TEKNIK ESTIMASI GERAK PENCARIAN PENUH DENGAN AKURASI SETENGAH PIKSEL UNTUK FRAME RATE UP CONVERSION VIDEO

Transkripsi

1 E-Joural Vol.E-Joural TEKNIK ESTIMASI GERAK PENCARIAN PENUH DENGAN AKURASI SETENGAH PIKSEL UNTUK FRAME RATE UP CONVERSION VIDEO 1) 2) 3) P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika Lab. Sistem Telekomuikasi, Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Udayaa ary.satya07@gmail.com, oka.widyatara@uud.ac.id, sukadarmika@ee.uud.ac.id 1,2,3) ABSTRAK Saat ii Tekologi video digital bayak diguaka pada aplikasi hibura, cotohya adalah TV Digital dega format HD. Dega frame rate tiggi, pegkodea video aka meghasil laju bit lebih tiggi yaitu sampai fps. Permasalahaya adalah kapasitas salura trasmisi memiliki kapasitas terbatas. Solusiya adalah meuruka laju bit dega meuruka jumlah frame video ke peerima. Skema ii dikeal dega Frame Rate Up-Coversio (FRUC) video, dimaa frame yag di ecoder aka direkostruksi kembali di decoder dega membagkitka frame itermediate (FI). FI dibagkitka dega tekik Motio Compesatio Iterpolatio (MCI). Terkait dega metode FRUC, peelitia ii megajuka skema MCI uidirectioal dega pecaria gerak akurasi setegah piksel. Pada skema ii, sebuah motio vector (MV) kadidat aka dicari di frame referesi, proses estimasi gerak dilakuka dega meambah piksel sisipa diatara piksel eksistig. Sasaraya adalah meigkatka akurasi MV kadidat. Hasil simulasi meujukka bahwa metode yag diajuka lebih baik sampai sebesar masig masig 3,21 db da 3,11 db pada wilayah pecaria 7 da 15 piksel dibadigka dega metode frame repetitio utuk sekue video forema da hall moitor. Kata Kuci : frame rate, decodig, FRUC, motio estimatio, uidirectioal, frame itermediate. 1. PENDAHULUAN Saat ii Tekologi video digital bayak diguaka pada aplikasi hibura, cotohya adalah TV Digital dega format HD. Dimaa gambar video yag ditampilka memiliki frame rate tiggi yaitu sebesar fps. Pada sisi pegkodea video digital dega frame rate tiggi meghasilka laju bit tiggi. Pada sisi lai, rekostruksi video yag baik dega frame rate tiggi mejadi pertimbaga utama dalam medesai layaa video. Salah satu cara yag dapat diterapka utuk medesai layaa video yaitu megkodeka data video utuk meuruka jumlah frame yag dikirim. Sedagka pada sisi peerima (decodig), data video direkostruksi dega prosedur peyisipa (Frame Data Itermediate). Sasaraya adalah utuk meigkatka laju frame pada peerima. Tekik ii serig disebut FRUC Video. Tekik FRUC ii megguaka metode (MCI) dua arah yaitu Forward MCI da Backward MCI. Metode ii selajutya dikeal sebagai Uidirectioal MCI. Pada Metode ii aka diperoleh dua frame kadidat forward da backward, kemudia megkompesasi frame tersebut mejadi frame fial. Tekik ii aka diterapka pada pembagkita FI pada tekik FRUC. Tekik FRUC ii megguaka stadar tekik motio estimatio (ME). Skema ME dilakuka dega mecari motio vector sebuah blok frame eksistig di blok dalam frame referesi [1]. Permasalahaya adalah pegguaa satu frame referesi aka membatasi iformasi yag di eksploitasi haya pada frame tersebut. Jika pergeraka objek yag di estimasi tidak liier, maka motio vector kadidat yag dihasilka belum mampu secara akurat mewakili blok yag di estimasi. Dua lagkah pecaria setegah piksel tidak bayak mempegaruhi lokasi blok kadidat setegah piksel. Itu haya bisa meguji sekitar lokasi seleksi blok setegah piksel pada lagkah pertama (pecaria akurasi iteger piksel) [2]. Metode akurasi setegah piksel adalah meambahka atau meyisipka sebuah frame baru diatara frame referesi da frame sekarag. Dimaa peyisipaya tiap setegah piksel dari pecaria satu piksel, yag artiya setelah disisipka piksel baru sebelumya dega megguaka metode pecaria satu piksel, kemudia disisipka lagi setegah piksel. Maka waktu yag dibutuhka lama tetapi kualitas hasilya aka sagat baik dibadigka dega metode pecaria satu piksel. Metode Estimasi Gerak Pecaria Peuh dega akurasi setegah piksel dilakuka dega cara memperoleh ilai itesitas setegah piksel (half-pel itesity) dari ilai averagig posisi iteger piksel yag berdekata [3]. P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika 1 24

2 E-Joural Vol.E-Joural Oleh karea itu, paper ii aka megguaka skema ME utuk FRUC dega dua frame referesi. Skema ii dikeal dega ME uidirectioal. Utuk meigkatka akurasi ME lebih lajut, paper ii aka meerapka metode ME dega pecaria peuh akurasi setegah piksel KAJIAN PUSTAKA Frame Rate Up Coversio (FRUC) Video Gambar 2.1 megilustrasika proses dari mekaisme FRUC. Pada sisi ecoder jumlah frame yag dikirim aka dituruka. Sedagka pada sisi peerima (decodig), data video direkostruksi dega prosedur peyisipa FI. Sasaraya adalah utuk meigkatka laju frame pada peerima. Utuk megetahui kualitas hasil frame estimasi yag aka disisipka pada decoder maka dapat diguaka metode pegukura kualitas objektif dega membadigka frame asli dega FI [4]. Gambar 2.1 Mekaisme FRUC [4] Secara umum algorima FRUC terbagi mejadi dua kategori yaki: (i) tidak mempertimbagka iformasi dari pergeraka objek yaki dega metode Frame Repetitio da Frame Averagig. (ii) mempertimbagka iformasi dari pergeraka objek dega tekik MCI. Tekik ii meyadarka pada suatu proses yag disebut dega ME. 2.2 Metode Motio Compesatio Iterpolatio (MCI) Dalam kompesasi gerak Frame Rate Up Coversio (MC FRUC), frame yag hilag diiterpolasi ke iformasi vektor gerak dihitug diatara frame referesi da frame baru [5]. Tekik MCI yag diguaka pada algoritma FRUC yaki sebagai berikut: a. sebayak MV yag diperoleh [6]. Pada gambar 2.2 dibawah ii megilustrasika metode Uidirectioal pada arah maju. Gambar 2.2 Metode Uidirectioal Pada Arah Maju [1] Dari 2 buah frame yag telah didekodeka yaki frame ft-1 da ft+1 maka utuk mecari frame itermediate sebagai frame iterpolasi ft. MV terbaik utuk FI adalah ilai rata-rata terkecil dari peguraga sisi maju da mudur [1]. 2.3 Estimasi Gerak Estimasi geraka merupaka proses utuk meetuka pergeraka obyek-obyek pada video sekuesial. Pergeraka obyek tersebut dikeal dega istilah MV. Metode yag sagat populer da bayak diguaka adalah pedekata berbasis area yag dikeal dega Block Matchig. Mekaisme Block Matchig dilakuka dega skema pecaria gerak dalam ukura widow tertetu. Estimasi Gerak membuat model base frame baru pada data yag tersedia dalam satu atau lebih frame ecoded sebelumya yaitu frame referesi [4]. Dibawah ii aka dijelaska tetag bagia dari estimasi gerak yaitu metode pecari peuh da metode pecaria setegah piksel (half pel accuracy) Pecaria Peuh Akurasi Satu Piksel Metode pecaria peuh ikut dalam pecaria blok referesi terbaik terhadap semua kemugkia lokasi blok dalam search widows yag ditetuka. Cotoh hasilya yaitu mecari match kemugkia terbaik da memberika PSNR terbesar diatara semua algoritma block matchig [7]. Macroblock dibadigka dega semua posisi matchig yag tepat dalam search widow da mecari MAD, da semua ilai MAD yag dibutuhka dibadigka kemudia medapatka posisi dimaa ilai MAD miimum utuk posisi matchig terbaik. Estimasi Blok Uidirectioal Pada FI, blok diisi data dari pergeraka blok yag mejadi referesi P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika 2 25

3 E-Joural Vol.E-Joural Metode Akurasi Setegah Piksel (ME ½ P) 2.4 Metode Video Metode ME ½ P meyisipka frame itermediate diatara frame referesi da frame sekarag tiap setegah piksel. Permasalahaya dega pegguaa stepsize pecaha adalah tidak adaya titik-titik sampel dalam tracked frame yag bersesuaia dega titik-titik sample di achor frame. Utuk merealisasika sebuah step size dega 1/d piksel, tracked frame diiterpolasi dega faktor d. Sebagai cotoh, utuk d = 2 [5], skema estimasi gerak ditujuka pada Gambar 2.3 Kualitas frame hasil estimasi di dekoder (FI) pada algoritma FRUC di peelitia ii megguaka parameter Peak to Peak Sigal to Noise Ratio (PSNR). Distorsi frame dihitug dari PSNR, yaitu: (2.1) PSNR 10log 10 Pegukura Kualitas MSE dimaa, utuk format frame video adalah QCIF ( ) piksel, MSE diyataka sebagai: (2.2) 1 MSE X i, j Xˆ (i, j) i 0 i 0 dega X(i,j) adalah koordiat piksel pada frame video asli, da Xˆ (i, j ) adalah koordiat piksel pada FI METODOLOGI PENELITIAN Data Peelitia Peelitia aka diperoleh dega megguaka kodisi-kodisi test seperti dibawah ii, yaitu : Forema da Hall. Sekue-sekue ii meujuka tipe berbeda dalam kote adega, yaitu dari pergeraka adega tiggi (Forema) da pergeraka adega redah (Hall). Jumlah frame utuk setiap sekue : Forema = 400 frame da Hall = 300 frame. Gambar 2.3 Pecocoka block dega metode ME ½ P [7] Gambar 2.4 meggambarka posisi berdekata iteger piksel yag diberi label dari A sampai D. Posisi setegah piksel diberi label dari a sampai c. Nilai itesitas setegah piksel a diperoleh dari posisi averagig iteger A da B. Utuk ilai ke b, posisi A ke C yag diguaka. Nilai ke c diperoleh dari ilai averagig iteger pada posisi A ke D [8]. (a) Format seluruh sekue video adalah QCIF (176 x 144 piksel) dega laju frame 30 fps. Ukura blok: 8 x 8 piksel dega rage pecaria gerak adalah ± 50 piksel arah vertikal da horizotal Gambar 2.4 Model Metode Akurasi Setegah Piksel [8] Dari pejelasa diatas, pecaria peuh ME ½ P aka memperbayak jumlah blok kadidat sampai dua kali lipat. Metode pecaria peuh ikut dalam pecaria blok referesi terbaik terhadap semua kemugkia lokasi blok dalam search widows yag ditetuka. (b) Gambar 3.1 Cotoh Frame Dari Sekue Video (a) Forema da (b) Hall Gambara Umum Peelitia Sebuah racaga estimasi gerak Uidirectioal dega meerapka metode pecaria metode pecaria peuh akurasi estimasi gerak setegah piksel yag diguaka utuk memperoleh MV sebagai iformasi utuk meyisipka frame itermediate ke dalam uruta video asli di dekoder. P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika 3 26

4 E-Joural Vol.E-Joural (b) Gambar 4.1 Perbadiga ilai PSNR video Hall Moitor dega makroblok 8 x 8 (a) diameter pecaria 7 da (b) diameter pecaria 15 Gambar 3.2 Desai Suatu Video di capture Dari Sebuah Sumber Kemudia Ditampilka Kembali Dega Mekaisme FRUC HASIL DAN PEMBAHASAN Aalisis Trace PSNR Dapat dilihat kierja kedua algoritma FRUC dalam grafik per-frame ilai PSNR berikut. Dari Gambar 4.1 dapat dilihat utuk ilai tertiggi da teredah dari iputa video hall moitor dega algoritma FRUC frame repetitio meghasilka ilai PSNR sebesar 38,06 db da 27,81 db pada FI ke-11 utuk PSNR tertiggi da ke-40 utuk PSNR teredah serta memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 33,84 db. Pada algoritma ME ½ P memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 35,66 db serta ilai tertiggi da teredah pada skeario makroblok 8 x 8 piksel da diameter pecaria 7, yaki sebesar 39,18 db da 29,61 db. Nilai tersebut berada pada FI ke-9 utuk PSNR tertiggi da ke-39 utuk PSNR teredah. Sedagka ilai tertiggi da teredah pada skeario makroblok 8 x 8 piksel da diameter pecaria 15 piksel, yaki sebesar 39,19 db da 29,56 db. Nilai tersebut berada pada FI ke-9 utuk PSNR tertiggi da ke-39 utuk PSNR teredah serta memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 35,66 db. Dari Gambar 4.2 dapat dilihat utuk iputa video forema meghasilka ilai PSNR yag lebih variatif. Nilai PSNR tertiggi da teredah yag dihasilka algoritma FRUC frame repetitio sebesar 40,42 db da 16,84 db pada FI ke-377 utuk PSNR tertiggi da ke-285 utuk PSNR teredah serta memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 27,86 db. Sedagka algoritma FRUC ME ½ P memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 31,07 db serta ilai PSNR tertiggi da teredah sebesar 44,63 db pada FI ke-377 da 19,68 db pada FI ke-283 utuk skeario dega makroblok 8x8 dega daerah pecaria 7 piksel da pada algoritma FRUC dega makroblok 8x8 dega daerah pecaria 15 piksel memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 30,97 db serta meghasilka ilai PSNR tertiggi da teredah sebesar 44,63 db pada FI ke-377 da 19,04 db pada FI ke-283. (a) (b) (a) Gambar 4.2 Perbadiga ilai PSNR video Forema dega makroblok 8 x 8 (a) diameter pecaria 7 da (b) diameter pecaria 15 Utuk iputa video forema meghasilka ilai PSNR yag lebih variatif. Nilai PSNR tertiggi da teredah yag P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika 4 27

5 E-Joural Vol.E-Joural dihasilka algoritma FRUC frame repetitio sebesar 40,42 db da 16,84 db pada FI ke377 utuk PSNR tertiggi da ke-285 utuk PSNR teredah serta memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 27,86 db. Sedagka algoritma FRUC ME ½ P memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 31,07 db serta ilai PSNR tertiggi da teredah sebesar 44,63 db pada FI ke-377 da 19,68 db pada FI ke-283 utuk skeario dega makroblok 8x8 dega daerah pecaria 7 piksel da pada algoritma FRUC dega makroblok 8x8 dega daerah pecaria 15 piksel memiliki ilai PSNR rata rata sebesar 30,97 db serta meghasilka ilai PSNR tertiggi da teredah sebesar 44,63 db pada FI ke-377 da 19,04 db pada FI ke-283. Jika dilihat perbedaa ilai PSNR tertiggi da teredah atara algoritma pembadig da yag diusulka, algoritma yag diusulka yaitu metode ME ½ P memiliki ilai PSNR yag tiggi dibadigka dega algoritma frame repetitio. Sehigga, dari kedua data algoritma di atas dapat kita buat selisih ilai PSNR kedua algoritma tersebut dalam tabel berikut. Jadi dapat disimpulka bahwa algortima FRUC yag berdasarka pada MCI lebih baik dari algoritma FRUC yag tidak berdasarka MCI. Walaupu kompleksitas dari tekik yag berdasarka pada MCI ii lebih tiggi dibadigka FR amu meghasilka kualitas frame yag lebih baik ditijau dari ilai PSNR. Aalisis Rekostruksi Itermediate Iputa Hall Moitor 4.2 Frame Dari Gambar 4.3 dapat dibadigka secara visual bahwa algoritma yag diusulka lebih baik dalam merekostruksi frame itermediate. Pergerakka objek pada video iputa ii terdapat pada saat seseorag dalam gambar tersebut bergerak keluar. Algoritma yag diusulka mampu medekati asliya dalam merekostruksi pergerakka tersebut. Dalam gambar dibawah ii aka diperlihatka grafik perbadiga kedua algoritma yag dibadigka. Tabel 4.1 Selisih ilai PSNR rata-rata, tertiggi da teredah algoritma FRUC ME ½ P dega algoritma FRUC frame repetitio Forema da Hall Moitor. Sekue Parameter Forema Average Max Mi Average Max Mi Hall Moitor Makroblok 8x8 dega daerah pecaria 7 piksel 1,82 db 1,12 db 1,81 db 3.21 db 6,56 db 2,84 db Makroblok 8x8 dega daerah pecaria 15 piksel 1,82 db 1,13 db 1,75 db 3.11 db 4,21 db 2,20 db Dari Tabel 4.1 utuk kedua algoritma baik algoritma FRUC pembadig maupu algoritma FRUC ME ½ P dapat dilihat bahwa algoritma ME ½ P lebih tiggi dibadigka dega algoritma pembadig yaitu frame repetitio. Hal ii dilihat dari selisih ilai pada Tabel 4.1 meujukka ilai PSNR rata-rata utuk metode algoritma FRUC ME ½ P lebih tiggi 1,82 db dari pada algoritma Frame Repetitio (FR) pada video hall moitor utuk skeario makroblok 8x8 dega daerah pecaria 7 piksel da pada daerah pecaria 15 piksel. Sedagka pada video Forema utuk skeario makroblok 8x8 dega daerah pecaria 7 piksel atara algoritma FRUC ME ½ P dega algoritma frame repetitio memiliki selisih ilai PSNR rata rata sebesar 3,21 db da pada daerah pecaria 15 piksel memiliki selisih sebesar 3,11 db. Gambar 4.3 frame itermediate dari iputa hall moitor dega membadigka (a) frame asli (b) uidirectioal full search half pixel accuracy (c) frame repetitio (d) error predictio image dari uidirectioal full search half pixel accuracy (e) error predictio image dari frame repetito Gambar 4.4 Grafik perbadiga error predictio image pada frame itermediate dari iputa hall moitor. Dari Gambar 4.4 di atas dapat disimpulka bahwa secara visualisasi algoritma FRUC yag diusulka lebih baik daripada algoritma FRUC pembadig utuk iputa hall moitor karea ilai bit per piksel algoritma FRUC yag diusulka lebih bayak yag medekati ol. P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika 5 28

6 E-Joural Vol.E-Joural Iputa Forema Gambar 4.5 frame itermediate dari iputa forema dega membadigka (a) frame asli (b) uidirectioal full search half pixel accuracy (c) frame repetitio (d) error predictio image dari uidirectioal full search half pixel accuracy (e) error predictio image dari frame repetito Dari Gambar 4.5, dapat dicermati bahwa error predictio image dari algoritma FRUC pembadig lebih bayak meghasilka error daripada algoritma FRUC yag diusulka. Pada gambar di atas pergerakka seorag meujukka latar belakagya. Algoritma FRUC yag diusulka lebih baik dalam merekostruksi gamabar medekati gambar asli daripada algoritma pembadig. Dalam gambar dibawah ii aka diperlihatka grafik perbadiga kedua algoritma yag dibadigka. Gambar 4.6 Grafik perbadiga error predictio image pada frame itermediate dari iputa hall moitor. Dari Gambar 4.6 di atas, dapat disimpulka bahwa error image kedua algoritma ii memiliki jumlah kesalaha yag tidak memiliki retag yag jauh amu algoritma yag diusulka masih lebih baik. 5. Kesimpula baik dibadigka dega algoritma pembadig yaitu frame repetitio. Itu dapat dilihat dari selisih dari kedua algoritma tersebut masig masig 3,21 db da 3,11 db pada wilayah pecaria 7 da 15 piksel dibadigka dega metode frame repetitio utuk sekue video forema da hall moitor. REFERENSI [1] Jostell, J. da Isberg, A Frame Rate Up-Coversio Of Real-Time HighDefiitioRemote Surveillace Video. Master's Thesis, Uiversitas Tekologi Chalmers, Swedia. [2] Mahdavi-Nasab H. ad Kasaei S New Half-Pixel Accuracy Motio Estimatio Algorithms for Low Bitrate Video Commuicatios. Scietia Iraica [3] Widya Y. da Oka W Peerapa Tekik Fast Motio Estimatio Pada Algoritma Frame Rate Up Coversio Video. Prosidig Coferece o Smart Gree Techology i Electrical ad Iformatio Systems Bali, Nov. [4] Hegde, G, Cyril Prasaa Raj P, P.R.Vaya Implemetatio of Systolic Array Architecture for Full Search Block Matchig Algorithm o FPGA. Europea Joural of Scietific Research [5] S.-J. Kag, K.-R. Cho, da Y. H. Kim. Nov Motio Compesated Frame Rate Up-Coversio Usig Exteded Bilateral Motio Estimatio, IEEE Tras. Cosumer Electroics, vol. 53, o. 4, pp [6] L. Zhag, C. Wag, W. Zhag, ad Y. P. Ta, Frame Rate UpCoversio With Edge-Weighted Motio Estimatio ad Trilateral Iterpolatio IEEE Tras. Circuits Syst. Video Techol.,vol. 20, o. 6, pp , Jue. [7] Barjatya, A Block Matchig AlgoritmasFor Motio Estimatio. IEEE Trasactios o Circuits ad System for Video Techology. [8] Flierl, M, Berd Girod Half-Pel Accurate Motio-Compesated Orthogoal Video Trasforms. IEEE DCC. Max Plack Ceter for Visual Computig ad Commuicatio Staford Uiversity Berdasarka pegujia da aalisis yag telah dilakuka terhadap algoritma FRUC Uidirectioal Full Search Half Pixel Motio Estimatio da Frame Repetitio pada pegkodea dereta frame video, maka dapat disimpulka : Bahwa dega megguaka algoritma FRUC metode uidirectioal dua arah yaitu forward da backward kualitas hasil algoritma FRUC estimasi gerak pecaria peuh dega akurasi setegah piksel lebih P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika 6 29