KR100269147B1 - 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치에 관한 것이다.

그 장치는 에지 검출부, 영역별 분류부, 움직임 방향성 분류부 및 비교 전송부를 포함한다. 에지 검출부는 입력되는 영상 데이터로부터 에지 정보를 검출한다. 영역별 분류부는 상기 에지 검출부에서 검출된 에지 정보에 근거하여 입력되는 영상 데이터를 개체의 특징이 나타나는 소정의 영역으로 분류하여 영역 분류 데이터를 출력한다. 움직임 방향성 분류부는 상기 영역별 분류부에서 분류된 영역 분류 데이터에 근거하여 과거의 각 영역별 데이터로부터 현재 영역이 움직이는 방향을 예측하고, 상기 예측한 값인 방향성 분류 데이터를 저장한다. 비교 전송부는 상기 방향성 분류 데이터와 현재의 각 영역별 데이터의 차가 최소가 되는 방향의 값을 대표하는 인덱스를 상기 움직임 방향성 분류부로부터 독출하여 전송한다.

본 발명에 따르면, 개체 영역의 움직임을 예측해서 만들어 두고 그 표값을 전송함으로써 부호화가 신속해지고, 효율적이 압축을 할 수 있다. 또한 영역 이동의 정보를 예측의 형태로 최소한 줄임으로써 헤더의 정보를 보다 간편하게 할 수 있다.

Description

움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치

본 발명은에 부호화 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치에 관한 것이다.

주문형 비디오(VOD) 수신기나 MPEG(Moving Picture Experts Group)영상을 지원하는 퍼스널 컴퓨터, 디지털 위성 방송 수신기 등에서 사용되는 디지털 영상 데이터는 영상자체의 특성과 아날로그 신호를 디지털화하는 과정에서 테이터량이 크게 늘어나기 때문에 데이터를 압축하는 것이 불가피하다. 이러한 데이터 압축의 방법에는 변환과 양자화라는 주 알고리즘을 사용하여 그 내용을 간결하게 하고 있다. 또한 움직임이 있는 동영상은 정지영상에 비해 훨씬 더 많은 데이터량을 갖고 있어서 이를 압축하는 것은 많은 분야에서 행해지고 있다.

일반적으로 디지털 영상 데이터의 압축방법에는 시간적인 중복성을 줄이는 방법과, 공간적인 중복성을 줄이는 방법 등이 있다. 이 중 시간적인 중복성을 줄이는 방법의 대표적인 것이 움직임 벡터(Motion Vector)를 부호화하는 방법이다. 이는 현재의 프레임에서 임의의 형태를 갖는 영역으로 전체 프레임을 분할하고, 그 분할된 영역에 해당하는 부분을 부호화하고, 움직임의 연속성이 있는 다음번 프레임을 부호화할 때는 현재 프레임과 이전 프레임에서 움직임 벡터값을 부호화하는 방법이다.

그런데 이와 같은 종래의 움직임 벡터를 부호화하는 방법은 영역을 분할하는 알고리즘이 별도로 필요하고, 영역 이동에 대한 정보 제공등 헤더 정보가 복잡해져 부호화 효율이 떨어지는 문제점이 있었다.

본 발명의 목적은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해, 방향성을 예측하여 만든 분류화된 움직임이 가미된 영역 데이터와 현재 각 영역별 데이터를 비교하여 그 차이가 최소인 방향의 값을 대표하는 인덱스를 전송하기 위한 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치를 제공하는 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치의 블록도이다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 에지 검출부, 영역별 분류부, 움직임 방향성 분류부 및 비교 전송부를 포함하는 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치가 제공된다. 에지 검출부는 입력되는 영상 데이터로부터 에지 정보를 검출한다. 영역별 분류부는 상기 에지 검출부에서 검출된 에지 정보에 근거하여 입력되는 영상 데이터를 개체의 특징이 나타나는 소정의 영역으로 분류하여 영역 분류 데이터를 출력한다. 움직임 방향성 분류부는 상기 영역별 분류부에서 분류된 영역 분류 데이터에 근거하여 과거의 각 영역별 데이터로부터 현재 영역이 움직이는 방향을 예측하고, 상기 예측한 값인 방향성 분류 데이터를 저장한다. 비교 전송부는 상기 방향성 분류 데이터와 상기 현재의 각 영역별 데이터의 차가 최소가 되는 방향의 값을 대표하는 인덱스를 상기 움직임 방향성 분류부로부터 독출하여 전송한다.

이어서, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치의 블록도이다.

도 1에 도시된 부호화 장치는 에지 정보로부터 움직임 방향성 분류 데이터를 추출하여 오차가 최소인 방향의 값을 대표하는 인덱스를 전송한다. 도 1에 도시된 장치는 에지 검출부(100), 영역별 분류부(110), 움직임 방향성 분류부(120), 비교부(130), 전송부(140) 및 현재 및 과거 영역 메모리(150, 160)를 포함한다.

에지 검출부(100)는 입력되는 영상 데이터로부터 에지 정보를 검출한다. 영역별 분류부(110)는 에지 검출부(100)에서 검출된 에지 정보에 근거하여 입력되는 영상 데이터를 개체의 특징이 나타나는 소정의 영역으로 분류하여 영역 분류 데이터를 출력한다. 움직임 방향성 분류부(120)는 영역별 분류부(110)에서 분류된 영역 분류 데이터에 근거하여 과거의 각 영역별 데이터로부터 현재 영역이 움직이는 방향을 예측하고, 상기 예측한 값인 방향성 분류 데이터를 저장한다.

비교부(130)는 움직임 방향성 메모리(120)에 저장된 방향성 분류 데이터와 현재 영역 메모리(150)에서 독출된 현재의 각 영역별 데이터의 차가 최소가 되는 방향의 값을 대표하는 인덱스를 움직임 방향성 분류부(120)로부터 독출한다. 전송부(140)는 비교부(130)에서 출력된 대표 인덱스를 패킷 단위로 전송한다. 현재 및 과거 영역 메모리(150, 160)는 현재 및 과거의 각 영역별 데이터를 저장한다.

이어서, 도 1에 도시된 장치의 동작을 설명한다.

에지 검출부(100)에서 검출된 에지 정보는 영역별 분류부(110)로 입력된다. 영역별 분류부(110)에서는 입력되는 영상 데이터가 개체의 특성이 나타나는 소정의 영역으로 분류되어 영역 분류 데이터가 출력된다. 영역 분류 데이터는 예컨대, 개체(예컨대, 자동차와 도로)의 두 가지가 겹쳐진 경우 개체별로 두 개의 영역의 층으로 나누어 각 층이 겹쳐진 형태의 층별 영역 데이터이다.

층별 영역 데이터와 과거 각 영역별 데이터 메모리(160)에서 독출된 과거의 각 영역별 데이터는 움직임 방향성 분류부(120)로 입력된다. 움직임 방향성 분류부(120)는 층별 영역 데이터를 이용하여 과거의 각 영역별 데이터로부터 현재 영역이 움직이는 방향을 예측하고, 그 예측값(방향성 분류 데이터)을 저장한다. 움직임 방향성 분류부(120)에 저장된 데이터는 상하좌우 그리고, 축소 확대의 값을 가미시킨 영역의 방향성을 나타내는 데이터이다. 축소 확대의 영역의 경우에는 방향성이 에지 부분의 데이터가 양쪽 방향과 상하 방향 모두 존재하기 때문에 이 방향성 데이터를 축소와 확대의 방향에 해당하는 부호로 전송을 하게 된다. 이렇게 만들어진 값들은 다음 번의 데이터가 입력되었을 때도 마찬가지로 과거의 각 영역별 데이터에 기초하여 각 영역으로 구분한다.

방향성 분류 데이터와 현재 각 영역별 데이터는 비교부(130)에서 비교되어 그 오차가 최소가 되는 방향의 값을 대표하는 인덱스(움직임 방향성 분류부에 저장된 메모리의 대표 인덱스)를 출력한다. 이 대표 인덱스는 각 영역별 대표 인덱스가 부여되어 최종적인 데이터가 만들어진 경우에 그 값이 전송부(140)에서 패킷 단위로 전송된다. 예컨대, 시계의 추가 진동하면서 계속 변하고 있는 움직임의 경우 그 방향은 좌우와 상하의 움직임이 연속적으로 진행될 것이다. 이런 경우 같은 그림이 지금은 좌측과 위로 이동하고, 몇 픽셀 뒤에는 우측과 아래로 이동할 것이라는 예측을 할 수 있다. 이렇게 예측이 된 경우 종래에는 움직임 벡터와 이전의 값과의 차이에 해당하는 값을 부호화한 값이 전송이 되었지만, 본 발명의 장치에서는 각각 방향성만 전송하고 영역간의 차의 데이터는 전송을 하지 않는다. 한편 복호화기에서도 마찬가지의 알고리즘이 적용되어 그 방향성을 예측하는데 사용된다.

영역으로 구분이 되지 않은 공간의 경우는 구분된 영역을 제외한 공간에 대해 다시 영역을 만든다. 이 때 영역은 개체의 특징에 중점을 두지 않고, 일정 휘도값의 모임으로 특징지어 구분된다. 이렇게 구분된 영역은 그 영역의 대표적인 휘도값을 전송함으로써 복원시 사용한다. 그리고, 이전의 움직임을 비교할 수 없는 경우 또는 이전과 전혀 다른 개체(예컨대 자동차에서 사람으로)의 영역으로 분류가 된 경우에는 그 영역의 값들을 부호화하여 전체를 전송한다.

이렇게 개체의 특징을 지닌 영역의 분할과 움직임이 가미된 영역과의 비교 그리고, 움직임 방향성 분류부의 대표값 전송 등으로 이루어진 본 발명은 각 개체만을 코딩하는 방법에 움직임을 줌으로써, 부호화하는 쪽에서 한 개체의 영역만을 계속해서 추적하는 경우에 사용이 가능하다. 방송 등에서 특정 부위만의 움직임 또는 그 부분만을 추적하는 데에도 사용 가능하다.

본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다.

본 발명에 따르면, 개체 영역의 움직임을 예측해서 만들어 두고 그 표값을 전송함으로써 부호화가 신속해지고, 효율적이 압축을 할 수 있다. 또한 영역 이동의 정보를 예측의 형태로 최소한 줄임으로써 헤더의 정보를 보다 간편하게 할 수 있다.

Claims (3)

1. 현재의 각 영역별 데이터와 과거의 각 영역별 데이터를 이용하여 영상 데이터를 부호화하는 장치에 있어서,

   입력되는 영상 데이터로부터 에지 정보를 검출하는 에지 검출부;

   상기 에지 검출부에서 검출된 에지 정보에 근거하여 입력되는 영상 데이터를 개체의 특징이 나타나는 소정의 영역으로 분류하여 영역 분류 데이터를 출력하는 영역별 분류부;

   상기 영역별 분류부에서 분류된 영역 분류 데이터에 근거하여 과거의 각 영역별 데이터로부터 현재 영역이 움직이는 방향을 예측하고, 상기 예측한 값인 방향성 분류 데이터를 저장하는 움직임 방향성 분류부; 및

   상기 방향성 분류 데이터와 상기 현재의 각 영역별 데이터의 차가 최소가 되는 방향의 값을 대표하는 인덱스를 상기 방향성 분류 데이터로부터 독출하여 전송하는 비교 전송부를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 영역별 분류부에서 소정의 영역으로 분류되지 않는 영역의 경우에는

   상기 분류된 영역을 제외한 공간에 대해 다시 영역을 만들고, 상기 만들어진 영역의 대표 휘도값을 전송하는 것을 특징으로 하는 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치.
3. 제1항에 있어서, 상기 영역별 분류부에서 현재 개체와 이전 개체가 실질적으로 상이한 경우 상기 현재 개체가 속한 영역의 데이터 전체를 부호화하여 전송하는 것츨 특징으로 하는 움직임 방향성 분류를 이용한 영상 데이터 부호화 장치.

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