KR20060032944A - Method and apparatus for coding point sequences on laser binary representation - Google Patents

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KR20060032944A
KR20060032944A KR20050003864A KR20050003864A KR20060032944A KR 20060032944 A KR20060032944 A KR 20060032944A KR 20050003864 A KR20050003864 A KR 20050003864A KR 20050003864 A KR20050003864 A KR 20050003864A KR 20060032944 A KR20060032944 A KR 20060032944A
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정예선
차지훈
정원식
김규헌
임영권
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한국전자통신연구원
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Abstract

본 발명은 LASeR 이진 표현의 비트 효율성을 최대화시키기 위해, 포인트 시퀀스를 위한 하이브리드 부호화 방법을 제안한다.The present invention proposes a hybrid encoding method for a point sequence in order to maximize the bit efficiency of the LASeR binary representation.

본 발명에 따른 포인트 시퀀스 부호화 방법은, 각 포인트 시퀀스에 대하여, 익스포넨셜 골롬(Exponential Golomb: EG) 부호화 또는 고정길이(Fixed Length Coding: FLC) 부호화를 선택하는 단계와, FLC 부호화가 선택된다면 FLC 부호화 방식에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하는 단계와, EG 부호화가 선택된 경우에 EG 부호화를 가장 효과적으로 할 수 있는 파라메타 k를 계산하고, 상기 계산된 k를 사용하여 각 포인트 시퀀스를 EG 부호화 방법에 따라 부호화하는 단계를 포함한다.The point sequence encoding method according to the present invention includes selecting Exponential Golomb (EG) encoding or Fixed Length Coding (FLC) encoding for each point sequence, and if FLC encoding is selected, Encoding a point sequence according to an encoding method, calculating a parameter k that can most effectively perform EG encoding when EG encoding is selected, and encoding each point sequence according to the EG encoding method using the calculated k . Steps.

LASeR(Lightweight Application Scene Representation), 포인트 시퀀스, FLC(Fixed Length Coding), EG(Exponential Golomb) 부호화Lightweight Application Scene Representation (LASeR), Point Sequence, Fixed Length Coding (FLC), and Exponential Golomb (EG) Coding

Description

LASeR 이진 표현의 포인트 시퀀스 부호화 방법 및 장치{Method and apparatus for coding point sequences on LASeR binary representation}Method and apparatus for coding point sequences on LASeR binary representation

도 1(a) 및 1(b)는 지도 그룹의 5개 테스트 파일 각각에 대한 발생 분포 함수(occurrence distribution function) 및 확률 밀도 함수(probability density function) 그래프를 각각 도시한다.1 (a) and 1 (b) show graphs of an occurrence distribution function and a probability density function, respectively, for each of the five test files of the map group.

도 2(a) 및 2(b)는 만화 그룹의 6개 테스트 파일 각각에 대한 발생 분포 함수 및 확률 밀도 함수 그래프를 각각 도시한다. 2 (a) and 2 (b) show graphs of occurrence distribution functions and probability density functions, respectively, for each of the six test files of the comic group.

도 3(a) 및 3(b)는 벡터 그래픽 그룹의 3개 테스트 파일 각각에 대한 발생 분포 함수 및 확률 밀도 함수 그래프를 각각 도시한다. 3 (a) and 3 (b) show graphs of the occurrence distribution function and the probability density function, respectively, for each of the three test files of the vector graphics group.

도 4는 본 발명에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하는 프로세스의 흐름도를 도시한다.4 shows a flowchart of a process for encoding a point sequence in accordance with the present invention.

본 발명은 포인트 시퀀스를 효율적으로 부호화하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 LASeR(Lightweight Application Scene Representation) 이진 표현의 포인트 시퀀스를 효율적으로 부호화하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for efficiently encoding a point sequence, and more particularly, to a method and apparatus for efficiently encoding a point sequence of a Lightweight Application Scene Representation (LASeR) binary representation.

LASeR(Lightweight Application Scene Representation)는 휴대전화와 같이 자원이 부족한 단말에서 간단한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 정해진 멀티미디어 콘텐츠 포맷이다. LASeR의 동기는 MPEG-4 기술을 모바일 환경에 적용시키는데 있다. 지도, 애니메이션 및 2차원 벡터 그래픽과 같은 이미지에 LASeR의 적용을 고려할 수 있다. 이러한 이미지 데이터의 많은 부분은 포인트 데이터로 이루어지는 것을 특징으로 한다. 따라서, 포인트 데이터를 효율적으로 부호화하는 방법이 고안될 필요가 있다. 이를 위해 고려하여야 할 LASeR의 두가지 주요한 요소는, 효율적인 이진 표현과, 디코더상의 작은 메모리이다. Lightweight Application Scene Representation (LASeR) is a multimedia content format defined for providing a simple multimedia service in a terminal lacking resources such as a mobile phone. The motivation of LASeR is to apply MPEG-4 technology to mobile environments. Consider applying LASeR to images such as maps, animations, and two-dimensional vector graphics. Many of these image data are characterized by consisting of point data. Therefore, a method of efficiently encoding point data needs to be devised. Two major elements of LASeR to consider for this are efficient binary representation and small memory on the decoder.

2004년 7월 공개된 LASeR Text of ISO/IEC 14496-20 CD에서는, LASeR 이진표현의 포인트 데이터 부호화를 위해 고정길이 부호화(Fixed Length Coding: FLC) 방법을 제안한다. FLC 방법은 포인트 개수(nbPoint)가 3보다 작은 경우에는 실제 포인트 데이터를 부호화하고, 포인트 개수가 3이상인 경우에는 포인트 시퀀스의 동적 범위를 결정하기 위해 전체 포인트 시퀀스를 검사하고 그 결과 얻어진 고정 길이를 이용하여 부호화하는 방식이다. 이러한 방법은 매우 간단하게 구현될 수 있지만, 각 포인트 시퀀스에 대한 길이 필드를 지정하기 위해 10 비트의 오버헤드가 존재할 뿐만 아니라 그 이후의 데이터 필드에도 불필요하게 할당된 다수의 비트가 존재한다. The LASeR Text of ISO / IEC 14496-20 CD, published in July 2004, proposes a fixed length coding (FLC) method for point data encoding of LASeR binary representation. The FLC method encodes the actual point data when the number of points (nbPoint) is less than 3, and examines the entire point sequence to determine the dynamic range of the point sequence when the number of points is more than 3, and uses the resultant fixed length. By encoding. This method can be implemented very simply, but there are not only 10 bits of overhead to specify the length field for each point sequence, but there are also a number of bits unnecessarily allocated to subsequent data fields.

이미지의 데이터의 효율적인 압축을 위해 엔트로피 부호화를 고려할 수 있다. 일반적으로, 엔트로피 부호화는 데이터가 취할 수 있는 다양한 값들을 고려하 여 흔한 값들을 짧은 비트수를 이용하여 부호화하는 방식이다. 엔트로피 부호화는 각 심볼의 확률을 추정하는 모델링과 이러한 확률을 이용하여 비트 시퀀스를 산출하는 부호화로 이루어진다. 양호한 압축률을 달성하기 위해서는 정확한 확률 추정이 필요하다. Entropy coding can be considered for efficient compression of data in images. In general, entropy encoding is a method of encoding common values using a short number of bits in consideration of various values that data can take. Entropy coding consists of modeling that estimates the probability of each symbol and encoding that yields a bit sequence using this probability. Accurate probability estimation is necessary to achieve good compression ratios.

다양한 엔트로피 부호화 방법들이 있지만, 크게, 부호화 테이블을 이용하는 부호화 방법과 부호화 테이블을 이용하지 않는 부호화 방법의 2개 그룹으로 분류될 수 있다. 허프만 부호화 방법은 부호화 테이블을 이용하는 그룹을 대표한다. 이 방법은 거의 최적에 가까운 압축률을 산출할 수 있지만, 부호화 테이블을 전송하여야 할 필요가 있고 포인트 데이터를 복호화할 때마다 매번 메모리 위치를 액세스하여야 하는 오버헤드가 디코더측(단말기)에 가중되는 문제점이 있다. LASeR은 경량의 메모리와 최소의 복잡도를 필요로 한다는 점에서, 이와 같이 부호화 테이블을 이용하는 허프만 부호화 방식은 포인트 데이터의 부호화에 적절하지 못하다.Although there are various entropy encoding methods, it can be broadly classified into two groups: an encoding method using an encoding table and an encoding method not using an encoding table. The Huffman coding method represents a group using an encoding table. This method can yield a near optimal compression ratio, but the overhead of having to transmit the encoding table and accessing the memory location each time the point data is decoded is increased on the decoder side (terminal). have. Since LASeR requires a lightweight memory and minimal complexity, the Huffman coding scheme using the coding table is not suitable for encoding point data.

또다른 그룹의 엔트로피 부호화 방식 (즉, 부호화 테이블을 이용하지 않는 부호화 방식)으로서, 산술적 부호화 및 EG 부호화를 들 수 있다. 산술적 부호화가 꽤 효율적인 부호화 방식이기는 하지만, 오류 회복성 결여로 인해 LASeR에 이용되기에는 또한 어려운 점이 있다. As another group of entropy coding schemes (that is, coding schemes not using coding tables), arithmetic coding and EG coding can be given. Although arithmetic coding is a fairly efficient coding scheme, it is also difficult to be used for LASeR due to the lack of error resilience.

반면에, EG(Exponential Golomb) 부호화는 LASeR 환경에 적합한 몇가지 특성을 갖는다. 이 방식은 인코더측에 적은 오버헤드를 주면서 특정 분포에 적합한 파라미터 k를 선택할 수 있다. 또한, 오류 회복 기능의 추가를 위해 가역 가변 길이 코딩(Variable Length Coding: VLC)으로 용이하게 변환될 수 있다(ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1(ITU-T SG8),"Reversible VLC for added error resilience" 참조). 또 다른 장점은 디코더측의 낮은 오버헤드이다. 복호화 프로세스가 단지 가산 및 비트 쉬프트만을 이용하여 행해질 수 있기 때문에, 이 방법은 휴대 전화기와 같은 소형 장치에 큰 오버헤드를 주지 않으면서 구현될 수 있다. On the other hand, EG (Exponential Golomb) coding has some characteristics suitable for LASeR environment. This method can select a parameter k that is suitable for a particular distribution, with little overhead on the encoder side. It can also be easily converted to Reversible Variable Length Coding (VLC) for the addition of error recovery (ISO / IEC JTC 1 / SC 29 / WG 1 (ITU-T SG8), "Reversible VLC for added error resilience "). Another advantage is the low overhead on the decoder side. Since the decryption process can be done using only addition and bit shifting, this method can be implemented with no large overhead on small devices such as mobile phones.

따라서, 본 발명의 목적은 LASeR 이진 표현의 압축 효율성을 향상시키기 위해, 포인트 시퀀스를 위한 하이브리드 부호화 방법을 제공하는 것이다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a hybrid encoding method for a point sequence in order to improve the compression efficiency of the LASeR binary representation.

본 발명의 또다른 목적은 포이트 데이터 부호화에 EG 부호화 방식을 이용함으로써 LASeR 이진 표현의 압축 효율을 향상시킴과 동시에 디코더상에서 큰 오버헤드를 부여하지 않도록 하는 부호화 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide an encoding method that improves the compression efficiency of the LASeR binary representation and does not impose a large overhead on the decoder by using the EG encoding method for encoding the point data.

본 발명의 일특징에 따른 포인트 시퀀스 부호화 방법은, 각 포인트 시퀀스에 대하여, 선정된 기준에 근거하여 익스포넨셜 골롬(Exponential Golomb: EG) 부호화 또는 고정길이(Fixed Length Coding:FLC) 부호화를 선택하는 단계와, FLC 부호화가 선택된다면, FLC 부호화 방식에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하는 단계와, EG 부호화가 선택된다면, EG 부호화를 가장 효과적으로 수행할 수 있는 파라메타 k를 구하고, 상기 파라메타 k를 이용하여 각 포인트 시퀀스를 EG 부호화 방식에 따라 부호화하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, a point sequence encoding method includes selecting Exponential Golomb (EG) encoding or Fixed Length Coding (FLC) encoding for each point sequence based on a selected criterion. And if the FLC encoding is selected, encoding the point sequence according to the FLC encoding scheme, and if the EG encoding is selected, obtaining a parameter k that can perform the EG encoding most effectively, and using each parameter k , points Encoding the sequence according to the EG encoding scheme.

본 발명의 다른 특징에 따른 포인트 시퀀스를 부호화하기 위한 장치는, 각 포인트 시퀀스에 대하여, 선정된 기준에 근거하여 익스포넨셜 골롬(Exponential Golomb: EG) 부호화 또는 고정길이(Fixed Length Coding: FLC) 부호화를 선택하기 위한 수단과, FLC 부호화가 선택된다면, FLC 부호화 방식에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하기 위한 수단과, EG 부호화가 선택된다면,EG 부호화를 가장 효과적으로 수행할 수 있는 파라메타 k를 구하고, 상기 파라메타 k를 이용하여 각 포인트 시퀀스를 EG 부호화 방식에 따라 부호화하기 위한 수단를 포함한다.
An apparatus for encoding a point sequence according to another aspect of the present invention, for each point sequence, Exponential Golomb (EG) encoding or Fixed Length Coding (FLC) encoding based on a predetermined criterion Means for selecting, means for encoding a point sequence according to the FLC encoding scheme if FLC encoding is selected, and parameter k for performing EG encoding most effectively, if EG encoding is selected, and the parameter k Means for encoding each point sequence in accordance with the EG encoding scheme.

이하에서는 본 발명을 첨부된 도면에 도시된 실시예들과 관련하여 예시적으로 상세히 설명하겠다. 그러나, 이하의 상세한 설명은 단지 예시적인 목적으로 제공되는 것이며 본 발명의 개념을 임의의 특정된 물리적 구성에 한정하는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.
Hereinafter, with reference to the embodiments shown in the accompanying drawings, the present invention will be described in detail by way of example. However, the following detailed description is provided for illustrative purposes only and should not be construed as limiting the inventive concept to any particular physical configuration.

우선, 도 1 내지 3은 본 발명에 따른 부호화 방법을 적용할 테스트 파일들의 발생 분포 함수 및 확률 밀도 함수 그래프를 도시한다. First, FIGS. 1 to 3 show graphs of occurrence distribution functions and probability density functions of test files to which the encoding method according to the present invention is applied.

이하의 표 1에는 2004년 7월 공개된 ISO/IEC의 "LaSeR Core Experimentation on LASeR Binary Representation" 문서상에 공지된 사이트들상에서 이용가능한 어플리케이션 파일들 및 이들 각각에 포함된 포인트 개수가 기재되어 있다. Table 1 below lists the application files available on sites known in the ISO / IEC “LaSeR Core Experimentation on LASeR Binary Representation” document published July 2004 and the number of points included in each of them.                     

Figure 112005002267815-PAT00001
Figure 112005002267815-PAT00001

Figure 112005002267815-PAT00002
Figure 112005002267815-PAT00002

전술한 파일중에서, 본 발명에 따른 부호화 방식의 성능 테스트를 위해 많은 수의 포인트 개수를 포함하는 여러 개의 테스트 파일들을 선택하였으며, 편의상, 테스트 파일들을 "지도", "만화" 및 "벡터 그래픽"그룹으로 분류하였다. "지도"그룹에는 아프리카, 중앙아메리카, 남아메리카, 유럽 및 미국 지도 파일이 포함되며, 도 1(a) 및 1(b)는 지도 그룹의 5개 테스트 파일 각각에 대한 발생 분포 함수(occurrence distribution function) 및 확률 밀도 함수(probability density function) 그래프를 각각 도시한다. "만화"그룹에는, bonhom, cc001, kangaroo, marche, karate 및 rhino의 6가지 테스트 파일이 포함되며, 도 2(a) 및 2(b)는 만화 그룹의 6개 테스트 파일 각각에 대한 발생 분포 함수 및 확률 밀도 함수 그래프 를 각각 도시한다. 마지막으로, "벡터 그래픽"그룹에는 desk, face_frame1 및 tiger의 3개 파일이 포함되며, 도 3(a) 및 3(b)는 만화 그룹의 3개 테스트 파일 각각에 대한 발생 분포 함수 및 확률 밀도 함수 그래프를 각각 도시한다. Among the above-mentioned files, several test files including a large number of point numbers were selected for the performance test of the coding scheme according to the present invention. For convenience, the test files are grouped as "map", "cartoon" and "vector graphics" group. Classified as The "Map" group includes Africa, Central America, South America, Europe, and USA map files, and Figures 1 (a) and 1 (b) show the occurrence distribution function for each of the five test files of the map group. And probability density function graphs, respectively. The "cartoon" group includes six test files of bonhom, cc001, kangaroo, marche, karate and rhino, and Figures 2 (a) and 2 (b) show the occurrence distribution function for each of the six test files of the comic group. And probability density function graphs, respectively. Finally, the "vector graphics" group contains three files, desk, face_frame1 and tiger, while Figures 3 (a) and 3 (b) show the occurrence distribution function and probability density function for each of the three test files of the comic group. Each graph is shown.

도 1 내지 3에 도시된 그래프들로부터, 테스트 파일의 발생 분포 함수의 형태는 일반적으로 지오메트릭 분포를 따르며, 확률 밀도 함수는 지오메트릭 밀도 함수(Geometric Density Function: GDF)를 따름을 알 수 있다. 다시 말하면, 코드 번호가 낮을수록 많이 발생하고 코드 번호가 증가함에 따라 발생 건수가 줄어든다. From the graphs shown in Figures 1 to 3, it can be seen that the shape of the generation distribution function of the test file generally follows the geometric distribution, and the probability density function follows the geometric density function (GDF). In other words, the lower the code number, the more it occurs, and as the code number increases, the number of occurrences decreases.

일반적으로, EG 부호화는 확률 밀도 함수가 지오메트릭 밀도 함수를 따를 때 매우 높은 압축율을 산출하는 것으로 알려졌다. 즉, EG 부호화를 위한 이상적인 확률 밀도 함수는 코드 번호 0에서 매우 높은 확률을 갖고 코드 번호가 증가함에 따라 급격하게 줄어드는 것이다. In general, EG coding is known to yield very high compression rates when the probability density function follows the geometric density function. In other words, the ideal probability density function for EG coding has a very high probability at code number 0 and decreases rapidly as the code number increases.

테스트 파일들의 대부분의 PDF가 일반적으로 이상적인 PDF 형태를 따르기는 하지만, 코드 번호 0에서의 확률은 그리 높지 않으며 그들의 분포는은 EG를 위한 이상적인 PDF의 분포보다 훨씬 넓음을 알 수 있다. 이러한 경우에, 본 발명에 따라 파라미터 k를 조정함으로써 보다 나은 압축률을 산출할 수 있을 것이다. Although most PDFs of the test files generally follow the ideal PDF format, the probability at code number 0 is not very high and their distribution is much wider than the ideal PDF distribution for EG. In this case, a better compression ratio may be calculated by adjusting the parameter k in accordance with the present invention.

이제까지 설명된 3개 그룹의 테스트 파일들에 본 발명에 따른 부호화 방식을 적용함으로써 압축률을 개선시킬 수 있음을 이하에서 설명한다.It will be described below that the compression rate can be improved by applying the coding scheme according to the present invention to the three groups of test files described so far.

도 4는 본 발명에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하는 프로세스의 흐름도를 도시한다. 도시된 바와 같이, 단계(410)에서, 각 포인트 시퀀스에 대하여 EG 부호화 혹은 FLC 부호화를 사용할지 먼저 결정한다. 만약 FLC 부호화가 선택되어지면 LASeR의 위원회 드래프트(Committee Draft)에 제안된 방식대로 포인트 시퀀스를 부호화한다(단계 440). 상기 FLC 부호화 방식은 다음의 절차에 따라 이루어질 수 있다.4 shows a flowchart of a process for encoding a point sequence in accordance with the present invention. As shown, in step 410, it is first determined whether to use EG encoding or FLC encoding for each point sequence. If FLC encoding is selected, the point sequence is encoded in the manner proposed in the Commission Draft of LASeR (step 440). The FLC encoding method may be performed according to the following procedure.

포인트 시퀀스가 (x0, y0) (x1, y1) ... (xn, yn)의 n+1개의 포인트로 구성되어있다고 가정할 때,Suppose a point sequence consists of n + 1 points of (x0, y0) (x1, y1) ... (xn, yn),

1) 포인트가 2개 이하라면, (x0, y0) (x1, y1)의 값 자체를 기록한다.1) If there are two or less points, record the value of (x0, y0) (x1, y1) itself.

2) 그렇지 않다면, 2) If not,

i) x0과 y0을 읽어 기록에 필요한 비트수를 구한다 i) Read x0 and y0 to get the number of bits needed for writing

ii) x0과 y0을 기록한다.ii) Record x0 and y0.

iii) (x1, y1)부터 (xn, yn)까지를 읽어 x와 y의 동적범위를 구한다. iii) From (x1, y1) to (xn, yn), read the dynamic range of x and y.

iv) (x0, y0) 이후 n개의 포인트에 대한 dx와 dy를 순서대로 기록한 다.iv) Record dx and dy in order for n points after (x0, y0).

반면에, EG 부호화가 선택된다면, EG 부호화를 가장 효과적으로 할 수 있는 파라메타 k를 구한 다음(단계 420), 구해진 k를 사용하여 각 포인트 시퀀스를 EG 부호화 방법에 따라 부호화한다(단계 430). On the other hand, if EG encoding is selected, a parameter k that can most effectively perform EG encoding is obtained (step 420), and then each point sequence is encoded according to the EG encoding method using the obtained k (step 430).

EG 부호화는, 엔트로피 부호화 방식중 하나로서, 작은 번호에 더 짧은 코드를 할당함으로써 작은 번호에 유리한 규칙적인 구성 방식을 갖는다. 또다른 엔트로피 부호화 방식의 허프만 부호화 방식에서는 심볼과 코드 번호간의 관계를 지정하는 코드 테이블이 필요하고, 이러한 코드 테이블은 사용자 단말기에 저장되어 있어야만 한다. 이와는 대조적으로, EG 부호화는 규칙적인 구성 방식을 이용하기 때문에 코드 테이블을 필요로 하지 않는다는 점에서, LASeR에 더욱 적합한 부호화 방 식이라 할 수 있다. EG 부호화는 심볼의 정확한 통계에 따라 코드워드를 할당하는 것은 아니다. 대신, EG 부호화는 파라미터 k를 조정함으로써 지오메트릭 분포의 다양한 분산에 매칭될 수 있다. EG 부호화에서 각 코드는 다음과 같이 구성될 수 있다.EG encoding is one of entropy encoding schemes, and has a regular configuration scheme that favors small numbers by assigning shorter codes to smaller numbers. Another Huffman coding scheme of the entropy coding scheme requires a code table that specifies a relationship between a symbol and a code number, and the code table must be stored in a user terminal. In contrast, EG encoding is more suitable for LASeR in that EG coding does not require a code table because it uses a regular configuration. EG encoding does not assign codewords according to the exact statistics of the symbols. Instead, EG encoding can be matched to various variances of the geometric distribution by adjusting the parameter k . In EG encoding, each code may be configured as follows.

[ M zeros[1][INFO]][M zeros [1] [INFO]]

여기서, M은 리딩 제로(leading zero)의 개수이고, INFO는 정보를 운반하는 (m+k) 비트의 서피스 오프셋(suffix offset) 값이다. 리딩 제로와 다음의 "1"은 각 코드를 분리하는 프리픽스 코드 역할을 한다. 코드 번호( CodeNum)는 다음과 같이 결정된다.Where M is the number of leading zeros, and INFO is the surface offset value of the (m + k) bits that carry the information. Leading zeros and the next "1" serve as a prefix code that separates each code. The code number CodeNum is determined as follows.

Figure 112005002267815-PAT00003
Figure 112005002267815-PAT00003

INFO 값은 리딩 제로의 길이에 영향을 주지 않기 때문에, 상기 식에서 INFO 항을 무시함으로써 다음 수학식 2에 따라 M을 얻을 수 있다. Since the INFO value does not affect the length of the leading zero, M can be obtained according to Equation 2 by ignoring the INFO term in the above equation.

Figure 112005002267815-PAT00004
Figure 112005002267815-PAT00004

다음, INFO는 상기 수학식 1로부터 도출된 다음의 수학식 3에 따라 얻어질 수 있다. Next, INFO can be obtained according to the following equation (3) derived from equation (1) above.

Figure 112005002267815-PAT00005
Figure 112005002267815-PAT00005

일실시예에서, EG 부호화 방식은 다음의 절차에 따라 이루어질 수 있다. 포인트 시퀀스가 (x0, y0) (x1, y1) ... (xn, yn)의 n+1개의 포인트로 구성되어있다고 가정할 때,In one embodiment, the EG encoding scheme may be performed according to the following procedure. Suppose a point sequence consists of n + 1 points of (x0, y0) (x1, y1) ... (xn, yn),

1) 포인트가 2개 이하라면, (x0, y0) (x1, y1)의 값 자체를 기록한다.1) If there are two or less points, record the value of (x0, y0) (x1, y1) itself.

2) 그렇지 않다면, 2) If not,

i) x0과 y0을 읽어 기록에 필요한 비트수를 구한다 i) Read x0 and y0 to get the number of bits needed for writing

ii) x0과 y0을 기록한다.ii) Record x0 and y0.

iii) 4-bit의 공간에 k 값을 기록한다.iii) Record k value in 4-bit space.

iv) (x0, y0) 이후 n개 포인트의 각 dx와 dy에 대하여 iv) for each dx and dy of n points after (x0, y0)

① k 값에 따라 M과 INFO를 구한다.① Obtain M and INFO according to k value.

② M 개수 만큼의 "0", "1" 및 INFO를 순서대로 기록함으 로써 코드를 생성한다.② Code is generated by recording M number of “0”, “1” and INFO in order.

이하의 표 2는 파라메터 k=0, k=1, k=2, k=3 인 경우에 구성된 EG 부호화 코드 11개를 예시적으로 도시한다. Table 2 below exemplarily shows 11 EG coding codes configured when parameters k = 0, k = 1, k = 2, and k = 3.

Figure 112005002267815-PAT00006
Figure 112005002267815-PAT00006

상기 표로부터 코드는 논리적인 순서로 늘어남을 알 수 있다. From the table it can be seen that the codes are in logical order.

EG 코드는 부호없는 코드 번호만을 가지기 때문에, 부호있는 EG 코드는 부호없는 EG 코드로 매핑되어야 한다. 부호있는 EG 코드는 비트 스트림으로부터 부호없는 EG 코드번호(CodeNum)을 검색하고 이하의 규칙을 이용하여 이를 부호있는 것에 매핑시킴으로써 파싱된다.
Since EG codes only have unsigned code numbers, signed EG codes must be mapped to unsigned EG codes. Signed EG codes are parsed by retrieving an unsigned EG code number ( CodeNum ) from the bit stream and mapping it to the signed using the following rules.

If (CodeNum is 0) signed code = 0;If ( CodeNum is 0) signed code = 0;

else if (CodeNum is even) signed code = -CodeNum/2;else if ( CodeNum is even) signed code = -CodeNum / 2;

else if (CodeNum is odd) signed code = (CodeNum+1)/2;
else if ( CodeNum is odd) signed code = ( CodeNum +1) / 2;

아래의 표에 부호없음-부호있음 매핑에 대한 예가 기재되어 있다.An example of an unsigned-signed mapping is shown in the table below.

부호없는 EG 코드번호Unsigned EG code number 00 1One 22 33 44 55 66 77 88 99 부호있는 EG 코드번호Signed EG code number 00 1One -1-One 22 -2-2 33 -3-3 44 -4-4 55

본 발명에 따른 포인트 시퀀스의 부호화 프로세스는, 이하의 신택스 및 시맨틱스로 표현될 수 있다.The encoding process of the point sequence according to the present invention may be expressed by the following syntax and semantics.

신택스:Syntax:

uint GetCodeNum(int diff){uint GetCodeNum (int diff) {

if(diff>0) return diff*2-1;if (diff> 0) return diff * 2-1;

else return diff*(-2)else return diff * (-2)

}
}

uint GetMvalue(uint CodeNum, uint(4) kvalue){uint GetMvalue (uint CodeNum, uint (4) kvalue) {

int i = |CodeNum + 2 kvaule |int i = | CodeNum + 2 kvaule |

int j = 0;    int j = 0;

while (i > 0){    while (i> 0) {

j ++;j ++;

i >> =1;i >> = 1;

}    }

return j- kvalue;    return j-kvalue;

}
}

uint GetINFO(uint CodeNum, uint(4) kvalue, uint Mvalue){uint GetINFO (uint CodeNum, uint (4) kvalue, uint Mvalue) {

return CodeNum+2 kvaule -2 (kvalue+Mvalue) return CodeNum + 2 kvaule -2 (kvalue + Mvalue)

}
}

pointSequence {pointSequence {

uint(lenBits) nbPoints;  uint (lenBits) nbPoints;

uint(1) flag;  uint (1) flag;

if (flag == 0) {   if (flag == 0) {

if (nbPoints < 3) {  if (nbPoints <3) {

uint(5) bits;      uint (5) bits;

for (int i = 0; i < nbPoints; i++) {      for (int i = 0; i <nbPoints; i ++) {

uint(bits) x[i];        uint (bits) x [i];

uint(bits) y[i];        uint (bits) y [i];

}      }

}     }

else {    else {

uint(5) bits;     uint (5) bits;

uint(bits) x[0];     uint (bits) x [0];

uint(bits) y[0];      uint (bits) y [0];                     

uint(5) bitsx;     uint (5) bitsx;

uint(5) bitsy;     uint (5) bitsy;

for (int i = 1; i < nbPoints; i++) {     for (int i = 1; i <nbPoints; i ++) {

uint(bitsx) dx;       uint (bitsx) dx;

uint(bitsy) dy;       uint (bitsy) dy;

x[i] = dx + x[i-1];        x [i] = dx + x [i-1];

y[i] = dy + y[i-1];        y [i] = dy + y [i-1];

}      }

}    }

}  }

else {else {

uint(5) bits;  uint (5) bits;

uint(bits) x[0];  uint (bits) x [0];

uint(bits) y[0];  uint (bits) y [0];

uint(4) kvalue;  uint (4) kvalue;

uint Mvalue = 0;  uint Mvalue = 0;

uint CodeNum = 0;  uint CodeNum = 0;

for(i=1; i < nbPoints; i++) {  for (i = 1; i <nbPoints; i ++) {

CodeNum = GetCodeNum(dx[i]);    CodeNum = GetCodeNum (dx [i]);

Mvalue = GetMvalue(CodeNum, kvalue);     Mvalue = GetMvalue (CodeNum, kvalue);                     

uint(Mvalue) 0;    uint (Mvalue) 0;

uint(1) 1; uint (1) 1;

uint(Mvalue+kvalue) INFO_dx[i]= GetINFO(CodeNum, kvalue, Mvalue) uint (Mvalue + kvalue) INFO_dx [i] = GetINFO (CodeNum, kvalue, Mvalue)

CodeNum = GetCodeNum(dy[i]); CodeNum = GetCodeNum (dy [i]);

Mvalue = GetMvalue(CodeNum, kvalue); Mvalue = GetMvalue (CodeNum, kvalue);

uint(Mvalue) 0;     uint (Mvalue) 0;

uint(1) 1;  uint (1) 1;

uint(Mvalue+kvalue) INFO_dy[i]= GetINFO(CodeNum, kvalue, Mvalue)  uint (Mvalue + kvalue) INFO_dy [i] = GetINFO (CodeNum, kvalue, Mvalue)

}}

}  }

}
}

시맨틱스:Semantics:

flag - FLC 부호화(flag = 0),EG 부호화 (flag =1)를 결정하는 플래그flag-the flag that determines FLC encoding (flag = 0) and EG encoding (flag = 1)

kvalue - 지오메트릭 분포의 종류 값. 예를 들어, kvalue 값이 증가 할수록, 지오메트릭 분포는 점점 완만하게 됨kvalue-The kind value of the geometric distribution. For example, as the value of kvalue increases, the geometric distribution becomes smoother.

Mvalue - 리딩 제로의의 개수Mvalue-the number of leading zeros

CodeNum - 코드 번호CodeNum-code number

INFO_dx - 포인트의 X 좌표의 차이값에 대한 정보를 가지는 값INFO_dx-a value containing information about the difference between points in the X coordinate

INFO_dy - 포인트의 y 좌표의 차이값에 대한 정보를 가지는 값
INFO_dy-a value with information about the difference in points y coordinates

본 발명에 따른 부호화 방법을 전술한 14개의 테스트 파일들에 적용했을 때 다음의 결과가 산출된다. 이하의 표에서, 원래 파일 크기는 각 테스트 파일(.lsr)에 대한 2진 파일 크기를 나타내며, 신규 파일 크기는 본 발명의 부호화 방법에 따라 획득된 이진 파일 크기를 나타낸다.When the encoding method according to the present invention is applied to the fourteen test files described above, the following results are calculated. In the table below, the original file size represents the binary file size for each test file (.lsr), and the new file size represents the binary file size obtained according to the encoding method of the present invention.

Figure 112005002267815-PAT00007
Figure 112005002267815-PAT00007

상기 표에 나타난 바와 같이, face_frame1을 제외한 13개의 모든 선택된 테스트 파일에 대해 4 내지 28%의 데이터 압축 이득이 얻어진다. 이들 파일의 목적은 테스트를 위한 것이기 때문에, 크기는 실제로 서비스될 수 있는 파일에 비해 상당히 작다. 예를 들어, karate는 약 20초 실행된다. 약 10분정도 실행되는 서비스 가능한 콘텐츠를 고려한다면, 3.71%의 데이터 압축은 약 520,800 비트를 절약하는 결과를 나타낼 것이다. As shown in the table above, data compression gains of 4 to 28% are obtained for all 13 selected test files except face_frame1. Because the purpose of these files is for testing, the size is considerably smaller than the files that can actually be served. For example, karate runs for about 20 seconds. Considering serviceable content that runs for about 10 minutes, a 3.71% data compression would result in savings of about 520,800 bits.

LASeR의 또다른 요소는 디코더의 복잡도이다. 포인트가 고정길이 방식으로 부호화될 때, 복잡도 0이라고 가정한다. 전술한 바와 같이, 본 발명에 따른 EG 부호화 방식이 추가되는 경우에, 디코더는 더 많은 계산을 필요로 한다. 디코더에서 사용되는 수식은 다음과 같다.Another element of LASeR is the complexity of the decoder. When a point is encoded in a fixed length manner, it is assumed to be of complexity zero. As mentioned above, when the EG coding scheme according to the present invention is added, the decoder needs more computation. The equation used in the decoder is:

Figure 112005002267815-PAT00008
Figure 112005002267815-PAT00008

상기 수식으로부터 디코더의 복잡도를 유추해보면, 디코더의 복잡도는 다음과 같다.Inferring the complexity of the decoder from the above equation, the complexity of the decoder is as follows.

디코더 복잡도 = (M+2k 쉬프트 + 1 가산 + 1 감산) *포인트 개수Decoder Complexity = (M + 2k Shift + 1 Add + 1 Subtract) * Number of Points

전술한 바와 같이, 본 발명의 부호화 방식에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하는 경우에, 4 내지 28%의 데이터 압축 이득이 얻어지며, 디코더의 복잡도는 쉬프트, 가산 및 감산 연산으로 커버될 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 부호화 방식이 다량의 포인트 시퀀스를 포함하는 지도, 벡터 그래픽(Vector Graphics) 및 카툰과 같은 어플리케이션에 이용된다면, 낮은 디코더 복잡도로써 양호한 압축 효율이 달성될 것이다.As described above, in the case of encoding the point sequence according to the encoding method of the present invention, a data compression gain of 4 to 28% is obtained, and the complexity of the decoder may be covered by shift, add and subtract operations. Thus, if the coding scheme according to the present invention is used in applications such as maps, vector graphics and cartoons containing a large number of point sequences, good compression efficiency will be achieved with low decoder complexity.

Claims (2)

포인트 시퀀스를 부호화하는 방법에 있어서,In the method of encoding a point sequence, 각 포인트 시퀀스에 대하여, 선정된 기준에 근거하여 익스포넨셜 골롬(Exponential Golomb: EG) 부호화 또는 고정길이(Fixed Length Coding:FLC) 부호화를 선택하는 단계와,Selecting, for each point sequence, Exponential Golomb (EG) coding or Fixed Length Coding (FLC) coding based on a selected criterion; FLC 부호화가 선택된다면, FLC 부호화 방식에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하는 단계와, If FLC encoding is selected, encoding a point sequence according to the FLC encoding scheme; EG 부호화가 선택된다면, EG 부호화를 가장 효과적으로 수행할 수 있는 파라메타 k를 구하고, 상기 파라메타 k를 이용하여 각 포인트 시퀀스를 EG 부호화 방식에 따라 부호화하는 단계If EG encoding is selected, obtaining a parameter k that can perform EG encoding most effectively, and encoding each point sequence according to the EG encoding method using the parameter k . 를 포함하는 방법.How to include. 포인트 시퀀스를 부호화하기 위한 장치에 있어서,An apparatus for encoding a point sequence, 각 포인트 시퀀스에 대하여, 선정된 기준에 근거하여 익스포넨셜 골롬(Exponential Golomb: EG) 부호화 또는 고정길이(Fixed Length Coding:FLC) 부호화를 선택하기 위한 수단과,Means for selecting Exponential Golomb (EG) coding or Fixed Length Coding (FLC) coding for each point sequence based on the selected criteria; FLC 부호화가 선택된다면, FLC 부호화 방식에 따라 포인트 시퀀스를 부호화하기 위한 수단과,Means for encoding a point sequence according to the FLC encoding scheme, if FLC encoding is selected, EG 부호화가 선택된다면,EG 부호화를 가장 효과적으로 수행할 수 있는 파라 메타 k를 구하고, 상기 파라메타 k를 이용하여 각 포인트 시퀀스를 EG 부호화 방식에 따라 부호화하기 위한 수단If EG encoding is selected, a means for obtaining a parameta k that can perform EG encoding most effectively, and using the parameter k to encode each point sequence according to the EG encoding scheme 를 포함하는 포인트 시퀀스 부호화 장치.Point sequence encoding apparatus comprising a.
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