KR100239291B1 - 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 영상신호를 압축 및 부호화하여 전송하는 과정에 있어서, 영상신호의 모양적응 영역분할 구현시 연산 속도를 증가시킬 수 있는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법및 장치에 관한 것으로, 모양적응 영역분할을 할 경우 물체의 모양에 맞게 그리드 시작점을 변화함으로써 물체가 존재하는 블럭갯수가 가장 작은 그리드 시작점을 찾도록 하며, 한 블럭마다 물체가 존재하는지를 알기 위하여 전 화소를 찾지 않고 가장자리 화소만 찾거나 가장자리에서도 소정칸씩 건너뛰면서 찾거나 또는 대각선으로 찾는 방법에 의하여 찾는 지점의 갯수를 줄여 모양적응 영역분할의 연산속도를 빠르게 할 수 있도록 한 것이다.

Description

선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법 및 장치

본 발명은 모양정보(Shape Information) 및/ 또는 형상정보를 가지는 소정의 물체나 영역 등을 비롯한 각종 대상물(Object)의 영상에 그리드를 형성하여 단위영역으로 구획하고, 형성한 그리드를 이동시킨 후 영상그리드를 재구성하여 부호화해야 할 대상물체가 차지하는 블록갯수를 감소시켜 주는 모양적응 영역분할에서 개개의 블럭마다 물체가 존재하는지를 빠른 속도로 파악할 수 있도록 함으로써 계산량을 대폭 줄여 연산 속도를 증가시킬 수 있도록 한 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법및 장치에 관한 것이다.

일반적으로 물체의 신호 정보를 부호화하는 데에는 블록 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform : 이하, 'DCT'라고 약칭함) 및 벡터 양자화기 등이 사용되었고, 최근에는 모양 적응형 DCT(Shape Adaptive DCT : 이하, 'SADCT'라고 약칭함)가 물체의 모양 정보(shape information)를 이용하는 물체 중심 부호화 방법에서 매우 효과적인 것으로 제안되고 있다.

이러한 SADCT는 임의의 형태를 가진 소정 물체의 신호 정보를 효율적으로 부호화하는 것을 목적으로 하는 것으로서 영상 프레임을 소정 크기의 블록으로 세분화한 후 블록안에 들어가는 물체의 신호 정보만을 부호화하는 것이다.

즉, SADCT는 블록이 부호화할 정보로 모두 채워지면, 2차원 블록 DCT와 부호화 효율이 동일하게 되고, 모두 채워지지 않을 경우에는 물체의 영역에 해당하는 신호들만 가로축으로 1차원 DCT를 수행하고, 1차원 DCT를 수행한 결과를 다시 세로축으로 1차원 DCT하여 최종 결과 값을 얻는 것이다.

그리고 SADCT는 DCT부호화 이득을 고려할 경우에 물체의 영상이 여러 블록으로 분리되어 부호화되는 것보다 가능하면 블록 내부에 물체의 영상이 많이 채워지는 것이 변환 계수들의 압축(compression)효율이 높게 된다.

그러므로 SADCT를 수행할 경우에, 블록의 내부에 부호화할 물체의 영상을 효과적으로 채워 영상이 위치하는 블록의 수를 줄인 후 부호화하는 것이 바람직하다.

또한, 다른 일반적인 DCT나 블록 양자화를 수행할 경우에도 그대로 부호화를 수행함으로써 프레임당 비트율이 높고, 물체의 영상이 차지하는 블록의 수가 많아 신호 정보 데이터의 양을 줄이는데 한계가 있었다.

따라서, 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 본 출원인에 의하여 제안된 것이 대상물체의 위치에 따라 그리드의 블록 위치를 조절하고, 부호화를 수행하여 부호화 효율을 향상시킬 수 있도록 한 것이다.

이와같이 그리드를 이동시켜 영상을 재구성한 후 움직임 추정,텍스쳐 정보 부호화 등을 수행함으로써 부호화효율을 향상시킬 수 있으며, 블록그리드를 이동시켜 시작점 위치를 변환시킴으로써 물체가 포함되는 블럭갯수가 최소가 되도록 하는 과정을 모양적응 영역 분할이라고 한다.

이러한 모양적응 영역분할은 현재 국제 표준화 작업중인 MPEG-4의 응용분야인 화상전화, 화상회의, PCS, 모빌용 전화 및 향후 부호화 기술에 유용하게 이용할 수 있다.

만일, 영상화면에서 부호화하고자 하는 물체가 있을 경우 모양정보를 가진 어떤 물체나 어떤 영역을 한 화면에서 블럭단위로 부호화한다.

여기서, 블럭의 단위는 N×M이며, 화면 전체를 규칙적으로 구성할 수 있는 다각형(예컨대 삼각형,육각형)도 한 블럭의 개념에 포함시킬 수 있다.

통상, 영상화면에서 부호화하고자 하는 물체가 있을 경우 모양정보를 가진 어떤 물체나 어떤 영역을 대상으로 모양적응 영역분할을 적용한다.

예를들어, 현재 표준화가 진행중인 MPEG-4에는 VOP를 영상화면의 물체로 생각할 수 있다.

여기서, 언급하고 있는 VOP는 영상화면에서 어떤 물체가 존재할 때 그 물체를 따로 분리하여 각각의 물체를 따로따로 부호화하는 것을 기본 골격으로 하고 있다.

이때, 물체를 포함하고 있는 최소 영상 크기의 가로와 세로의 값과 물체정보를 전송하게 된다.

모양적응 영역분할을 수행하면 블럭기반 부호화에서 물체는 그대로 위치시킨 상태에서 그리드를 이동시킴으로써 물체의 모양이 가장 적은 수의 블럭이 구성되도록 하는 새로운 그리드 시작점을 찾아 부호화함으로써 부호화효율을 향상시킬 수 있다.

도 1은 일반적인 VM(Verification Model)엔코더의 VOP부호화부로, VOP형성부(10)에서 형성된 각각의 물체 영상에 대한 VOP가 움직임 추정부(Motion Estimation)(11)에 입력되어 매크로 블록의 단위로 움직임이 추정된다.

상기 움직임 추정부(11)에서 추정된 움직임 정보는 움직임 보상부(Motion Compensation)(12)에 입력되어 움직임이 보상된다.

또한, 상기 움직임 보상부(12)에서 움직임이 보상된 VOP는 VOP 형성부(10)에서 형성된 VOP와 함께 감산기(13)에 입력되어 차이값이 검출되고, 상기 감산기(13)에서 검출된 차이값은 물체 내부정보 부호화부(14)에 입력되어 매크로 블록의 서브 블록 단위로 물체 내부정보가 부호화된다.

상기 움직임 보상부(12)에서 움직임이 보상된 VOP와 물체 내부 부호화부(14)에서 부호화된 물체의 내부 정보가 가산기(15)에 입력되어 가산되고, 상기 가산기(15)의 출력신호는 이전 VOP 검출부(Previous Reconstructed VOP)(16)에 입력되어 이전 화면의 VOP가 검출된다.

이전 VOP 검출부(16)에서 검출된 상기 이전 화면의 VOP는 움직임 추정부(11) 및 움직임 보상부(12)에 입력되어 움직임 추정 및 움직임 보상에 사용된다.

한편, 상기 VOP형성부(10)에서 형성된 VOP는 모양 정보 부호화부(Shape Coding)(17)에 입력되어 모양 정보가 부호화된다.

여기서, 모양 정보 부호화부(17)의 출력신호는 VOP부호화부가 적용되는 분야에 따라 사용여부가 결정되는 것으로, 모양 정보 부호화부(17)의 출력신호를 점선으로 표시된 바와 같이 움직임 추정부(11), 움직임 보상부(12) 및 물체 내부정보 부호화부(14)에 입력시켜 움직임 추정, 움직임 보상 및 물체의 내부 정보를 부호화하는 데 사용할 수 있다.

상기 움직임 추정부(11)에서 추정된 움직임 정보, 물체 내부정보 부호화부(14)에서 부호화된 물체 내부정보 및 모양 정보 부호화부(17)에서 부호화된 모양 정보는 멀티플렉서(18)에서 다중화되고, 버퍼(19)를 통해 비트 스트림으로 전송된다.

상기 모양적응 영역분할에 적용할 수 있는 일례로, 도 2는 상기에서 정의한 대로 부호화하고자 하는 물체를 포함하는 최소 사각형 크기를 나타낸다.

도 3은 도 2에서 부호화하고자 하는 물체를 매크로 블럭 크기의 단위로 오른쪽과 아래쪽으로 확대한 도면으로, 블록그리드(점선부분)를 이동시켜 시작점 위치를 변환시킴으로써 물체가 포함되는 블럭갯수가 최소가 되도록 한다.

도 4는 도 3의 물체 경계 블럭중의 하나인 A블럭을 확대하여 나타낸 도면으로, 블럭의 크기는 16×16으로 나타나 있지만, 이에 국한되지 않고 8×8일 수도 있으며, 여기서는 크기를 N×M 으로 정의한다.

이때, 종래에는 도 5에 도시된 바와같이 블럭안에 물체가 포함되는지를 결정하기 위해 블럭의 전 화소를 찾았다.

예를들어, 블럭의 크기가 16×16일 경우 블럭안에 물체가 존재하는지 찾는 화소의 수는 최대 총 256개가 되었다.

따라서, 256개의 화소를 계속 찾다가 하나라도 물체가 존재하는 화소가 찾아지면, 그 블럭은 물체가 존재한다고 판단하고 다음 블럭으로 넘어간다.

또한, 종래에는 블럭안에 물체가 존재하는가를 찾을 때 블록안에 물체가 존재하느냐 존재하지 않느냐와 존재하더라도 블록안에 꽉 차 있느냐 아니면 일부 포함되어 있느냐를 구분하기 위해 블럭 전체를 체크해야 하였다.

따라서, 종래에는 블럭그리드 시작점을 변화하면서 전체 VOP의 각각의 블럭마다 물체의 포함여부를 확인해야 하는 계산량이 많기 때문에 연산속도가 느려지게 되었다.

즉, 상술한 바와 같은 종래 기술에 있어서는, 블럭안에 물체가 포함되었는지를 찾기 위하여 블록안의 화소를 전부 확인하여야 하기 때문에 연산속도가 느려지는 문제점이 있었다.

본 발명은 이와같은 종래 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 모양적응 영역분할을 할 경우 물체는 그대로 위치시킨 상태에서 물체의 모양에 맞게 그리드를 이동시킴으로써 물체가 존재하는 블럭갯수가 가장 작은 그리드 시작점을 찾으며, 한 블럭마다 물체가 존재하는지를 확인하기 위하여 블록내의 전 화소를 찾지 않고 찾는 지점의 갯수를 줄여 모양적응 영역분할의 연산속도를 빠르게 할 수 있는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법및 장치를 제공하는데 있다.

이와같은 목적을 달성하기 위한 본 발명 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법은, 블록안에 물체가 존재하는지 찾는 지점을 블록의 가장자리에서만 확인하거나 또는 가장자리에서도 소정 칸(N)씩 건너뛰면서 확인하거나 또는 대각선 방향의 화소들만을 확인하는 방법에 의하여 이루어진다.

그리고 본 발명 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법은, 부호화하고자 하는 어떤 물체 영상을 4등분하여 위 왼쪽 부분을 제1사분면, 위 오른쪽 부분을 제2사분면, 아래 왼쪽 부분을 제3사분면, 아래 오른쪽부분을 제4사분면이라 할 때, 이 물체 영상의 맨 중앙의 모서리부터 각각의 블록안에 물체가 존재하는지를 각각 4개의 사분면을 다르게 찾는 방법에 의하여 달성된다.

또한, 이와같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동장치는, 저장된 영상을 입력되는 어드레스에 의해 다음 블록으로 보내는 메모리 수단과, 물체를 블록단위로 나누었을 때 맨 처음에 해당되는, 즉 맨 왼쪽, 맨 위쪽의 어드레스 시작점부터 차례로 발생시켜 상기 메모리 수단으로 보내는 어드레스 발생수단과, 상기 메모리 수단으로부터 입력되는 영상 데이터를 일차원에서 이차원으로 구성한 후 N×M 블럭 단위로 구분하여 블록의 가장자리 화소만 물체가 존재하는지를 확인하는 가장자리 화소 탐색수단과, 상기 가장자리 화소 탐색수단으로부터 물체가 존재하는 블럭의 갯수를 계수하는 블럭갯수 카운터와, 상기 블럭갯수 카운터에 의해 계수된 데이터로부터 최소블럭으로 구성할 수 있는 시작점을 결정하는 최소 블럭 그리드 선택수단과, 맨왼쪽, 맨위쪽의 시작부분을 N×N번 이동하여 시작점 정보를 상기 어드레스 발생기로 보내는 어드레스 발생 제어수단을 포함하여 구성함을 특징으로 한다.

도 1은 일반적인 VM 엔코더의 VOP부호화부의 구성도

도 2는 부호화하고자 하는 대상 물체를 나타낸 도면

도 3은 도 2의 물체를 매크로 블럭단위로 확장한 도면

도 4는 도 3의 A블럭 확대도

도 5는 종래 도 4에서 블럭안에 물체가 존재하는지 전 화소를 찾는 과정을 설명 하기 위한 도면

도 6은 국제표준 산하기구에서 1차적으로 확정한 VOP부호화부에 본 발명의 모양적응 영역 분할부를 구성한 실시예를 보인 블록도.

도 7은 도 6의 모양적응 영역분할부의 실시예를 보인 블록도

도 8은 본 발명의 모양적응 영역분할 가속장치의 동작흐름도

도 9내지 도 13은 그리드 이동 방법에 대한 실시예를 나타낸 동작 흐름도

도 14는 본 발명의 블록안의 물체 확인시 블럭의 가장자리만 찾는 것을 나타낸 도면

도 15는 본 발명의 블럭안의 물체 확인시 블럭의 가장자리에서 한칸씩 건너 뛰어 찾는 것을 나타낸 도면

도 16은 본 발명의 블럭안에 물체 확인시 블럭의 대각선으로 찾는 것을 나타낸 도면

도 17은 본 발명의 부호화하고자 하는 물체 영상을 4등분하여 각각 1,2,3,4분면

으로 구분한 도면

도 18은 도 17에서 블럭이 제1사분면일 경우 블럭안에 물체가 존재하는 확률 이 가장 높은 순서부터 찾아가는 과정을 설명하기 위한 도면

도 19는 도 17에서 블럭이 제2사분면일 경우 블럭안에 물체가 존재하는 확률 이 가장 높은 순서부터 찾아가는 과정을 설명하기 위한 도면

도 20은 도 17에서 블럭이 제3사분면일 경우 블럭안에 물체가 존재하는 확률 이 가장 높은 순서부터 찾아가는 과정을 설명하기 위한 도면

도 21은 도 17에서 블럭이 제4사분면일 경우 블럭안에 물체가 존재하는 확률 이 가장 높은 순서부터 찾아가는 과정을 설명하기 위한 도면

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

5: 프레임메모리 20:어드레스 발생기

21:모양적응 영역분할부 30:가장자리 화소 탐색기

40:블럭 갯수 카운터 50:최소 블록 그리드 선택기

60:어드레스 발생 제어기

이하, 본 발명 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법및 장치의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참고로하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

먼저, 도 6은 국제표준 산하기구에서 1차적으로 확정한 VM 엔코더의 VOP 부호화부에 본 발명의 모양적응 영역 분할부(21)를 구성한 실시예를 보인 블록도이다.

이에 도시된 바와 같이, 본 발명은 VOP 형성부(10)내에 모양적응 영역 분할부(21)를 구비하여, 매크로 블록의 가로축 및 세로축 그리드 시작점을 이동시키면서 VOP의 대상물 영상의 윤곽선이 존재하는 위치에 따른 정보량 감소 위치를 결정한다.

상기 정보량 감소 위치로, 대상물 영상의 윤곽선이 존재하는 매크로 블록의 수가 최소로 되는 위치를 최적의 가로축 및 세로축 그리드 시작점으로 결정하고, 결정한 최적의 가로축 및 세로축 그리드 시작점을 출력하여 모양 정보 부호화부(17)에 입력시킨다.

따라서, 모양정보 부호화부(17)에서는 상기 모양적응 영역 분할부(21)에서 출력되는 최적의 가로축 및 세로축 그리드 시작점에 따라 매크로 블록을 재형성하고, 대상물의 모양 정보를 부호화하여 멀티플렉서(18)로 보낸다.

도 7은 상기 도 6의 모양적응 영역분할부(21)의 일실시예를 나타낸 블록도로, 저장된 영상을 입력되는 어드레스에 의해 다음 블록으로 보내는 프레임메모리(5)와, 물체를 블록단위로 나누었을 때 맨 처음에 해당되는, 즉 맨 왼쪽, 맨 위쪽의 어드레스 시작점부터 차례로 발생시켜 상기 프레임메모리(5)로 보내는 어드레스 발생기(20)와, 상기 프레임메모리(5)로부터 입력되는 영상 데이터를 일차원에서 이차원으로 구성한 후 N×M 블럭 단위로 구분하여 블록의 가장자리 화소만 물체가 존재하는지를 확인하는 가장자리 화소 탐색기(30)와, 상기 가장자리 화소 탐색기(30)로부터 물체가 존재하는 블럭의 갯수를 계수하는 블럭갯수 카운터(40)와, 상기 블럭갯수 카운터(40)에 의해 계수된 데이터로부터 최소블럭으로 구성할 수 있는 시작점을 결정하는 최소 블럭 그리드 선택기(50)와, 맨왼쪽, 맨위쪽의 시작부분을 N×N번 이동하여 시작점 정보를 상기 어드레스 발생기(20)로 보내는 어드레스 발생 제어기(60)로 구성된다.

여기서, 상기 프레임메모리(5)의 크기는 영상크기보다는 커야 하는데, 예를들어 N×M블럭크기가 경계밖을 대치할 정도로 커야 한다.

또한, 상기 어드레스 발생기(20)는, 입력되는 대상물 영상의 크기 정보에 따라 가로축 크기 결정부가 매크로 블록의 가로축 크기를 결정하고, 세로축 크기 결정부가 매크로 블록의 세로축 크기를 결정한다.

그리고, 상기 블록갯수 카운터(40)가, 클럭신호를 카운트하여 단위 영역을 구분하는 블럭 카운트 수단과, 프레임메모리(5)에서 출력되는 영상의 단위 영역을 상기 블럭 카운트 수단의 출력신호에 따라 구분하고 대상물의 모양 정보가 존재하는지의 여부를 판단하는 모양 정보 존재 판단 수단과, 상기 모양 정보 존재 판단 수단의 판단신호를 카운트하여 대상물의 영상이 존재하는 단위 영역의 수를 출력하는 영역 수 가산 수단으로 구성된다.

여기서, 매크로 블록의 가로축 및 세로축 크기가 동일할 경우에는 하나의 크기 결정부만을 사용하여 매크로 블록의 크기를 결정할 수 있다.

이와같은 구성을 갖는 본 발명은 도 8에 도시된 바와같이, 모양이나 영역정보(S1단계)로부터 그리드위치를 N×N번 이동하고(S2단계), 시작점을 기준으로 N×M 블럭분할하며(S3단계), 물체가 포함된 블록을 찾을 때 블록의 가장자리 화소만 확인하거나 또는 가장자리에서도 소정칸씩 건너뛰면서 화소를 확인하거나 또는 대각선으로 화소를 확인한 후(S4단계) 블록안에 물체가 존재하는 최소블럭수를 가진 시작점을 결정한다(S5단계).

상기 도 8의 단계(S1-S5)에서 S2단계는 그리드이동방법에 관한 단계로, 이에 대한 상세한 내용은 본 출원인에 의해 PCT출원(PCT/KR 96/00106) 및 미국 출원(08/679,758 08/679,365 08/679,760 08/679,366)되어 있다.

이러한 그리드 이동방법은 도 9내지 도 13에 상세히 도시되어 있으며, 도 9는 그리드 이동방법에 따라 정보량 감소위치를 찾는 일실시예 과정을 보인 신호흐름도로, 여기서 S16-S19단계가 그리드 이동방법에 관한 내용이다.

도 10은 그리드 이동방법에 따라 정보량 감소위치를 찾는 다른 실시예를 나타낸 것으로, 여기서는 S34-S36단계가 그리드 이동방법에 관한 내용이다.

도 11은 그리드 이동 방법에 따라 정보량 감소위치를 찾는 또 다른 실시예를 보인 신호흐름도로, 여기서 S44,S45단계가 그리드 이동방법에 관한 내용이다.

도 12는 그리드 이동방법에 따라 정보량 감소위치를 찾는 또 다른 실시예를 보인 신호흐름도로, 여기서 S54,S55단계와 S60,S61단계가 그리드 이동방법에 관한 내용이다.

도 13은 그리드 이동 방법에 따라 정보량 감소위치를 찾는 또 다른 실시예를 보인 신호흐름도로, 여기서 S74,S78,S80단계가 그리드 이동방법에 관한 내용이다.

본 발명에서 상기 그리드를 이동하면서 시작점을 찾고 또 VOP 형성과정에서 모양적응 영역분할을 할 때 한 블럭마다 물체가 존재하는지를 찾기 위한 가장자리 탐색방법은 상기 도 8에서 S4단계에 해당되는 것으로, 도 14에서 볼 때 블럭 안에 물체가 존재하는지 찾는 지점을 블럭의 가장자리에서만 확인한다.

여기서, 상기 도 14의 경우 블럭의 크기가 16×16일 때 블럭안에 물체가 존재하는지 찾는 지점은 최대 총 60개가 된다.

블럭안에 물체가 존재하려면 블럭의 경계 어딘가에 연결되어 있으므로 연산속도를 줄이면서 기존의 모양적응 영역분할에서 얻을 수 있는 부호화 이득을 똑같이 얻을 수 있어 연산시간이 실제로 약 1/4로 줄어듦을 알 수 있다.

단, 예외적인 경우로 블럭의 한 가운데 물체가 있어서 실제로 물체는 블럭안에 존재하지만 블럭의 사각 경계에 걸치지 않는 경우가 있는데 이 경우는 실제로 부호화 이득에 별다른 이득을 주지 못하기 때문에 무시하여도 무관하다.

도 15는 도 14에 나타난 도면에서처럼 블록안에 물체가 존재하는지를 찾기 위하여 블럭의 가장자리를 모두 찾지 않고 블럭의 가장자리에서도 한칸씩 건너뛰면서 블럭안에 물체가 존재하는지를 찾는 방법을 설명하기 위한 것으로, 예컨데 블럭의 크기가 16×16인 경우 블럭안에 물체가 존재하는지 찾는 지점은 총 30개가 된다.

이 경우 상기 도 5에서 블럭안에 물체를 찾는 경우보다 연산속도가 2배 더 빨라져서 연산시간이 1/8로 줄어든다.

도 16은 블록안에 물체가 존재하는지를 찾기 위하여 블럭의 대각선 방향으로 한 칸씩 찾는 방법을 나타낸 도면으로, 이때에도 블럭의 대각선 방향으로 N칸씩(예를들어 한칸씩 또는 두칸씩)건너뛰면서 찾을 수 있음은 물론이다.

도 17은 부호화하고자 하는 소정의 대상영상을 4등분하여 개개 사분면에 속하는 블록마다 다른 순서로 물체가 존재하는지를 찾는 방법을 나타낸 것으로, 위 왼쪽 부분을 제1사분면, 위 오른쪽 부분을 제2사분면, 아래 왼쪽 부분을 제3사분면, 아래 오른쪽 부분을 제4사분면이라고 정의한 것이다.

도 18은 도 17의 제1사분면에 속하는 블럭안에 물체가 존재하는지 찾는 지점의 순서를 나타낸 것으로, 중앙점에서 가장 가까운 모서리부터 블럭안에 물체가 존재하는지를 블럭의 가장자리만 확인한다.

즉, 중앙점에서 가장 가까운 모서리인 아래 오른쪽부분부터 도면의 번호와 같이 지그재그식으로 물체가 존재하는지를 찾아 나간다.

도 19내지 도 21은 도 17에서 각각 제2사분면내지 제4사분면의 블럭안에 물체가 존재하는지 찾는 시작위치와 순서를 표시한 것으로, 도 18의 경우와 마찬가지로 중앙점에서 가장 가까운 모서리부분부터 지그재그식으로 물체가 존재하는지를 찾아나간다.

이는 영상화면이나 어느 물체에서 블럭안에 물체가 존재하는 확률이 높은 부분부터 찾음으로써 모양적응 영역분할의 연산속도를 빠르게 하도록 하기 위한 것이다.

즉, 부호화하고자 하는 물체를 4등분했을 때 한가운데쪽에 물체가 존재할 확률이 높기 때문에 연산속도를 빠르게 할 수 있는 것이다.

본 발명에서 블럭(N×M)의 크기가 아주 큰 경우에는 별도로 블록을 대각선으로 나누어 그 경계안에 물체가 존재하는지를 찾을 수 있으며, 또한 블록을 4등분하여 그 경계에서 블록안에 물체가 존재하는지 찾을 수 있다.

그리고 블럭의 가장자리를 중심으로 블럭안에 물체가 존재하는지 찾을 때 도 15의 실시예에서는 한칸씩 건너 뛰었지만 연산속도를 더 빠르게 할 필요가 있을 경우에는 부호화 효율은 조금 떨어지더라도 두칸 이상씩 건너 뛰면서 블럭안에 물체가 존재하는지를 찾을 수 있다.

또한, 상술한 바와같이 본 발명은 사각형 블럭에만 한정되는 것은 아니고 삼각형, 육각형의 여러 가지 다각형에서도 적용할 수 있음은 물론이다.

이상에서 설명한 바와같은 본 발명은 모양 적응 영역 분할을 하는데 있어서, 블럭안의 모든 화소를 찾지 않고 블럭의 가장자리를 중심으로 N칸씩 건너뛰면서 블럭안에 물체가 존재하는지를 찾음으로써 연산속도를 빠르게 할 수 있는 효과가 있다.

Claims (13)

1. 모양정보를 갖는 대상물의 영상에 그리드를 형성하여 소정크기의 블록으로 구획하고 상기 그리드를 소정 방법으로 이동시키는 단계와, 상기 그리드를 이동시킨 후 개개의 블럭별로 물체가 존재하는지를 알기 위하여 전 화소를 찾지 않고 가장자리 화소만을 탐색하여 대상물체가 존재하는지를 찾고, 상기 대상물체가 존재하는 전체블럭의 갯수를 카운트하는 탐색 및 카운트단계와, 상기 카운트 결과에 따라 가장 최소 갯수의 블록을 가지게 되는 새로운 그리드 시작점을 결정하는 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
2. 제 1항에 있어서, 블럭안에 물체가 존재하는지 찾을 때 블록의 가장자리경계에서 N칸씩 건너뛰면서 물체가 존재하는지 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
3. 제 1항에 있어서, 블록안에 물체가 존재하는지 찾을 때 블록을 대각선으로 나누어 그 대각선 위치에서 블록안에 물체가 존재하는지를 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
4. 제 3항에 있어서, 블록을 대각선으로 나누어 블록의 가장자리에서 블록안에 물체가 존재하는지를 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
5. 제 1항에 있어서, 상기 탐색 및 카운트 단계에서, 부호화하고자 하는 물체 영상을 4등분하여 위 왼쪽 부분을 제1사분면, 위 오른쪽 부분을 제2사분면, 아래 왼쪽 부분을 제3사분면, 아래 오른쪽부분을 제4사분면이라 할 때, 이 물체 영상의 맨중앙의 모서리부터 각각의 블록안에 물체가 존재하는지를 각각 4개의 사분면을 다르게 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
6. 제 5항에 있어서, 상기 제1사분면의 경우 오른쪽 아래 가장자리부터 블록안에 물체가 존재하는지를 지그재그식으로 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
7. 제 5항에 있어서, 상기 제2사분면의 경우 왼쪽 아래 가장자리부터 블록안에 물체가 존재하는지를 지그재그식으로 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
8. 제 5항에 있어서, 상기 제3사분면의 경우 오른쪽 위 가장자리부터 블록안에 물체가 존재하는지를 지그재그식으로 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
9. 제 5항에 있어서, 상기 제4사분면의 경우 왼쪽 위 가장자리부터 블록안에 물체가 존재하는지를 지그재그식으로 찾는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동방법.
10. 어드레스를 발생할 시작위치를 단위영역의 크기이내에서 일정간격씩 이동시켜 출력하는 어드레스 발생 제어수단과, 상기 어드레스 발생 제어수단이 출력하는 어드레스 시작위치에 따라 대상물의 영상을 단위영역으로 구분하여 출력하도록 어드레스를 발생하는 어드레스 발생수단과, 입력되는 모양정보를 가지는 대상물의 영상을 저장하고, 저장된 영상을 어드레스 발생기로부터의 어드레스에 의해 출력하는 메모리 수단과, 상기 메모리 수단으로부터 입력되는 영상 데이터를 일차원에서 이차원으로 구성한 후 N×M 블럭 단위로 구분하여 블록의 가장자리 화소만 물체가 존재하는지를 확인하는 가장자리 화소 탐색수단과, 상기 가장자리 화소 탐색수단으로부터 물체가 존재하는 블럭의 갯수를 계수하는 블럭갯수 카운트 수단과, 상기 블럭갯수 카운트 수단에 의해 계수된 데이터로부터 최소블럭으로 구성할 수 있는 시작점을 결정하는 최소 블럭 그리드 선택수단을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동장치.
11. 제10항에 있어서, 상기 어드레스 발생수단이, 입력되는 대상물 영상의 크기 정보에 따라 단위 영역의 가로 크기 및 단위 영역의 세로 크기를 각기 결정하는 가로축 크기 결정 수단 및 세로축 크기 결정 수단과; 어드레스 발생 제어 수단에서 출력되는 어드레스 시작 위치부터 상기 가로축 크기 결정 수단 및 세로축 크기 결정 수단이 결정한 단위 영역의 가로축 및 세로축의 크기를 구분하고 구분한 단위 영역의 가로축 및 세로축 크기에 따른 어드레스를 순차적으로 발생하는 영역 어드레스 발생 수단으로 구성됨을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동장치.
12. 제 10항에 있어서, 상기 단위 영역의 가로축 및 세로축 크기가 동일할 경우에 하나의 크기 결정 수단으로 단위 영역의 가로축 및 세로축 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동장치.
13. 제 10항에 있어서, 상기 블록갯수 카운트 수단이, 클럭신호를 카운트하여 단위 영역을 구분하는 블럭 카운트 수단과; 메모리 수단에서 출력되는 영상의 단위 영역을 상기 블럭 카운트 수단의 출력신호에 따라 구분하고 대상물의 모양 정보가 존재하는지의 여부를 판단하는 모양 정보 존재 판단 수단과; 상기 모양 정보 존재 판단 수단의 판단신호를 카운트하여 대상물의 영상이 존재하는 단위 영역의 수를 출력하는 영역 수 가산 수단으로 구성됨을 특징으로 하는 선택적인 화소 탐색을 이용한 그리드 이동장치.

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