KR100240344B1

KR100240344B1 - 적응적인 윤곽선 부호화 장치 및 방법

Info

Publication number: KR100240344B1
Application number: KR1019970027162A
Authority: KR
Inventors: 조성렬
Original assignee: 전주범; 대우전자주식회사
Priority date: 1997-06-25
Filing date: 1997-06-25
Publication date: 2000-01-15
Also published as: KR19990003311A

Abstract

본 발명은 서로 다른 확률 분포를 갖는 다수의 초기 확률 모델을 구비하며, 추출된 잔여윤곽들의 각 심볼들의 특성에 따라 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 적응적으로 선택함으로써 부호화 효율을 개선할 수 있도록 한 적응적인 윤곽선 부호화 기법에 관한 것으로, 이를 위하여 본 발명은, 잔여윤곽들에 대해 임의의 화소점을 중심으로 기설정된 임의의 방향으로 각 화소의 에지검출을 수행하는 체인 코딩을 통해 잔여 윤곽내 각 화소들에 대한 방향성 차분 심볼값을 추출하고; 이 추출된 방향성 차분 심볼로 된 입력 정보원의 분포 특성을 추출하며; 추출된 입력 정보원의 분포 특성에 의거하여, 서로 다른 확률 분포 특성을 각각 갖는 기설정된 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 입력 정보원에 대한 초기 확률 모델로 결정하고; 이 결정된 초기 확률 모델을 이용하여 입력 정보원들에 대한 확률 분포를 적응적으로 산출하여 그에 상응하는 확률값들을 생성하며; 생성된 확률값들과 결정된 초기 확률 모델의 넘버를 산술코드를 이용하여 부호화하는 기술수단을 포함한다.

Description

적응적인 윤곽선 부호화 장치 및 방법

본 발명은 영상신호를 저전송율로 압축 부호화하는 물체 기반 부호화 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이전 프레임의 이전 윤곽과 현재 프레임의 현재 윤곽간의 움직임 추정,보상을 통해 발생하는 잔여윤곽를 부호화하는 데 적합한 적응적인 윤곽선 부호화 장치 및 방법에 관한 것이다.

이 기술분야에 잘 알려진 바와 같이, 이산화된 영상신호의 전송은 아나로그 신호보다 좋은 화질을 유지할 수 있다. 일련의 이미지 "프레임"으로 구성된 영상신호가 디지탈 형태로 표현될 때, 특히 고품질 텔레비젼(HDTV)의 경우 상당한 양의 전송 데이터가 발생하게 된다. 그러나, 종래의 전송 채널의 사용가능한 주파수 영역이 제한되어 있으므로, 많은 양의 디지탈 데이터를 전송하기 위해서는 전송하고자 하는 데이터를 압축하여 그 전송량을 줄일 필요가 있다.

따라서, 송신측의 부호화 시스템에서는 영상신호를 전송할 때 그 전송되는 데이터량을 줄이기 위하여 영상신호가 갖는 공간적, 시간적인 상관성을 이용하여 압축 부호화한 다음 전송채널을 통해 압축 부호화된 영상신호를 수신측의 복호화 시스템에 전송하게 된다.

한편, 영상신호를 부호화하는데 주로 이용되는 다양한 압축 기법으로서는, 확률적 부호화 기법과 시간적, 공간적 압축기법을 결합한 하이브리드 부호화 기법이 가장 효율적인 것으로 알려져 있다.

상기한 부호화 기법중의 하나인 대부분의 하이브리드 부호화 기법은 움직임 보상 DPCM(차분 펄스 부호 변조), 2차원 DCT(이산 코사인 변환), DCT 계수의 양자화, VLC(가변장 부호화)등을 이용한다. 여기에서, 움직임보상 DPCM 은 현재 프레임과 이전 프레임간의 물체의 움직임을 결정하고, 물체의 움직임에 따라 현재 프레임을 예측하여 현재 프레임과 예측치간의 차이를 나타내는 차분신호를 만들어내는 방법이다. 이러한 방법은, 예를 들어 Staffan Ericsson 의 "Fixed and Adaptive Predictors for Hybrid Predictive/Transform Coding", IEEE Transactions on Communication, COM-33, NO.12 (1985년, 12월), 또는 Ninomiy와 Ohtsuka의 "A motion Compensated Interframe Coding Scheme for Television Pictures",IEEE Transactions on Communication, COM-30, NO.1 (1982년, 1월)에 기재되어 있다.

보다 상세하게, 움직임보상 DPCM 에서는 현재 프레임과 이전 프레임간에 추정된 물체의 움직임에 따라, 현재 프레임을 이전 프레임으로 부터 예측하는 것이다. 여기에서, 추정된 움직임은 이전 프레임과 현재 프레임간의 변위를 나타내는 2차원 움직임 벡터로 나타낼 수 있다. 여기에서, 물체의 화소 변위는, 잘 알려진 바와같이, 소정크기(예를들면, 8×8 크기)의 블록단위로 현재 프레임의 블록을 이전 프레임의 블록들과 비교하여 최적 정합블록을 결정하여 입력되는 현재 프레임에 대해 블록 전체에 대한 프레임간 변위 벡터(프레임간에 블록이 이동한 정도)를 추정하는 블록단위 움직임 추정기법과 각 화소단위로 현재 프레임의 화소값을 이전 프레임의 화소값들로 부터 추정하여 보상하는 화소단위 움직임 추정기법 등을 통해 그 움직임을 추정할 수 있을 것이다.

따라서, 송신측에서는 영상신호를 전송할 때 상술한 바와같은 부호화 기법을 통해 블록단위 또는 화소단위로 영상신호가 갖는 공간적, 시간적인 상관성을 고려해 압축 부호화하여 출력측의 버퍼에 차례로 저장하게 되며, 이와같이 저장된 부호화된 영상데이터는 채널의 요구에 부응하여 소망하는 비트 레이트로 전송채널을 통해 수신측의 복호화 시스템에 전송될 것이다.

보다 상세하게, 송신측의 부호화 시스템에서는 이산 코사인 변환(DCT)등의 변환부호화를 이용하여 영상신호의 공간적인 중복성을 제거하고, 또한 움직임 추정,예측등을 통한 차분부호화를 이용하여 영상신호의 시간적인 중복성을 제거함으로서, 영상신호를 효율적으로 압축하게 된다.

통상적으로, 상술한 바와같은 DPCM/DCT 하이브리드 부호화 기법은 목표 비트레이트가 Mbps 급이고, 그 응용분야로서 CD-ROM, 컴퓨터, 가전제품(디지탈 VCR 등), 방송(HDTV) 등이 될 수 있으며, 세계 표준화기구에 의해 표준안이 이미 완성된, 영상내의 블록단위 움직임의 통계적 특성만을 주로 고려하는, 고전송율의 부호화에 관한 MPEG1,2 및 H.261 부호화 알고리즘 등에 주로 관련된다.

한편, 최근들어 PC 의 급격한 성능 향상과 보급 확산, 디지탈 전송기술의 발전, 고화질 디스플레이 장치의 실현, 메모리 디바이스의 발달 등으로 가전제품을 비롯한 각종 기기들이 방대한 데이터를 가진 영상 정보를 처리하고 제공할 수 있는 기술중심으로 재편되고 있는 실정이며, 이러한 요구를 충족시키기 위하여 비트레이트가 kbps 급인 기존의 저속 전송로(예를들면, PSTN, LAN, 이동 네트워크 등)를 통한 오디오-비디오 데이터의 전송과 한정된 용량의 저장장치로의 저장을 위해 고압축율을 갖는 새로운 부호화 기술을 필요로 하고 있다.

그러나, 상술한 바와같은 기존의 동영상 부호화 기법들은 이동 물체의 모양과 전역 움직임(global motion)등과는 관계없이 전체 영상에서 지역적인 블록 움직임에 근거하고 있다. 따라서, 기존의 동영상 부호화 기법들은 저전송율에서 블록별 이동 보상 부호화를 적용하는 경우 블록화 현상, 모서리 떨림 현상, 반점 현상 등과 같은 화질 저하가 최종 복원되는 재생 영상에 나타나게 된다. 또한, 저전송율의 영상 전송을 위해 해상도를 유지하려면 영상 데이터의 고 압축율이 필요한데, 상기한 기존의 DCT 변환에 기초한 하이브리드 부호화 기법으로는 그 구현이 불가능하다.

따라서, 현재로서는 기존의 DCT 변환에 기초한 부호화 기법에 대해 추가 압축 실현을 위한 부호화 기법의 표준이 필요한 실정이며, 이러한 시대적인 필요 욕구에 따라 최근 인간의 시각 특성에 바탕을 두고 주관적 화질을 중요시하는 MPEG4 의 표준안 제정을 위한 저전송율 동영상 부호화 기법에 대한 연구가 도처에서 활발히 진행되고 있다.

이러한 필요 충족을 위해 현재 연구되고 있는 실현 가능한 유력한 저전송율 동영상 부호화 기법들로서는, 예를들면, 기존의 부호화 기법을 향상시키고자 하는 파형 기반 부호화(Wave-Based Coding), 모델 기반 부호화(Model-Based Coding)의 일종에 속하는 동영상 물체 기반 부호화(Object-Based Coding), 영상을 복수개의 부블록으로 분할하여 부호화하는 분할 기반 부호화 (Segmentation-Based Coding), 영상의 자기유사성을 이용하는 프렉탈 부호화(Fractal Coding) 등이 있다. 여기에서, 본 발명은 동영상 물체 기반 부호화 기법에 관련된다고 볼 수 있다.

본 발명에 관련되는 동영상 물체 기반 부호화 기법으로는 물체 지향 해석 및 합성 부호화 기법(object - oriented analysis - synthesis coding technique)이 있으며, 이러한 기법은 Michael Hotter, "Object - Oriented Analysis - Synthesis Coding Based on Moving Two - Dimentional Objects", Signal Processing : Image Communication 2, pp.409-428(December, 1990)에 개시되어 있다.

상기한 물체 지향 해석 및 합성 부호화 기법에 따르면, 입력 비디오 신호는 임의의 물체들로 나누어지고, 각 물체의 움직임, 윤곽 및 화소 데이터는 그들 상호간의 데이터 특성상 성질이 전혀 다른 정보이므로 그 부호화 방법이 서로 독립적, 즉 서로 다른 부호화 채널을 통해 각각 처리된다. 따라서, 각각 별개의 부호화 채널을 통해 부호화된 정보들은, 예를들면 멀티플렉서 등을 통해 다중화되어 전송기로 보내질 것이다. 여기에서, 본 발명은 실질적으로 이전 윤곽과 현재 윤곽간의 움직임 추정, 보상을 통해 얻어지는 잔여윤곽을 부호화하는 장치에 관련된다.

특히, 물체의 윤곽선을 처리하는데 있어서, 윤곽 정보는 물체의 모양을 해석 및 합성하는데 대단히 중요하며, 이러한 윤곽 정보를 나타내기 위한 통상의 부호화 기법으로는, 예를들면 체인 부호화(chain coding) 방법이 있다. 이때, 체인 부호화 방법은 윤곽선상의 임의의 한 점에서 시작하여 화소들간의 연결상태에 따라 경계선을 일정한 방향으로 방향벡터들의 순열로써 나열해 가면서 윤곽정보를 부호화하는 기법인 것으로, 이러한 방법은 이미 이 기술분야에 잘 알려진 공지기술이다.

한편, 종래방법에서는 상기한 바와같이 이전 윤곽과 현재 윤곽간의 움직임 추정을 통해 얻어진 예측 윤곽과 현재 윤곽간의 감산을 통해 얻어지는 현재 프레임내 잔여윤곽들을 체인코딩을 통해 부호화하고, 이와같이 부호화된 각 화소값들은 각 값의 확률을 동일하게 설정한 상태에서 적응적인 모델링의 수행을 통해 얻어지는 확률분포값들로 부호화된다.

즉, 종래방법에서는 입력 정보원의 모든 심볼들에 대하여 균일한 확률을 할당하여 확률 적응을 수행하였으며, 이러한 확률 적응 결과로써 얻어지는 각 심볼들에 대한 확률값들을 산술 부호화(arithmetic coding)하여 전송채널로 전송한다.

그러나, 상기한 바와같이 입력 정보원의 모든 심볼들에 대해 동일한 확률을 할당하는 종래방법은 실제 정보원의 확률 모델로 수렴하는 데 소요되는 적응 기간이 길어 부호화 효율이 저하, 즉 일예로서 도 4에 도시된 바와같이, 할당된 초기 확률 모델이 참조부호 a와 같고 입력 정보원의 실제 확률 모델이 참조부호 b와 같다고 가정할 때 결과적으로 실제 정보원의 확률 모델로 수렴하는 데 소요되는 적응 기간이 길어지게 되므로써 부호화 효율이 저하된다는 문제를 갖는다. 동도면에서 참조부호 t는 실제 확률 모델로 수렴하는 데 소요되는 적응 기간을 의미한다.

즉, 입력 정보원은 그 영상 특성에 따라 여러 가지 형태의 확률 모델을 가질 수 있는 데, 부호화시에 이러한 점을 고려하지 않고 각 값의 확률을 동일하게 할당한다는 것은 곧 부호화의 효율저하로 연결된다는 것을 의미하며, 상술한 바와같은 종래방법에서는 이러한 점에 대한 고려가 전혀 없다.

따라서, 본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 서로 다른 확률 분포를 갖는 다수의 초기 확률 모델을 구비하며, 추출된 잔여윤곽들의 각 심볼들의 특성에 따라 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 적응적으로 선택함으로써 부호화 효율을 개선할 수 있는 적응적인 윤곽선 부호화 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 서로 다른 확률 분포를 갖는 다수의 초기 확률 모델을 구비하며, 추출된 잔여윤곽들의 각 심볼들의 특성에 따라 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 적응적으로 선택함으로써 부호화 효율을 개선할 수 있는 적응적인 윤곽선 부호화 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 일관점에 따른 본 발명은, 현재 프레임내 현재 윤곽과 재구성된 이전 프레임내 이전 윤곽간의 움직임 추정, 보상을 통해 생성되는 예측 윤곽과 상기 현재 윤곽간에 미스매칭되는 잔여윤곽을 부호화하는 장치에 있어서, 상기 잔여윤곽들에 대해 임의의 화소점을 중심으로 기설정된 임의의 방향으로 각 화소의 에지검출을 수행하는 체인 코딩을 통해 상기 잔여 윤곽내 각 화소들에 대한 방향성 차분 심볼값을 생성하는 체인 코딩 블록; 서로 다른 확률 분포 특성을 각각 갖는 다수의 초기 확률 모델이 저장된 모델 데이터 베이스 블록; 상기 체인 코딩 블록으로부터 제공되는 상기 방향성 차분 심볼로 된 입력 정보원의 분포 특성을 추출하고, 이 추출된 분포 특성에 의거하여 상기 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 상기 입력 정보원에 대한 초기 확률 모델로 결정하는 모델 결정 블록; 상기 결정된 초기 확률 모델을 이용하여 상기 입력 정보원들에 대한 확률 분포를 적응적으로 산출하여 그에 상응하는 확률값들을 발생하는 모델 적응 블록; 및 상기 산출된 확률값들과 상기 모델 데이터 베이스 블록에서 제공되는 상기 결정된 초기 확률 모델의 넘버를 산술코드를 이용하여 부호화하는 윤곽 부호화 블록으로 이루어진 적응적인 윤곽선 부호화 장치를 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점에 따른 본 발명은, 현재 프레임내 현재 윤곽과 재구성된 이전 프레임내 이전 윤곽간의 움직임 추정, 보상을 통해 생성되는 예측 윤곽과 상기 현재 윤곽간에 미스매칭되는 잔여윤곽을 부호화하는 방법에 있어서, 상기 잔여윤곽들에 대해 임의의 화소점을 중심으로 기설정된 임의의 방향으로 각 화소의 에지검출을 수행하는 체인 코딩을 통해 상기 잔여 윤곽내 각 화소들에 대한 방향성 차분 심볼값을 추출하는 제 1 과정; 상기 추출된 방향성 차분 심볼로 된 입력 정보원의 분포 특성을 추출하는 제 2 과정; 상기 추출된 입력 정보원의 분포 특성에 의거하여, 서로 다른 확률 분포 특성을 각각 갖는 기설정된 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 상기 입력 정보원에 대한 초기 확률 모델로 결정하는 제 3 과정; 상기 결정된 초기 확률 모델을 이용하여 상기 입력 정보원들에 대한 확률 분포를 적응적으로 산출하여 그에 상응하는 확률값들을 생성하는 제 4 과정; 및 상기 생성된 확률값들과 상기 결정된 초기 확률 모델의 넘버를 산술코드를 이용하여 부호화하는 제 5 과정으로 이루어진 적응적인 윤곽선 부호화 방법을 제공한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적인 윤곽선 부호화 장치의 블록구성도.

도 2a는 임의의 화소점을 중심으로 8 네이버인 경우 각 화소의 방향성을 나타내는 도면.

도 2b는 본 발명에 따라 체인코딩이 수행되는 윤곽선의 일예를 도시한 도면.

도 3은 본 발명에 따라 모델 데이터 베이스에 구비되는 초기 확률 모델들의 일예를 도시한 도면.

도 4는 종래방법에 따라 실제 확률 모델을 설정된 초기 확률 모델로 적응시키는 과정을 설명하기 위한 도시한 도면.

＜도면의 주요부분에 대한 부호의 설명＞

102 : 체인 코딩 블록 104 : 모델 결정 블록

106 : 모델 적응 블록 108 : 모델 데이터 베이스

110 : 윤곽 부호화 블록

본 발명의 상기 및 기타 목적과 여러가지 장점은 이 기술분야에 숙련된 사람들에 의해 첨부된 도면을 참조하여 하기에 기술되는 본 발명의 바람직한 실시예로 부터 더욱 명확하게 될 것이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.

먼저, 본 발명에서는 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 미리 준비된 다수의 초기 확률 모델들, 예를들면 도 3에 도시된 바와같이, 라플라시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델(도 3a), DCT 계수 등과 같이 가우시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델(도 3b), 선형적인 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델(도 3c), 균일한 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델(도 3d), 계단식 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델(도 3e)들중 입력 정보원의 특성에 따라 적응을 시작하는 초기 확률 모델을 결정함으로써 수렴속도를 최소화, 즉 적응 기간을 최소로하여 부호화의 효율을 개선한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적인 윤곽선 부호화 장치의 블록구성도를 나타낸다.

동도면에 도시된 바와같이, 본 발명의 윤곽선 부호화 장치는 체인 코딩 블록(102), 모델 결정 블록(104), 모델 데이터 베이스(106), 모델 적응 블록(108) 및 윤곽 부호화 블록(110)을 포함한다.

도 1을 참조하면, 체인 코딩 블록(102)은, 예를들어 도 2a에 도시된 바와같이, 임의의 화소점을 중심으로 8 네이버일 때 7 방향으로 각 화소의 에지검출을 통해 윤곽을 찾아 나가면서 체인 코딩을 수행하는 것으로, 이때 체인 코딩을 통해 추출되는 값은 화소값이 아니라 방향성 차분 심볼값, 즉 체인 코딩을 수행하고자 하는 윤곽이 일예로서 도 2b에 도시된 바와같다고 가정하고, 일예로서 옥탄트의 조건을 다음의 표와 같이 설정할 때, 체인 코딩을 통해 구해지는 옥탄트값들은 -1, 0, 0, 1, -1, 0, 1, 1, -1, 1 이 된다. 즉, 체인 코딩을 통해 얻어지는 옥탄트값들은 주로 -1, 0, 1 에 분포하게 된다.

옥탄트 조건	옥탄트값
0 → 7	-1
0 → 6	-2
0 → 5	-3
0 → 1	1
0 → 2	2
0 → 3	3
0 → 4	4

이때, 체인 코딩 블록(102)에 제공되는 입력 윤곽 데이터는, 이전 프레임내 이전 윤곽과 현재 프레임내 현재 윤곽간의 움직임 추정, 보상을 통해 얻어진 예측 윤곽과 현재 윤곽간의 감산을 통해 얻어진 차이신호, 즉 잔여윤곽(움직임 매칭이 이루어지지 않은 윤곽) 데이터이다.

따라서, 상술한 바와같은 체인 코딩 과정을 통해 라인 L11 상에 발생하는 옥탄트값들은 모델 결정 블록(104) 및 모델 적응 블록(106)으로 각각 제공된다.

다음에, 모델 결정 블록(104)에서는 라인 L11을 통해 상기한 체인 코딩 블록(102)으로부터 제공되는 입력 심볼들(즉, 옥탄트값들)에서 추출한 일부 샘플들로부터 입력 정보원의 특성을 파악하며, 이때 파악되는 입력 정보원의 특성에 따라 모델 데이터 베이스(108)에 미리 준비된 다수의 초기 확률 모델들중 어느 하나를 적응을 위한 최종 초기 확률 모델로 결정한다.

즉, 모델 데이터 베이스(108)에는, 일예로서 도 3a에 도시된 바와같이 라플라시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 도 3b에 도시된 바와같이 DCT 계수 등과 같은 가우시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 도 3c에 도시된 바와같이 선형적인 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 도 3d에 도시된 바와같이 균일한 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 도 3e에 도시된 바와같이 계단식 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델 등이 구비된다.

따라서, 모델 데이터 베이스(108)에서는 상기와 같이 구비된 다수의 초기 확률 모델들중 모델 결정 블록에서의 입력 정보원 특성 파악에 따라 결정되는 하나의 최종 초기 확률 모델을 라인 L13을 통해 모델 적응 블록(106)으로 제공함과 동시에 도시 생략된 수신측 복호화 시스템에서의 데이터 복원을 위해 최종 초기 확률 모델로 결정된 모델 넘버를 윤곽 부호화 블록(110)으로 제공한다. 물론, 수신측의 복호화 시스템에는 송신측 부호화 시스템과 동일한 초기 확률 모델들이 준비되어 있다.

한편, 모델 적응 블록(106)에서는 입력 정보원의 특성에 따라 적응적으로 결정된 최종 초기 확률 모델, 즉 라인 L13을 통해 모델 데이터 베이스(108)로부터 제공되는 결정된 최종 초기 확률 모델을 이용하여 라인 L11 상의 입력 심볼들에 대한 확률 분포를 적응적으로 산출하며, 여기에서 산출된 각 심볼들에 대한 확률값들은 라인 L14를 통해 후술하는 윤곽 부호화 블록(110)으로 제공된다.

따라서, 윤곽 부호화 블록(110)에서는 라인 L14를 통해 상기한 모델 적응 블록(106)에서 제공되는 확률값들과 더불어 라인 L13을 통해 모델 데이터 베이스(108)에서 제공되는 결정된 모델 넘버를, 예를들면 JPEG(Joint Photographic Experts Group)의 2진 산술코드(binary arithmetic code)를 사용하여 부호화하며, 이와같이 부호화된 확률값들과 결정된 모델 넘버 데이터는 원격지 수신기로의 전송을 위해 전송채널로 전송된다.

이상 설명한 바와같이 본 발명에 따르면, 움직임 추정, 보상기법을 채용하는 윤곽 부호화 시스템에서 잔여윤곽을 부호화할 때 잔여윤곽에 대한 입력 정보원의 특성에 따라 서로 다른 확률 분포를 갖는 다수의 확률 모델들중 최적의 확률 모델을 선택하여 입력 심볼들의 모델링에 소요되는 적응 기간을 최소화함으로써 부호화 효율을 개선할 수 있다.

Claims

현재 프레임내 현재 윤곽과 재구성된 이전 프레임내 이전 윤곽간의 움직임 추정, 보상을 통해 생성되는 예측 윤곽과 상기 현재 윤곽간에 미스매칭되는 잔여윤곽을 부호화하는 장치에 있어서,

상기 잔여윤곽들에 대해 임의의 화소점을 중심으로 기설정된 임의의 방향으로 각 화소의 에지검출을 수행하는 체인 코딩을 통해 상기 잔여 윤곽내 각 화소들에 대한 방향성 차분 심볼값을 생성하는 체인 코딩 블록;

서로 다른 확률 분포 특성을 각각 갖는 다수의 초기 확률 모델이 저장된 모델 데이터 베이스 블록;

상기 체인 코딩 블록으로부터 제공되는 상기 방향성 차분 심볼로 된 입력 정보원의 분포 특성을 추출하고, 이 추출된 분포 특성에 의거하여 상기 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 상기 입력 정보원에 대한 초기 확률 모델로 결정하는 모델 결정 블록;

상기 결정된 초기 확률 모델을 이용하여 상기 입력 정보원들에 대한 확률 분포를 적응적으로 산출하여 그에 상응하는 확률값들을 발생하는 모델 적응 블록; 및

상기 산출된 확률값들과 상기 모델 데이터 베이스 블록에서 제공되는 상기 결정된 초기 확률 모델의 넘버를 산술코드를 이용하여 부호화하는 윤곽 부호화 블록으로 이루어진 적응적인 윤곽선 부호화 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 방향성 차분 심볼값은, 상기 임의의 화소점이 8 네이버일 때 7 방향으로 각 화소의 에지검출을 수행하여 추출되는 옥탄트값인 것을 특징으로 하는 적응적인 윤곽선 부호화 장치.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 모델 데이터 베이스 블록은, 라플라시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 가우시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 선형적인 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 균일한 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 계단식 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델 중 적어도 두 개의 확률 모델을 구비하는 것을 특징으로 하는 적응적인 윤곽선 부호화 장치.
현재 프레임내 현재 윤곽과 재구성된 이전 프레임내 이전 윤곽간의 움직임 추정, 보상을 통해 생성되는 예측 윤곽과 상기 현재 윤곽간에 미스매칭되는 잔여윤곽을 부호화하는 방법에 있어서,

상기 잔여윤곽들에 대해 임의의 화소점을 중심으로 기설정된 임의의 방향으로 각 화소의 에지검출을 수행하는 체인 코딩을 통해 상기 잔여 윤곽내 각 화소들에 대한 방향성 차분 심볼값을 추출하는 제 1 과정;

상기 추출된 방향성 차분 심볼로 된 입력 정보원의 분포 특성을 추출하는 제 2 과정;

상기 추출된 입력 정보원의 분포 특성에 의거하여, 서로 다른 확률 분포 특성을 각각 갖는 기설정된 다수의 초기 확률 모델중 어느 하나를 상기 입력 정보원에 대한 초기 확률 모델로 결정하는 제 3 과정;

상기 결정된 초기 확률 모델을 이용하여 상기 입력 정보원들에 대한 확률 분포를 적응적으로 산출하여 그에 상응하는 확률값들을 생성하는 제 4 과정; 및

상기 생성된 확률값들과 상기 결정된 초기 확률 모델의 넘버를 산술코드를 이용하여 부호화하는 제 5 과정으로 이루어진 적응적인 윤곽선 부호화 방법.
제 4 항에 있어서, 상기 방향성 차분 심볼값은, 상기 임의의 화소점이 8 네이버일 때 7 방향으로 각 화소의 에지검출을 수행하여 추출되는 옥탄트값인 것을 특징으로 하는 적응적인 윤곽선 부호화 방법.
제 4 항 또는 제 5 항에 있어서, 상기 기설정된 다수의 초기 확률 모델은, 라플라시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 가우시안 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 선형적인 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 균일한 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델, 계단식 분포 특성을 갖는 초기 확률 모델 중 적어도 두 개의 확률 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적인 윤곽선 부호화 방법.