Hierarchical Motion Estimation Method for MASF

MASF 적용을 위한 계층적 움직임 추정 기법

MASF is a kind of temporal filter proposed for noise reduction and temporal band limitation. MASF uses motion vectors to extract temporal information in spatial domain. Therefore, inaccurate motion information causes some distortions in MASF operation. Currently, bilinear interpolation after BMA(Block Matching Algorithm) is used for the motion estimation sheme of MASF. But, this method results in unreliable estimation when the object in image sequence has larger movement than the maximum displacement assumed in BMA or the input images are severely corrupted with noise. In order to i:;olve this problem, we analyse the effect of inaccurate motion on MASF and propose a hierarchical motion estimation algorithm based on the analysis results. Experimental results show that the proposed method produces reliable output under large motion and noisy situations.

MASF는 영상신호의 잡음제거나 시간축 주파수대역 제한의 목적에 이용을 위하여 제안된 일종의 시간필터이다. 영상신호는 2차원 공간과 시간으로 구성되어 있는 3차원 신호로서 MASF는 영상의 움직임 정보로부터 영상신호의 시간에 따른 변화 정보를 공간 영역에서 필터링하는 기법이다. 따라서 부정확한 움직임이 MASF에 이용될 경우 필터링 결과는 왜곡된 값을 갖는다. 현재, MASF에 이용하고 있는 움직임 추정 방법은 블록 정합 알고리듬으로 블록단위의 움직임을 추정한 후에 2차 선형보간으로 각 화소단위의 움직임을 계산하는 방법이다. 그러나 이 방법은 영상 시퀀스 내에 있는 물체의 움직임이 탐색범위를 넘어서거나 영상내에 많은 잡음이 있을 경우에 잘못된 움직임을 추정할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 부정확한 움직임이 MASF에 미치는 영향을 분석하고 분석결과를 바탕으로 계층적 움직임 추정 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 보면 제안된 방식을 MASF에 이용하므로서 탐색 범위를 벗어나는 큰 움직임이 있을 경우나 많은 잡음이 포함된 상황에서도 신뢰할 만한 필터링 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.