KR100194038B1 - 프랙탈 영상 복원장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야

디지털 영상 처리 시스템

2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제

복원과정의 종료 여부를 출력 영상의 수렴 척도에 따라 적응적으로 결정하여 고속·고화질화를 추구하는 프랙탈 영상 복원장치 및 방법을 제공함에 있다.

3. 발명의 해결방법의 요지

프랙탈 압축 영상을 치역블럭 단위로 복원할 때 각 치역블록별로 수렴 상태 정보를 발생시켜 저장해둠으로써 임의의 치역블록에 대한 n차 반복 복원에 앞서 제n-1차 반복 복원시의 수렴 상태를 미리 파악하여 수렴된 치역블록이면 복원처리에서 제외시킴으로써 보다 빠른 영상 복원이 가능함을 특징으로 한다.

4. 발명의 중요한 용도

프랙탈 영상 복원

Description

프랙탈 영상 복원장치 및 방법

제1도는 일반적인 프랙탈 영상 압축과정을 나타낸 도면.

제2도는 일반적인 프랙탈 영상 복원 시 임의의 초기 영상에서 첫 번째 출력 영상을 얻는 과정을 나타낸 도면.

제3a 및 제3b도는 프랙탈 영상 복원시의 수렴 과정을 2차원 평면에서 표현한 도면.

제4도는 수렴 척도를 적용한 프랙탈 영상 복원 과정을 나타낸 흐름도.

제5도는 본 발명에 따른 프랙탈 영상 복원 방법에 의하여 k번째 출력 영상에서 k+1번째 출력 영상을 얻는 과정을 개략적으로 나타낸 도면.

제6도는 본 발명에 따른 처리 영역의 선별적 처리를 통한 고속 프랙탈 영상 복원장치의 구성을 나타낸 도면.

제7도는 본 발명에 따른 처리영역의 선별적 처리를 통한 고속 프랙탈 영상 복원과정을 나타낸 흐름도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

Di : 정의역 블록 Ri, R1∼R4 : 치역 블록

51 : 압축 데이터 메모리 52 : 제어부

53 : 제1페이지 메모리 54 : 상태 메모리

55 : 블록 메모리 57 : 수축변환부

58 : 제2페이지 메모리

본 발명은 디지털 영상처리시스템에 있어서 영상을 압축 혹은 복원하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 처리영역(range block)의 선별적 처리를 통한 고속 프랙탈 압축 영상 복원장치 및 방법에 관한 것이다.

오늘날 정보화 사회의 도래와 화상 전화 서비스, VOD(Vedio on Demand)등으로 대변되는 멀티미디어의 발전은 대용량의 디지털 정보처리 기술의 개발을 필요로 한다. 그중에서도 대용량의 영상 데이터를 압축하고 이를 다시 복원하는 기술의 개발은 매우 중요한 분야로 인식되어지고 있다. 이러한 상황을 반영하여 새로운 영상 압축방법에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있는데, 프랙탈 영상 압축이 그 한 예이다. 상기 프랙탈 영상 압축은 영상의 자기 유사성을 이용하는 새로운 압축 방법으로서 고 압축률, 해상도 독립(resolution independence)에 의한 고해상도의 영상 복원력 그리고 매우 짧은 복원시간등의 장점들을 지니고 있다.

일반적인 프랙탈 영상 복원방법은 수축변환(contractive transform)의 고정점 이론(fixed point theorem)에 근거한다. 상기 프랙탈 영상 복원방법은 압축과정에서 구한 수축변환을 임의의 초기 영상에 적용하여 출력 영상을 구한 다음, 이를 또다시 수축변환하여 새로운 출력 영상을 얻는 일련의 과정이다. 이러한 반복과정을 통하여 얻어지는 출력 영상들은 상기 고정점 이론에 의하여 원래의 영상에 가까운 고정점으로 수렴되어진다.

부연하면, 프랙탈 영상 복원방법은 임의의 초기 영상에 대하여 수축변환을 일정한 횟수만큼 반복하는 과정으로서, 압축할 원래 영상을 고정점으로 하는 수축변환을 구하여 이를 부호화함으로써 압축을 수행하고, 수축변환의 고정점 이론에 근거하여 압축과정에서 구한 수축변환을 임의의 초기 영상에 반복적으로 적용함으로써 복원 영상을 얻게 되는 것이다.

이와 같은 프랙탈 영상 압축방법은 자퀸(Jacquin)에 의하여 처음으로 알고리듬화 되었다. 자퀸의 알고리듬에서 압축과정은 원래 영상을 겹침이 없는 처리영역들로 분할한 후 각각의 처리영역에 대한 수축변환을 구하여 이를 부호화 하는 것이다. 그리고 영상의 복원은 먼저 압축에서 구한 수축변환을 임의의 영상에 적용하여 출력영상을 구한 다음 이를 또다시 변환시켜 새로운 출력 영상을 얻어 나가는 방법이다. 이같은 과정의 반복을 통해 얻어지는 출력 영상은 고정점 이론에 의하여 원래 영상으로 수렴되어진다.

그런데 자퀸의 알고리듬은 다른 영상 압축방법들과 비교해 볼 때 많은 계산량을 필요로 하는 문제점을 지니고 있다. 이는 압축과정에서 각각의 처리영역에 대한 변환을 구하는 데 상당히 많은 계산량이 필요하기 때문이다. 그러므로 지금까지 프랙탈 영상 압축방법의 연구는 압축과정의 계산량 감소에 대하여 치중되어 왔다. 그리고 이에 관한 많은 개선 알고리듬들이 발표되어 왔으며, 지금도 연구되어지고 있다.

그러나 복원과정에서도 몇가지의 문제점이 존재한다. 지금까지는 압축과정의 문제점이 복원과정의 문제점보다 상대적으로 심각하여 복원과정의 문제점은 크게 부각되지 않고 있었다. 그러나 프랙탈 영상 압축방법의 적용 및 응용에 있어서 보다 최적화된 복원방법이 요구되고 있다.

기존의 복원방법에서의 문제점은 2가지로 요약된다. 첫 번째 문제는 출력 영상이 원래 영상으로의 수렴 상태를 나타내는 수렴 척도(convergence criterion)가 없다는 것이다. 지금까지의 복원은 고정점 정리에 의하여 영상의 수렴이 보장된 상태에서 미리 설정된 횟수(충분하다고 여기는)만큼을 반복함으로써 영상을 복원하였다. 그런데 이 방법은 설정된 반복 횟수(iteration number)가 작을 경우에 충분한 수렴이 이루어지지 않아 저하된 화질의 복원 영상이 얻어지고, 반복 횟수가 많을 경우에는 우수한 화질의 복원 영상은 얻어지나 불필요한 반복 과정에 의한 복원 시간이 길어지는 문제를 지닌다. 그러므로 복원 과정중에 출력 영상의 수렴 정도를 나타낼 수 있는 수렴 척도를 도입하여 이 기준에 따른 복원 과정의 종료여부를 결정하는 것이 바람직하다. 두 번째 문제로는 출력 영상의 수렴 속도이다. 현재의 통신 서비스 및 동영상 처리는 빠른 복원 기능을 필요로 하고 있다. 그러므로 프랙탈 영상 압축방법의 실제 적용에 있어서 출력 영상의 수렴 속도 개선은 매우 중요한 부분이다. 그런데 지금까지 수렴 속도의 개선에 대한 연구는 크게 알려진 바가 없다.

프랙탈 영상 복원과정을 보다 상세하게 설명하면, 제1도는 일반적인 프랙탈 영상 압축과정을 나타낸 것이다. 이 압축방법에 따르면, 우선 원래 영상(original image)을 다수의 정의역 블록(domain block)으로 분할한다. 또한 다수의 치역 블록으로 분할한다. 이때 정의역 블록은 서로 겹치게 분할되어도 무관하다. 또한 정의역 블록과 치역 블록의 개수가 같을 필요는 없다.

압축은 치역 블록 단위로 이루어진다. 임의의 한 치역 블록을 압축하기 위해서는 모든 정의역 블록을 도시한 바와 같이 기하학적 변환, 혼합 변환 및 메이식변환(이하 통칭하여 수축변환이라 함.)해야 한다. 그리고 상기 수축변환한 결과(새로운 치역 블록)가 상기 압축 대상인 치역 블록과 가장 적은 오차를 갖는 정의역 블록을 선택한다. 이렇게 압축 대상인 치역 블록에 쌍(match)을 이루는 정의역 블럭이 선택되면 정의역 블록의 위치정보(cd), 치역 블록의 위치정보(cr) 및 수축변환계수(s, o)로 이루어지는 프랙탈 코드 테이블을 만들게 된다. 이 동작을 모든 치역 블록에 대하여 수행하면 원래 영상에 대한 압축이 완료되는 것이다. 이하 압축 데이터는 상기 프랙탈 코드 테이블을 의미한다.

제2도는 일반적인 프랙탈 영상 복원 시 임의로 설정된 초기 영상(arbitrary init ial image)에 수축 변환이 적용되어 새로운 출력 영상(first iteration image)을 얻는 과정을 나타낸 것이다. 모든 치역 블록에 대하여 이와 같은 과정이 수행되어지는 것을 1회의 반복(iteration)이라 할 때, 영상의 복원은 주어진 반복 횟수(iteration number)만큼 그 과정을 반복함으로써 이루어진다. 상기 초기 영상은 어떤 풍경 혹은 사람의 얼굴이거나 온통 까맣거나 하얀색일 수도 있다. 이렇게 임의로 설정한 초기 영상으로부터 치역 블록(Ri)이 복원되어지는 절차를 설명하면, 1) 압축데이타에 포함된 정의역 블록(D_i)의 위치정보에 따라 초기 영상으로부터 정의역 블록 읽음.

2) 읽어들인 정의역 블록에 다음과 같은 과정의 수축 변환을 적용함. - 읽어 들인 정의역 블록을 기하학적 변환하여 치역 블록의 크기와 동일하게 함.

- 기하학적 변환된 정의역 블록에 압축과정에서 구한 메이식 변환의 계수를 이용하여 새(new) 치역 블록을 구함.

3) 상기 2)에서 구한 새 치역 블록을 제1차 반복 영상의 치역 블록(R_i)으로 대치한다. 이때 상기 치역 블록(R_i)의 위치는 초기 영상에서의 치역 블록(R_i)의 위치와 동일함.

모든 치역 블록에 대하여 상기 1)∼3) 과정을 수행하면 전체 영상에 대한 복원이 이루어지는 것이다.

상기 1)∼3) 과정을 반복하는 횟수가 많아질수록 그때마다 출력되는 영상(이하 '출력영상'이라 함)은 점점 더 원래의 영상에 근사하게 바뀌어지며, 결국에는 원래 영상에 아주 가까운 형태로 수렴하게 된다.

이와 같은 복원 방법은 복원 과정중에 출력 영상의 수렴 정도를 조사하지 않고, 단지 고정점 이론에 의하여 보장된 수렴성에 기초하여 주어진 횟수 만큼의 반복 과정만을 거쳐 영상을 복원하는 단순한 과정이다. 그러므로 이 방법은 설정된 반복 횟수가 작은 경우에는 충분한 수렴이 이루어지지 않아 복원 영상의 화질이 저하되고, 반복 횟수가 많은 경우에는 복원 영상의 화질은 우수하나 불필요한 반복 과정이 존재하는 문제를 지닌다.

따라서 본 발명의 목적은 복원과정의 종료 여부를 출력 영상의 수렴 척도에 따라 적응적으로 결정하여 고속·고화질화를 추구하는 프랙탈 영상 복원장치 및 방법을 제공함에 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 프랙탈 압축 영상을 치역블럭 단위로 복원할 때 각 치역블록별로 수렴 상태 정보를 발생시켜 저장해둠으로써 임의의 치역블록에 대한 제n차 반복 복원에 앞서 제n-1차 반복 복원시의 수렴 상태를 미리 파악하여 수렴된 치역블록이면 복원처리에서 제외시킴으로써 보다 빠른 영상 복원이 가능함을 특징으로 한다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한 하기 설명에서는 구체적인 회로의 구성 소자등과 같은 많은 특정(特定) 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게는 자명하다할 것이다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

출력 영상의 수렴 정도를 알기 위한 가장 정확하고 간단한 방법은 매 반복 과정마다 원래 영상과 출력 영상간의 오차를 계산하는 것이다. 왜냐하면 출력 영상은 원래 영상에 가까운 고정점으로 수렴해 가기 때문이다.

그러나 복원과정에서는 원래 영상이 알려져 있지 않으므로 이와 같은 방법은 적용되어질 수 없다. 이처럼 원래 영상을 알 수 없는 상황(즉 최종 복원 영상이 어떤 것인지 알 수 없는 상황)에서 출력 영상의 수렴 정도를 반영하는 수렴 척도를 구하기 위해 본 실시예에서는 먼저 출력 영상들간에 존재하는 특성을 이론적으로 파악하고 파악된 결과를 이용한다.

본 실시예에서의 수렴 척도에 대한 상세한 설명은 다음과 같다.

일반적으로 프랙탈 영상 압축방법에서 사용하고 있는 수축변환은 식(1)과 같이 정의된다.

x,y ∈ M 인 모든 x,y를 대상으로 함.

상기 식(1)에서 알 수 있듯이 수축변환 f는 어떤 두 영상을 변환시켰을 때 변환된 두 영상간의 거리(즉 오차)가 변환 전의 두 영상간의 거리보다 작아지는 변환이다. 그리고 이같은 수축변환 f는 유일한 고정점 p(즉 p=f(p)]를 지닌다고 알려져 있다. 한편, 임의의 영상 p_o를 k-1번 수축변환하여 얻은 출력 영상, k번 수축변환하여 얻은 출력 영상 그리고 k+1번 수축변환하여 얻은 출력 영상들간에 존재하는 거리 관계(오차 관계)는 상기한 식(1)로부터의 수학적 유도에 의하여 다음 식(2)와 같이 표현된다.

상기 식(2)는 어느 한 영상에 대하여 동일한 수축변환을 반복할 때 두 영상들간의 거리는 항상 단조적으로 감소함을 의미한다. 이는 영상들이 모두 고정점으로 수렴해 가기 때문이다.

결론적으로, 상기 식(1)과 식(2)로부터 프랙탈 영상의 복원과정에서 출력되는 영상들은 고정점 이론에 의하여 점차로 고정점에 수렴하게 되며, 이때 출력되는 영상들간의 거리는 단조적으로 감소한다는 사실을 알 수 있다.

제3a 및 제3b도는 프랙탈 영상 복원시의 수렴 과정을 2차원 평면에서 표현한 것이다. 제3a도에 나타낸 두 직선 y=ax+b와 y=x에 의하면, 상기 y=ax+b를 수축변환 함수 τ라 할 때, τ(f_o) = f₁이고 τ(f_p) = f_p이다. 결국, 반복되는 수축변환에 의해 임의의 초기점(f_o)에 수축변환 함수 τ를 적용하고 이때 생성된 값에 또다시 수축변환 함수 τ를 적용하는 동작을 무한히 할 때 그 출력값은 고정점(f_p)가 된다. 이는 다음 식으로 나타낼 수 있다.

상기 제3b도는 초기 영상에 대한 수축변환의 반복에 의하여 출력 영상이 고정점(최종 복원 영상)으로 수렴되어지는 과정과 이때 출력 영상들간의 거리가 감소해져 가는 과정을 상기 제3a도와 다른 형태로 표현한 것에 지나지 않는다.

이상의 설명에서 알 수 있는 명확한 사실은 출력 영상이 고정점에 가까이 수렴되어 가는 동시에 출력 영상들간의 거리는 감소해 간다는 것이다. 그러므로 이와 같은 이론적인 분석에 의하여 출력 영상들간의 거리 감소는 출력 영상의 수렴 정도를 반영하고 있다는 것이다. 이 사실은 수학에서 수축변환에 대한 카우쉬 시퀀스(Cauchy seque nce) 조건으로 알려져 있다.

이같은 사실에 기초하여 본 실시예에서는 다음과 같은 수렴 척도를 도입한다.

상기 식(3)으로 표현된 수렴 척도를 도입한 새로운 복원 방법은 반복과정마다 이전의 출력 영상(k-1번째 출력 영상)과 현재의 출력 영상(k번째 출력 영상)간의 거리를 구하여 이값이 임계값보다 작은 경우에 복원과정을 종료시키는 것이다. 실제로 상기 식(3)에서 이용되어질 수 있는 영상간의 오차 계산방법은 여러 가지 형태가 존재할 수 있다. 여기에는 공지의 거리함수 또는 왜곡측정(distortion measure) 모두가 포함된다.

다음 식(4)는 널리 알려진 계산법 RMSE(Root Mean Error)를 이용하여 출력 영상들간의 오차를 계산하는 것을 나타내고 있다.

제4도는 본 발명에 따른 수렴 척도를 도입한 프랙탈 영상 복원 과정을 나타낸 흐름도이다.

4a단계에서 제어부 52는 임의로 정해진 초기 영상의 밝기값을 제1페이지 메모리 53에 저장한다. 4b단계에서 변수들을 설정한다. 즉 초기 치역 블록의 개수 K를 1로, 총 치역 블록의 개수 M을 설정한다. 4c단계에서 압축 데이터 메모리 51로부터 K번째 치역 블록에 대한 정의역 블록의 위치 정보와 메이식변환 계수값(S, O)을 읽는다. 4d단계에서 상기 정의역 블록의 위치정보에 따라- 제1페이지 메모리 53에 저장된 초기 영상으로부터 해당 정의역 블록(엄밀히 말하면 정의역 블록의 밝기값이나 편의상 정의역 블록이라 칭하기로 한다.)을 읽는다. 4e단계에서 상기 읽어온 정의역 블록을 기하학적 변환하여 상기 K번째 치역 블록의 크기로 만든다. 그리고 4f단계로 진행하여 상기 기하학적 변환된(공간 축소된) 정의역 블록을 메이식 변환하여 새로운 치역 블록을 생성한다. 4g단계에서 상기 새로운 치역 블록을 제2페이지 메모리 58에 저장한다. 이때 저장되는 위치는 상기 K번째 치역 블록이 상기 초기 영상에서 차지하는 위치와 동일하다. 4h단계에서 초기 치역 블록의 개수 K가 총 치역 블록의 개수 M과 같은지 체크하여 같지 않으면 4k단계로 진행하여 상기 초기 치역 블록의 개수 K를 1 증가시킨 후 상기 4c 단계부터 다시 수행한다. 모든 치역 블록에 대하여 상기 과정을 수행하면 복원 영상이 얻어진다.

4i, 4j단계는 상기 4b∼4h단계를 통해 복원 영상이 얻어지면 이 영상의 수렴 표준치를 계산하고, 그 계산된 값이 소정의 문턱치를 넘는지 여부를 체크하여 넘지 않을 경우 상기 4a단계로 되돌아가기 위한 것이다.

이처럼 수렴 척도가 적용된 프랙탈 영상 복원 방법은 불필요한 반복 횟수를 줄이면서 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있게 한다. 그러나 이 방법은 매 반복 과정마다 복원 영상간의 오차를 계산해야 하기 때문에 계산량의 증가를 가져 온다. 이 오차 계산에 따른 계산량 증가는 복원시 불필요한 반복 횟수의 감소로 인한 계산량 감소와 서로 상충된 효과를 지닌다. 그러므로 이러한 점을 보완하여 실제적으로 수렴 속도의 개선을 가져 올 수 있는 방법이 강구될 필요가 있다. 즉 수렴 속도의 개선을 위하여 본 실시예에서는 수렴 척도를 이용하여 각처리영역에 대한 수렴 정도를 조사하고 복원 과정에 적용될 처리영역을 선정한 후 그 선정된 처리 영역만을 복원하는 선별적 영상 복원 방법을 구현한다.

제2도에 도시한 바와 같은 일반적인 프랙탈 압축 영상 복원방법에 의하여 출력되어지는 복원 영상들을 살펴 볼 때, 복원 영상내의 각 부분 영상(치역블럭)들은 서로 다른 수렴 속도를 지닌다는 사실을 알 수 있다. 즉 어떤 부분 영상들은 몇 번의 반복 과정내에 수렴이 이루어져서(다른 부분 영상들의 수렴을 위하여 필요한) 반복이 계속되더라도 더 이상의 화질 개선이 이루어지지 않는다는 것이다. 이 사실에 대한 한 예로서 자퀸의 논문을 들 수 있다. 이 논문에 실린 복원 영상들을 살펴 볼 때 부분 영상들이 서로 다른 수렴 속도를 지니고 있음을 쉽게 알 수 있다. 이같은 사실에서 볼 때, 종래의 복원 방법에서 처럼 모든 처리영역에 동일한 횟수의 반복을 적용하는 것은 몇몇의 부분 영상들에 있어서는 불필요한 과정임을 알 수 있다. 왜냐하면 더 이상 화질의 개선이 이루어지지 않을 것이기 때문이다. 그러므로 각각의 부분 영상들에 대하여 수렴 여부를 판정하고 수렴된 부분 영상들을 복원과정에서 제외시킴으로써 화질의 악화를 가져 오지 않으면서도 적은 계산량으로 빠르게 영상을 복원할 수 있다.

부분 영상들의 수렴 여부를 판정할 기준으로서 다음 식(5)에서와 같은 수렴 척도를 이용하여 처리영역을 선별하고, 그 선별된 처리영역만을 복원한다. 즉 이전의 부분 영상과 현재의 부분 영상간의 RMSE를 계산하고 그 계산된 오차값이 설정된 임계값보다 작을 경우에는 다음의 복원 과정에서부터 제외시킨다.

복원 과정의 종료 여부를 결정하는, 복원 영상 전체에 대한 수렴 척도는 복원 과정을 거치는 처리영역들에서만 계산한다. 즉 복원되어지는 각각의 처리영역들만의 오차 제곱값을 모두 합한 다음 이를 전체 영상의 크기로 나누고 제곱근을 구하여 전체 영상에 대한 수렴 척도로 사용한다. 전체 영상에서의 수렴 척도는 다음 식(5)와 같다.

상기 식(5)의 수렴 척도는 처리영역들의 선별을 위하여 사용되는 계산 결과를 쉽게 이용할 수 있으므로 식(5)의 수렴 척도의 계산을 위하여 따로 계산을 추가할 필요가 없다. 통상 처리영역들에 대한 계산을 수행할 때 먼저 각 화소에서의 오차 제곱을 모두 합한 값을 구한 후 이를 전체 영상의 크기로 나누어 제곱근을 구한다. 그러므로 상기 식(5)의 전체 영상의 수렴 척도는 처리영역의 계산에서 얻어진 제곱 오차들을 모두 합함으로써 부가적인 계산이 불필요하다.

제5도는 본 발명에 따른 프랙탈 영상 복원 방법에 의하여 k번째 출력 영상에서 k+1번째 출력 영상을 얻는 개략적인 과정을 나타낸다. 제2도와 비교해 볼 때 새로 생긴 치역 블록에 대한 수렴상태정보를 발생하는 과정이 추가됨을 알 수 있다.

제6도는 본 발명에 따른 처리영역의 선별적 처리를 통한 고속 프랙탈 영상 복원장치의 구성을 나타낸 것으로, 원래 영상의 각 치역 블록에 대응하는 정의역 블록의 위치정보와 메이식 변환의 계수값들이 포함되어 있는 압축 데이터를 저장하는 압축 데이터 메모리 51와, 각 처리영역의 수렴 상태를 저장하는 상태 메모리 54와, 치역 블록 위치정보를 발생하며, 상기 압축 데이터 메모리 51로부터 상기 정의역 블록의 위치정보와 메이식 변환의 계수값들을 읽어 영상 복원을 위한 전반적인 동작을 총괄적으로 제어하는 제어부 52와, 임의의 초기 영상을 이루는 화소들의 밝기값을 저장하는 제1페이지 메모리 53과, 상기 정의역 블록 위치정보에 따라 상기 제어부가 상기 제1 페이지 메모리 53에 저장된 초기 영상으로부터 읽은 정의역 블록을 저장하는 블록 메모리 55와, 정의역 블록의 크기를 치역 블록의 크기로 줄이는 기하학적 변환과 줄어진 정의역 블록의 밝기를 상기 제어부에서 제공하는 메이식 계수값에 의해 치역 블록의 밝기에 근사시키는 메이식 변환을 수행하여 새로운 치역 블록을 발생하며, 상기 처리영역과 상기 새 처리영역간의 오차를 구하고 이를 소정의 임계값과 비교하여 수렴 상태를 판단하고 그 판단 결과에 따라 상기 상태 메모리의 수렴 상태 정보를 갱신하는 수축변환부 57과, 복원 영상을 출력하기 위해, 상기 제1 페이지 메모리 53에 저장된 초기 영상의 해당 치역 블록과 동일한 주소에 상기 새로운 치역 블록을 저장하는 제2 페이지 메모리 58로 구성됨을 특징으로 하는 장치.

제7도는 본 발명에 따른 처리영역의 선별적 처리를 통한 고속 프랙탈 영상 복원과정을 나타낸 흐름도로서, 초기영상을 설정(7a단계)한 후 하나의 처리영역(R_i)에 대한 복원과정은 다음과 같다.

1) 상태 메모리 54에서 처리영역(R_i)에 해당하는 상태 비트를 읽음(7b 단계).

2) 읽어 들인 수렴 상태 비트가 1인 경우에는 상기 1)의 과정으로 돌아가서 다음 처리영역(R_i-1)을 처리(7c, 7l단계).

3) 수렴 상태 비트가 0인 경우에는 정의역 블록(D_i)의 위치정보에 따라 정의역 블록을 읽음(7d단계).

4) 읽어들인 정의역 블록에 다음과 같은 과정의 수축변환을 적용한다. - 읽어들인 정의역 블록을 기하학적 변환하여 처리영역의 크기와 동일한 크기로 줄임(7e단계).

- 기하학적 변환된 정의역 블록에 압축과정에서 구한 변환의 계수를 계수로 하는 메이식변환을 수행하여 새 처리영역을 구함, 새 처리영역과 처리영역(R_i)간의 RMS E를 계산하고 상기 RMSE에서 치역블럭의 자승 오차의 총합을 전체 수렴 척도에 더함(7f단계).

5) 상기 RMSE값을 제1임계값과 비교한 결과(7g단계), - RMSE값이 임계값보다 작은 경우 처리영역(R_i)에 해당하는 상태 비트를 1로 세팅함(7h단계).

- RMSE값이 임계값보다 큰 경우 처리영역(R_i)에 해당하는 상태 비트를 0으로 함(7h단계).

6) 4)에서 구한 새 처리영역을 k+1번째 영상의 처리영역(R_i)으로 대치한다(7i단계). 이때 처리영역(R_i)의 위치는 k번째 출력 영상에서의 처리영역(R_i) 위치와 동일하다.

7) 다음 처리영역(R_i-1)에 대하여 1)의 과정부터 적용, 모든 처리영역들에 대한 복원이 이루어진 경우에는 8)의 과정을 처리한다.

8) 제곱 오차의 총합을 전체 영상의 크기로 나눈후 제곱근을 구한 결과(7k단계), - 제곱근값이 제2임계값보다 작은 경우 복원 과정을 종료.

- 제곱근값이 제2임계값보다 큰 경우 1번째 처리영역에 대하여 1)의 과정을 적용(7m, 7b단계).

여기서 상태 메모리 54는 치역블럭의 수렴 여부를 저장하는 메모리로서 각각의 치역블럭(R_i)에 대하여 1개의 비트를 할당한 메모리이다. 그러므로 추가되어지는 메모리는 매우 작은 크기이다. 그리고 5)에서의 임계값과 8)에서의 임계값은 동일하게 설정할 필요는 없다. 상황에 따라 달리 설정하는 것이 가능하다.

한편, 제2페이지 메모리 58의 데이터를 제1페이지 메모리 53에 기록하는 대신에 제어부 52가 소프트웨어적으로 상기 제2페이지 메모리 58과 상기 제1페이지 메모리 53의 역할을 바꾸어 줄 수도 있을 것이다.

결국, 본 실시예에서는 반복이 늘어남에 따라 복원 과정을 거치는 처리영역의 수가 감소한다. 그러므로 복원 과정을 거치는 처리영역 수의 감소에 따른 계산량 절감 및 수렴 척도 계산에 드는 계산량 감소가 동시에 이루어진다.

상술한 바와 같은 본 발명은 종래의 방법에 비하여 최종 복원 영상의 화질을 악화시키지 않고 또 부가적인 메모리의 증가를 가져 오지 않고서도 고속의 영상 복원을 가능케 함으로써 최적화된 프랙탈 영상 복원을 실시할 수 있게 하는 장점이 있다.

한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 않되며, 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (6)

1. 압축할 영상을 소정 개수의 치역 블록으로 분할하고, 각 치역 블록에 정합하는 정의역 블록의 위치정보, 메이식 계수등을 포함하는 압축 데이터를 복원하는 방법에 있어서, 임의의 영상을 초기 영상(제0차)으로 정하고 그 초기 영상을 이루고 있는 화소들의 밝기 값을 저장하는 과정과, 복원횟수 n을 설정하는 과정과, 상기 복원횟수에 따라 하기 제1∼제5단계로 이루어지는 영상 복원을 수행하는 과정과, 제1단계 : 상태 메모리를 액세스하여 해당 처리영역의 수렴 상태 정보를 읽어 복원 여부를 결정. 제2단계 : 해당 압축데이타에 포함된 정의역 블록 위치정보에 따라 상기 제n-1차 복원 영상으로부터 각 치역 블록에 대응하는 정의역 블록의 화소값을 읽음. 제3단계 : 읽어온 각 정의역 블록에 대한 수축 변환을 수행하여 새로운 치역 블록을 생성. 제4단계 : 제n-1차 복원영상의 치역 블록과 상기 새로운 치역 블록의 오차를 임계치와 비교하여 수렴 상태를 판단하고 그 판단결과에 따라 상기 상태 메모리의 해당 치역 블록 수렴 상태 정보를 갱신. 제5단계 : 상기 새 치역 블록들을 제n차 복원 영상의 동일 위치의 치역 블록으로 설정.으로 구성됨을 특징으로 하는 방법.
2. 압축할 영상을 소정 개수의 치역 블록으로 분할하고, 각 치역 블록에 정합하는 정의역 블록의 위치정보, 메이식 계수등을 포함하는 압축 데이터를 복원하는 방법에 있어서, 임의의 초기 영상(제0차)을 생성하고, 그 초기영상을 이루는 화소들의 밝기값을 저장하는 제1과정과, 하기 제1∼제5단계로 이루어지는 영상 복원을 수행하는 제2과정과, 제1단계 : 상태 메모리를 액세스하여 해당 처리영역의 수렴 상태 정보를 읽어 복원 여부를 결정. 제2단계 : 해당 압축데이타에 포함된 정의역 블록 위치정보에 따라 상기 제n-1차 복원 영상으로부터 각 치역 블록에 대응하는 정의역 블록의 화소값을 읽음. 제3단계 : 읽어온 각 정의역 블록에 대한 수축 변환을 수행하여 새로운 치역 블록을 생성. 제4단계 : 제n-1차 복원영상의 치역 블록과 상기 새로운 치역 블록의 오차를 임계치와 비교하여 수렴 상태를 판단하고 그 판단결과에 따라 상기 상태 메모리의 해당 치역 블록 수렴 상태 정보를 갱신. 상기 오차를 이전에 처리한 치역 블록의 오차에 누적하여 전체 영상 오차 계산. 제5단계 : 상기 새 치역 블록들을 제n차 복원 영상의 동일 위치의 치역 블록으로 설정. 상기 전체 오차를 제2임계치와 비교하여 상기 제2과정의 재수행여부를 결정하는 제3과정으로 구성됨을 특징으로 하는 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 제3과정이, 오차를 모두 더하여 전체 오차를 구하고, 이를 소정의 임계값과 비교하여 그 결과에 따라 복원 종료 여부를 결정하는 제6단계를 더 포함함을 특징으로 하는 방법.
4. 제2항에 있어서, 상기 제3과정에서 복원 대상으로 결정된 화소는 수렴되지 않은 화소임을 특징으로 하는 프랙탈 영상 복원방법.
5. 프랙탈 압축 데이터 복원장치에 있어서, 원래 영상의 각 치역 블록에 대응하는 정의역 블록의 위치정보와 메이식 변환의 계수값들이 포함되어 있는 압축 데이터를 저장하는 압축 데이터 메모리와, 각 처리영역의 수렴 상태를 저장하는 상태 메모리와, 치역 블록 위치정보를 발생하며, 상기 압축 데이터 메모리로부터 상기 정의역 블록의 위치정보와 메이식 변환의 계수값들을 읽어 영상 복원을 위한 전반적인 동작을 총괄적으로 제어하는 제어부와, 임의의 초기 영상을 이루는 화소들의 밝기값을 저장하는 제1메모리와, 상기 정의역 블록 위치정보에 따라 상기 제어부가 상기 제1메모리에 저장된 초기 영상으로부터 읽은 정의역 블록을 저장하는 제2메모리와, 정의역 블록의 크기를 치역 블록의 크기로 줄이는 기하학적 변환과 줄어진 정의역 블록의 밝기를 상기 제어부에서 제공하는 메이식 계수값에 의해 치역 블록의 밝기에 근사시키는 메이식 변환을 수행하여 새로운 치역 블록을 발생하며, 상기 처리영역과 상기 새 처리영역간의 오차를 구하고 이를 소정의 임계값과 비교하여 수렴 상태를 판단하고 그 판단 결과에 따라 상기 상태 메모리의 수렴 상태 정보를 갱신하는 수축변환부와, 복원 영상을 출력하기 위해, 상기 제1메모리에 저장된 초기 영상의 해당 치역 블록과 동일한 주소에 상기 새로운 치역 블록을 저장하는 제3메모리로 구성됨을 특징으로 하는 장치.
6. 제5항에 있어서, 상기 제어부는 각 처리영역에 대응하여 구해진 오차들을 합한 전체 오차를 구하여 복원 과정의 종료 여부를 결정함을 특징으로 하는 장치.