블록 영상에 대한 중요한 정보를 포함하고 있는 영상 복잡도는 블록 영상을 대표하는 화소를 선택할 수
있고 정합 오차를 예측할 수 있어 블록 정합 알고리즘에 활용되고 있다. 영상 복잡도는 부가적인 계산량을 요구하고 전체적인 계산량과 화질에 영향을 줄 수 있으므로 적절한 영상 복잡도가 선택되어야 한다.본 논문은 영상 복잡도를 계산할 수 있는 기존의 방법을 소개하고，화질을 유지하면서 계산량을 줄이는 새로운 방법을 제시한다. 성능평가를 위해 영상 복잡도들은 화질과 계산량에 대해 비교 분석된다. 그리고 모의 실험 결과를 통해 제안된 영상 복잡도가 기존의 영상 복잡도보다 우수함을 보인다

An image complexity including important information on a block image has been applied to the block matching algorithm since it can select representative pixels of the block image and predict matching residual. A proper computing method for the image complexity should be selected since it requires additional computation and can also affect total computation cost and image quality. This paper introduces conventional method to be able to compute the image complexity and proposes new methods that keep the image quality and reduce amount of computation. To estimate their performance, they are compared and analyzed on image qua1ity and computation
cost. Simulation results show the proposed image complexity are better than the conventional ones.

Abstract
 요 약
 1. 서 론
 2. 영상 복잡도가 적용된 기존 고속 움직임 추정 알고리즘
 3. 영상 복잡도
 4. 모의 실험 결과 및 고찰
 5. 결 론
 참고 문헌

• 김성희(부경대학교 화상정보공학부) | Seong Hee Kim
• 신세일(부경대학교 화상정보공학부) | Se Ill Shin
• 송호근(한서대학교 컴퓨터정보과) | Ho Keun Song
• 오정수(부경대학교 화상정보공학부) | Jeong Su Oh