@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00094409,
 author = {関, 健太郎 and 榎本, 忠儀 and Kentaro, Seki and Tadayoshi, Enomoto},
 issue = {1},
 month = {Jul},
 note = {SHV 向けに動きベクトル検出処理速度を超高速化した帯状探索窓動きベクトル検出アルゴリズムを開発した。本アルゴリズムは 0 次～ 2 次探索で構成される。0 次探索は複数の候補点より最適な探索点を得る予備探索、1 次探索は帯状探索窓探索、2 次探索はダイアモンド探索である。本アルゴリズムを Ｈ２64/AVC に準拠したソフトウェアエンコーダに実装し、6 種類の ＨＤＴＶ(High Definition TeleVision) 画像 (“Bronze with Credits”、“Ice Hockey”、“Whale Show”、“Tractor”、“Riverbed”、“Inter-section”) に適用し、画質、探索速度を評価した。その結果、本アルゴリズムは全探索法と遜色のない高画質を維持することができた。 “Bronze with Credits” で評価した本アルゴリズムは探索速度を FS の 204.53 倍、S－UMHS の 3.346 倍、EPZS の 1.727 倍、高速化することができた。, To significantly reduce the number of block-matching (BM) processes in block motion estimation (BME) for SHV, we have developed an extremely fast BME algorithm that we call a “Stick-Shaped Window (SSW)” BME algorithm for super high definition television (SHV). The algorithm consists of three steps: (1) sub-sampling BM in a reduced number of stick-shaped windows, (2) alternate eight-direction sub-sampling BM, and (3) cyclic diamond BM. The SSW algorithm not only improves processing speed of a simplified unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search (S-UMHS) by a factor of up to 3.346, but also achieves the same visual quality as that of full search (FS).},
 title = {動きに追随して探索窓サイズと探索位置を適応的に最適化するスーパーハイビジョン(SHV)向け超高速“帯状探索窓”動きベクトル検出アルゴリズム},
 year = {2013}
}