KR100247997B1 - 움직임예측방법 - Google Patents

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Abstract

화상압축에 있어서 비트율 왜곡(Rate-Distortion) 개념을 이용하여 움직임 벡터를 찾는 움직임 예측 방법을 공개한다.
상기 움직임 예측 방법에 있어서, 가장 바람직한 움직임 벡터 (x,y)를 가정하여 소정의 에러를 최소화하는 움직임 벡터 (x0, y0)를 하여 구한 후, 상기 (x0, y0) 및 (x,y)의 차이인 (x-diff,y-diff)를 계산한다. 상기 x-diff, y-diff를 부호화하는데 소요되는 비트수를 구하고 상기 비트수를 토대로 바이어스 모델에 근거하여 바이어스를 설정하여, 코스트 함수값으로 부터 바이어스를 감산하여 최종 코스트 함수 값을 구한다. 상기 최종 코스트 함수 값과 소정의 허용 한계와 비교하여, 만약 상기 코스트 함수 값이 상기 소정의 한계치보다 작으면, 상기 (x,y)를 현재 매크로 블럭에 대한 움직임 벡터로 하고, 상기 허용 한계치를 상기 코스트 함수 값을 이용해 업데이트하고, 상기 코스트 함수값이 상기 소정의 한계치보다 작지 않으면 상기 (x,y)를 버린다. 이에 따라 압축율이 증가하는 효과가 있다.

Description

움직임 예측 방법{Moving predictive method}
본 발명은 움직임 예측 방법에 관한 것으로, 특히 비트율 왜곡(Rate-Distortion) 개념을 이용하여 화상압축에 있어서 양호하고 높은 압축률을 산출하는 움직임 벡터를 찾는 움직임 예측 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 디지털 영상을 생성하고 다차원적 특성을 갖는 영상 데이터를 얻기 위해 디지탈 방식으로 처리하기 위해서는 막대한 데이타량을 필요로 한다. 따라서 이러한 디지탈 영상을 처리하여 이를 전송하거나 저장하기 위해서는, 전송에 필요한 통신선로의 대역폭 또는 정보 저장에 필요한 저장매체의 용량을 부분적으로 근거하여 데이타를 압축하는 것이 불가피하다.
디지털 영상 데이터와 같은 동영상의 압축에 대한 표준화는 국제표준화기구인 ISO-IEC(International Organization for Standardization-Internaitonal Electrotechnical Commission) 산하의 JTC1/SC-29에 속하는 MPEC(Moving Picture Expert Group)에 의해 추진되어 왔다. 한편 ITU-T(International Telecomunications Union - Telecomunications Standardization Sector)에서도 미래의 광대역 종합정보통신망(B-ISDN)에서의 영상 전송을 위하여 ATM 프로토콜에 기초한 영상 부호화 표준안을 마련하기 위해 연구를 해왔는데, 최근 수개의 H.26x 표준안을 권고(Recommendation)한 바 있다.
상기 H.26x 표준안 중 H.263은 저비트율 통신을 위한 영상 부호화(Video Coding for Low Bitrate Communications)에 관한 것으로서, 영상 회의 시스템과 같은 장치에 활용될 수 있는 표준안이다.
상기 H.263 표준안에 따르면 일련의 화상을 전송함에 있어서 일정 시간간격마다 화상을 샘플링하며 프레임내 부호화(INTRA-Frame Encoding)와 프레임간 부호화(INTER-Frame Encoding)를 행하게 된다.
그리고 시간적인 중복성을 제거하기 위해 움직임 보상 부호화(coding)의 시간축 방향으로 블럭 정합 방식(Block Matching Algorithm)의 움직임 추정 방식이 사용된다. 이러한 블럭 정합 방식은 각 프레임을 일정 크기의 매크로 블럭으로 분할하고, 이전 프레임과 현재 프레임내에서 유사한 화상을 가지는 후보 블럭(Candidate Block)을 구하여 해당 블럭 및 상기 후보 블럭과의 차이와 움직임 벡터만을 부호화하게 된다.
일반적으로 최대의 블럭 정합도를 갖는 움직임 벡터를 추정(Estimation)함에 있어서는, 다음과 같은 SAD(Sum of Avsolute Difference)이나 MAE(Mean Absolure Error) 등의 평가함수를 이용하여, 이들 함수값이 최소가 되는 블럭을 후보 블럭으로 선정한다.
여기에서 f, fi는 각각 현재 프레임 및 직전 프레임에서의 신호의 크기를 나타내며, M과 N은 각각 블럭의 가로방향 및 세로방향의 픽셀 수이다.
한편 상기 움직임 벡터의 부호화에 있어서도, 부호화율(Code Rate)을 높이기 위해 인접한 블럭 중 일정한 예측(Prediction) 방법에 의해 정해진 하나의 블럭과해당블럭의 차이만을 부호화함으로써 비트수를 줄이게 된다.
도 1은 H.263 표준에서 권고하는 움직임 벡터 예측(Prediciton) 방법을 도시한 도면이다. 도 1에 있어서, MV는 현재 블럭의 움직임 벡터를 나타내고, MV1, MV2, MV3는 후보 프리딕터(Candidate Predictor)들로서, 각각 이전 블럭의 움직임 벡터, 상부 블럭의 움직임 벡터, 상부 우측 블럭의 움직임 벡터를 나타낸다. 이들 후보 프레딕터들 중 메디안 필터를 사용하여 메디안값을 취하여 프레딕터(Predictor)를 구하고, 현재 블럭의 움직임 벡터와 상기 프레딕터와의 차이만을 부호화하여 전송하게 된다. 이에 따라, 현재 블럭의 움직임 벡터(MV)는 예를 들어 블럭의 크기가 16×16인 경우 (-16,0), (0,-16), (16,-16)의 범위내에 있게 되지만, 상기와 같은 예측 부호화를 행할 경우 인접 블럭간의 움직임 벡터간에는 차이가 거의 없기 때문에 전송되는 데이타의 크기와 가변장 부호화된 데이타량이 줄게 된다.
도 2는 H.263 표준에서의 비디오 소스 부호화기의 개략도이다. 도 2를 참조하면, 소스 부호화기는 입력 영상 신호에서 역DCT변환기(20)의 출력을 감산하는 감산기(10)와, 양자화 제어부(22)의 제어신호에 따라 상기 감산기(10)의 출력과 역DCT변환기(20)의 출력 중 하나를 선택하는 선택기(12)와, 선택기(12)의 출력에 대해 DCT 변환을 행하는 DCT 변환기(14)와, 상기 DCT 변환기(14)의 출력을 양자화하여 변환계수의 양자화 지수를 생성하는 양자화기(16)와, 예측부호화를 위해 상기 양자화기(16)의 출력을 역양자화하는 역양자화기(18), 역양자화기(18)의 출력을 역 DCT 변환하는 역DCT변환기(20)와, 양자화기(16)의 양자화를 제어하고 프레임내 부호화와 프레임간 부호화 중 하나와 양자화기 지수를 선택하기 위한 제어신호를 발생하여 상기 선택기(12)와 선택기(28)에 출력하는 양자화 제어부(22)로 구성된다.
역DCT변환기(20)의 출력단을 가산기(26)의 제1입력단에 연결되고 다른 입력단은 제2선택기(28)의 출력단에 연결된다. 가산기(26)의 출력단은 움직임이 보상된 가변적으로 지체하여 영상 메모리(24)의 입력단에 연결된다. 상기 영상 메모리(24)의 다른 입력단은 입력 영상 신호에 연결되고 상기 메모리의 출력단은 움직임 벡터를 포함하고 감산기(10)와 선택기(28)의 입력단에 연결된다. 제어기(22)는 프레임내(인트라) 부호화 및 프레임간(인터) 부호화를 위한 플래그나 송신을 의미하는 플래그와 같은 출력 제어 신호를 포함한다.
그런데 SAD나 MAE를 토대로 한 블럭 정합 방식은 다음과 같은 문제점을 가지고 있다.
즉, 도 2에 도시된 바와 같이, 만약 움직임 벡터가 (-16,-16)일 때의 가장작은 SAD가 N이며, 움직임 벡터가 (0,0)일 때의 SAD가 M이라고 하면 SAD나 MAE를 토대로 한 블럭 정합 방식에서는 현재의 매크로블럭에 대한 움직임 벡터는 (-16,-16)이 된다. 그런데 만약 M이 N보다 약간만 클 뿐이라면, (-16,-16)인 움직임 벡터를 선택하는 것은 (0,0)인 움직임 벡터를 선택하는 경우에 비해 압축율에 있어 비효율적인 것이 된다.
또한, 종래의 방법을 부호화율-에러간의 관계의 관점에서 살펴보면, 움직임 벡터의 차이에 대한 부호화율-에러간의 관계는 전혀 고려하지 않아 비효율적이라는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 방법이 가진 문제점을 해결하기 위한 것으로서, H.263 표준에 따른 영상 부호화기를 구현함에 있어 Rate 허용한계내에서 압축율을 최대로 할 수 있는 움직임 벡터를 선택함으로써 종래에 비해 고압축을 가능하게 하는 움직임 예측 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
도 1은 H.263에서 권고하는 움직임 벡터 예측 방법을 도시한 도면,
도 2는 H.263에서의 비디오 소스 부호화기의 개략도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 예측방법의 개념도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 예측방법의 흐름도이다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 움직임 예측 방법은 각 화상 프레임을 소정 개수의 매크로 블럭으로 분할하고, 이전 프레임에서의 유사한 매크로 블록들 각각으로부터 후보 매크로 블록을 선택하여 현재 매크로 블럭 및 상기 후보 매크로 블럭의 차와 움직임 벡터를 부호화한다. 보다 상세하게 상기 움직임 에측 방법은 (a) 소정의 오차함수를 최소로 하는 움직임 벡터 (x0, y0)를 구하는 단계; (b) 바람직한 움직임 벡터 (x,y)를 가정하는 단계; (c) 상기 (x0, y0) 및 (x,y)의 차이인 (x-diff, y-diff)를 계산하는 단계; (d) 상기 x-diff, y-diff를 부호화하는데 소요되는 비트수를 구하는 단계; (e) 상기 비트수를 토대로 바이어스 모델에 근거하여 바이어스를 설정하는 단계; (f) 코스트 함수값과 바이어스간의 차로써 최종 코스트 함수값을 구하는 단계; (g) 상기 최종 코스트 함수 값과 소정의 허용 한계와 비교하는 단계; (h) 상기 (g)단계에서 만약 상기 코스트 함수 값이 한계치보다 작으면, 상기 (x,y)를 현재 매크로 블럭에 대한 움직임 벡터로 하고, 상기 허용 한계치를 상기 코스트 함수 값을 이용해 업데이트하는 단계; 및 (i) 상기 (g)단계에서 만약 코스트 함수 값이 한계치보다 작지 않으면, 가정한 (x,y)를 버리는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.
일반적으로 부호화율-에러 관계 이론이란, 부호화율과 에러의 관계를 이용하여, 주어진 부호화율에서의 에러수를 알려주거나, 역으로, 주어진 에러하에서의 가능한 부호화율을 알려주는 이론이다.
본 발명에서의 부호화율-에러 관계는 라그랑지안 코스트 함수(Lagrangian Cost Function)에 근거하는데, 라그랑지안 코스트 함수는 구체적으로 다음과 같이 표현된다.
Figure pat00002
여기에서, J는 허용 에러를 나타낸다. D는 DCT변환과 양자화를 포함한 부호화와 역변환 및 역양자화를 포함한 복호화를 마친 프레임의 에러를 말하는데 본 실시예에서는 상술한 SAD나 MAE값을 사용할 수 있다. 또한 Rmv는 움직임 벡터를 부호화하기 위해 사용하는 비트 수이며, Rres는 상기 양자화와 역양자화 후의 에러를 감안해 추가되는 비트 수이다. 한편 λ는 라그랑지안 계수(Lagrangian Multiplier)라고 불리워지며 부호화율-에러 곡선의 기울기에 해당하는데, 일반적으로 부호화율과 에러의 수가 상쇄관계를 가지기 때문에 음(-)의 값을 가지게 된다.
따라서 본 발명은 주어진 허용 에러 J하에서 압축율을 최대로 하는 움직임 벡터를 찾는 것이라 할 수 있다.
이하 도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 움직임 예측방법의 개념도이고, 도 4는 본 발명에 의한 움직임 예측방법의 흐름도이다.
먼저 움직임 벡터 (x,y)를 가정한다(S40). 상기 움직임 벡터 (x,y)는 16×16 크기의 블럭의 경우 (-16,16)∼ (16,16)사이에서 임의로 선택되는데, 도 1에서의 MV1, MV2, MV3 중 하나를 구하는 것이 바람직하다. 그다음 H.263 표준에 의한 움직임 벡터 (x0, yo)를 SAD함수를 토대로 하여 구한다(S42).
그리고 상기 (x0, y0) 및 (x,y)의 차이인 (x-diff, y-diff)를 계산한다(S44). 이 값들은 얼마만큼의 비트를 사용하여 엔트로피 코딩되는지를 알아보기 위해 룩업 테이블로 보내어진다. 룩업테이블은 상기 x-diff, y-diff를 부호화하는데 소요되는 비트 예산(Bit Budget)인 b_x와 b_y를 출력한다(S46). 그다음 b_x와 b_y를 사용하여 코스트 함수 J에 더해질 바이어스를 설정하게 된다(S48). 상기 바이어스 값은 바이어스 모델로부터 구해지는데, 바이어스 모델은 도 3에 예시된 바와 같이 본 발명의 응용에 따라서 가우스 함수나 가우스 함수의 제곱의 세로축을 전후한 일부분이 사용된다. 바이어스 모델에 있어서 가로축은 비트 예산 정보 즉 b_x나 b_y이고, 세로축은 바이어스 값을 나타낸다. 일반적으로 바이어스 값은 일반적으로 50∼100사이의 값을 지는데, 코스트 함수 값과 같은 단위와 의미를 갖는다. 그리고 코스트 함수값 J로부터 바이어스를 차감하여 최종 코스트 함수값 J'를 구한다(S50).
그다음 상기 최종 코스트 함수값 J'가 소정의 허용 한계(SAD_min)보다 작은지 비교한다(S52). 만약 코스트 함수 값이 한계치보다 작으면 현재 가정한 움직임 벡터(x,y)를 현재 매크로 블럭에 대한 움직임 벡터로 하고, SAD_min를 J'를 사용해서 갱신한다(S54). 한편 코스트 함수 값이 한계치보다 작지 않으면, 가정한 움직임 벡터(x,y)를 버리게 된다(S56).
그리고 움직임 벡터 (x,y)를 다시 가정하여 상기 단계(S42 - S56)들을 반복한다. 이와 같이 동일한 절차를 예를 들어 2∼3차례 반복하여 에러를 크게 하지 않으면서 크기가 작은 움직임 벡터를 구한다.
상술한 바와 같은 본 발명의 움직임 예측 방법에 따르면, 종래의 H.263 표준안에 부호화율-에러 관계에 근거하여 부호화율 허용한계내에서 압축율을 높일 수 있는 작은 크기의 움직임 벡터를 반복적 접근방법(Heuristic Approach)에 의해 선택한다.
한편 ITU-T에서 권고한 H.263 표준은 움직임 벡터를 찾는 방법에 대해서는 정의를 하지 않고 사용자의 재량에 남겨두고 있기 때문에, 상기와 같은 움직임 예측방법은 H.263 표준과의 호환성도 여전히 유지된다.
따라서, 추구하는 모든 목적과 장점을 이루는 신규의 움직임 예측 방법을 개시하고 설명하고 있다. 그러나, 주제의 많은 변화, 수정, 변형, 다른 사용과 응용은 바람직한 실시예들을 개시하는 명세서와 도면들을 고려하여 가능하다는 것은 당업자에게는 자명한 사실이다. 본 발명의 사상과 범위내에서의 상기 변화, 수정, 변형, 사용, 응용들은 다음 클레임에 의해서만 제한된 발명에 의해 커버되는 것으로 간주된다.

Claims (7)

  1. 각 화상 프레임을 소정 개수의 매크로 블럭으로 분할하고, 이전 프레임에서의 유사한 매크로 블록들 각각으로부터 후보 매크로 블럭을 선택하여, 현재 매크로 블럭 및 상기 후보 매크로 블럭의 차와 움직임 벡터를 부호화하는 데이터 압축 방법에 있어서,
    소정의 오차함수를 최소로 하는 움직임 벡터 (x0, y0)를 구하는 제1단계;
    소정 범위내의 움직임 벡터 (x,y)를 가정하는 제2단계;
    상기 (x0, y0) 및 (x,y)의 차이인 (x-diff, y-diff)를 계산하는 제3단계;
    상기 x-diff, y-diff를 부호화하는데 소요되는 비트수를 구하는 제4단계;
    상기 비트수를 토대로 바이어스 모델에 근거하여 바이어스를 설정하는 제5단계;
    코스트 함수값과 바이어스간의 차로써 최종 코스트 함수값을 구하는 제6단계;
    상기 최종 코스트 함수 값과 소정의 허용 한계와 비교하는 제7단계;
    상기 제7단계에서 만약 상기 코스트 함수 값이 한계치보다 작으면, 상기 가정한 움직임 벡터(x,y)를 현재 매크로 블럭에 대한 움직임 벡터로 하고, 상기 허용 한계치를 상기 코스트 함수 값을 이용해 업데이트하는 제8단계; 및
    상기 제7단계에서 만약 코스트 함수 값이 한계치보다 작지 않으면, 가정한 움직임 벡터(x,y)를 버리는 제9단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제2단계는
    이전 블럭의 움직임 벡터, 상부 블럭의 움직임 벡터, 상부 우측의 움직임 벡터 중 하나를 선택하는 것임을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 오차함수는
    Figure pat00003
    (f, fi는 각각 현재 프레임 및 직전 프레임에서의 신호의 크기)
    에 의해 구해지는 절대차합(SAD)인 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 오차함수는
    Figure pat00004
    (f,fi는 각각 현재 프레임 및 직전 프레임에서의 신호의 크기, M과 N은 각각 블럭의 가로방향 및 세로방향의 픽셀 수)에 의해 구해지는 평균절대오차(MAE)인 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 바이어스 모델은 선형인 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 바이어스 모델은 가우스 함수 형태인 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 바이어스 모델은 가우스 함수의 제곱 형태인 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
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