 보상을 한 후, 그 차이 프레임에 대한 zero-tree coding과 adaptive arithmetic coding을 적용한다. 이와 동시에 움직임 벡터들이 rate-distortion 곡선을 최적화 시키도록 코딩된다.
에러 신호에 대하여 제안된 방법은 이미지 공간영역이나 웨이브릿 영역에서의 다른 움직임 추정방법과 비교했을 때, 주관적인 영상의 질 뿐만 아니라 잡음 대 신호(PSNR) 측면에서도 더 뛰어난 성능을 나타낸다. 기존의 방법과 제안된 방법의 성능이 비교되어졌다. 비교의 결과는 이미지 공간영역에서 완전 탐색방법을 사용했을 때 보다 0.5 ~ 1.5 dB정도 PSNR의 향상이 있었다. 각각의 방법으로부터 얻어진 실험결과 영상들은 다른 방법보다 주관적인 화질에서도 훨씬 뛰어난 결과를 갖는다.
LBS방법은 이미지 영역에서 완전 영역탐색과 같이 웨이브릿 영역에서 움직임 추정을 위한 전형이 될 수 있다. LBS를 개선하기 위해서 대역별로 움직임을 추정하는 Band-by-band LBS 방법이 또한 제안되고 성능이 평가되어졌다. 이 방법은 압축량과 왜곡간의 최적화측면에서 LBS방법보다 더 나은 성능을 보였다. 앞으로 LBS를 할때 계산량과 메모리의 감소시킬 방법에 대한 연구가 필요하다.
