KR100208010B1 - Image coding method using spectral duplication - Google Patents

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Abstract

본 발명은 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법에 관한 것으로, 스펙트럴 중복성을 효과적으로 제공할 수 있는 영상 부호화 방법을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention relates to an image encoding method using spectral redundancy, and an object thereof is to provide an image encoding method capable of effectively providing spectral redundancy.

이와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해, 상기 동일 영상의 휘도 영상(Y), 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B) 중 어느 한 영상을 기준 영상(reference image)으로 정하고 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만들며, 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고 또 다른 한 영상을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 비례 인자와 슬라이싱 정보인 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 본 발명에 따르면, 직접적으로 스펙트럴 중복성을 제거할 수 있음에 따라 저해상도 분석을 통해 간접적으로 스펙트럴 중복성을 제거하는 종래의 방법에 비해 상대적으로 높은 부호화 효율의 향상을 기할 수 있다.In order to achieve the object of the present invention, any one of the luminance image (Y), red image (R), green image (G), blue image (B) of the same image as a reference image (reference image) After generating the reference image data through encoding and decoding, decode the first reference decoded image to generate a first reference decoded image, select two images from the remaining images, set one of the two images as the first estimation target image, and generate another image. 2 is a block-based estimation and encoding of a proportional factor, which is stretching information, and an acceleration / decrease factor, which is slicing information, which is set as an estimated target image so that a minimum square error between the first reference decoded image and the estimated target image is minimized. According to the present invention, since spectral redundancy can be directly removed, the conventional method of indirectly removing spectral redundancy through low resolution analysis. Compared to the method it can talk to the relative improvement in the high coding efficiency.

Description

스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.Image coding method using spectral redundancy.

본 발명은 영상 부호화 방법에 관한 것으로, 동일 영상에 있어서, 휘도 영상(Y)을 기준으로 하여 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)에 대한 색도 상관도 측면의 스트레칭 정보(stretching information)인 비례 인자(scale factor)와 슬라이싱 정보(slicing information)인 가감 인자(offset factor)를 블럭 기반(block-based)으로 산출한 후에 부호화하여 복호단에 제공하면, 이를 수신·복호하여 색영상을 재생함으로써 스펙트럴 중복성(spectral redundancy)을 효과적으로 제거할 수 있는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image encoding method, wherein in the same image, stretching information in terms of chromaticity correlation with respect to a red image (R), a green image (G), and a blue image (B) on the basis of the luminance image (Y) The scaling factor, which is stretching information, and the offset factor, which is slicing information, are calculated on a block-based basis, and then encoded and provided to the decoding unit. The present invention relates to an image encoding method using spectral redundancy that can effectively remove spectral redundancy by reproducing color images.

1990년대에 들어오면서 멀티미디어에 대한 관심이 급격히 증대되기 시작했다. 이는 기존의 컴퓨터 산업과 통신 산업, 그리고 방송과 영화 산업들간의 경계가 허물어지고, 종래의 각 분야의 특징으로 인식되었던 요소들이 다른 분야들로 확대·통합되는 현상의 결과라 할 수 있다.In the 1990s, interest in multimedia began to increase rapidly. This is the result of the phenomenon that the boundary between the existing computer industry, the communication industry, and the broadcasting and film industries is broken down, and elements that were recognized as characteristics of each field are expanded and integrated into other fields.

즉, 비디오, 음성, 통신 등을 지원하는 멀티미디어 컴퓨터가 개인용 컴퓨터 시장을 주도하고 있고, 주문형 비디오(VOD; Video On Demand)와 같은 상호 작용성(interactivity)이 높은 비디오의 서비스가 통신 산업과 영화 산업의 주요한 관심사가 되고 있다.In other words, multimedia computers supporting video, voice, communication, etc. are leading the personal computer market, and services of high interactivity video such as Video On Demand (VOD) are the communication industry and the film industry. Has become a major concern.

이러한 멀티미디어에 대한 관심의 증대는 낮은 전송 속도에서도 좋은 화질을 얻을 수 있는 영상 부호화 방법에 대한 관심과 필요성을 급속도로 증대시키고 있다. 이에 따라, 국제 표준화 그룹인 MPEG(Moving Picture Experts Group) 위원회에서는 MPEG-1(Moving Picture Experts Group-1), MPEG-2(Moving Picture Experts Group-2)에 이어 8kbps에서 약 64kbps까지의 전송율로 비디오와 오디오를 전송하기 위한 MPEG-4(Moving Picture Experts Group-4)의 표준화 작업을 진행 중이다.Increasing interest in multimedia is rapidly increasing the interest and need for a video encoding method that can obtain a good image quality even at a low transmission speed. As a result, the International Standardization Group Moving Picture Experts Group (MPEG) Committee has followed the Moving Picture Experts Group-1 (MPEG-1) and the Moving Picture Experts Group-2 (MPEG-2) video at rates from 8 kbps to about 64 kbps. The company is in the process of standardizing Moving Picture Experts Group-4 (MPEG-4) for transmitting audio.

MPEG-4는 주문형 비디오, 차세대 이동 통신, 화상 전화 등의 멀티미디어 분야에 적용하기에 용이하도록 정의된 디지털 비디오와 오디오의 통신(communication), 접근(access), 그리고 조작(manipulation)에 관한 표준으로, 현제 이에 대한 표준화가 많은 진전을 보고 있는 중인데, 종래의 H.261이나 MPEG-1, MPEG-2 등에서 이용되었던 단순한 블럭 중심의 부호화가 아닌 영상의 내용을 고려하는(content-based) 부호화 방식이 채택될 가능성이 높다.MPEG-4 is a standard for communication, access, and manipulation of digital video and audio that is defined for ease of use in multimedia applications such as video on demand, next-generation mobile communications, and video telephony. Currently, there is a lot of progress toward standardization, and a content-based coding scheme is adopted instead of the simple block-oriented coding used in H.261, MPEG-1, and MPEG-2. Is likely to be.

종래의 MPEG-1, MPEG-2의 경우에는 영상의 수학적 통계 특성을 이용한 블럭(block) 또는 매크로 블럭(macro block) 단위의 이산 여현 변환(DCT; Discrete Cosine Transform) 부호화와 움직임 추정/보상(Motion Estimation/Compensation)을 이용하여 40:1 정도의 압축율을 얻을 수 있고, 영상 전화 등의 한정된 응용을 고려하여 약간의 화질 저하를 감수하는 H.261의 경우는 최대로 240:1 정도의 압축율을 얻는 것이 가능하지만, MPEG-4는 8kbps에서 약 64kbps까지의 전송율에서 종래의 H.261과 유사한 화질을 얻고자 하기 때문에 추가적인 압축을 필요로 하게 된다.In the case of conventional MPEG-1 and MPEG-2, Discrete Cosine Transform (DCT) coding and motion estimation / compensation (Motion) in block or macro block units using mathematical statistical characteristics of an image Estimation / Compensation) can be used to achieve a compression ratio of about 40: 1, and a maximum compression ratio of 240: 1 can be achieved in case of H.261, which suffers a slight deterioration in consideration of limited applications such as video telephony. It is possible, but MPEG-4 requires additional compression because it wants to obtain image quality similar to that of conventional H.261 at a bit rate from 8kbps to about 64kbps.

그러나, 종래의 영상 표준 기법들을 최대한 최적화한다 하더라도 2:1 정도의 추가 압축 이상은 불가능할 것으로 판단되고 있는 바, MPEG-4는 이와 같은 문제를 극복하면서 동시에 화질 평가의 주체인 인간 시각에 적합한 영상을 재구성하기 위해, 인간 시각 시스템(HVS; Human Visual System)을 적극적으로 활용할 수 있는 영상 부호화, 즉, 객체 기반 부호화(object-based coding), 분할 기반 부호화(segmentation-based coding), 모델 기반 부호화(model-based coding), 프랙탈 부호화(fractal coding) 등과 같은 제 2 세대 부호화 기법들을 핵심 부호화 기법으로 채택할 가능성이 높다.However, even if the conventional image standard techniques are optimized as much as possible, it is judged that no additional compression of about 2: 1 is possible. MPEG-4 overcomes this problem and at the same time, it is suitable for human vision, which is the subject of image quality evaluation. To reconstruct, image coding that can actively utilize Human Visual System (HVS), that is, object-based coding, segmentation-based coding, and model-based coding Second-generation coding techniques, such as -based coding and fractal coding, are likely to be adopted as core coding techniques.

현재로서는 제 2 세대 부호화 기법들과 더불어 벡터 양자화(vector quantization), 서브밴드 부호화(subband coding), 움직임 보상 이산 여현 변환 (MC-DCT; Motion Compensated Discrete Cosine Transform) 부호화 등의 제 1 세대 부호화 기법들도 복합적으로 연구되고 있다.In addition to the second generation coding techniques, first generation coding techniques such as vector quantization, subband coding, and Motion Compensated Discrete Cosine Transform (MC-DCT) coding It is also a complex study.

상기와 같은 영상 부호화에 대한 현추세에 비추어 볼 때, 색영상 부호화를 수행함에 있어서도 최근의 요구에 부응하기 위해서는 추가적인 압축이 이루어져야 함이 명백하다.In view of the current trend for image coding, it is apparent that additional compression must be performed in order to meet recent demands even in performing color image coding.

이하, 이와 같은 기술적인 추이를 반영하는 본 발명에 대한 이해를 돕고자 표색계에 대한 설명을 간략하게 기술하기로 한다.Hereinafter, a description of the color system will be briefly described to help understand the present invention reflecting such technical trends.

임의의 색은 삼원색의 혼합에 의해 등색 조건을 만족하는 삼원색의 양을 수량적으로 정의할 수 있는 데, 이것을 표색(color specification)이라 한다.Any color can quantitatively define the amount of the three primary colors satisfying the isochronous condition by mixing the three primary colors, which is called a color specification.

1931년에 국제 조명 위원회(CIE; Commission International de l'Eclairage)는 파장이 440∼545nm인 범위에서 적색(R)의 값이 부(-)값을 갖는 RGB 표색계의 불편함을 개선하고자 파장이 각각 700nm(적), 546.1nm(녹), 435.8nm(청)의 스펙트럼 색을 삼원색으로 하는 XYZ 표색계를 정의하였다.In 1931, the Commission International de l'Eclairage (CIE) decided to improve the discomfort of RGB color systems where the red (R) value was negative in the range of 440 to 545 nm. An XYZ colorimetric system was defined in which the spectral colors of 700 nm (red), 546.1 nm (green), and 435.8 nm (blue) were the three primary colors.

즉, CIE의 XYZ 표색계는 새로운 원색 X, Y, Z를 선택, 부량을 제거하고 새로운 삼원색이 만든 삼각형이 스펙트럼 색 궤적을 모두 내측에 포함하도록 삼원색을 선정하는 데, 이와 같은 삼원색은 비현실적인 가상 원색이다.In other words, CIE's XYZ color system selects the new primary colors X, Y, and Z, eliminates quantification, and selects the three primary colors so that the triangles created by the new three primary colors contain all of the spectral color trajectories, which are unrealistic primary colors. .

XYZ 표색계의 각 원색은 가상적인 것이므로 다음과 같은 조건이 만족되도록 선정한다.Since each primary color of the XYZ color system is an imaginary one, select the following conditions to be satisfied.

모든 색을 원색의 정량 혼합에 의해 등색화할 수 있을 것, 즉, X, Y, Z 원색에 의한 삼각형이 스펙트럼을 에워쌀 것이며, 휘도가 영(zero)인 RGB 공간의 평면상에 위치하도록 X, Z 원색을 선정할 것, 즉, Y 원색만이 휘도에 관한 자격값(stimulus)을 갖는 반면, X, Z 원색은 색상과 채도만을 갖는다는 것이다.All colors can be equalized by quantitative mixing of the primary colors, i.e. triangles by the X, Y, and Z primary colors will surround the spectrum and are located on a plane of RGB space with zero luminance, Select the Z primary color, that is, only the Y primary color has a stimulus with respect to luminance, whereas the X and Z primary colors have only hue and saturation.

이때, 표색계 변환식은 수학식 1과 같으며,At this time, the color conversion equation is the same as Equation 1,

Figure kpo00001
Figure kpo00001

여기서,

Figure kpo00002
은 RGB 신호로 휘도 신호(Y)로 합성할 시에 이용되는 가장 대표적인 변환 관계식이 되고 있다.here,
Figure kpo00002
Is the most representative conversion relation used in synthesizing the luminance signal Y into an RGB signal.

이하, 종래 기술에 따른 영상 부호화 방법에 대하여 기존의 영상 표준들을 중심으로 하여 간략하게 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the image encoding method according to the prior art will be briefly described based on existing image standards.

잘 알려진 바와 같이, 인간의 시감 특성상, 색도 신호는 휘도 신호(luminance; Y)에 비해 시각적으로 둔감하며, 동일 영상의 색영상간에는 높은 색도 상관성(color intensity correlation)이 존재한다는 사실은 당분야의 연구자에게는 통상의 지식이다.As is well known, due to the human visual characteristics, the chromaticity signal is visually insensitive compared to the luminance signal (Y), and the fact that there is a high color intensity correlation between color images of the same image is known in the art. It is common knowledge.

이와 같은 사실을 색영상 부호화에 반영시키기 위해 MPEG-1, MPEG-2, JPEG(Joint Picture Experts Group), FCC/HDTV(Federal Communication Committee/High Definition Television), H.261, H.263 등으로 대표되는 기존의 영상 부호화 표준들에서는 휘도 신호(Y)와 색차 신호(chrominance; Cb, Cr)를 이용하여 색영상을 부호화하고 있는 데, 상기한 영상 표준들에 있어서, 휘도 신호(Y)와 색차 신호(chrominance; Cb, Cr)간의 관계는To reflect this fact in color image coding, they are represented by MPEG-1, MPEG-2, Joint Picture Experts Group (JPEG), Federal Communication Committee / High Definition Television (FCC), H.261, H.263, etc. In the existing image coding standards, a color image is encoded using a luminance signal Y and chrominance signals Cb and Cr. In the image standards, the luminance signal Y and the chrominance signal are encoded. the relationship between (chrominance; Cb, Cr)

[수학식 2][Equation 2]

Figure kpo00003
Figure kpo00003

수학식 2와 같다.Equation 2

여기서, R,G,B는 각각 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)의 화소값이며, Y는 상기한 R,G,B 신호에 의해 합성되는 휘도 영상(Y)의 화소값이고,

Figure kpo00004
은 각각 청색 영상(B)과 휘도 영상(Y)간의 색차 신호이고,
Figure kpo00005
은 적색 영상(R)과 휘도 영상(Y)간의 색차 신호를 나타내는 것이다.Here, R, G, and B are pixel values of the red image R, the green image G, and the blue image B, respectively, and Y is the luminance image Y synthesized by the above-described R, G, and B signals. Is the pixel value of
Figure kpo00004
Are the color difference signals between the blue image B and the luminance image Y, respectively.
Figure kpo00005
Denotes a color difference signal between the red image (R) and the luminance image (Y).

일반적인 색영상에 있어서, 각 색영상간의 색도 상관성은 수학식 2의 변환 관계식을 인용하여 살펴보지 않더라도 도 1a~도 1d에서 살펴볼 수 있듯이, 육안을 통해 공간 영역에서 용이하게 인지될 수 있을 정도로 높다.In a general color image, the chromaticity correlation between each color image is high enough to be easily recognized in the spatial domain through the naked eye as can be seen in FIGS. 1A to 1D without referring to the conversion relation of Equation 2.

이때, 도 1a는 대표적인 시험 영상(test image)인 탁구 영상(Tabletennis Image)의 휘도 신호를 그레이 레벨(gray level)로 표현한 영상, 도 1b는 탁구 영상(Tabletennis Image)의 적색 신호를 그레이 레벨로 표현한 영상, 도 1c는 탁구 영상(Tabletennis Image)의 녹색 신호를 그레이 레벨로 표현한 영상, 도 1d는 탁구 영상(Tabletennis Image)의 청색 신호를 그레이 레벨로 표현한 영상이다.In this case, FIG. 1A is a gray level representation of a luminance signal of a table tennis image (Tabletennis Image), which is a representative test image, and FIG. 1B is a gray level representation of a red signal of a table tennis image (Tabletennis Image). The image, FIG. 1C is an image representing the green signal of a table tennis image (Tabletennis Image) in gray level, FIG. 1D is an image representing the blue signal of a table tennis image (Tabletennis Image) in gray level.

이와 같은 사실을 영상 부호화에 반영하기 위해 MPEG-1, MPEG-2, JPEG, FCC/HDTV, H.261, H.263 등과 같은 종래의 영상 부호화 표준들에서는 휘도 신호(Y)와 부표본화(subsampling)된 색차 신호(chrominance; Cb, Cr)를 이산 여현 변환(DCT)을 통해 부호화함으로써 부호화 대상 영상에 내재하는 스펙트럴 중복성(spectral redundancy)을 일정 부분 제거하고 있는 데, 즉,

Figure kpo00006
의 비율이 4:2:0, 4:2:2, 4:4:4 등으로 대표되는 표본화 주파수비에 따라 색차 신호에 대한 저해상도적인 분석을 통해 부호화 대상이 되는 영상 데이터를 압축시키고 있다.In order to reflect this fact in video encoding, conventional video coding standards such as MPEG-1, MPEG-2, JPEG, FCC / HDTV, H.261, H.263, etc., subtract the luminance signal Y and subsampling. The chrominance (Cb, Cr) is encoded through the Discrete Cosine Transform (DCT) to remove the spectral redundancy inherent in the video to be encoded.
Figure kpo00006
Based on the sampling frequency ratios represented by 4: 2: 0, 4: 2: 2, 4: 4: 4, etc., the image data to be encoded is compressed through low resolution analysis of the chrominance signal.

이에 대한 좀 더 상세한 설명은 ISO/IEC JTC1/SC29/WG11, 'Coding of Moving Pictures and Associated Audio'를 참조하기로 하며, 더 이상의 설명을 약하기로 한다.For a more detailed description of this, refer to ISO / IEC JTC1 / SC29 / WG11, 'Coding of Moving Pictures and Associated Audio', and further description thereof will be omitted.

그러나, 이와 같은 종래의 영상 부호화 방법은 스펙트럴 중복성을 직접적으로 제거하는 방식이라기 보다는 색차 신호에 대한 부표본화에 입각하여 저해상도적인 분석을 통해 부호화 대상이 되는 데이터를 줄이고자 하는 영상 부호화 방법임에 따라 부호화된 색영상에는 여전히 많은 스펙트럴 중복성이 잔존하는 문제가 있기 때문에 이를 좀 더 효과적으로 제거하여 부호화 효율을 높일 수 있는 영상 부호화의 등장이 기대되고 있다.However, the conventional video encoding method is not a method of directly removing spectral redundancy, but rather is a video encoding method for reducing data to be encoded through low resolution analysis based on subsampling of color difference signals. Since there is still a problem that many spectral redundancies remain in the encoded color image, the appearance of image encoding that can more effectively remove it and increase the encoding efficiency is expected.

따라서, 본 발명은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 부호화 효율을 높이기 위해 프랙탈 부호화에서 이용하는 블럭 기반의 비례 인자(scale factor) 및 가감 인자(offset factor)를 검출함으로써 색영상을 부호화하게 되는 데, 즉, 정상 해상도의 휘도 영상(Y)으로부터 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B) 중 임의의 두 영상에 대한 비례 인자 및 가감 인자를 추정하고, 나머지 한 영상은 표색계 변환식인 수학식 1을 통해 수학적 계산으로 산출함으로써 스펙트럴 중복성을 효과적으로 제거하여 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 색도 상관성을 이용한 영상 부호화 방법을 제공함에 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been made to solve such a problem, and the color image is encoded by detecting a block-based scale factor and an offset factor used in fractal coding to improve coding efficiency. That is, the proportional factor and the decrement factor for any two of the red image (R), the green image (G), and the blue image (B) are estimated from the luminance image (Y) of normal resolution, and the other image is It is an object of the present invention to provide a method of encoding an image using chromaticity correlation that can be efficiently calculated by calculating spectral redundancy by calculating a mathematical calculation through Equation 1, which is a colorimetric conversion equation.

도 1a는 탁구 영상(Tabletennis Image)의 휘도 신호를 그레이 레벨로 표현한 영상도,1A is an image diagram representing a luminance signal of a table tennis image (Tabletennis Image) in gray level,

도 1b는 탁구 영상(Tabletennis Image)의 적색 신호를 그레이 레벨로 표현한 영상도,1B is an image diagram representing a red signal of a table tennis image (Tabletennis Image) in gray level,

도 1c는 탁구 영상(Tabletennis Image)의 녹색 신호를 그레이 레벨로 표현한 영상도,1C is an image diagram representing a green signal of a table tennis image (Tabletennis Image) in gray level,

도 1d는 탁구 영상(Tabletennis Image)의 청색 신호를 그레이 레벨로 표현한 영상도,1D is an image diagram representing a blue signal of a table tennis image (Tabletennis Image) in gray level,

도 2는 본 발명에 따른 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법에 대한 바람직한 실시예의 순서도.2 is a flowchart of a preferred embodiment of an image encoding method using spectral redundancy according to the present invention.

<도면의주요부분에사용된부호의설명><Description of the symbols used in the main parts of the drawing>

S100 : 색영상 추정 부호화 단계 S110 : 기준 영상 부호화 단계S100: Color image estimation encoding step S110: Reference image encoding step

S111 : 기준 영상 설정 단계 S112 : 기준 영상 부호/복호 단계S111: Reference video setting step S112: Reference video code / decoding step

S120 : 제 1 추정 영상 부호화 단계 S121 : 제 1 추정 대상 영상 설정 단계S120: First estimation video encoding step S121: First estimation target video setting step

S122 : 제 1 인자 추정 부호화 단계 S130 : 제 2 추정 영상 부호화 단계S122: First factor estimation encoding step S130: Second estimation image encoding step

S131 : 제 2 추정 대상 영상 설정 단계 S132 : 제 2 인자 추정 부호화 단계S131: second estimation target image setting step S132: second factor estimation encoding step

S200 : 색영상 추정 복호화 단계 S210 : 기준 영상 복호 단계S200: Color image estimation decoding step S210: Reference image decoding step

S220 : 추정 영상 복호화 단계 S221 : 제 1 추정 영상 복호화 단계S220: Estimated image decoding step S221: First estimated image decoding step

S222 : 제 2 추정 영상 복호화 단계 S230 : 제 3 색영상 산출 단계S222: Second estimated image decoding step S230: Third color image calculation step

이와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 의한 스펙트럴 중복성을 이용한 색영상 부호화는,In order to achieve the object of the present invention, color image coding using spectral redundancy according to the present invention,

동일 영상의 색영상간에 내재한 스펙트럴 중복성을 제거함으로써 부호화 효율을 향상시키는 영상 부호화 방법에 있어서:In the image encoding method for improving the coding efficiency by removing the spectral redundancy inherent between color images of the same image:

상기 동일 영상의 휘도 영상(Y), 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B) 중 어느 한 영상을 기준 영상(reference image)으로 정하고 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만들며, 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고 또 다른 한 영상을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하며, 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 색영상 추정 부호화 단계;After setting any one of the luminance image (Y), red image (R), green image (G), blue image (B) of the same image as a reference image and generates the reference image data through encoding, The first reference decoded image is decoded to select one of the remaining images, and one of the two images is set as the first estimation target image, and another image is set as the second estimation target image. A block-based estimation and encoding of a first proportional factor, which is stretching information, and a first acceleration / decrease factor, which is slicing information, to minimize the least square error between the decoded image and the first estimated target image, and the first criterion Block-based second scaling factor, which is stretch information, and second acceleration / decrease factor, which is slicing information, to minimize the least square error between the decoded image and the second estimated target image. A color image estimation encoding step of estimating and encoding the data;

상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 제 2 기준 복호 영상을 재생하고, 상기 제 1 비례 인자 및 상기 제 1 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 1 추정 복호 영상을 추정해내며, 상기 제 2 비례 인자 및 상기 제 2 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 2 추정 복호 영상을 추정해내는 색영상 추정 복호화 단계를 포함하는 것이 특징이다.Receives and decodes the reference image data, reproduces a second reference decoded image corresponding to the reference image, receives the first proportional factor and the first decrement factor, and receives a first estimation target image from the second reference decoded image. Estimating a first estimated decoded image having a spectral band, and receiving the second proportional factor and the second subtraction factor, and having the same spectral band as the first estimated target image in the second reference decoded image. And a color image estimation decoding step of estimating the second estimated decoded image.

여기서, 상기 기준 영상은 휘도 영상(Y)과 녹색 영상(G) 중에서 어느 하나로 설정하는 것이 바람직하며, 특히, 영상에 대한 대부분의 정보를 포함하며 동시에 인간의 시감 특성에 민감한 휘도 영상(Y)을 기준 영상으로 설정하는 것이 더욱 더 바람직하다.Here, the reference image is preferably set to any one of the luminance image (Y) and the green image (G). In particular, the reference image includes a luminance image (Y), which includes most of the information about the image and is sensitive to human visibility. It is even more preferable to set as the reference image.

이때, 기준 영상이 휘도 영상(Y)으로 설정될 경우, 휘도 영상(Y)과의 색도 상관도가 상대적으로 높은 녹색 영상(G)과 적색 영상(R)을 제 1 추정 대상 영상 및 제 2 추정 대상 영상으로 설정하며, 기준 영상이 녹색 영상(G)으로 설정될 경우에는 제 1 추정 대상 영상 및 제 2 추정 대상 영상을 휘도 영상(Y)과 적색 영상(R)으로 설정하거나 또는 적색 영상(R)과 청색 영상(B)으로 설정하는 것이 바람직하다.In this case, when the reference image is set as the luminance image Y, the green image G and the red image R having a relatively high chromaticity correlation with the luminance image Y may be compared with the first estimation target image and the second estimation image. If the reference image is set to the green image G, the first and second estimated target images are set as the luminance image Y and the red image R, or the red image R is set as the target image. ) And a blue image (B).

본 발명에 따른 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법의 바람직한 실시예을 첨부한 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.A preferred embodiment of an image encoding method using spectral redundancy according to the present invention will be described with reference to FIG. 2.

도 2는 본 발명에 따른 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법의 바람직한 실시예의 순서도를 도시한 것이다.2 is a flowchart of a preferred embodiment of a video encoding method using spectral redundancy according to the present invention.

본 발명에 따른 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법의 바람직한 실시예는 도 2에 도시한 바와 같이, 동일 영상의 색영상간에 내재한 스펙트럴 중복성을 제거함으로써 부호화 효율을 향상시키는 영상 부호화 방법에 있어서,According to a preferred embodiment of the video encoding method using spectral redundancy according to the present invention, as shown in FIG. 2, in the video encoding method for improving coding efficiency by removing spectral redundancy inherent between color images of the same video,

동일 영상의 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)으로 합성한 휘도 영상(Y)을 기준 영상으로 정하고 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만들고, 상기 녹색 영상(G)을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고 적색 영상(R)을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하며, 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 색영상 추정 부호화 단계(S100)와, 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 제 2 기준 복호 영상을 재생하고, 상기 제 1 비례 인자 및 상기 제 1 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 1 추정 복호 영상을 추정해내며, 상기 제 2 비례 인자 및 상기 제 2 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 2 추정 복호 영상을 추정해내는 색영상 추정 복호화 단계(S200)로 구성된다.The luminance image (Y) synthesized from the red image (R), the green image (G), and the blue image (B) of the same image is defined as the reference image, the reference image data is generated through encoding, and then decoded to generate the first reference decoded image. A minimum squared error between the first reference decoded image and the first estimated target image by setting the green image G as the first estimation target image and the red image R as the second estimation target image the first proportional factor, which is the stretching information, and the first acceleration / decrease factor, which is the slicing information, are encoded based on a block, and the least square error between the first reference decoded image and the second estimated object image is minimized. A color image estimation encoding step (S100) of estimating and encoding the second proportional factor, which is stretching information, and the second acceleration / decrease factor, which is slicing information, on a block basis, and the reference zero; Receives and decodes data to reproduce a second reference decoded image corresponding to the reference image, receives the first proportional factor and the first decrement factor, and specifies the second estimated decoded image as a first estimation target image. Estimating a first estimated decoded image having a parallel band, and receiving the second proportional factor and the second decrement factor, a second estimation having the same spectral band as the first estimated target image in the second reference decoded image. Color image estimation decoding step of estimating the decoded image (S200).

여기서, 상기 색영상 추정 부호화 단계(S100)는 동일 영상의 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)으로 합성한 휘도 영상(Y)을 기준 영상으로 정하고 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만드는 기준 영상 부호화 단계(110)와, 상기 녹색 영상(G)을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)와, 적색 영상(R)을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)로 구성된다.In the color image estimation encoding step S100, the luminance image Y synthesized from the red image R, the green image G, and the blue image B of the same image is determined as the reference image, and the reference image is encoded. After generating the data, the reference image encoding step 110 of decoding the first reference decoded image and setting the green image G as a first estimation target image to generate the first reference decoded image and the first estimation target image A first estimated image encoding step (S120) of estimating and encoding the first proportional factor, which is stretching information, and the first acceleration / decrease factor, which is slicing information, on a block basis to minimize the least square error between the blocks; The second proportional factor and the slice information, which is stretching information for setting (R) as the second estimation target image to minimize the least square error between the first reference decoded image and the second estimation target image. Information, the second consists of the acceleration factor as a second estimated image encoding step (S130) of encoding to estimate a block-based.

이때, 상기 기준 영상 부호화 단계(110)는 동일 영상의 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)으로 합성한 휘도 영상(Y)을 기준 영상으로 정하는 기준 영상 설정 단계(S111)와, 상기 기준 영상을 부호화하여 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만드는 기준 영상 부호/복호 단계(S112)로 구성된다.At this time, the reference image encoding step 110 is a reference image setting step of determining a luminance image (Y) synthesized from a red image (R), a green image (G), a blue image (B) of the same image as a reference image (S111). And a reference image code / decoding step (S112) of generating the first reference decoded image by decoding the reference image after generating the reference image data.

또한, 상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)는 상기 녹색 영상(G)을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하는 제 1 추정 대상 영상 설정 단계(S121)와, 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 1 인자 추정 부호화 단계(S122)로 구성되고, 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)는 상기 적색 영상(R)을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하는 제 2 추정 대상 영상 설정 단계(S131)와, 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 2 인자 추정 부호화 단계(S132)로 구성된다.In addition, the first estimated image encoding step (S120) may include setting a first estimated target image (S121) of setting the green image (G) as a first estimated target image, and performing the first reference decoded image and the first estimation. A first factor estimation encoding step (S122) of estimating and encoding on a block basis a first proportional factor that is stretching information and a first acceleration / decrease factor that is slicing information so that a minimum square error between target images is minimized. The second estimated image encoding step (S130) may include setting a second estimation target image (S131) of setting the red image R as a second estimation target image, and performing the first reference decoded image and the second estimation. A second factor that estimates and encodes a second proportional factor, which is stretching information, to minimize the least square error between the target image, and a second additive factor, which is slicing information, on a block basis; Estimated encoding step (S132).

한편, 상기 색영상 추정 복호화 단계(S200)는 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 제 2 기준 복호 영상을 재생하는 기준 영상 복호 단계(S210)와, 상기 제 1 비례 인자 및 상기 제 1 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 1 추정 복호 영상을 추정해내고, 상기 제 2 비례 인자 및 상기 제 2 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 2 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 2 추정 복호 영상을 추정해내는 추정 영상 복호화 단계(S220)와, 상기 제 1 기준 복호 영상과 상기 제 1 추정 복호 영상 및 상기 제 1 추정 복호 영상을 표색계 변환식에 대입하여 상기 동일 영상의 세 색영상 중 제 1 추정 대상 영상 및 제 2 추정 대상 영상을 제외한 나머지 한 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 영상을 계산을 통해 산출하는 제 3 색영상 산출 단계(S230)로 구성된다.On the other hand, the color image estimation decoding step (S200) is a reference image decoding step (S210) for receiving and decoding the reference image data to reproduce a second reference decoded image corresponding to the reference image, the first proportional factor and The first estimated decoded image having the same spectral band as the first estimated target image from the second reference decoded image is received from the second reference decoded image, and the second proportional factor and the second added / decreased factor are input. An estimated image decoding step of receiving a second estimated decoded image having the same spectral band as the second estimated target image from the second reference decoded image (S220), and the first reference decoded image and the first estimated decoded image. The image and the first estimated decoded image are substituted into a colorimetric conversion equation, and the rest of the three color images of the same image except for the first and second estimated target images It consists of an image having a spectral band, such as the image in the third color image calculation step (S230) for calculating from the calculation.

이때, 상기 추정 영상 복호화 단계(S220)는 상기 제 1 비례 인자 및 상기 제 1 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 1 추정 복호 영상을 추정해내는 제 1 추정 영상 복호화 단계(S221)와, 상기 제 2 비례 인자 및 상기 제 2 가감 인자를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 2 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 2 추정 복호 영상을 추정해내는 제 2 추정 영상 복호화 단계(S222)로 구성된다.In this case, the estimated image decoding step (S220) may be performed by receiving the first proportional factor and the first subtraction factor to decode the first estimated decoded image having the same spectral band as the first estimated target image from the second reference decoded image. A second estimated image decoding step (S221) for estimating and a second estimation having the same spectral band as the second estimated target image in the second reference decoded image by receiving the second proportional factor and the second added / subtracted factor; A second estimated image decoding step (S222) of estimating the decoded image is performed.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법의 바람직한 실시예의 수순을 첨부한 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.The procedure of the preferred embodiment of the video encoding method using spectral redundancy according to the present invention configured as described above will be described with reference to FIG. 2.

우선, 색영상이 입력되면, 상기 기준 영상 부호화 단계(110)에서는 동일 영상의 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)으로 합성한 휘도 영상(Y)을 기준 영상으로 정하고 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만든다.First, when a color image is input, in the reference image encoding step 110, the luminance image Y synthesized from the red image R, the green image G, and the blue image B of the same image is determined as the reference image. After encoding the reference image data through encoding, the first reference decoded image is decoded.

이후, 상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)에서는 상기 녹색 영상(G)을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하고, 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)에서는 적색 영상(R)을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화한 후, 복호단으로 전송하거나 저장 매체에 저장한다.Subsequently, in the first estimation video encoding step S120, the green square G is set as a first estimation target image so that a least square error between the first reference decoded image and the first estimation target image is obtained. The first proportional factor, which is the stretching information to be the minimum, and the first acceleration / decrease factor, which is the slicing information, are estimated and encoded on a block basis, and in the second estimation image encoding step S130, the red image R is converted into the second estimation target image. Set to be a block-based estimation of the second proportional factor, which is stretching information, and the second acceleration / decrease factor, which is slicing information, so that the least square error between the first reference decoded image and the second estimation target image is minimized, and then decoded. Or transfer to a storage medium.

본 발명에 대한 이해를 돕고자 수식적인 표현을 통해 본 발명의 수순을 좀 더 세분하여 살펴보면, 본 발명에 따른 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법에 있어서, 상기 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)을 이용하여 수학식 1 또는 수학식 2를 통해 휘도 영상(Y) 영상을 산출한 후, 녹색 영상(G)과 적색 영상(R)을 직접적으로 부호화하는 대신에 비례 인자와 가감 인자를 추출하게 되는 데,Looking at the process of the present invention in more detail through a mathematical expression to help understand the present invention, in the image encoding method using spectral redundancy according to the present invention, the red image (R), green image (G After calculating the luminance image (Y) image using Equation 1 or 2 using the blue image (B), instead of directly encoding the green image (G) and the red image (R), a proportional factor And extracting and subtracting factors,

Figure kpo00007
Figure kpo00007

수학식 3과 같이

Figure kpo00008
의 두 화소 집합을 정의할 경우,
Figure kpo00009
의 두 화소 집합을 최적으로 근사화시키기 위해, 수학식 4에서
Figure kpo00010
값을 최소화시키는 비례 인자 '
Figure kpo00011
'와 가감 인자 '
Figure kpo00012
'를 구함으로써
Figure kpo00013
의 화소 집합과 비례 인자 '
Figure kpo00014
' 및 가감 인자 '
Figure kpo00015
'만을 이용하여
Figure kpo00016
의 두 화소 집합을 표현할 수 있다.As in Equation 3
Figure kpo00008
If you define a two-pixel set of,
Figure kpo00009
In order to optimally approximate two pixel sets of
Figure kpo00010
Proportional factor to minimize the value '
Figure kpo00011
'Addition and deduction factor'
Figure kpo00012
By saving
Figure kpo00013
Pixel set and proportional factor of '
Figure kpo00014
'And subtraction factor'
Figure kpo00015
Using only
Figure kpo00016
Can represent two sets of pixels.

Figure kpo00017
Figure kpo00017

여기서,

Figure kpo00018
은 화소 집합의 크기를 나타내는 값이며,
Figure kpo00019
는 화소 집합의 원소, 즉, 화소값을 나타내는 인덱스 변수이다. 이때, 상기와 같이 최소 자승 오차를 만족시킬 수 있는 비례 인자 '
Figure kpo00020
'와 가감 인자 '
Figure kpo00021
'는 비례 인자 '
Figure kpo00022
'와 가감 인자 '
Figure kpo00023
'을 변수로 하는 편미분을 통해 산출할 수 있는 데, 그 결과를 수학식 5에 제시한다.here,
Figure kpo00018
Is a value that indicates the size of the pixel set,
Figure kpo00019
Is an index variable representing an element of a pixel set, that is, a pixel value. At this time, the proportional factor that can satisfy the least square error as described above
Figure kpo00020
'Addition and deduction factor'
Figure kpo00021
'Is a proportional factor'
Figure kpo00022
'Addition and deduction factor'
Figure kpo00023
It can be calculated through the partial derivative with 'as a variable, and the result is shown in Equation 5.

Figure kpo00024
Figure kpo00024

이때, 수학식 5에서 '

Figure kpo00025
'의 분모항이 수학식 6과 같이 영(zero)이되면,At this time, in Equation 5
Figure kpo00025
If the denominator of 'becomes zero like Equation 6,

Figure kpo00026
Figure kpo00026

'

Figure kpo00027
'가 영으로 나누어짐에 따라 연산 결과가 발산하게 되는데, 이와 같은 경우에는 수학식 7을 이용함으로써 이와 같은 문제를 해결할 수 있다.'
Figure kpo00027
'Is divided by zero, and the calculation result is diverged. In such a case, this problem can be solved by using Equation 7.

Figure kpo00028
Figure kpo00028

이상과 같이, 비례 인자 '

Figure kpo00029
'와 가감 인자 '
Figure kpo00030
'는 각각
Figure kpo00031
의 두 화소 집합을 최적으로 근사화되기 위한 스트레칭 정보와 슬라이싱 정보가 된다. 즉, 비례 인자 '
Figure kpo00032
'와 가감 인자 '
Figure kpo00033
'는 각각
Figure kpo00034
의 두 화소 집합을 최적으로 근사화되기 위한 비례값(scale value)과 가감값(offset value)이 된다.As above, the proportional factor '
Figure kpo00029
'Addition and deduction factor'
Figure kpo00030
'Is each
Figure kpo00031
Stretch information and slicing information for optimally approximating two sets of pixels. That is, the proportional factor '
Figure kpo00032
'Addition and deduction factor'
Figure kpo00033
'Is each
Figure kpo00034
It becomes a scale value and an offset value for optimally approximating two sets of pixels.

전술한 바와 같은 비례 인자 및 가감 인자 추출 과정을 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)에 직접 적용한 본 발명에 적용할 비례 인자 및 가감 인자 추출 과정을 수식적 표현을 빌어 간략하게 설명하기로 한다.The process of extracting the proportional factor and the subtractive factor to be applied to the present invention in which the proportional factor and the subtractive factor extraction process as described above are directly applied to the red image (R), the green image (G), and the blue image (B) is carried out using a mathematical expression. It will be briefly described.

먼저, 설명의 편의를 위해 기준 영상으로 설정한 휘도 영상(Y)과 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B) 중 휘도 영상(Y)과의 상관 정도가 우선하는 두 영상, 즉, 녹색 영상(G)과 적색 영상(R)에 대한 화소 집합을 수학식 8과 같이 정의한다.First, for convenience of explanation, two images in which the degree of correlation between the luminance image Y and the red image R, the green image G, and the blue image B, which are set as the reference image, have priority. That is, a pixel set for the green image G and the red image R is defined as in Equation 8.

Figure kpo00035
Figure kpo00035

여기서,

Figure kpo00036
는 각각 수평 방향 및 수직 방향의 화소 위치를 나타내는 인덱스 변수이며,
Figure kpo00037
은 각각 수평 방향의 총 화소수 및 수직 방향의 총 화소수임에 따라
Figure kpo00038
는 각각 휘도 영상(Y), 녹색 영상(G), 적색 영상(R)의 공간좌표
Figure kpo00039
위치의 화소값을 나타내게 된다.here,
Figure kpo00036
Are index variables representing pixel positions in the horizontal direction and the vertical direction, respectively.
Figure kpo00037
Are the total number of pixels in the horizontal direction and the total number of pixels in the vertical direction, respectively.
Figure kpo00038
Are spatial coordinates of the luminance image (Y), the green image (G), and the red image (R), respectively.
Figure kpo00039
The pixel value of the position is shown.

우선, 상기 기준 영상 부호화 단계(110)는 기준 영상 설정 단계(S111)에서 동일 영상의 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)으로 합성한 휘도 영상(Y)을 기준 영상으로 정하고, 상기 기준 영상 부호/복호 단계(S112)에서 상기 기준 영상을 부호화하여 기준 영상 데이터를 발생하는 데, 이때, 이용되는 부호화 기법으로는 지금까지 공지된 어떤 부호화 방식을 채택하더라도 무방하며, 그 대표적인 예로는 DPCM(Differential Pulse Code Modulation) 부호화, 이산 여현 부호화, 웨이브렛 변환(wavelet transform) 부호화, 서브밴드(subband) 부호화, 프랙탈 부호화, 객체 기반 부호화 등을 포함하는 다수의 부호화 기법을 들 수 있으며, 이후, 부호화의 역순으로 기준 영상 데이터를 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만든다.First, in the reference image encoding step 110, the luminance image Y synthesized from the red image R, the green image G, and the blue image B of the same image in the reference image setting step S111 is a reference image. In the reference video code / decoding step (S112), the reference video is encoded to generate reference video data. In this case, any encoding scheme known so far may be adopted as the encoding scheme used. Typical examples include a number of coding techniques including differential pulse code modulation (DPCM) coding, discrete cosine coding, wavelet transform coding, subband coding, fractal coding, and object-based coding. Then, the first reference decoded image is generated by decoding the reference image data in the reverse order of encoding.

여기서, 기준 영상을 휘도 영상(Y)으로 정하는 근거는 영상에 대한 대부분의 정보를 포함하며 동시에 인간의 시감 특성에 민감할 뿐만 아니라 동일 영상의 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B)을 표색계 변환식에 대입하여 용이하게 합성할 수 있음에 기인한다.Here, the basis for setting the reference image as the luminance image (Y) includes most of the information about the image and is not only sensitive to human visual characteristics, but also the red image (R), green image (G), and blue image of the same image. This is because the compound can be easily synthesized by substituting (B) into the color conversion equation.

이때, 본 발명의 또 다른 실시예에서는 기준 영상으로 휘도 영상(Y)의 대부분의 성분이 되고 있는 녹색 영상(G)을 사용할 수도 있으며, 필요에 따라서는 적색 영상(R)이나 청색 영상(B)을 기준 영상으로 설정할 수 있으나, 본 발명의 바람직한 실시예에서와 같이, 기준 영상은 휘도 영상(Y)으로 정하는 것이 가장 바람직하다.At this time, in another embodiment of the present invention, the green image G, which is a component of the luminance image Y, may be used as the reference image, and if necessary, a red image R or a blue image B may be used. May be set as the reference image, but as in the preferred embodiment of the present invention, it is most preferable to set the reference image as the luminance image (Y).

또한, 부호화단에서 원래의 기준 영상을 부호화한 후, 다시 복호화함에 따라 제 1 기준 복호 영상을 발생하여 이를 실질적인 기준 영상 데이터로 삼는 이유는 부호화단과 복호화단에서 같은 기준 영상 데이터를 이용하여 비례 인자와 가감 인자를 추정한 후, 이를 이용하여 부호화하고 복호화하고자 하는 것이다. 즉, 제 1 기준 복호 영상과 제 2 기준 복호 영상은 채널(전송로, 저장 매체 등) 상에서 발생 가능한 오류를 배제할 때, 동일한 영상으로 간주할 수 있다. 이때, 실질적인 기준 영상 데이터로 복호화하지 않은 원래의 기준 영상을 사용할 수도 있으나 복호화한 제 1 기준 복호 영상을 사용하는 것이 바람직하다.In addition, the encoding end encodes the original reference image and then decodes the first reference decoded image to generate the actual reference image data. After estimating the subtraction factor, it is to be encoded and decoded using this. That is, the first reference decoded image and the second reference decoded image may be regarded as the same image when an error that may occur on a channel (transmission path, storage medium, etc.) is excluded. In this case, although the original reference image which is not decoded may be used as the actual reference image data, it is preferable to use the decoded first reference decoded image.

이후, 상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)는 제 1 추정 대상 영상 설정 단계(S121)에서 상기 녹색 영상(G)을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고, 제 1 인자 추정 부호화 단계(S122)에서 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화한다.Subsequently, in the first estimation image encoding step S120, the green image G is set as the first estimation target image in the first estimation target image setting step S121, and in the first factor estimation encoding step S122. The first proportional factor, which is the stretching information for minimizing the least square error between the first reference decoded image, and the first estimation target image, and the first decrement factor, which is the slicing information, are estimated and encoded on a block basis.

이어서, 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)는 제 2 추정 대상 영상 설정 단계(S131)에서 상기 적색 영상(R)을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하고, 제 2 인자 추정 부호화 단계(S132)에서 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화한다.Subsequently, in the second estimation image encoding step S130, the red image R is set as the second estimation object image in the second estimation target image setting step S131, and in the second factor estimation encoding step S132. A second proportional factor, which is stretch information for minimizing a least square error between the first reference decoded image, and a second estimated object image, and a second additive factor that is slicing information, are estimated based on a block basis and encoded.

사실상, 상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)와 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)의 수행 수순은 부호화 성능에 무관하며, 수행 과정에 오류를 발생시키지 않는다. 즉, 상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)와 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)는 상호 독립적으로 수행됨에 따라 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)를 수행한 후, 상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)를 수행하더라도 무방하다.In fact, the procedure of performing the first estimated image encoding step S120 and the second estimated image encoding step S130 is independent of the encoding performance and does not cause an error in the performing process. That is, since the first estimated image encoding step S120 and the second estimated image encoding step S130 are performed independently of each other, after performing the second estimated image encoding step S130, the first estimated image is performed. The encoding step S120 may be performed.

이하, 상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)과 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)의 수행 과정을 수식적인 표현을 빌어 살펴보면 다음과 같다.Hereinafter, a process of performing the first estimated video encoding step S120 and the second estimated video encoding step S130 through a formal expression will be described as follows.

전체 영상에 대하여 상술한 바와 같은 비례 인자와 가감 인자를 산출할 수도 있으나, 이와 같은 방식에 따른 예측 영상에는 심각한 국부적인 오차가 발생함에 따라 복원 영상에 시각적으로 매우 거슬리는 왜곡을 초래한다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 영상을 다수의 블럭으로 분할하여 각 블럭을 대신할 수 있는 각각 비례 인자와 가감 인자를 산출할 필요가 있다. 즉, 블럭 기반(block-based)에 의해 각각 비례 인자와 가감 인자를 산출할 필요가 있다As described above, the proportional factor and the subtractive factor may be calculated for the entire image. However, as a serious local error occurs in the predicted image according to the above method, a very visually disturbing distortion of the reconstructed image occurs. In order to overcome this problem, it is necessary to divide the image into a plurality of blocks and calculate a proportional factor and a subtractive factor that can replace each block. That is, it is necessary to calculate proportional factor and decrement factor respectively by block-based.

따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 기준 영상인 휘도 영상(Y)과 제 1 추정 대상 영상인 녹색 영상(G) 및 제 2 추정 대상 영상인 적색 영상(R)에 대한 화소 집합을 수학식 8과 같이 정의할 때, 각 영상을 수학식 9와 같이 정의되는 블럭 단위로 분할한다.Accordingly, in a preferred embodiment of the present invention, the pixel set for the luminance image Y as the reference image, the green image G as the first estimation target image, and the red image R as the second estimation target image is expressed by Equation 8 as follows. When defined together, each image is divided into block units defined as in Equation (9).

단, 본 발명에 있어서, 휘도 영상(Y)과 이 휘도 영상(Y)을 부호화한 후에 복호한 제 1 휘도 복호 영상은 광의적으로 볼 때, 동일한 의미로 사용할 수 있음에 따라 수학적 표현의 편의상, '휘도 영상(Y)'이라는 표현으로 '제 1 휘도 복호 영상 및 휘도 영상(Y)'을 대표하기로 한다.However, in the present invention, since the luminance image Y and the first luminance decoded image after decoding the luminance image Y can be used in the same sense as broadly, for convenience of mathematical expression, The first luminance decoded image and the luminance image Y will be represented by the expression 'luminance image Y'.

Figure kpo00040
Figure kpo00040

여기서,

Figure kpo00041
은 각각 수평 방향 및 수직 방향의 블럭의 순서적인 위치를 나타내는 인덱스 변수이고,
Figure kpo00042
는 각각 수평 및 수직 방향의 총 블럭수임에 따라
Figure kpo00043
는 각각 휘도 영상(Y)과 녹색 영상(G) 및 적색 영상(R)의 블럭의 순서적인 위치를 나타나게 된다. 예를 들어,
Figure kpo00044
일 경우, 이것은 휘도 영상(Y)에서 수평 방향으로 3번째, 수직 방향으로 10번째에 위치하는 블럭을 나타낸다.here,
Figure kpo00041
Are index variables representing the ordered positions of the blocks in the horizontal direction and the vertical direction, respectively.
Figure kpo00042
Is the total number of blocks in the horizontal and vertical directions, respectively.
Figure kpo00043
Denotes the ordered positions of blocks of the luminance image Y, the green image G, and the red image R, respectively. E.g,
Figure kpo00044
In this case, this represents a block located third in the horizontal direction and tenth in the vertical direction in the luminance image Y.

한편, 휘도 영상(Y)과 녹색 영상(G) 및 적색 영상(R)의 관계에 있어서, 각 블럭에 대한 비례 인자와 가감 인자를 구하는 과정을 표현한 수식은 수학식 10과 같다.On the other hand, in the relationship between the luminance image (Y), the green image (G) and the red image (R), the equation representing the process of obtaining the proportional factor and the decrement factor for each block is expressed by Equation (10).

Figure kpo00045
Figure kpo00045

여기서,

Figure kpo00046
,
Figure kpo00047
는 각각 수평 방향으로
Figure kpo00048
번째, 수직 방향으로
Figure kpo00049
번째에 위치한 블럭에 대한 제 1 비례 인자 및 제 1 비례 인자이고,
Figure kpo00050
,
Figure kpo00051
는 각각 수평 방향으로
Figure kpo00052
번째, 수직 방향으로
Figure kpo00053
번째에 위치한 블럭에 대한 제 1 가감 인자 및 제 2 가감 인자이며,
Figure kpo00054
는 각각 단위 블럭의 수평 방향 및 수직 방향의 총 화소수를 나타낸다.here,
Figure kpo00046
,
Figure kpo00047
Are each in the horizontal direction
Figure kpo00048
In the vertical direction
Figure kpo00049
A first proportional factor and a first proportional factor for the block located at the first;
Figure kpo00050
,
Figure kpo00051
Are each in the horizontal direction
Figure kpo00052
In the vertical direction
Figure kpo00053
A first acceleration factor and a second acceleration factor for the block located at the first;
Figure kpo00054
Denotes the total number of pixels in the horizontal and vertical directions of the unit block, respectively.

이때, 블럭의 크기로 통칭되는

Figure kpo00055
는 사각형을 이루는 여하의 크기로 설정 가능하며, 통상, 8화소×8화소, 16화소×16화소, 32화소×32화소 중 어느 하나로 정하는 것이 적절하며, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 16화소×16화소로 정하는 것이 바람직하며, 블럭의 크기를 너무 크게 설정하면 압축율은 증가시킬 수 있으나 화질이 열화되고, 블럭의 크기를 너무 작게 설정하면 압축율이 저하되므로 블럭의 크기에 따라 압축율과 화질은 상호 타협(tradeoff) 관계를 형성한다.At this time, the size of the block
Figure kpo00055
Can be set to any size forming a rectangle, and it is generally appropriate to set one of 8 pixels × 8 pixels, 16 pixels × 16 pixels, and 32 pixels × 32 pixels, and in the preferred embodiment of the present invention, 16 pixels × 16 If you set the block size too large, the compression rate can be increased, but the image quality deteriorates. If the size of the block is set too small, the compression rate is lowered. tradeoff) form a relationship.

상기 제 1 추정 영상 부호화 단계(S120)에서는 기준 영상인 휘도 영상(Y)에서 수평 방향으로

Figure kpo00056
번째, 수직 방향으로
Figure kpo00057
번째에 위치한 블럭과 제 1 추정 대상 영상인 녹색 영상(G)에서 수평 방향으로
Figure kpo00058
번째, 수직 방향으로
Figure kpo00059
번째에 위치한 블럭을 최적으로 근사화시키기 위해, 수학식 10에서
Figure kpo00060
값을 최소화시키는 제 1 비례 인자
Figure kpo00061
와 제 1 가감 인자
Figure kpo00062
를 구하는 과정을 전체 블럭에 적용함으로써 휘도 영상(Y)과 제 1 비례 인자
Figure kpo00063
와 제 1 가감 인자
Figure kpo00064
만을 이용하여 휘도 영상(Y)과 녹색 영상(G)을 부호화할 수 있다.In the first estimated image encoding step S120, the luminance image Y, which is a reference image, is moved in a horizontal direction.
Figure kpo00056
In the vertical direction
Figure kpo00057
In the horizontal direction from the first block and the green image G, which is the first image to be estimated
Figure kpo00058
In the vertical direction
Figure kpo00059
In order to optimally approximate the block located at first,
Figure kpo00060
First proportional factor that minimizes the value
Figure kpo00061
And the first accelerating factor
Figure kpo00062
By applying the process to find the entire block to the luminance image (Y) and the first proportional factor
Figure kpo00063
And the first accelerating factor
Figure kpo00064
Luminance image (Y) and green image (G) may be encoded by using only.

이때,

Figure kpo00065
Figure kpo00066
를 구하는 방법은 수학식 11에 나타낸 바와 같다.At this time,
Figure kpo00065
And
Figure kpo00066
The method of obtaining is as shown in Equation (11).

Figure kpo00067
Figure kpo00067

즉,

Figure kpo00068
에 대하여 각각
Figure kpo00069
Figure kpo00070
를 변수로 편미분한 결과가 영이되도록 하는
Figure kpo00071
Figure kpo00072
를 구하면 되는 데, 수학식 11과 같은 조건을 만족시키는
Figure kpo00073
Figure kpo00074
에 대한 결과식은 수학식 12와 같다.In other words,
Figure kpo00068
Against each
Figure kpo00069
And
Figure kpo00070
Which results in the partial differential of
Figure kpo00071
And
Figure kpo00072
To obtain a condition that satisfies the condition
Figure kpo00073
And
Figure kpo00074
The resulting equation for is given by Equation 12.

Figure kpo00075
Figure kpo00075

이때, 수학식 12에서

Figure kpo00076
의 분모항이 수학식 13과 같이 영이되면,At this time, in Equation 12
Figure kpo00076
If the denominator of is zero as in Equation 13,

Figure kpo00077
Figure kpo00077

Figure kpo00078
이 영으로 나누어짐에 따라 연산 결과가 발산하게 되는데, 이와 같은 경우에는 수학식 14를 이용함으로써 이와 같은 문제를 해결할 수 있다.
Figure kpo00078
As this is divided by zero, the calculation result is diverged. In such a case, this problem can be solved by using Equation (14).

Figure kpo00079
Figure kpo00079

또한, 상기 제 2 추정 영상 부호화 단계(S130)에서는 기준 영상인 휘도 영상(Y)에서 수평 방향으로

Figure kpo00080
번째, 수직 방향으로
Figure kpo00081
번째에 위치한 블럭과 제 2 추정 대상 영상인 적색 영상(R)에서 수평 방향으로
Figure kpo00082
번째, 수직 방향으로
Figure kpo00083
번째에 위치한 블럭을 최적으로 근사화시키기 위해, 수학식 10에서
Figure kpo00084
값을 최소화시키는 제 2 비례 인자
Figure kpo00085
와 제 2 가감 인자
Figure kpo00086
를 구하는 과정을 전체 블럭에 적용함으로써 휘도 영상(Y)과 제 2 비례 인자
Figure kpo00087
와 제 2 가감 인자
Figure kpo00088
만을 이용하여 휘도 영상(Y)과 적색 영상(R)을 부호화할 수 있다.In addition, in the second estimation image encoding step S130, the luminance image Y, which is a reference image, is moved in a horizontal direction.
Figure kpo00080
In the vertical direction
Figure kpo00081
In the horizontal direction from the block located at the first position and the red image R as the second estimation target image
Figure kpo00082
In the vertical direction
Figure kpo00083
In order to optimally approximate the block located at first,
Figure kpo00084
Second proportional factor that minimizes the value
Figure kpo00085
And the second acceleration and decrease factor
Figure kpo00086
The luminance image Y and the second proportional factor are obtained by applying the process of
Figure kpo00087
And the second acceleration and decrease factor
Figure kpo00088
The luminance image Y and the red image R may be encoded using only.

이때,

Figure kpo00089
Figure kpo00090
를 구하는 방법은 수학식 15에 나타낸 바와 같다.At this time,
Figure kpo00089
And
Figure kpo00090
The method of obtaining is as shown in (15).

Figure kpo00091
Figure kpo00091

즉,

Figure kpo00092
에 대하여 각각
Figure kpo00093
Figure kpo00094
를 변수로 편미분한 결과가 영이되도록 하는
Figure kpo00095
Figure kpo00096
를 구하면 되는 데, 수학식 11과 같은 조건을 만족시키는
Figure kpo00097
Figure kpo00098
에 대한 결과식은 수학식 12와 같다.In other words,
Figure kpo00092
Against each
Figure kpo00093
And
Figure kpo00094
Which results in the partial differential of
Figure kpo00095
And
Figure kpo00096
To obtain a condition that satisfies the condition
Figure kpo00097
And
Figure kpo00098
The resulting equation for is given by Equation 12.

Figure kpo00099
Figure kpo00099

이때, 수학식 16에서

Figure kpo00100
의 분모항이 수학식 13과 같이 영이되면,
Figure kpo00101
이 영으로 나누어짐에 따라 연산 결과가 발산하게 되는데, 이와 같은 경우에는 수학식 17을 이용함으로써 이와 같은 문제를 해결할 수 있다.At this time, in Equation 16
Figure kpo00100
If the denominator of is zero as in Equation 13,
Figure kpo00101
The result of the calculation is diverted by dividing by zero, and in this case, this problem can be solved by using Equation (17).

Figure kpo00102
Figure kpo00102

이후, 상기 기준 영상 복호 단계(S210)에서는 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 제 2 기준 복호 영상을 재생한다.Subsequently, in the reference image decoding step (S210), the reference image data is received and decoded to reproduce a second reference decoded image corresponding to the reference image.

이에 따라, 상기 추정 영상 복호화 단계(S220)에서는 상기 제 1 비례 인자

Figure kpo00103
및 상기 제 1 가감 인자
Figure kpo00104
를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 1 추정 복호 영상을 추정해내고, 상기 제 2 비례 인자
Figure kpo00105
및 상기 제 2 가감 인자
Figure kpo00106
를 입력받아 상기 제 2 기준 복호 영상에서 제 2 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 제 2 추정 복호 영상을 추정해낸다.Accordingly, in the estimated image decoding step (S220), the first proportional factor
Figure kpo00103
And said first accelerating factor
Figure kpo00104
Estimates a first estimated decoded image having the same spectral band as the first estimated target image from the second reference decoded image, and receives the second proportional factor.
Figure kpo00105
And the second adding and decreasing factor
Figure kpo00106
The second estimated decoded image having the same spectral band as the second estimated target image is estimated from the second reference decoded image.

즉, 제 1 추정 영상 복호화 단계(S221)에서는 전체 블럭을 대상으로 제 1 비례 인자

Figure kpo00107
, 제 1 가감 인자
Figure kpo00108
, 제 2 기준 복호 영상을 수학식 18에 대입하여 제 1 추정 대상 영상 즉, 녹색 영상(G)과 동일한 스펙트럼 대역을 갖는 제 1 추정 복호 영상을 블럭 기반으로 산출하고,That is, in the first estimated image decoding step (S221), the first proportional factor is applied to all blocks.
Figure kpo00107
, First adding / decreasing factor
Figure kpo00108
, By substituting the second reference decoded image into Equation 18, calculating a first estimated decoded image having the same spectral band as the first estimated target image, ie, the green image G, on a block basis,

Figure kpo00109
Figure kpo00109

제 2 추정 영상 복호화 단계(S222)에서는 전체 블럭을 대상으로 제 2 비례 인자

Figure kpo00110
, 제 2 가감 인자
Figure kpo00111
, 제 2 기준 복호 영상을 수학식 19에 대입하여 제 2 추정 대상 영상 즉, 적색 영상(R)과 동일한 스펙트럴 대역을 갖는 제 2 추정 복호 영상을 블럭 기반으로 산출한다.In the second estimated image decoding step (S222), a second proportional factor is applied to all blocks.
Figure kpo00110
2nd accelerating factor
Figure kpo00111
, By substituting the second reference decoded image into Equation 19, a second estimated decoded image having the same spectral band as that of the red image R is calculated on a block basis.

Figure kpo00112
Figure kpo00112

이어서, 상기 제 3 색영상 산출 단계(S230)에서는 상기 제 1 기준 복호 영상과 상기 제 1 추정 복호 영상 및 상기 제 1 추정 복호 영상을 수학식 1 또는 수학식 2에 나타낸 표색계 변환식에 대입하여 상기 동일 영상의 세 색영상 중 제 1 추정 대상 영상 및 제 2 추정 대상 영상을 제외한 나머지 한 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 영상을 계산을 통해 산출한다.Subsequently, in the calculating of the third color image (S230), the first reference decoded image, the first estimated decoded image, and the first estimated decoded image are substituted into the colorimetric conversion equation represented by Equation 1 or Equation 2 to perform the same operation. An image having the same spectral band as the other image except for the first and second estimation target images among the three color images of the image is calculated through calculation.

이상에서와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 기준 영상을 휘도 영상(Y)으로 정하고, 제 1 추정 대상 영상을 녹색 영상(G), 제 2 추정 대상 영상을 적색 영상(R)으로 정하였으나, 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 살펴 보면, 동일 영상의 휘도 영상(Y), 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B) 중 어느 한 영상을 기준 영상(reference image)으로 정하고 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고 또 다른 한 영상을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하는 경우, 즉, 휘도 영상(Y), 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B) 중에서 임의의 세 영상을 추출함에 따라 결정되는 조합에 의해 기준 영상, 제 1 추정 대상 영상, 제 2 추정 대상 영상을 정할 경우에도 부호화 성능에 현저한 차이가 발생하지 않음을 확인할 수 있었으나, 본 발명의 바람직한 실시예의 경우가 가장 좋은 부호화 효율을 얻을 수 있었다.As described above, in the preferred embodiment of the present invention, the reference image is defined as the luminance image Y, the first estimation target image is determined as the green image G, and the second estimation target image as the red image R, As a result of computer simulation, one of the luminance image (Y), the red image (R), the green image (G), and the blue image (B) of the same image is defined as the reference image and the remaining images When two images are selected from among two images, one of the two images is set as the first estimation target image, and another image is set as the second estimation target image, that is, the luminance image (Y), the red image (R), and the green color. Even when the reference image, the first estimation target image, and the second estimation target image are determined by a combination determined by extracting any three images from the image G and the blue image B, there is no significant difference in encoding performance. Can not confirm Eoteuna, the preferred embodiment of the present invention could be obtained when the best coding efficiency.

또한, 실질적인 기준 영상 데이터로 복호화하지 않은 원래의 기준 영상을 사용한 경우와 복호화한 제 1 기준 복호 영상을 사용한 경우도 마찬가지로 부호화 성능에 현저한 차이가 발생하지 않음을 확인할 수 있었으나, 본 발명의 바람직한 실시예의 경우가 가장 좋은 부호화 효율을 얻을 수 있었다.In addition, even when the original reference video that was not decoded as the actual reference video data and the first reference decoded video that were decoded, it was confirmed that there was no significant difference in encoding performance. However, according to the preferred embodiment of the present invention, In this case, the best coding efficiency can be obtained.

이와 같이 본 발명은 동일 영상의 휘도 영상(Y), 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B), 색차 영상 등을 이용한 합성 및 조합을 통해 다양한 경우의 수가 발생할 수 있지만, 여하의 조합을 이용할 경우에도 이것은 당분야에 대한 통상의 지식을 습득한 자에게는 용이한 일임에 따라 본 발명의 사상에 종속된다할 것이다.As described above, although the present invention may generate various cases through synthesis and combination using the luminance image (Y), the red image (R), the green image (G), the blue image (B), and the color difference image of the same image, Even if any combination is used, this will be subject to the spirit of the present invention as it will be readily available to those skilled in the art.

한편, 본 발명은 블럭 기반에 의해 색영상을 추정함에 따라 영상을 다양한 크기와 모양을 갖는 블럭으로 분할할 수 있지만, 이와 같은 변형 또한 당분야에 대한 통상의 지식을 습득한 자에게는 용이한 일임에 따라 본 발명의 사상에 종속됨이 명백하다.Meanwhile, the present invention can divide an image into blocks having various sizes and shapes by estimating a color image based on a block basis, but such modification is also easy for those who have acquired general knowledge in the art. It is therefore apparent that the invention is subject to the spirit of the invention.

전술한 비례 인자와 가감 인자를 산출하는 결과가 소수점을 갖는 실수 형태로 나타남에 따라 이를 직접 부호화하면, 할당되는 비트가 증가함에 따라 이를 피하여 정수 형태로 부호화하기 위해서는 통상 스케일링 기법으로 알려진 데이터 처리 기법을 이용한다. 즉, 정수 처리를 하면서도 소수점 이하의 값을 반영하기 위해 소수점을 갖는 비례 인자 및 가감 인자에 소정 값을 곱하여 부호화한 후, 복호시에 동일한 값으로 나누어 주는 기법으로, 이것은 통상적인 데이터 처리 기법임에 따라 더 이상의 상세한 설명은 약하기로 한다.If the above-mentioned result of calculating the proportional factor and the subtractive factor is represented as a real number having a decimal point and directly encoded, the data processing technique commonly known as a scaling technique is used to encode the integer form to avoid this as the allocated bits increase. I use it. In other words, to reflect the value below the decimal point while processing integers, the proportional factor and decimal factor having decimal point are multiplied and encoded, and then divided by the same value during decoding. This is a conventional data processing technique. Therefore, further detailed description will be made weak.

본 발명의 사상은 색영상 부호화외에도 상호 상관도가 높은 영상간에 적용할 경우에 높은 부호화 효율을 획득할 수 있으며, 상기의 비례 인자 및 가감 인자는 영상 인식 분야에 패턴 인식 파라미터로 용이하게 응용될 수 있다.The idea of the present invention can obtain high coding efficiency when applied to images having high cross-correlation in addition to color image coding, and the proportional factor and the subtraction factor can be easily applied as pattern recognition parameters in the field of image recognition. have.

이상에서 상세하게 설명한 바와 같이, 상기 동일 영상의 휘도 영상(Y), 적색 영상(R), 녹색 영상(G), 청색 영상(B) 중 어느 한 영상을 기준 영상(reference image)으로 정하고 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만들며, 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고 또 다른 한 영상을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하며, 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 본 발명에 의한 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법에 따르면, 직접적으로 스펙트럴 중복성을 제거할 수 있음에 따라 저해상도 분석을 통해 간접적으로 스펙트럴 중복성을 제거하는 종래의 방법에 비해 상대적으로 높은 부호화 효율의 향상을 기할 수 있고, 전체적으로 반복적인 절차로 구성됨에 따라 하드웨어적인 구조도 단순하여 장치화에 용이하고, 공지된 영상 부호화 방법과 용이하게 접목하여 사용할 수 있음에 따라 높은 기술적인 파급 효과를 창출할 수 있다.As described in detail above, any one of the luminance image (Y), the red image (R), the green image (G), and the blue image (B) of the same image is defined as a reference image and encoding is performed. After generating the reference image data through the decoding, to create a first reference decoded image, select two images from the remaining images to set one of the two images as the first estimation target image and another image to the second estimation target Block-based estimation of the first proportional factor, which is stretching information, and the first accelerating / reducing factor, which is slicing information, to minimize the least square error between the first reference decoded image and the first estimated target image. And a second proportional factor and a slice, which are stretching information for minimizing the least square error between the first reference decoded image and the second estimation target image. According to the video encoding method using spectral redundancy according to the present invention, which estimates and encodes information-based second subtraction factor based on block, spectral redundancy can be directly removed through indirect resolution through low resolution analysis. Compared with the conventional method of removing the PB, it is possible to improve the coding efficiency relatively high and, as it is composed of a repetitive procedure as a whole, the hardware structure is simple, so it is easy to implement, and it is easily combined with the known video encoding method. It can be used to create a high technical ripple effect.

Claims (26)

부호화 효율을 향상시키기 위해 제 1 영상과 제 2 영상간에 내재한 중복성(redundancy)을 제거하여 부호화하는 영상 부호화 방법에 있어서:In the image encoding method for encoding by removing the redundancy inherent between the first image and the second image in order to improve the encoding efficiency: 상기 제 1 영상과 상기 제 2 영상 중 어느 한 영상을 기준 영상(reference image)으로 정한 후, 또 다른 영상을 추정 대상 영상으로 정하여 상기 기준 영상과 상기 추정 대상 영상간의 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보(stretching information)인 비례 인자(scale factor)와 슬라이싱 정보(slicing information)인 가감 인자(offset factor)를 추정하여 부호화하는 추정 부호화 단계; 및Stretching information for setting any one of the first image and the second image as a reference image, and then designating another image as an estimation target image to minimize an error between the reference image and the estimation target image. an estimation encoding step of estimating and encoding a scale factor which is stretching information and an offset factor which is slicing information; And 상기 기준 영상과 상기 비례 인자 및 상기 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 상기 추정 부호화 단계의 역순으로 복호하여 상기 제 1 영상과 상기 제 2 영상을 재생하는 추정 복호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.And an estimation decoding step of receiving the reference image, the data encoding the proportional factor and the subtraction factor, and decoding the data in the reverse order of the estimation encoding step to reproduce the first image and the second image. Image coding method using parallel redundancy. 제 1 항에 있어서, 상기 추정 부호화 단계는,The method of claim 1, wherein the estimation encoding step, 상기 제 1 영상과 상기 제 2 영상 중에서 어느 한 영상을 상기 기준 영상으로 정하고 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만드는 기준 영상 부호화 단계; 및A reference image encoding step of setting one of the first image and the second image as the reference image, generating reference image data through encoding, and decoding the first image to generate a first reference decoded image; And 또 다른 한 영상을 상기 추정 대상 영상으로 설정하고, 블럭 단위로 분할하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 상기 추정 대상 영상 간의 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 상기 비례 인자와 슬라이싱 정보인 상기 가감 인자를 추정한 후에 부호화하는 추정 영상 부호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.Another image is set as the estimation target image, and the proportional factor and the slicing information, the stretching factor and the slicing information, are stretched to minimize the error between the first reference decoded image and the estimated target image. And an estimated video encoding step of encoding after estimating. 제 2 항에 있어서, 상기 추정 복호화 단계는,The method of claim 2, wherein the estimation decoding step, 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 제 2 기준 복호 영상을 재생하는 기준 영상 복호화 단계; 및A reference image decoding step of receiving and decoding the reference image data and reproducing a second reference decoded image corresponding to the reference image; And 상기 비례 인자 및 상기 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 제 2 기준 복호 영상에서 상기 추정 대상 영상에 대응하는 추정 복호 영상을 상기 블럭 단위로 추정하여 재생하는 추정 영상 복호화 단계를 포함하는 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.And an estimated image decoding step of receiving and decoding the data obtained by encoding the proportional factor and the subtraction factor and estimating and decoding the estimated decoded image corresponding to the estimated target image in the block unit from the second reference decoded image. Image coding method using spectral redundancy. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서, 상기 블럭 단위는 수평 및 수직 방향의 화소수가 각각 8화소×8화소, 16화소×16화소, 32화소×32화소 중 어느 하나인 것을 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The image using spectral redundancy according to claim 2 or 3, wherein the block unit has any one of 8 pixels x 8 pixels, 16 pixels x 16 pixels, and 32 pixels x 32 pixels in the horizontal and vertical directions. Coding method. 제 4 항에 있어서, 상기 추정 부호화 단계는,The method according to claim 4, wherein the estimation encoding step, 상기 추정 대상 영상의 전체 블럭수와 동수의 상기 비례 인자와 상기 가감 인자를 각각 추정하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.And estimating the proportional factor and the decrement factor equal to the total number of blocks and the same number of the estimated target image, respectively. 제 1 항에 있어서, 상기 오차는,The method of claim 1, wherein the error is 최소 자승 오차(least square error)인 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.A video encoding method using spectral redundancy, characterized in that the least square error (least square error). 제 1 항에 있어서, 상기 기준 영상은,The method of claim 1, wherein the reference image, 상기 제 1 영상과 제 2 영상 중에서 휘도 성분을 상대적으로 많이 포함하는 영상인 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The image encoding method using spectral redundancy, characterized in that the image containing a relatively large amount of the luminance component of the first image and the second image. 부호화 효율을 향상시키기 위해 같은 피사체를 촬상한 동일 영상의 색영상간에 내재한 스펙트럴 중복성(spectral redundancy)을 제거하여 부호화하는 영상 부호화 방법에 있어서:In an image encoding method of encoding by removing spectral redundancy inherent between color images of the same image photographing the same subject to improve encoding efficiency: 상기 동일 영상의 휘도 영상, 적색 영상, 녹색 영상, 청색 영상 중 어느 한 영상을 기준 영상(reference image)으로 설정한 후, 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생하고, 상기 기준 영상을 제외한 나머지 영상들 중에서 적어도 하나 이상의 영상을 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 기준 영상과 추정 대상 영상 간의 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보(stretching information)인 비례 인자(scale factor)와 슬라이싱 정보(slicing information)인 가감 인자(offset)를 추정하여 부호화하는 색영상 추정 부호화 단계; 및After setting any one of the luminance image, the red image, the green image, and the blue image of the same image as a reference image, reference image data is generated through encoding, and among the remaining images except the reference image. A scale factor, which is stretching information, and an offset that is slicing information, which are set to at least one image as an estimation target image, so that an error between the reference image and the estimation target image is minimized. A color image estimation encoding step of estimating and encoding the; And 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 기준 복호 영상을 재생하고, 상기 비례 인자 및 상기 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 복호 영상에서 상기 추정 대상 영상에 대응하는 추정 복호 영상을 추정하는 색영상 추정 복호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.Receives and decodes the reference image data to reproduce a reference decoded image corresponding to the reference image, and receives and decodes data encoded by the proportional factor and the subtraction factor to correspond to the estimated target image in the reference decoded image. And a color image estimation decoding step of estimating an estimated decoded image. 제 8 항에 있어서, 상기 색영상 추정 부호화 단계는,The method of claim 8, wherein the color image estimation encoding step comprises: 상기 적색 영상, 상기 녹색 영상, 상기 청색 영상, 상기 휘도 영상 중 어느 한 영상을 상기 기준 영상으로 정하고 부호화를 통해 상기 기준 영상 데이터를 만드는 기준 영상 부호화 단계; 및A reference image encoding step of setting any one of the red image, the green image, the blue image, and the luminance image as the reference image and generating the reference image data through encoding; And 상기 기준 영상을 제외한 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고 또 다른 한 영상을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 기준 영상과 상기 제 1 추정 대상 영상 간의 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 추정하여 부호화하며, 상기 기준 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 추정하여 부호화하는 인자 추정 부호화 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.By selecting two images from the remaining images except for the reference image, one of the two images is set as a first estimation target image, and another image is set as a second estimation target image, so that the reference image and the first estimation target are selected. The first proportional factor, which is the stretching information for minimizing the error between the images, and the first acceleration / decrease factor, which is the slicing information, are estimated and encoded, and the stretching information is such that the minimum square error between the reference image and the second estimated target image is minimized. And a factor estimating encoding step of estimating and encoding a second proportional factor and a second acceleration / decrease factor, which is slicing information. 제 9 항에 있어서, 상기 인자 추정 부호화 단계는,The method of claim 9, wherein the factor estimation encoding step comprises: 상기 기준 영상을 제외한 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 상기 제 1 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 기준 영상과 상기 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 상기 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 상기 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 1 추정 영상 부호화 단계; 및By selecting two images from the remaining images except for the reference image, one of the two images is set as the first estimation target image, and a minimum square error between the reference image and the first estimation target image is minimum. A first estimated image encoding step of estimating and encoding on a block basis the first proportional factor, which is stretching information, and the first acceleration / decrease factor, which is slicing information; And 또 다른 한 영상을 상기 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 기준 영상과 상기 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 상기 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 상기 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 2 추정 영상 부호화 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The second proportional factor, which is stretch information, which sets another image as the second estimated object image, and minimizes the least square error between the reference image and the second estimated object image; And a second estimated video encoding step of estimating and encoding the block on a block basis. 제 8 항에 있어서, 상기 색영상 추정 복호화 단계는,The method of claim 8, wherein the color image estimation decoding step comprises: 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 기준 복호 영상을 재생하는 기준 영상 복호 단계; 및A reference image decoding step of receiving and decoding the reference image data and reproducing a reference decoded image corresponding to the reference image; And 상기 제 1 비례 인자, 상기 제 1 가감 인자, 상기 제 2 비례 인자, 상기 제 2 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 복호 영상에서 상기 제 1 추정 대상 영상 및 상기 제 2 추정 대상 영상에 각각 대응하는 제 1 추정 복호 영상 및 제 2 추정 복호 영상을 블럭 기반으로 추정해내는 추정 영상 복호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The first estimation target image and the second estimation target image from the reference decoded image are decoded by receiving data obtained by encoding the first proportional factor, the first acceleration factor, the second proportion factor, and the second acceleration factor. And an estimated image decoding step of estimating, on a block basis, the first estimated decoded image and the second estimated decoded image respectively corresponding to the image encoding method using spectral redundancy. 제 11 항에 있어서, 상기 색영상 추정 복호화 단계는,The method of claim 11, wherein the color image estimation decoding step comprises: 상기 기준 복호 영상과 상기 제 1 추정 복호 영상 및 상기 제 1 추정 복호 영상을 표색계 변환식에 대입하여 상기 동일 영상의 세 색영상 중 상기 제 1 추정 대상 영상 및 상기 제 2 추정 대상 영상을 제외한 나머지 한 영상에 대응하는 영상을 계산을 통해 산출하는 제 3 색영상 산출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The reference decoded image, the first estimated decoded image, and the first estimated decoded image are substituted into a colorimetric conversion equation, and one image of the three color images of the same image, except for the first and second estimated target images. And calculating a third color image by calculating an image corresponding to the third color image. 제 11 항에 있어서, 상기 추정 영상 복호화 단계는,The method of claim 11, wherein the decoding of the estimated image comprises: 상기 제 1 비례 인자 및 상기 제 1 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 복호 영상에서 상기 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 상기 제 1 추정 복호 영상을 블럭 기반으로 추정해내는 제 1 추정 영상 복호화 단계; 및Block-based estimation of the first estimated decoded image having the same spectral band as the first estimated target image from the reference decoded image by receiving and decoding data obtained by encoding the first proportional factor and the first subtraction factor. A first estimated image decoding step; And 상기 제 2 비례 인자 및 상기 제 2 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 복호 영상에서 상기 제 2 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 상기 제 2 추정 복호 영상을 블럭 기반으로 추정해내는 제 2 추정 영상 복호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.Block-based estimation of the second estimated decoded image having the same spectral band as the second estimated target image from the reference decoded image by receiving and decoding data obtained by encoding the second proportional factor and the second subtraction factor. And a second estimated video decoding step. 제 8 항에 있어서, 상기 기준 영상은,The method of claim 8, wherein the reference image, 상기 휘도 영상인 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The image encoding method using spectral redundancy, characterized in that the luminance image. 제 8 항에 있어서, 상기 제 1 추정 대상 영상은 상기 녹색 영상과 상기 적색 영상 중 어느 한 영상이며, 상기 제 2 추정 대상 영상은 또 다른 한 영상인 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.10. The method of claim 8, wherein the first estimation target image is one of the green image and the red image, and the second estimation target image is another image. . 제 10 항에 있어서, 상기 인자 추정 부호화 단계는,The method of claim 10, wherein the factor estimation encoding step comprises: 수평 및 수직 방향의 화소수가 각각 8화소×8화소, 16화소×16화소, 32화소×32화소 중 어느 하나인 블럭에 기반하는 것을 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.12. A video encoding method using spectral redundancy, wherein the number of pixels in the horizontal and vertical directions is based on one of 8 pixels x 8 pixels, 16 pixels x 16 pixels, and 32 pixels x 32 pixels. 제 16 항에 있어서, 상기 색영상 추정 부호화 단계는,The method of claim 16, wherein the color image estimation encoding step comprises: 각각의 상기 추정 대상 영상의 전체 블럭수와 동수의 상기 비례 인자와 상기 가감 인자를 각각 추정하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.And estimating the proportional factor and the decrement factor equal to the total number of blocks and the same number of each of the estimated target images, respectively. 부호화 효율을 향상시키기 위해 같은 피사체를 촬상한 동일 영상의 색영상간에 내재한 스펙트럴 중복성(spectral redundancy)을 제거하여 부호화하는 영상 부호화 방법에 있어서:In an image encoding method of encoding by removing spectral redundancy inherent between color images of the same image photographing the same subject to improve encoding efficiency: 상기 동일 영상의 휘도 영상, 적색 영상, 녹색 영상, 청색 영상 중 어느 한 영상을 기준 영상(reference image)으로 설정하여 부호화를 통해 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 제 1 기준 복호 영상을 만들며, 상기 기준 영상을 제외한 나머지 영상들 중에서 적어도 하나 이상의 영상을 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 추정 대상 영상 간의 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보(stretching information)인 비례 인자(scale factor)와 슬라이싱 정보(slicing information)인 가감 인자(offset)를 추정하여 부호화하는 색영상 추정 부호화 단계; 및One of the luminance image, the red image, the green image, and the blue image of the same image is set as a reference image to generate reference image data through encoding, and then decoded to generate a first reference decoded image. A scale factor, which is stretching information, to minimize the error between the first reference decoded image and the estimated target image by setting at least one image from among the remaining images except the reference image as an estimated target image; A color image estimation encoding step of estimating and encoding an offset that is slicing information; And 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 제 2 기준 복호 영상을 재생하고, 상기 비례 인자 및 상기 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 제 2 기준 복호 영상에서 상기 추정 대상 영상에 대응하는 추정 복호 영상을 추정하는 색영상 추정 복호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.Receives and decodes the reference image data to reproduce a second reference decoded image corresponding to the reference image, receives and decodes the data obtained by encoding the proportional factor and the subtraction factor, and decodes the estimated object in the second reference decoded image. And a color image estimation decoding step of estimating an estimated decoded image corresponding to the image. 제 18 항에 있어서, 상기 색영상 추정 부호화 단계는,The method of claim 18, wherein the color image estimation encoding step comprises: 상기 적색 영상, 상기 녹색 영상, 상기 청색 영상, 상기 휘도 영상 중 어느 한 영상을 상기 기준 영상으로 정하고 부호화를 통해 상기 기준 영상 데이터를 발생한 후, 복호하여 상기 제 1 기준 복호 영상을 만드는 기준 영상 부호화 단계; 및A reference image encoding step of deciding one of the red image, the green image, the blue image, and the luminance image as the reference image, generating the reference image data through encoding, and then decoding the image to generate the first reference decoded image ; And 상기 기준 영상을 제외한 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 제 1 추정 대상 영상으로 설정하고 또 다른 한 영상을 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 2 기준 복호 영상과 상기 제 1 추정 대상 영상 간의 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 1 가감 인자를 추정하여 부호화하며, 상기 제 1 기준 복호 영상과 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 제 2 가감 인자를 추정하여 부호화하는 인자 추정 부호화 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.By selecting two images from the remaining images except the reference image, one of the two images is set as the first estimation target image, and another image is set as the second estimation target image, so that the second reference decoded image and the first image are selected. A first proportional factor, which is stretching information, and a first acceleration / decrease factor, which is slicing information, are estimated and encoded so that an error between an estimated object image is minimized, and a least square error between the first reference decoded image and the second estimated object image is minimum. And a factor estimating encoding step of estimating and encoding a second proportional factor that is stretching information and a second acceleration / decrease factor that is slicing information. 제 19 항에 있어서, 상기 인자 추정 부호화 단계는,20. The method of claim 19, wherein the factor estimation encoding step comprises: 상기 기준 영상을 제외한 나머지 영상들 중에서 두 영상을 선택하여 두 영상 중 한 영상을 상기 제 1 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 상기 제 1 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차(least square error)가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 상기 제 1 비례 인자와 슬라이싱 정보인 상기 제 1 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 1 추정 영상 부호화 단계; 및Least square error between the first reference decoded image and the first estimation target image by selecting two images from the remaining images except the reference image and setting one of the two images as the first estimation target image A first estimated image encoding step of estimating and encoding on a block basis the first proportional factor, which is stretching information, and the first acceleration / decrease factor, which is slicing information, so that N) is minimized; And 또 다른 한 영상을 상기 제 2 추정 대상 영상으로 설정하여 상기 제 1 기준 복호 영상과 상기 제 2 추정 대상 영상 간의 최소 자승 오차가 최소가 되도록 하는 스트레칭 정보인 상기 제 2 비례 인자와 슬라이싱 정보인 상기 제 2 가감 인자를 블럭 기반으로 추정하여 부호화하는 제 2 추정 영상 부호화 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The second proportional factor and slicing information, which is stretching information that sets another image as the second estimation target image to minimize the least square error between the first reference decoded image and the second estimation target image. And a second estimated video encoding step of estimating and encoding the two additive factors on a block-based basis. 제 20 항에 있어서, 상기 색영상 추정 복호화 단계는,The method of claim 20, wherein the color image estimation decoding step comprises: 상기 기준 영상 데이터를 입력받아 복호하여 상기 기준 영상에 대응하는 제 2 기준 복호 영상을 재생하는 기준 영상 복호 단계; 및A reference image decoding step of receiving and decoding the reference image data to reproduce a second reference decoded image corresponding to the reference image; And 상기 제 1 비례 인자 및 상기 제 1 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 제 2 기준 복호 영상에서 상기 제 1 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 상기 제 1 추정 복호 영상을 블럭 기반으로 추정해내는 제 1 추정 영상 복호화 단계; 및Block-based the first estimated decoded image having the same spectral band as the first estimated target image in the second reference decoded image by receiving and decoding data obtained by encoding the first proportional factor and the first subtraction factor. Estimating a first estimated image; And 상기 제 2 비례 인자 및 상기 제 2 가감 인자를 부호화한 데이터를 입력받아 복호하여 상기 제 2 기준 복호 영상에서 상기 제 2 추정 대상 영상과 같은 스펙트럴 대역을 갖는 상기 제 2 추정 복호 영상을 블럭 기반으로 추정해내는 제 2 추정 영상 복호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.Block-based the second estimated decoded image having the same spectral band as the second estimated target image in the second reference decoded image by receiving and decoding data obtained by encoding the second proportional factor and the second subtraction factor. And a second estimated image decoding step of estimating. 제 21 항에 있어서, 상기 색영상 추정 복호화 단계는,The method of claim 21, wherein the color image estimation decoding step comprises: 상기 제 2 기준 복호 영상과 상기 제 1 추정 복호 영상 및 상기 제 1 추정 복호 영상을 표색계 변환식에 대입하여 상기 동일 영상의 세 색영상 중 상기 제 1 추정 대상 영상 및 상기 제 2 추정 대상 영상을 제외한 나머지 한 영상에 대응하는 영상을 계산을 통해 산출하는 제 3 색영상 산출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The second reference decoded image, the first estimated decoded image, and the first estimated decoded image are substituted into the colorimetric conversion equation, and the remaining three images of the same image except the first and second estimated target images are excluded. And a third color image calculating step of calculating an image corresponding to one image through calculation. 제 18 항에 있어서, 상기 기준 영상은,The method of claim 18, wherein the reference image, 상기 휘도 영상인 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.The image encoding method using spectral redundancy, characterized in that the luminance image. 제 18 항에 있어서, 상기 제 1 추정 대상 영상은 상기 녹색 영상과 상기 적색 영상 중 어느 한 영상이며, 상기 제 2 추정 대상 영상은 또 다른 한 영상인 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.19. The method of claim 18, wherein the first estimation target image is one of the green image and the red image, and the second estimation target image is another image. . 제 20 항에 있어서, 상기 인자 추정 부호화 단계는,The method of claim 20, wherein the factor estimation encoding step comprises: 수평 및 수직 방향의 화소수가 각각 8화소×8화소, 16화소×16화소, 32화소×32화소 중 어느 하나인 블럭에 기반하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.12. A video encoding method using spectral redundancy, wherein the number of pixels in the horizontal and vertical directions is based on a block of any one of 8 pixels x 8 pixels, 16 pixels x 16 pixels, and 32 pixels x 32 pixels. 제 25 항에 있어서, 상기 색영상 추정 부호화 단계는,The method of claim 25, wherein the color image estimation encoding step comprises: 각각의 상기 추정 대상 영상의 전체 블럭수와 동수의 상기 비례 인자와 상기 가감 인자를 각각 블럭 기반으로 추정하는 것을 특징으로 하는 스펙트럴 중복성을 이용한 영상 부호화 방법.And estimating the total number of blocks of each of the estimated target images, the same proportional factor and the added and subtracted factors on a block basis, respectively.
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