본 논문에서는 고속 전역 탐색 알고리즘 가운데 좋은 성능을 나타내는 다단계 연속 제거 알고리즘을 개선시킨 적응적 다단계 연속 제거 알고리즘을 제안한다. 여러 레벨로 구성되어진 다단계 연속 제거 알고리즘에서 검사 시작 레벨을 적응적으로 선택함으로서 불필요한 레벨에서의 검사를 제거한다. 모의 실험 결과로부터 제안 알고리즘이 다단계 연속 제거 알고리즘보다 적은 계산량으로 최적의 움직임 벡터를 얻을 수 있음을 확인하였다.
In this paper, an adaptive multilevel successive algorithm is presented. The algorithm introduces an adaptive initial level scheme to the conventional multilevel successive algorithm (MSEA). It efficiently removes the unnecessary computations required for judging the invalid candidate blocks at redundant level. The simulation results show that the proposed algorithm obtains the optimal motion vector with reduced computations compared to MSEA.
