KR100208375B1 - 동화상 부호화 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
동화상을 부호화하는 방법 및 장치.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
예측오차의 부호화 효율을 높이는 동화상 부호화 방법 및 장치를 제공한다.
3. 발명의 해결 방법의 요지
본 발명은 동화상 부호화를 위해서 동화상의 각 프레임을 임의의 사각형 물체들로 분할하고, 각 사각형 물체 단위로 움직임 추정 및 보상을 수행하고 예측오차를 부호화하는 기법에 있어서 임의의 사각형태의 물체 및 사각형태로 표현되는 예측오차들을 사각 물체단위로 독립적으로 부호화 및 복호화를 수행한다.
4. 발명의 중요한 용도
동화상 부호화.

Description

동화상 부호화 방법 및 장치
제1도는 동화상 부호화를 위한 종래의 기본 블록 구성도.
제2도는 종래의 정사각 물체의 공간적인 변형을 보여주고 있는 도면.
제3도는 동화상 부호화를 위한 본 발명의 기본 블록 구성도.
제4도는 본 발명에 따라 내부에 예측오차가 존재하는 임의의 사각형물체를 정사각 물체로 변환하는 과정을 보여주고 있는 도면.
본 발명은 동화상을 부호화하는 시스템에 관한 것으로, 특히 동화상을 변화 부호화기법을 이용하여 부호화하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 동화상 부호화를 위해서 동화상의 각 프레임을 사각형의 물체들로 분할하고 각각의 사각형 물체단위로 움직임을 추정하고 영상 워핑(warping: 찌그려 트림)을 이용하여 운동보상을 수행하는 기법들이 많이 발표되었다. 발표된 문헌들의 일예들은 다음과 같다. 먼저 1993년 8월에 IEEE Trans. on comsumer Electronics에서 J. Neiweglowski, G. Campbell, and P. Haavisto에 의하여 A Novel Video Coding Scheme Based on Temporal Prediction using Digital Image Warping(141~150 페이지에 개시)이라는 제목으로 발표되었다((이하 이 문헌을 선행문헌1이라 칭함). 그리고 1994년 9월에 IEEE Trans. on Image Processing에서 Y, Wang and O. Lee에 의해서 Active Mesh-A Feature Seeking and Tracking Image Sequence Representation Scheme(610~624 페이지에 개시)이라는 제목으로 발표되었다(이하 이 문헌을 선행문헌2라 칭함).
이들 기법의 기본적인 구성도가 제1도에 나타나 있다.
초기메쉬 생성부(2)에서는 동화상의 각 프레임들을 정사각형의 초기 메쉬(또는 물체)들로 분할한다. 물체변형부(4)에서는 초기의 정사각형 물체들을 임의의 사각형으로 변형시킨다. 운동추정부(6)에서는 물체 변형부(4)에서 생성된 임의의 각 사각형 물체들의 각 꼭지점들에 대해서 시간축으로 움직임을 추정한다. 운동보상 및 프레임예측부(8)에서는 추정된 움직임 벡터를 기반으로 영상 워핑(warping)을 통해서 이전 프레임으로부터 현재 프레임을 예측한다. 그리고 마지막으로 예측오차 부호화부(10)에서는 운동보상 및 프레임예측부(8)에서 예측된 프레임과 현재 프레임과의 오차를 구하고 오차를 크기에 따라서 오차신호를 부호화한다.
이러한 제1도의 구성에 따라 동작을 설명한다.
먼저, 동화상에서 입력되는 시간 순서에 따라서 현재 부호화하기 위해서 입력되는 프레임을 현재 프레임, 시간순으로 현재 프레임 바로 이전 프레임을 이전 프레임이라고 칭하고 있음을 유의하여야 한다. 이전 프레임은 이미 부호화 및 복호화가 완료된 프레임을 의미하며 부호화기 및 복호기에서 모두 사용 가능한 가능한 프레임을 의미한다.
지금 현재 부호화하고자 하는 현재프레임이 입력되면 초기메쉬 생성부(2)에서는 복호화된 이전 프레임을 NxN 크기의 정사각형 초기 물체(또는 메쉬)들로 분할한다. 초기의 정사각형 물체들은 제2도(a)에 나타낸 바와 같이 4개의 꼭지점들에 의해 표현되며, 물체 변형부(4)에서는 정사각형 물체를 표현하는 각 꼭지점들을 각 프레임의 공간적 또는 시간적인 복잡도에 따라서 꼭지점의 위치를 이동시킨다. 꼭지점들의 이동시 꼭지점 이동의 정도 및 이동위치를 결정하기 위해서는 꼭지점의 각 위치에서 화소값의 공간적 및 시간적인 변화율을 사용한다. 정사각형 물체를 표현하는 각 꼭지점들의 위치를 이동 시킴으로써 정사각형 물체들은 제2도 (b)에 나타낸 바와 같이 임의의 사각형으로 변형된다. 운동추정부(6)에서는 물체 변형부(4)에서 생성된 임의의 사각형 물체들에 대해서 사각형 물체의 각 꼭지점들에 대해서 시간축으로의 움직임을 추정한다. 각 꼭지점들의 움직임 벡터를 추정하기 위해서는 시공간의 화소값 변화율을 이용해서 추정하는 방법과 일반적인 블록 정합 기법을 변형하여 사용하는 기법등이 있으며, 움직임 벡터에 의해서 변형되는 사각형의 형태가 기본적인 사각형의 구조를 깨뜨리지 않는 범위 내에서 움직임 벡터를 추정한다. 운동추정부(6)에서 사각형 물체의 각 꼭지점들에 대한 운동벡터가 추정되면 운동보상 및 프레임예측부(8)에서는 영상 워핑(warping)을 통해서 이전 프레임으로부터 현재 프레임을 예측한다. 영상 워핑(warping)은 선행문헌2에서 제시하는 선형 보간에 의한 방식과 선행문헌1에서 제시하는 사각형 두개의 삼각형 분할한 후 삼각형(affine)변환을 이용하는 방식 등이 있다.
예측오차 부호화부(10)에서는 운동보상 및 프레임예측부(8)에서 이전프레임과 이전 프레임의 각 사각형의 꼭지점들의 움직임 벡터들을 이용하여 예측된 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하는 과정을 통해서 예측오차로 구성된 오차 프레임을 구성한 후 오차신호를 부호화 한다. 오차 프레임을 부호화하기 위해서는 각 오차 프레임을 KxK크기l의 정사각형 블록으로 나누고 블록별로 오차정도에 따라서 적응적으로 DCT(Discrete Consine Transform)와 같은 변환 부호화기법을 사용하여 부호화한다.
상기한 바와 같이 종래의 영상 워핑(warping)을 이용한 동화상 부호화 기법에 있어서는 이전 프레임을 사각형 물체로 분할하고 각 사각형의 꼭지점들에 대해 움직임 벡터를 추정과 워핑(warping)을 이용해 운동보상을 한다. 따라서 움직임 보상을 위해 형성되는 예측프레임 또한 임의의 사각형 물체들로 표현되며, 예측오차 역시 임의의 사각형 물체(또는 블록)단위로 형성된다. 종래 기술에서는 전 프레임 영역에서 예측오차 프레임을 구성하고, 예측오차 프레임을 정사각 물체로 다시 분할하여 DCT와 같은 변환 부호화 기법을 이용해서 예측오차를 부호화 한다. 그러나 워핑(warping)을 이용한 예측시 예측오차는 임의의 사각형 물체마다 그 특성이 독립적으로 나타나고 있는데, 종래의 예측오차 부호화 방식은 예측오차 프레임을 정사각 물체로 다시 분할하므로 예측오차들의 상기 독립된 특성을 반영할 수 없다. 따라서 종래의 예측오차 부호화 방식은 이러한 특성을 반영할 수 없음으로 인해 예측오차의 부호화 효율이 떨어진다.
따라서 본 발명의 목적은 예측오차의 부호화 효율을 높이는 동화상 부호화 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 임의의 사각 형태로 표현된 물체를 정사각형 물체로 변환하고 변환된 정사각형의 물체에 대해서 일반적인 변환 부호화 알고리듬을 이용해 부호화하는 방법을 제공하는데 있다.
상기한 목적에 따라, 본 발명은 동화상의 각 프레임을 임의의 사각형 물체들로 분할하고, 각 사각형 물체 단위로 움직임 추정 및 보상을 수행하고 예측오차를 부호화하는 기법에 있어서 임의의 사각 형태의 물체 및 사각 형태로 표현되는 예측 오차들을 사각 물체 단위로 독립적으로 부호화 및 복호화하는 알고리듬에 향한다.
본 발명에서는 이전 프레임을 임의의 사각형 물체들로 분할하고 각 사각형 물체 단위로 움직임 추정 및 예측을 통해서 예측오차를 구한 후 임의의 사각형 단위로 나타나는 예측오차를 각 사각형 물체마다 독립적으로 부호화하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 각 사각형단위로 독립적으로 나타나는 예측오차 특성을 효과적으로 활용할 수 있으며, 따라서 기존의 예측오차 부호화 방식에 비해 향상된 부호화 효율을 얻을 수 있을 것이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소 또는 동일한 부품은 가능한한 어느 곳에든지 동일한 참조번호를 나타내고 있음을 유의하여야 한다.
본 발명을 구성하는 기본적인 구성도가 제3도에 나타나 있다.
제3도에서, 점선블럭으로 표시한 초기메쉬 생성부(2), 불체 변형부(4), 운동추정부(6), 운동보상 및 프레임 예측부(8)들은 종래 기술부분과 동일하다. 그러나, 제3도에서 예측오차 형성부(20) 및 물체 재구성부(22)는 본 발명에서 새롭게 추가된다. 상기 예측오차 형성부(20)는 예측물체를 구성하는 사각형 단위로 예측오차를 계산하고 사각형태의 예측오차신호를 생성한다. 물체 재구성부(22)에서는 임의의 사각형태로 나타나는 예측오차 신호를 정사각형태로 재변환 한다. 그리고 마지막으로 예측오차 부호화부(24)에서는 물체 재구성부(22)에서 구성된 정사각 형태의 예측오차 신호를 변환 부호화 방식을 이용해서 부호화한다.
상기한 본 발명의 구성에 의거하여 본 발명의 동작을 상세히 설명한다.
지금 초기 메쉬 생성부(2)에서는 복호화된 이전 프레임을 정사각형의 초기메쉬(또는 물체)들로 분할한다. 물체변형부(4)에서는 초기의 정사각형 메쉬들을 임의의 사각형으로 변형시킨다. 운동추정부(6)에서는 물체 변형부(4)에서 생성된 임의의 사각형 물체들에 대해서 각 사각형 물체들의 시간 축으로의 움직임을 추정하며, 운동보상 및 프레임예측부(8)에서는 추정된 움직임 벡터를 기반으로 영상 워핑(warping)을 통해서 이전 프레임의 사각 물체로부터 예측 물체를 만든다.
예측오차 형성부(20)에서는 각 사각형 단위로 예측오차 신호를 생성한다. 즉 예측오차는 임의의 사각형 물체 내부에 존재하며, 물체 재구성부(22)에서 사각형 형태로 한정된 예측오차 신호를 KxK 크기의 정사각 물체로 변환한다.
물체 재구성부(22)의 동작을 제4도를 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
제4도는 본 발명에 따라 내부에 예측오차가 존재하는 임의의 사각형 물체를 정사각 물체로 변환하는 과정을 보여주고 있는 도면이다.
제4도에 도시된 임의의 사각형태의 예측오차 신호를 정사각형태로 한정된 예측오차에 대해서 사각 물체의 각 꼭지점들의 좌표를 p1, p2, p3, p4라고 하면, 이들 꼭지점들은 물체 재구성 알고리듬에 의해서 정사각 물체의 꼭지점들이 로 맵핑되며, 이러한 맵핑규칙에 따라서 사각형 물체 내부의 모든 점들은 정사각 물체 내부의 점들로 변환된다. 이러한 변환은 임의의 사각형태의 물체를 정사각 형태의 물체로 변환하는 물체 재구성 알고리듬에 의하여 수행된다.
알고리듬을 설명을 설명하기에 앞서 우선 제4도의 사각형 물체 좌푤르 다음과 같이 정의한다.
사각형 물체의 각 꼭지점들의 공간적인 위치를 p1=(x1, y1), p2=(x2, y2), p3=(x3, y3), p4=(x4, y4)로 정의하고 (여기서 p1은 4개의 꼭지점들 중에서 가장 좌측에 있는 점을 나타낸다). KxK 크기의 정사각 물체의 각 꼭지점들의 공간적 위치를로 정의한다. 물체의 각 꼭지점들은 순차적으로 연결되어 있으며 폐루프를 형성한다. 정사각 물체에서은 좌측 위에 있는 점을 나타내고,는 우측 위,는 우측 아래, 그리고는 좌측 아래에 있는 점을 나타낸다.
임의의 사각형태의 물체를 정사각 형태의 물체로 변환하는 물체 재구성 알고리듬은 다음과 같이 4단계로 이루어진다.
제1단계 : 초기점 선정
사각형 물체의 꼭지점들 중에서 가장 좌측에 있는 꼭지점(p1)을 선택하여 정사각 물체의 초기점으로 설정한다.
제2단계 : 사각 물체의 각 꼭지점의 맵핑
초기점위치에서 사각물체의 꼭지점은 두 개의 인접한 꼭지점들을 가지고 있으며, 이들 인접점들를 y 방향으로의 위치로서 비교해서 y 방향으로의 위치가 큰 인접점을로 맵핑하고 y방향으로의 위치가 작은 인접점을로 맵핑한다. 이러한 맵핑에 의해서 초기점 p1의 대각 방향에 있는 사각물체의 꼭지점은 자동적으로로 맵핑된다.
제3단계 : 사각 물체의 각 꼭지점에서의 변형벡터 계산
제2단계에서 사각 물체의 꼭지점들의 맵핑이 결정되면 아래 식과 같이 맵핑의 정도를 나타내는 변형벡터(di)를 계산한다.
제4단계 : 사각 물체 내부의 각 위치에서의 변형벡터들은 사각 물체의 각 꼭지점들의 변형벡터들을 이용한 선형 보간에 의해 결정된다.
위와 같은 물체 재구성 알고리듬에 의해서 사각 형태의 물체가 정사각 형태의 물체로 맵핑(mapping)되는 변형벡터가 결정되면 이들 변형벡터에 의해서 사각물체내의 각 위치들은 정사각물체 내부로 이동하게 되며, 따라서 정사각 물체내에서의 각 위치에서의 오차신호의 값들을 선형보간법에 의해서 결정할 수 있다.
따라서 예측오차 부호화부(24)에서는 정사각 물체로 한정된 오차 신호에 대해서 KxK의 2차원 DCT를 이용하여 변환부호화한다. 2차원 DCT를 이용한 부호화 기법은 KxK의 오차 신호를 2차원 DCT를 이용해 변환하고 변환 도메인(domain)에서 DCT계수를 양자화하고 가변장 부호화를 이용해 부호화한다.
복호기에서는 상기의 부호화를 위한 단계의 역순으로 진행되며, 가변장 부호화된 비트 스트림을 전송받아서 가변장 복호화를 하고 역양자화 및 2차원 역 DCT를 거쳐서 KxK 크기의 오차신호를 복원한다. KxK크기의 오차신호는 물체 변형 알고리듬의 역과정으로 사각 물체로 재구성되며 사각물체로 표현된 오차신호를 복원한다.
본 발명에서는 임의의 사각 물체를 정사각 물체로 변형하기 위한 기법으로 사각 물체의 각 꼭지점들의 변형벡터를 선형보간하는 방식을 사용하였으나 사각 물체를 두 개의 삼각 물체로 나누어 삼각형(affine)변환하는 방식을 이용할 수도 있다. 또한 고차원의 보간기법을 사용할 수도 있다.
또한 본 발명에서는 사각물체로 한정된 오차신호를 KxK크기의 오차신호로 변형한 KxK크기의 오차신호를 부호화하기 위해서 2차원 DCT의 변환부호화기법을 적용하였으나, 다른 알고리듬을 사용할 수 있다. 즉 KxK 크기의 벡터양자화 기법을 사용할 수 있다. 또한 KxK 오차신호를 재분할하여 부호화할 수도 있다.
또한 본 발명에서는 사각물체에 내부의 값을 오차신호로 적용하였지만 그뿐만 아니라 일반적인 그레이(gray)값을 갖는 신호일 경우에도 물체변형 알고리듬을 이용하여 부호화 할 수 있다.
영상 워핑(warping) 또는 액티브 메쉬(active mesh)를 이용한 동화상 부호화 알고리듬에서는 운동예측 및 보상에 따른 예측오차가 사각 물체마다 독립적인 특성을 갖는다. 따라서 본 발명은 이러한 상황에서 사각 물체마다 독립적으로 부호화 할 수 있으므로 종래의 부호화 알고리듬에 비해 보다 향상된 부호화 효율을 나타낸다. 따라서 본 발명에서는 같은 비트율에서 보다 좋은 화질의 동화상을 제공하는 잇점이 있다.

Claims (5)

  1. 동화상 부호화 방법에 있어서, 동화상의 이전 프레임을 임의의 사각형 물체들로 분할하는 제1과정과, 각 사각형 물체 단위로 움직임 추정 및 예측을 통해서 예측오차를 구하는 제2과정과, 상기 각 사각형 물체 단위로 나타난 상기 예측오차를 KxK(여기서 K는 정수) 크기의 정사각 물체로 변환하여 각 사각형 물체마다 독립적으로 부호화하는 제3과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 방법.
  2. 동화상을 부호화 하는 방법에 있어서, 복호화된 이전 프레임을 정사각형의 초기메쉬(또는 물체)들로 분할하는 초기 메쉬 생성과정과, 상기 정사각형의 초기메쉬들을 임의의 사각형으로 변형시키는 물체변형과정과, 상기 물체 변형과정에서 생성된 임의의 사각형 물체들에 대해서 각 사각형 물체들의 시간 축으로의 움직임을 추정하는 운동추정과정과, 추정된 움직임 벡터를 기반으로 영상 워핑을 통해서 이전 프레임의 사각 물체로부터 예측 물체를 만드는 운동보상 및 프레임 예측 과정과, 상기 만들어진 예측물체를 각 사각형 단위로 예측오차 신호를 생성하는 예측오차 형성과정과, 사각형 형태로 한정된 예측오차 신호를 KxK 크기의 정사각 물체로 변환하는 물체 재구성 과정과, 정사각 물체로 한정된 예측오차 신호를 소정 변환부호화 기법을 이용하여 부호화하는 예측오차 부호화 과정으로 구성함을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 물체 재구성 과정이 사각형 물체의 꼭지점들 중에서 가장 좌측에 있는 꼭지점 p1을 선택하여 정사각 물체의 초기점으로 설정하는 초기점 선정 단계와, 상기 초기점위치에서 두 개의 인접한 꼭지점들를 y 방향으로의 위치로서 비교해서 y방향으로의 위치가 큰 꼭지점을로 맵핑하고 y방향으로의 위치가 작은 꼭지점을로 맵핑하고, 상기 초기점의 대각 방향에 있는 사각물체의 꼭지점을로 맵핑하는 사각 물체의 각 꼭지점의 맵핑 단계와, 사각 물체의 꼭지점들의 맵핑이 결정되면 사각 물체의 각 꼭지점에서의 변형벡터를 계산하는 각 꼭지점에서의 변형벡터 계산 단계와, 상기 사각 물체의 각 꼭지점들의 변형벡터들을 이용한 선형 보간을 통하여 사각 물체내부의 각 위치에서의 변형벡터들을 결정하는 각 위치에서의 변형벡터를 결정 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 각 꼭지점에서의 변환벡터 계산 단계가 하기식을 이용하여 계산됨을 특징으로 하는 방법.
    여기서, di는 맵핑의 정도를 나타내는 변형벡터임.
  5. 동화상을 부호화하는 장치에 있어서, 복호화된 이전 프레임을 정사각형의 초기메쉬(또는 물체)들로 분할하는 초기 메쉬 생성부와, 상기 정사각형의 초기메쉬들을 임의의 사각형으로 변형시키는 물체변형부와, 상기 물체 변형부에서 생성된 임의의 사각형 물체들에 대해서 각 사각형 물체들의 시간 축으로의 움직임을 추정하는 운동추정부와, 추정된 움직임 벡터를 기반으로 영상 워핑을 통해서 이전 프레임의 사각 물체로부터 예측 물체를 만드는 운동보상 및 프레임예측부와, 상기 만들어진 예측물체를 각 사각형 단위로 예측오차 신호를 생성하는 예측 오차 형성부와, 사각형 형태로 한정된 예측오차 신호를 KxK 크기의 정사각 물체로 변환하는 물체 재구성부와, 정사각 물체로 한정된 예측오차 신호를 소정 변환부호화 기법을 이용하여 부호화하는 예측오차 부호화부로 구성함을 특징으로 하는 장치.
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