본 논문에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다. 스테레오 영상 시퀀스에 대해서 두 변이 벡터(disparity vector)와 하나의 움직임 벡터(motion vector) 를 이용하면 나머지 움직임 벡터는 직접적인 추정과정 없이 변이-움직임 벡터의 관계를 통하여 얻을 수 있다. 그러나 이렇게 얻어진 움직임 벡터는 직접 추정에 비해 정확도가 현저히 떨어지게 되므로 이러한 벡터를 그대로 사용하여 영상을 복원하게 될 경우 심각한 오차의 누적이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 동시 추정을 수행하기 위해 추정단에서 벡터 평활화(vector regularization)를 수행하고 벡터의 정확도를 높이기 위해 불확실한 벡터 영역을 추출하여 이 영역에 대해 보정 과정을 수행한다. 또한 벡터의 양을 줄이기 위해 불확실 벡터 영역의 벡터만을 가변장 부호화(variable length coding)한다. 실험결과 직접 추정 과정을 거치지 않고도 만족할 만한 화질의 영상을 얻을 수 있었으며, 부호화량도 상당히 감소시킬 수 있었다. 즉, 만족할 만한 화질을 유지하면서도 움직임 및 변이 추정 과정에서 소요되는 시간과 비트량의 감소를 동시에 얻을 수 있었다.
본고에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다.