KR0185838B1 - A vector quantizer using band-split - Google Patents
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Abstract
본 발명은 대역분할 벡터 양자화기에 관한 것으로, 입력영상을 대역분할하는 대역 분할부(21)와; 상기 분할된 대역중 저역의 영상 데이타를 입력받아 스칼라 양자화하는 스칼라 양자화기(22); 상기 스칼라 양자화된 데이타를 역스칼라 양자화하는 역스칼라 양자화기(23); 상기 역스칼라 양자화기(23)의 출력을 입력받아 스캔하여 에지를 검출하는 에지 검출기(24); 상기 에지 검출기(24)가 에지를 검출하면 상기 대역분할기의 고역 데이타를 하나의 입력벡터로 하여 벡터 양자화하는 벡터양자화기(25); 상기 스칼라 양자화기의 출력과 벡터 양자화기의 출력을 다중화하는 다중화부(26)로 구성되어 입력 영상 데이타를 대역으로 분할한 후 분할된 저역에서 에지를 검출하고, 검출된 에지의 위치정보를 입력받아 해당 위치에서 고역을 벡터 양자화하므로 발생되는 데이타량을 줄일 수 있는 효과가 있다.The present invention relates to a band division vector quantizer, comprising: a band division unit 21 for band division of an input image; A scalar quantizer 22 for receiving scalar quantization of low-frequency image data of the divided bands; An inverse scalar quantizer (23) for inverse scalar quantization of the scalar quantized data; An edge detector (24) for detecting an edge by receiving the output of the inverse scalar quantizer (23); A vector quantizer 25 for vector quantizing the high frequency data of the band splitter as one input vector when the edge detector 24 detects an edge; The multiplexer 26 is configured to multiplex the output of the scalar quantizer and the output of the vector quantizer. The input image data is divided into bands, the edges are detected at the divided low frequencies, and the position information of the detected edges is received. Since vector quantization of the high range at the corresponding position has the effect of reducing the amount of data generated.
Description
제1도는 종래의 일반적인 대역분할 부호하기를 도시한 블럭도.1 is a block diagram showing a conventional general band division coding.
제2도는 본 발명에 따른 대역분할 벡터 양자화기를 도시한 블럭도.2 is a block diagram illustrating a band division vector quantizer according to the present invention.
제3도는 본 발명에 사용되는 대역분할을 설명하기 위하여 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating band division used in the present invention.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
11,21 : 대역분할부 12-1~12-4 : 다운샘플러11,21: band division 12-1 ~ 12-4: downsampler
13-1~13-4 : 부호기 14,26 : 다중화부13-1 ~ 13-4: Encoder 14,26: Multiplexer
22 : 스칼라 양자화기 23 : 역스칼라양자화기22: scalar quantizer 23: inverse scalar quantizer
24 : 에지검출기 25 : 벡터 양자화기24: edge detector 25: vector quantizer
본 발명은 영상부호기에 관한 것으로 특히, 입력 영상데이타의 대역을 분할한 후 저역의 에지를 검출하여 에지부분의 고역 데이타를 벡터 양자화하는 대역분할 벡터 양자화기에 관한 것이다.The present invention relates to an image encoder, and more particularly, to a band division vector quantizer for dividing a band of input image data and detecting low edges and vector quantizing high frequency data of an edge portion.
일반적으로 벡터 양자화(VQ)는 K공간의 벡터를 유한개의 부호책(code book)에 매핑(mapping)시키는 방식으로서, 영상신호의 압축에 효율적인 방법중의 하나로 HDTV, MPEG등에 대한 관심의 고조와 함께 많이 연구되고 있고, 특히 복호기(Decoder)의 구조가 간단하고 1 bpp(bitper pixel)이하의 낮은 비트율에서 성능이 뛰어나다는 평가를 받고 있다.In general, vector quantization (VQ) is a method of mapping a vector of K-space to a finite code book, which is one of the efficient methods for compressing video signals, and with increasing interest in HDTV, MPEG, etc. It has been studied a lot, and it is evaluated that the structure of the decoder (decoder) is simple and the performance is excellent at a low bit rate of less than 1 bpp (bitper pixel).
이러한 벡터양자화(VQ)는 벡터의 차원이 커질수록 그 성능이 향상되나, 실제 부호화 과정상에서 계산량이 차원의 증가에 따라 급격히 증가하고, 부호책(code-book)의 설계가 어려워지기 때문에 벡터의 차원은 적정 수준으로 제한된다.The performance of the vector quantization (VQ) is improved as the dimension of the vector increases, but in the actual encoding process, the amount of computation increases rapidly as the dimension increases, and it becomes difficult to design a code-book. Is limited to an acceptable level.
이와 같이 벡터 양자화(VQ)는 K공간의 벡터를 유한개의 부호책으로 매핑(mapping)시키는 것이므로, 다음 식1과 같이 표현된다.Since vector quantization (VQ) maps a vector of K-space into a finite number of code books, it is represented by Equation 1 below.
상기 식1에서 k=1....N이고, min-1은 왜곡치를 최소화하는 부호책(code-book)상의 Xk를 나타내며, d는 왜곡계수(distortion measure)를 나타낸다.In Equation 1, k = 1 .... N, min −1 represents X k on a code-book for minimizing distortion value, and d represents a distortion measure.
VQ 에코더는 상기 식1과 같이 입력벡터 X에 대해 부호책으로부터 왜곡치가 최소인 부호벡터 Xk를 찾아(search) 입력벡터 X나 부호벡터 Xk대신에 부호벡터 Xk를 표시하는 지표(INDEX)를 송신하여 고도의 압축을 이룩하게 되고, 수신측의 VQ 디코더에서는 수신된 지표(INDEX)로부터 룩업테이블을 사용하여 송신측과 동일한 부호책으로부터 해당 부호벡터 Xk를 찾아 원래의 정보를 복원하게 된다. 이때, VQ 엔코더는 입력벡터 X로부터 왜곡치가 최소인 부호벡터 Xk를 찾기 위한 과정이 복잡하나 VQ 디코더는 지표(INDEX)로 부터 해당 부호를 꺼내기만 하므로 간단하게 구현될 수 있다.VQ Cardiogram an indicator (INDEX representing the code vectors X k, instead of distortion values vector smallest code find (search) the input vector X and sign the vector X k X k from a code book for the input vector X as shown in the formula 1 ) To achieve a high level of compression, and the VQ decoder at the receiving end uses the lookup table from the received index INDEX to find the corresponding code vector X k from the same code book as the transmitting side and restore the original information. do. In this case, the VQ encoder has a complicated process of finding a sign vector X k having a minimum distortion value from the input vector X, but the VQ decoder can simply be implemented because it only extracts the corresponding code from the index INDEX.
또한, 상기 식1로 주어지는 VQ의 부호책(codebook)을 만드는 일반적인 방법으로는 LBG(Linde, Buzo 및 Gray : 인명임)알고리즘이 널리 사용되는데, LBG 알고리즘의 개요는 부호벡터는 입력벡터에 가장 가까운(distortion 측면에서) 부호벡터이어야 한다는 조건(nearest neighbor condition)과, 같은 부호벡터로 부호화되는 벡터들의 중심점(distortion 측면에서)이 부호벡터이어야 한다는 조건(centroid condition)의 두가지 제한 조건에 따라 반복적으로 부호책을 만들어 나가는 것이다. 이와 같이 부호책이 완성된 후, VQ엔코더는 입력벡터와 부호책의 부호벡터를 비교하여 왜곡치를 최소로 하는 부호벡터를 찾아 지표(INDEX)를 구해야 한다.In addition, as a general method of making a VQ codebook given by Equation 1, LBG (Linde, Buzo, and Gray: human names) algorithms are widely used. The outline of the LBG algorithm is that the code vector is closest to the input vector. Iteratively sign according to the two constraints (nearest neighbor condition) (in distortion terms) and the condition that the center point (in distortion terms) of vectors encoded with the same sign vector must be sign vectors. It is to make a book. After the code book is completed as described above, the VQ encoder needs to compare the input vector and the code vector of the code book to find the index vector that minimizes the distortion value and obtain the index INDEX.
한편, 대역분할 부호화란 제1도에 도시된 바와 같이 입력영상을 저역(LL), 저고역(LH), 고저역(HL), 고역(HH)의 대역으로 분할하는 대역분할부(11)와; 상기 분할된 저역(LL)의 영상데이타를 다운 샘플링하는 제1다운 샘플러(12-1); 상기 제1다운 샘플러(12-1)의 출력을 부호화하는 제1부호기(13-1); 상기 분할된 저고역(LH)의 영상데이타를 다운 샘플링하는 제2다운 샘플러(12-2); 상기 제2다운 샘플러(12-2)의 출력을 부호화하는 제2부호기(13-2); 상기 분할된 고저역(HL)의 영상데이타를 다운 샘플링하는 제3다운 샘플러(12-3); 상기 제3다운 샘플러(12-3)의 출력을 부호화하는 제3부호기(13-3); 사기 분할된 고역(HH)의 영상데이타를 다운 샘플링하는 제4다운 샘플러(12-4); 상기 제4다운 샘플러(12-4)의 출력을 부호화하는 제4부호기(13-4); 및 상기 부호기들의 출력을 다중화하는 다중화부(14)로 구성되어 대역을 분할한 후 분할된 대역에 대해 각각 부호화를 수행하였다. 이때, 제1내지 제4부호기(13-1~13-4)는 분할된 대역의 데이타 특성에 적합한 영상부호기법을 사용할 수 있으며, 대역별로 서로 다른 방식으로 부호화하는 것도 가능하다.On the other hand, as shown in FIG. 1, the band division encoding means a band division unit 11 for dividing an input image into low band (LL), low high band (LH), high low band (HL), and high band (HH); ; A first down sampler 12-1 which down-samples the divided low frequency image data; A first encoder 13-1 encoding the output of the first down sampler 12-1; A second down sampler 12-2 for down sampling the divided low frequency image data; A second encoder (13-2) for encoding the output of the second down sampler (12-2); A third down sampler 12-3 which down-samples the divided high-low image data; A third encoder (13-3) for encoding the output of the third down sampler (12-3); A fourth down sampler 12-4 which down-samples the image data of the fraudulent high frequency (HH); A fourth encoder (13-4) for encoding the output of the fourth down sampler (12-4); And a multiplexer 14 for multiplexing the outputs of the encoders to divide the bands and to perform encoding on the divided bands, respectively. In this case, the first to fourth encoders 13-1 to 13-4 may use an image coding method suitable for the data characteristics of the divided bands, and may encode the bands in different ways.
그런데, 상기와 같이 분할된 대역 각각에 대해 부호화를 수행하면 저역에서 검출된 영상정보를 효율적으로 사용하지 못할 뿐만 아니라 부호화 결과 전체적으로 발생되는 데이타량이 증가하는 문제점이 있다.However, when encoding is performed on each of the divided bands as described above, not only the image information detected in the low range is efficiently used, but also the amount of data generated as a result of the encoding increases.
이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해소하기 위하여 안출된 것으로, 영상데이타를 대역분할하여 저역의 에지를 검출한 후 상기 에지부분에서는 고역의 데이타를 하나의 벡터 양자화기로 벡터 양자화하므로써 발생되는 데이타량을 줄일 수 있는 대역분할 벡터 양자화기를 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been devised to solve the above-described problems, and the data generated by vector quantization of high-band data at a single vector quantizer in the edge portion after band-dividing image data to detect low-edge edges. It is an object of the present invention to provide a band division vector quantizer capable of reducing the amount.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 장치는 입력영상을 대역분할하는 대역 분할부와; 상기 분할된 대역중 저역의 영상 데이타를 입력받아 스칼라 양자화하는 스칼라 양자화기; 상기 스칼라 양자화된 데이타를 역스칼라 양자화하는 역스칼라 양자화기; 상기 역스칼라 양자화기의 출력을 입력받아 스캔하여 에지를 검출하는 에지 검출기; 상기 에지 검출기가 에지를 검출하면 상기 대역 분할기의 고역 데이타를 하나의 입력벡터로 하여 벡터 양자화하는 벡터 양자화하는 벡터 양자화기; 상기 스칼라 양자화기의 출력과 벡터 양자화기의 출력을 다중화하는 다중화부로 구성된 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the apparatus of the present invention comprises a band dividing unit for band dividing the input image; A scalar quantizer for receiving scalar quantization of low-frequency image data of the divided bands; An inverse scalar quantizer for inverse scalar quantizing the scalar quantized data; An edge detector configured to detect an edge by receiving the output of the inverse scalar quantizer; A vector quantizer for vector quantizing the high-band data of the band divider as one input vector when the edge detector detects an edge; And a multiplexer configured to multiplex the output of the scalar quantizer and the output of the vector quantizer.
즉, 본 발명은 입력영상 데이타를 대역분할한 후 저역의 영역에서 에지를 검출하여 검출된 에지영역의 고역 데이타를 하나의 벡터로 묶어 벡터양자화하여 발생되는 데이타를 줄일 수 있게 한 것이다.That is, according to the present invention, after band-spliting the input image data, edges are detected in the low-pass region, and high-frequency data of the detected edge region is bundled into one vector to reduce data generated by vector quantization.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 자세히 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the present invention.
본 발명에 따른 대역분할 벡터 양자화기는 제2도에 도시된 바와 같이, 입력영상을 대역분할하는 대역 분할부(21)와; 상기 분할된 대역중저역의 영상 데이타를 입력받아 스칼라 양자화하는 스칼라 양자화기(22); 상기 스칼라 양자화된 데이타를 역스칼라 양자화하는 역스칼라 양자화기(23); 상기 역스칼라 양자화기(23)의 출력을 입력받아 스캔하여 에지를 검출하는 에지 검출기(24); 상기 에지 검출기(24)가 에지를 검출하면 상기 대역 분할기의 고역 데이타를 하나의 입력벡터로 하여 벡터 양자화하는 벡터 양자화기(25); 상기 스칼라 양자화기의 출력과 벡터 양자화기의 출력을 다중화하는 다중화부(26)로 구성되어 있다.A band division vector quantizer according to the present invention, as shown in FIG. 2, includes a band divider 21 for band division of an input image; A scalar quantizer 22 which receives the divided band mid-low range image data and scalar quantizes it; An inverse scalar quantizer (23) for inverse scalar quantization of the scalar quantized data; An edge detector (24) for detecting an edge by receiving the output of the inverse scalar quantizer (23); A vector quantizer 25 for vector quantizing the high-band data of the band divider as one input vector when the edge detector 24 detects an edge; The multiplexer 26 is configured to multiplex the output of the scalar quantizer and the output of the vector quantizer.
상기와 같은 구성에서 대역분할부(21)는 제3도의 (a)와 같은 영상데이타를 입력받아 제3도의 (b)와 같은 영상 데이타로 분할한다.In the above configuration, the band dividing unit 21 receives image data as shown in FIG. 3A and divides the image data into image data as shown in FIG. 3B.
즉, 제3도에 있어서, (a)와 같은 원영상은 대역분할부(21)에서 분할하여(b)와 같이 저역(LL)의 영상 데이타, 저고역(LH)의 영상 데이타, 고저역(HL)의 영상 데이타, 고역(HH)의 영상 데이타로 분할한 후 저역의 영상 데이타를 스칼라 양자화기에서 스칼라 양자화한다.That is, in FIG. 3, the original image as shown in (a) is divided by the band dividing unit 21, and as shown in (b), the low pass (LL) image data, the low pass (LH) image data, and the high pass ( HL) image data and high-frequency (HH) image data, and low-band image data are scalar quantized by a scalar quantizer.
스칼라 양자화된 저역의 영상데이타는 역스칼라 양자화기(23)에서 다시 역스칼라 양자화되어 원영상으로 복구되어, 역스칼라양자화된 출력은 에지검출기(24)에서 에지가 검출된다.The scalar quantized low pass image data is inverse scalar quantized in the inverse scalar quantizer 23 and restored to the original image, so that the edge is detected by the edge detector 24 in the inverse scalar quantized output.
이때, 에지검출기(24)가 저역의 영상 데이타로부터 에지를 검출하면 벡터 양자화기(25)는 상기 에지 검출기(24)의 출력에 따라 대역분할부(21)의 저고역(LH), 고저역(HL), 고역(HH) 영상데이타를 묶어서 하나의 벡터로 취급하여 벡터 양자화하고, 스칼라 양자화기(22)의 출력과 벡터양자화기(25)의 출력은 다중화부(26)에서 다중화되어 출력된다.At this time, when the edge detector 24 detects an edge from the low-pass image data, the vector quantizer 25 performs the low high frequency (LH) and the high low frequency of the band splitter 21 according to the output of the edge detector 24. HL) and high-frequency (HH) image data are bundled and treated as a vector to quantize the vector, and the output of the scalar quantizer 22 and the output of the vector quantizer 25 are multiplexed by the multiplexer 26 and output.
여기서, 에지검출기(24)는 입력된 블럭 영상 데이타를 가로 및 세로로 스캔하여 변화가 큰 픽셀을 찾아내는 동작에 의해 에지를 검출하고, 에지가 검출되면 이 에지의 위치 데이타를 벡터 양자화기(25)로 출력한다. 그러면, 벡터 양자화기(25)는 위치 데이타를 입력받아 해당 위치에서만 3개의 고역 데이타를 묶어서 벡터양자화하여 전송한다.Here, the edge detector 24 detects an edge by scanning the input block image data horizontally and vertically to find a pixel having a large change, and when the edge is detected, the edge quantizer 25 detects the position data of the edge. Will output Then, the vector quantizer 25 receives the position data and bundles three high-band data only at the corresponding position to vector quantize and transmit the position data.
이와 같이 입력 영상 데이타를 대역으로 분할한 후 분할된 저역에서 에지를 검출하고, 검출된 에지의 위치정보를 입력받아 해당 위치에서 고역을 벡터 양자화하므로 발생되는 데이타량을 줄일 수 있는 효과가 있다.In this manner, the input image data is divided into bands, and thus edges are detected at the divided low range, and the position information of the detected edges is input to vector quantize the high range at the corresponding position, thereby reducing the amount of data generated.
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