GRNN을 이용한 동영상 움직임 예측 및 대역분할 부호화에 관한 연구

• 영문명: A study on motion prediction and subband coding of moving pictuers using GRNN
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 한영오(Young-Oh Han)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제5권 제3호, 256~261쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.06.30

국문 초록

본 연구에서는 신경회로망의 일종인 GRNN을 이용하여 동영상 대역분할 부호화에 적용하고자 하는 새로운 비선형 움직임 예측기를 제안하였다. 제안된 비선형 예측기의 성능은 가장 일반적으로 많이 사용되는 블록매칭 알고리즘과 비교하였다. 결과적으로 제안된 비선형 움직임 예측기는 블록매칭 알고리즘보다 2-3dB 성능이 우수함을 알 수 있었다. 특히, 제안된 예측기는 클러스터링 과정과 잡음 신호를 둔화시키는 기능이 있어서 원영상의 에지를 잘 보존하는 장점이 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 인간의 시각적 특성에 중요하며 동영상의 대역분할 부호화에서도 우수한 특성을 나타낸다

영문 초록

In this paper, a new nonlinear predictor using general regression neural network(GRNN) is proposed for the subband coding of moving pictures. The performance of a proposed nonlinear predictor is compared with BMA(Block Match Algorithm), the most conventional motion estimation technique. As a result, the nonlinear predictor using GRNN can predict well more 2-3dB than BMA. Specially, because of having a clustering process and smoothing noise signals, this predictor well preserves edges in frames after predicting the subband signal. This result is important with respect of human visual system and is excellent performance for the subband coding of moving pictures.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. GRNN을 이용한 움직임 추정 알고리즘

Ⅲ. 2차원 대역분할

Ⅳ. 실험 및 결과

Ⅴ. 결 론

참고 문헌

키워드

GRNN BMA subband coding nonlinear predictor