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블록 단위 영상 데이터에 대한 셈플링을 수행하여 셈플링 블록을 생성하기 위한 셈플링부;상기 셈플링된 데이터를 셈플링 서브 블록으로 분할하고, 움직임 추정 연산을 위한 어드레스를 생성하기 위한 블록 분할/어드레스 생성부; 및각 서브 블록 단위로 움직임 추정 함수를 이용하여 움직임을 연산하기 위한 움직임 연산부를 포함하는 움직임 추정 장치
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제1항에 있어서, 상기 셈플링부에서 셈플링된 데이터를 저장하기 위한 셈플링 메모리를 더 포함하는 움직임 추정 장치
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제1항에 있어서, 설정된 모드가 H
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제1항에 있어서, 상기 셈플링부는 16x16 단위의 영상 데이터를 8x8 단위의 셈플링 블록으로 셈플링하고,상기 블록 분할/어드레스 생성부는 상기 8x8 단위의 셈플링 블록을 4x4 단위의 셈플링 서브 블록 4개로 분할하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 장치
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제1항에 있어서, 상기 움직임 추정 함수는,SAD(Sum of Absolute Difference) 함수 또는 SSD(Sum of Squared Difference) 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 추정 장치
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제1항에 있어서, 상기 움직임 연산부는,각 셈플링 서브 블록 데이터와 움직임 추정을 위한 참조 영상 데이터의 유사도을 계산하기 위한 4개의 프로세싱 엘리먼트를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 장치
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제4항에 있어서, 상기 움직임 연산부는,하나의 움직임 벡터에 대하여 상기 4개의 셈플링 서브 블록에 각각의 유사도들을 합산하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 장치
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제1항에 있어서, 상기 움직임 연산부는,16x16 모드에서의 유사도를 계산하는 16x16 단계;16x8 모드에서의 유사도를 계산하는 16x8 단계;8x16 모드에서의 유사도를 계산하는 8x16 단계;8x8 모드에서의 유사도를 계산하는 8x8 단계; 및상기 4 유사도 계산 단계의 결과에 따라, 최적의 블록 그룹핑 모드를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 장치
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제1항에 있어서, 상기 움직임 연산부는,설정된 모드가 MPEG4 모드인지 H
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소정 블록 단위의 영상 데이터를 셈플링하여 셈플링 블록을 생성하는 단계;상기 셈플링 블록을 다수개의 셈플링 서브 블록으로 분할하는 단계; 외부의 특정한 참조 블록에 대하여 각 움직임 벡터로 지정되는 영역과 상기 각 셈플링 서브 블록의 유사도을 산출하는 단계; 및상기 다수개의 셈플링 서브 블록에 각각에 대하여 각 움직임 벡터에 대한 상기 유사도들을 취합하여 상기 입력 받은 영상 데이터에 대한 움직임 벡터를 결정하는 단계를 포함하는 움직임 추정 방법
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제10항에 있어서, 상기 셈플링 블록 생성 단계에서는 16x16 단위의 영상 데이터를 8x8 단위로 셈플링하고,상기 셈플링 블록 분할 단계에서는 8x8 단위 셈플링 데이터를 4개의 4x4 단위 셈플링 서브 블록으로 분할하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법
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12
제10항에 있어서,상기 셈플링 서브 블록의 유사도 산출 단계에서는 SAD(Sum of Absolute Difference) 함수 또는 SSD(Sum of Squared Difference) 함수가 실행되는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법
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제11항에 있어서, 상기 움직임 벡터 결정 단계는,하나의 움직임 벡터에 대하여 상기 4개의 셈플링 서브 블록에 각각의 유사도들을 합산하는 과정을 모든 움직임 벡터에 대하여 수행하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법
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제11항에 있어서, 상기 움직임 벡터 결정 단계는,16x16 모드에서의 유사도를 계산하는 16x16 단계;16x8 모드에서의 유사도를 계산하는 16x8 단계;8x16 모드에서의 유사도를 계산하는 8x16 단계;8x8 모드에서의 유사도를 계산하는 8x8 단계; 및상기 4 유사도 계산 단계의 결과에 따라, 최적의 블록 그룹핑 모드를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법
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제11항에 있어서, 상기 움직임 벡터 결정 단계에서는,설정된 모드가 MPEG4 모드인지 H
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제14항 또는 제15항에 있어서, 상기 16x16 단계에서는, 하나의 움직임 벡터에 대하여 상기 4개의 셈플링 서브 블록 각각의 유사도들을 합산하는 과정을 모든 움직임 벡터에 대하여 수행하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하며,상기 16x8 단계에서는,상기 4개의 셈플링 서브 블록들을 16x8 모드를 위한 2개의 집합으로 구분하고, 하나의 움직임 벡터에 대하여 제1 집합에 속하는 2개의 셈플링 서브 블록 각각의 유사도들을 합산하는 과정을 모든 움직임 벡터에 대하여 수행하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하고, 하나의 움직임 벡터에 대하여 제2 집합에 속하는 2개의 셈플링 서브 블록 각각의 유사도들을 합산하는 과정을 모든 움직임 벡터에 대하여 수행하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하고, 상기 선택된 2 움직임 벡터들에 대한 유사도들을 합산하며,상기 8x16 단계에서는,상기 4개의 셈플링 서브 블록들을 8x16 모드를 위한 2개의 집합으로 구분하고, 하나의 움직임 벡터에 대하여 제1 집합에 속하는 2개의 셈플링 서브 블록 각각의 유사도들을 합산하는 과정을 모든 움직임 벡터에 대하여 수행하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하고, 하나의 움직임 벡터에 대하여 제2 집합에 속하는 2개의 셈플링 서브 블록 각각의 유사도들을 합산하는 과정을 모든 움직임 벡터에 대하여 수행하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하고, 상기 선택된 2 움직임 벡터들에 대한 유사도들을 합산하며,상기 8x8 단계에서는,하나의 움직임 벡터에 대하여 하나의 셈플링 서브 블록의 유사도들 구하는 과정을 모든 움직임 벡터에 대하여 수행하여 가장 유사도가 큰 움직임 벡터를 선택하는 작업을 각 셈플링 서브 블록에 대하여 수행하고, 각 셈플링 서브 블록에 대해 선택된 움직임 벡터들에 대한 유사도들을 합산하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법
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