KR100237805B1 - 비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 방법 및 장치 - Google Patents

비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 방법 및 장치 Download PDF

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KR100237805B1
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쳉 아우영
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Abstract

본 발명은 비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 방법(200) 및 장치(100)를 제공한다. 본 장치는 인코딩 처리 전에 비디오 계열을 필터링한다. 본 장치는 잡음 분산 결정기(102), 국부 분산 결정기(104), 잡음 가시성 함수 결정기(106), 가우시안 커널 결정기(108), 및 컨볼버(110)를 포함한다. 이 신규한 방식은 현행 기술에서의 필터링 가공품 특성의 도움없이 DFD 신호로부터 잡음과 잡다한 고주파 성분을 제거한다. 본 발명은 잡다한 고주파 성분을 감소시킴으로써 디코딩된 비디오 계열의 질을 거의 저하시키지 않고서 비디오 인코더에서 인코딩되어야 하는 정보량을 감소시킬 수가 있다.

Description

[발명의 명칭]
비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 방법 및 장치
[발명의 분야]
본 발명은 일반적으로 비디오 코딩에 관한 것으로, 특히 비디오 인코딩에서 이용되는 공간 적응 전처리 필터(spatially adaptive preprocessing filter) 활용에 관한 것이다.
[발명의 배경]
H. 261, MPEG1, 및 MPEG2와 같은 현행 표준들은 블럭 동작 보상 이산 코사인 변환(block motion-compensated Discrete Cosine Transform(DCT)) 방식을 이용하여 디지탈 비디오 계열을 압축시키고 있다. 이 비디오 인코딩 기법은 비디오 계열 내에 존재하는 리던던시(redundancy)를 2단계 과정을 통해서 제거한다. 제1단계에서는 블럭 정합(block-matching; BM), 동작 평가 및 보상 알고리즘이 시간적으로 인접한 프레임들 간에 발생하는 동작을 평가한다. 그 다음, 프레임들은 그 평가된 동작에 대해 보상되고 비교되어 차영상(difference image)을 형성한다. 2개의 시간적으로 인접한 프레임들 간의 차이를 취함으로써 모든 기존의 시간적 리던던시가 제거된다. 남아있는 정보는 동작 평가 및 보상 알고리즘에서 보상되지 아니한 새로운 정보이다. 이러한 차영상을 치환 프레임차(displaced frame difference; DFD)라고 한다.
제2단계에서는 DFD 신호들이 DCT를 이용하여 주파수 영역으로 변환된다.
DCT는 DFD 영상의 에너지를 약간 낮은 주파수 성분으로 압축하는 특성을 갖고 있다. 더욱이 고주파 정보량을 제한함으로써 비디오 계열이 압축된다.
비디오 계열 내에 잡음이 있는 경우에는 DFD 영상도 이 잡음의 차이를 내포할 것이다. 잡음은 시간적 방향에서는 상관되지 않으므로 DFD 영상 내에 존재하는 잡음의 에너지는 실제로는 단일 프레임에 존재하는 잡음 에너지의 2배이다. DCT를 적용한 후에는 DFD에 존재하는 잡음은 고주파 성분에 존재하는 에너지의 증가로 귀결된다. 그 결과, 잡음이 존재하지 않는 경우에 비해서, 디코딩된 비디오에서 특정의 왜곡을 유지하기 위해서는 압축 기술에서 수많은 비트를 사용하여야 한다. 즉, 인코딩 전에 비디오 계열 내에 존재하는 잡음 때문에 압축 기술의 압축효율이 크게 떨어지게 된다.
압축 계열로부터 잡음을 제거하는 현행 방식들은 2가지 이유로 해서 부적절하다. 첫번째 이유는 이들 방식들이 비디오 계열의 강도 프레임(intensity frame)으로부터 잡음을 제거하려고 한다는 것이다. 일반적으로, 이런 종류의 방식은 비디오 계열 내로 가공품을 도입하고, 이 비디오 계열은 DFD 신호로 전달되어 비디오 인코더에서 인코딩되어야 하는 새로운 정보로 해석된다. 즉, 이들 방식은 비디오 인코더의 압축 효율을 감소시킬 수 있다. 현행 방식들이 부적절한 두번째 이유는 이들 방식들이 시간적 방향에서만 동작하는 경향이 있다는 것이다. 즉, 이들 방식은 프레임들 간의 단일 방향을 따라 필터링한다. 평균화 동작을 이용하면 동작 중인 비디오 계열의 일부는 희미해지게 될 것이다. 움직이는 대상을 희미하게 함으로써 일반적으로 비디오 계열은 한층 인코딩하기가 쉬워질 것이다. 그러나, 이렇게 되면 관측자에게는 질적으로 상당히 저하된 상태로 보여질 것이다. 그러므로, 잡음을 제거하는 현행 방식들로는 비디오 인코더에서 인코딩되어야 하는 정보량을 줄이려고 하면 필연적으로 디코딩된 비디오 계열의 질이 저하되게 마련이다.
[도면의 간단한 설명]
제1도는 본 발명에 따른 비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 장치의 바람직한 실시예의 블럭도.
제2도는 본 발명에 따른 비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 방법의 단계들에 대한 바람직한 실시예의 흐름도.
[바람직한 실시예의 상세한 설명]
이하 설명된 방법과 장치는 비디오 계열의 인코딩 처리 전에 비디오 계열을 필터링한다. 특히, 치환 프레임차(DFD) 신로로부터 직접적으로 잡음을 제거하는데 공간 적응 필터를 사용하는 방법과 장치가 기술된다. 이 신규한 방식은 현행 기술에서의 필터링 가공품 특성의 도움없이 DFD 신로로부터 잡음과 잡다한 고주파 성분을 제거한다. 본 발명은 잡다한 고주파 성분을 감소시킴으로써 디코딩된 비디오 계열의 질을 거의 저하시키지 않고서 비디오 인코더에서 인코딩되어야 하는 정보량을 감소시킬 수가 있다.
본 발명과 장치를 설명하는데는 입력 비디오 계열에 관해 다음과 같이 가정된다. 즉 비디오 발생원은 행당 화소수, 프레임당 행수, 초당 프레임수가 처리 전에 알려져 있는 디지탈 형식으로 되어 있다고 가정된다. 화소 각자는 0에서 255에 이르는 8 비트 정수를 이용하여 휘도 성분과 색도 성분 모두를 표현한다. 상술한 바와 같이, 이러한 가정은 본 방법과 설명을 보다 용이하게 하기 위한 목적이지 이들 가정이 유지되지 않는 응용에 대한 제한으로서 생각되어서는 안된다.
도면 부호 10으로 총괄 지시된 제1도는 본 발명에 따른 비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 장치의 바람직한 실시예의 블럭도이다. 본 장치는 잡음 분산 결정기(noise variance determiner)(102), 국부 분산 결정기(104), 잡음 가시성(visibility) 함수 결정기(106), 가우시안 커널(Gaussian Kernel) 결정기(108), 및 컨볼버(convolver)(110)를 포함한다. DFD(120) 신호를 이용하여 잡음 분산 결정기(102)는 잡음 분산
Figure kpo00001
(126)의 평가를 산출한다. 또한 DFD(120) 신호를 이용하여 국부 분산 결정기는 국부 신호 분산
Figure kpo00002
(128)의 평가를 결정한다. 국부 신호 분산
Figure kpo00003
(128)과 잡음 분산
Figure kpo00004
(126) 평가 및 소정의 영상 형태 파라메터Θ(130)에 따라서, 잡음 가시성 함수 결정기는 화소 위치 (r)≡(i,j)에서 공간 적응전처리 필터에 의해 제공된 필터링량을 제어하는 잡음 가시성 파라메터 υ(Θ)(132)를 결정한다. 특히 잡음 가시성 파라메터 υ(Θ)(132)는 가우시안 커널 결정기(110)에서 사용되어 국부 SNR에 따라 적당한 국부 필터링량을 제공할 가우시간 필터링 커널을 결정한다.
본 장치는 컴퓨터 소프트웨어, 디지탈 신호 처리기, 게이트 어레이, 또는 주문형 집적 회로(application specific integrated circuit)로 구현될 수 있다.
DFD 신호를 이용하여 잡음 분산 결정기(102)는 잡음 분산
Figure kpo00005
(126)의 평가를 결정한다. 이것은 먼저 DFD 신호를 16×16 블럭으로 분할하고 이들 블럭에 내포된 에너지를 산출함으로써 수행된다. 주의할 점은 DFD 신호를 발생시키는데 블럭 정합(BM)을 이용하는 경우에는 이들 에너지 산출은 이미 존재한다는 것이다. 에너지는 다음 식을 이용하여 산출한다.
[수학식 1]
Figure kpo00006
여기서, 화소 위치 i, j는 블럭 Bm의 항(member)이고, M과 N은 블럭 Bm의 행과 열에 내포된 화소수이고,
Figure kpo00007
(Bm)은 블럭 Bm에 내포된 에너지이다. 에너지
Figure kpo00008
(Bm)이 각 블럭에 대해 산출되고 나면, 이 블럭들은 최고 에너지에서 최저 에너지 순으로 등급이 매겨진다. 이 등급에서 아래쪽 25%값의 평균은 잡음 분산
Figure kpo00009
(126)의 평가로 이용된다.
국부 신호 분산은 잡음 분산 평가
Figure kpo00010
(126)과 국부 분산
Figure kpo00011
(r)을 이용하여 산출된다. 국부 DFD 분산
Figure kpo00012
(r)은 국부 신호 분산
Figure kpo00013
(r)(128) 더하기 잡음분산
Figure kpo00014
(126)의 합계로 알려져 있다. 따라서, 국부 신호 분산의 평가는 국부 DFD 신호 분산에서 잡음 분산 평가를 빼므로써 구해진다. 이것은 다음과 같이 표현된다.
[수학식 2]
Figure kpo00015
여기서,
[수학식 3]
Figure kpo00016
K와 L은 국부 신호 분산이 산출되는 국부 인접을 정의한다. 특히, 국부 신호 분산
Figure kpo00017
(r)(128)은 K개 행을 화소(r)≡(i,j) 위아래로 그리고 L개 열을 좌우로 확장시키는 블럭 내에서 산출된다.
화소 위치 (r)≡(i,j)에서 공간 적응 전처리 필터에 의해 제공되는 필터링량을 제어하는 가시성 파라메터 υ(Θ)(132)는 잡음 가시성 함수 결정기에서 산출된다. 국부 신호 분산
Figure kpo00018
(r)(128)와 잡음 분산
Figure kpo00019
(r)(126) 평가 및 소정의 영상 형태 파라메터 Θ(130)에 따라서, 잡음 가시성 결정기는 다음 식을 이용하여 잡음 가시성 파라메터를 결정한다.
[수학식 4]
Figure kpo00020
DFD 신호에 존재하는 잡음을 감소시키기 위해서 소정의 영상 형태 파라메터 Θ(130)는 통상적으로 값 0.01로 설정된다. 다른 형태의 영상 데이타에 대해서는 영상 형태 파라메터 Θ는 가시성에 다른 응답을 제공하도록 조정된다. 예컨대, 잡음 존재와 반대되는 과평활화(over-smoothing)에 대한 영상 데이타의 감도로 인해서 강도 영상은 DFD 신호에 사용되는 값에 비해서 증가된 영상 형태 파라메터 Θ를 필요로 한다.
잡음 가시성 파라메터 υ(Θ)(132)에 따라서 가우시안 커널 결정기(110)는 국부 SNR에 따라서 적당한 국부 필터링을 제공할 가우시안 필터링 커널을 결정한다. 잡음 가시성 파라메터 υ(Θ)(132)에 대한 가우시안 커널 결정기(110)의 응답은 다음과 같이 나타난다.
[수학식 5]
Figure kpo00021
여기서, g(m,n)은 가우시안 필터링, (m,n)은 지원하는 필터 내의 위치,
Figure kpo00022
는 필터의 분산이다. 필터 지원은 구현 전에 결정된다. 통상적으로, 컨볼버(110)에서 수행되는데 필요한 동작 횟수를 줄이기 위해서 필터 지원은 5 화소행×5화소열(5 pixel rows by 5 pixel columns)이다. 필터의 분산도 결정되며 이 분산은 잡음 가시성 파라메터 υ(Θ)(132)와 함께 필터에 의해 DFD에 인가된 평활화량을 제어하는데 사용된다.
잡음 가시성 파라메터 υ(Θ)(132)는 필터에 의해 DFD에 인가된 평활화량을 다음과 같은 방식으로 제어한다. 잡음 분산
Figure kpo00023
(r)(126)이 국부 신호 분산
Figure kpo00024
(r)(128)에 비해 작다면 가우시안 필터의 공간 응답이 작게 된다. 즉, 주파수 영역에서 통과 대역이 넓어진다. 즉, 필터 g(m,n)는 평활화를 거의 제공하지 못한다. 이것이 원하는 응답이다. 그 이유는 잡음 분산이 신호 분산에 비해 작기 때문이다. 국부 신호 분산이 잡음 분산보다 훨씬 작은 경우에는 g(m,n)의 공간응답은 넓어질 것이고 이에 따라 주파수 영역에서의 통과 대역이 좁아질 것이다. 이것도 원하는 응답인데, 그 이유는 g(m,n)이 매우 잡음이 많은 DFD에 평활화를 제공하기 때문이다.
컨볼버(110)는 실제로는 DFD 신호에 대한 필터링 동작을 수행한다. 즉, 컨볼버(110)는 가우시안 필터 g(m,n)(138)를 컨볼루션 동작을 통해 DFD 신호(120)에 공급한다. 컨볼루션 동작은 다음 식에 의해 특정지워진다.
[수학식 6]
Figure kpo00025
여기서,
Figure kpo00026
(140)는 전처리된 DFD 신호이다.
도면 부호 200으로 총괄 지시된 제2도는 비디오 인코딩에 사용되는 공간 적응 필터링 방법의 바람직한 실시예의 흐름도이다. 첫 단계는 DFD 신호(202)에 따라서 잡음 분산을 산출하는 것이다. 다음, 산출된 잡음 분산과 DFD 신호(204)에 따라서 국부 신호 분산이 결정된다. 국부 신호 분산, 잡음 분산, 및 소정의 영상 형태 파라메터를 이용하여 잡음 가시성 파라메터가 산출된다(205). 잡음 가시성 파라메터와 소정의 가우시안 필터 분산 파라메터(208)에 따라서 국부 가우시안 필터가 결정된다. 그 다음, 국부 가우시안 필터는 DFD 신호와 컨볼브되어 필터링된 DFD 신호(210)를 발생시킨다.

Claims (10)

  1. 비디오 프레임과 평가된 비디오 프레임 간의 차이인 치환 프레임차(displaced frame difference; DFD)를 공간 적응 필터링하는 방법에 있어서, 잡음 분산 결정기를 이용하여 소정의 신호 대 잡음비에 따라서 DFD의 잡음분산을 결정하는 단계; 국부 분산 결정기를 이용하여 상기 잡음 분산과 상기 소정의 신호 대 잡음비에 따라서 DFD의 국부 분산을 결정하는 단계; 잡음 가시성 결정기를 이용하여 상기 잡음 분산, 상기 국부 분산, 및 소정의 영상 형태에 따라서 잡음 가시성 함수를 결정하는 단계; 가우시안 커널(Gaussian Kernel) 결정기를 이용하여 상기 잡음 가시성 함수, 소정의 정규화 계수, 및 소정의 기준 분산에 따라서 DFD 내의 모든 화소에 대해 가우시안 커널을 결정하는 단계; 및 컨볼버(convolver)를 이용하여 DFD를 상기 가우시안 커널과 컨볼브시켜 적응 필터링된 DFD를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 방법.
  2. 제1항에 있어서, 하기의 2A) 및 2B), 즉 2A) 상기 잡음 분산이 다음 식을 이용하여 미리 선정된 블럭 각각에 내포된 에너지를 산출함으로써 결정되는 것, 및
    Figure kpo00027
    (여기서, M과 N은 선정된 블럭의 차원이고, i, j는 미리 선정된 블럭 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    2B) DFD의 국부 분산은 다음 식을 이용하여 결정되는 것
    Figure kpo00028
    (여기서, M과 N은 미리 선정된 블럭의 차원이고, i, j는 미리 선정된 블럭 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    중에서 적어도 어느 한가지가 실행되는 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 방법.
  3. 제1항에 있어서, 하기의 3A) 내지 3C), 즉, 3A) 잡음 가시성 함수가 다음 식을 이용하여 결정되는 것,
    Figure kpo00029
    (여기서,
    Figure kpo00030
    는 국부 분산,
    Figure kpo00031
    잡음 분산, Θ는 소정의 영상 형태임)
    3B) 가우시안 커널이 다음 식을 이용하여 결정되는 것, 및
    Figure kpo00032
    (여기서,
    Figure kpo00033
    는 소정의 기준 분산, Z는 소정의 정규화 계수, υ(Θ)는 잡음 가시성 함수, m, n은 DFD 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    3C) 가우시안 커널과 컨볼브된 DFD가 다음 식을 이용하여 결정되는 것
    Figure kpo00034
    (여기서, g(m,n)는 가우시안 커널, m, n은 DFD 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    중에서 적어도 어느 한가지가 실행되는 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 방법.
  4. 제1항에 있어서, 하기의 4A) 내지 4C), 즉, 4A) 상기 단계들이 디지탈 신호 처리기(DSP)의/용 유형의 매체(a tangible medium of/for a Digital Signal Processor)에서 구현되는 것, 4B) 상기 단계들이 주문형 집적 회로(ASIC)에서 구현되는 것, 및 4C) 상기 단계들이 게이트 어레이의/용 유형의 매체(a tangible medium of/for gate array)로 구현되는 것 중에서 적어도 어느 한가지에 따라 구현되는 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 단계들이 컴퓨터의/용 유형의 매체(a tangible medium of/for a computer)에서 구현되고, 선택된 경우에는 하기의 5A와 5B), 즉, 5A) 상기 유형의 매체가 컴퓨터 디스켓인 것, 및 5B) 상기 유형의 매체가 컴퓨터의 메모리 장치인 것 중에서 어느 하나인 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 방법.
  6. 비디오 프레임과 평가된 비디오 프레임 간의 차이인 치환 프레임차(DFD)를 공간 적응 필터링하는 장치에 있어서, DFD와 소정의 신호 대 잡음비를 수신하도록 작용적으로 결합되어 상기 소정의 신호 대 잡음비에 따라서 DFD의 잡음 분산을 결정하기 위한 잡음 분산 결정기; 상기 잡음 분산 결정기에 작용적으로 결합되고 DFD를 수신하도록 작용적으로 결합되어 상기 잡음 분산과 상기 소정의 신호 대 잡음비에 따라서 DFD의 국부 분산을 결정하기 위한 국부 분산 결정기; 상기 잡음 분산 결정기와 상기 국부 분산 결정기에 작용적으로 결합되고 소정의 영상 형태를 수신하도록 작용적으로 결합되어 상기 잡음 분산, 국부 분산, 및 소정의 영상 형태에 따라서 잡음 가시성 함수를 결정하기 위한 잡음 가시성 결정기; 상기 잡음 가시성 결정기에 작용적으로 결합되고 소정의 기준 분산을 수신하도록 작용적으로 결합되어 상기 잡음 가시성 함수, 소정의 정규화 계수, 및 소정의 기준 분산에 따라서 DFD 내의 모든 화소에 대해서 가우시안 커널을 결정하기 위한 가우시안 커널 결정기; 및 상기 가우시안 커널 결정기에 작용적으로 결합되고 DFD를 수신하도록 작용적으로 결합되어 DFD를 상기 가우시안 커널과 컨볼브시켜서 적응 필터링된 DFD를 제공하는 컨볼버를 포함하는 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 장치.
  7. 제6항에 있어서, 하기의 7A) 및 7B), 즉 7A) 상기 잡음 분산이 다음 식을 이용하여 미리 선정된 블럭 각각에 내포된 에너지를 산출함으로서 결정되는 것, 및
    Figure kpo00035
    (여기서, M과 N은 미리 선정된 블럭의 차원이고, i, j는 미리 선정된 블럭 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    7B) DFD의 국부 분산은 다음 식을 이용하여 결정되는 것
    Figure kpo00036
    (여기서, M과 N은 미리 선정된 블럭의 차원이고, i, j는 미리 선정된 블럭 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    중에서 적어도 어느 한가지가 실행되는 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 장치.
  8. 제6항에 있어서, 하기의 8A) 내지 8C), 즉,
    8A) 잡음 가시성 함수가 다음 식을 이용하여 결정되는 것,
    Figure kpo00037
    (여기서,
    Figure kpo00038
    는 국부 분산,
    Figure kpo00039
    는 잡음 분산, Θ는 소정의 영상 형태임)
    8B) 가우시안 커널이 다음 식을 이용하여 결정되는 것, 및
    Figure kpo00040
    (여기서,
    Figure kpo00041
    는 소정의 기준 분산, Z는 소정의 정규화 계수, υ(Θ)는 잡음 가시성 함수, m, n은 DFD 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    8C) 가우시안 커널과 컨볼브된 DFD가 다음 식을 이용하여 결정되는 것
    Figure kpo00042
    (여기서, g(m,n)는 가우시안 커널, m, n은 DFD 내의 화소의 행과 열을 나타냄)
    중에서 적어도 어느 한가지가 실행되는 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 장치.
  9. 제6항에 있어서, 하기의 9A) 내지 9C), 즉, 9A) 상기 장치가 디지탈 신호 처리기(DSP) 내에 있는 것, 9B) 상기 장치가 주문형 집적 회로(ASIC) 내에 있는 것, 및 9C) 상기 장치가 게이트 어레이 내에 있는 것 중에서 적어도 어느 한가지인 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 장치.
  10. 제6항에 있어서, 상기 장치가 컴퓨터의/용 유형의 매체에서 구현되고, 선택된 경우에 하기의 10A)와 10B), 즉, 10A) 상기 유형의 매체가 컴퓨터 디스켓인 것, 및 10B) 상기 유형의 매체가 컴퓨터의 메모리 장치인 것 중에서 어느 하나인 것을 특징으로 하는 공간 적응 필터링 장치.
KR1019970701897A 1995-07-24 1996-06-12 비디오 인코딩을 위한 공간 적응 필터링 방법 및 장치 KR100237805B1 (ko)

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