KR100311473B1 - 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법 - Google Patents

트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 트렐리스 기반의 적응적 양자화기(Trellis-based Adaptive Quantizer)에서 최적의 양자화 경로(optimal path)를 추적하는 방법에 관한 것으로서, 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 오차(distortion)의 변곡점 이후는 양자화 경로 추적을 배제하고, 또한 제로에서 넌제로 가지(branch)에서 넌제로로 최적하게 코딩된 레벨(level) 이후로는 양자화 경로 추적을 배제함으로써 양자화 경로추적을 고속화하고 계산량을 줄이며 복잡도를 감소시킬 수 있도록 한 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법에 관한 것이다.
종래의 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 양자화 최적경로의 추적은 모든 경로에 대한 추적과 검증을 통해서 최적경로를 선택하였기 때문에 계산량이 많고 복잡하였으며, 고속 양자화처리 알고리즘에 장애가 되었다.
본 발명은 양자화 구간의 1차원 배열 및 허프만 테이블의 부호어 길이의 단조 증가성을 이용한 최적 레벨 결정방법과, 넌제로(non-zero) 노드로 모이는 서로 다른 경로에서의 가지치기 방법, 넌제로 계수들의 양자화시 스테이지(stage)간의 독립성을 이용한 가지치기 방법을 적용하여 트렐리스 기반 적응적 양자화기의 계산량 감소와 간소화를 기할 수 있도록 한 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법을 제공한다.

Description

트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법{METHOD OF SEARCH OF OPTIMAL PATH FOR TRELLIS BASED ADAPTIVE QUANTIZER}
본 발명은 트렐리스 기반의 적응적 양자화기(Trellis-based Adaptive Quantizer)에서 최적의 양자화 경로(optimal path)를 추적하는 방법에 관한 것으로서, 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 오차(distortion)의 변곡점 이후는 양자화 경로 추적을 배제하고, 또한 제로에서 넌제로 가지(branch)에서 넌제로로 최적하게 코딩된 레벨(level) 이후로는 양자화 경로 추적을 배제함으로써 양자화 경로추적을 고속화하고 계산량을 줄이며 복잡도를 감소시킬 수 있도록 한 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법에 관한 것이다.
더욱 자세하게는 본 발명은 양자화 구간의 1차원 배열 및 허프만 테이블의 부호어 길이의 단조 증가성을 이용한 최적 레벨 결정방법과, 넌제로(non-zero) 노드로 모이는 서로 다른 경로에서의 가지치기 방법, 넌제로 계수들의 양자화시 스테이지(stage)간의 독립성을 이용한 가지치기 방법을 적용하여 트렐리스 기반 적응적 양자화기의 계산량 감소와 간소화를 기할 수 있도록 한 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법에 관한 것이다.
트렐리스 기반의 적응적 양자화기는 영상구획을 DCT 등의 변환에 의해 생성된 계수들을 적응적 양자화기로 양자화하고 이 것을 트렐리스 구조로 런길이(run length) 부호화 한 후 엔트로피 부호화하는 것을 골격으로 하고 있다.
도1은 트렐리스 기반의 적응적 양자화기의 개념적인 구조를 나타낸 도면으로서, 초기상태(initial state)에서 시작하여 각 계수들을 하나씩 양자화할 때마다 하나의 스테이지(stage)를 형성하도록 되어 있으며, 여기서 Ri는 런길이를 나타내는 스테이지(상태)이고 Lj는 계수를 j의 레벨(level)로 양자화하는 경우를 나타낸다.
또한 하나의 구획(block)을 8×8로 가정하여 전체적으로 한 구획내에서 부호화되는 계수의 갯수가 64개 되었다.
도1에서 실선은 넌제로 양자화 가지(branch for quantizing a coefficient as non zero)를 나타내며, 점선은 제로 양자화 가지(branch for quantizing a coefficient as zero)를 나타낸다.
이때 각 스테이지는 마지막을 나타내는 심볼과 런길이 및 레벨을 모아서 허프만 부호화하는 알고리즘을 정의하고 있으며, 각 스테이지의 노드들을 연결하는 가지들이 구성하는 경로(path)는 저마다의 메트릭(metric)을 가지고 있고, 이들이 가지는 메트릭J는 다음과 같이 정의되었다.
J = R + λ·D (R은 64개의 계수를 부호화하는데 사용된 비트, D는 64개의 계수가 복호화된 후 원계수들과의 오차, λ는 상수)
이때 제안된 알고리즘은 n번째 스테이지에서 가지는 최소의 J(n)이 다음과 같이 J(n) = R(n) + λ·D(n) 이라고 가정할 때 최소의 J(n)을 구성하는 경로를 따라서 구획을 양자화하면 최적의 양자화가 행해진다는 것이다.
그러나 이러한 종래의 트렐리스 기반 적응적 양자화기에서 양자화 최적경로를 추적하는 알고리즘은 모든 경로에 대하여 조사를 수행하고 그 결과로부터 최적경로를 선택하므로 계산량이 많고, 양자화 경로를 추적하는데 복잡한 작업을 거쳐야 하기 때문에 속도저하의 문제점이 있었다.
본 발명은 트렐리스 기반의 적응적 양자화기를 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현하는데 있어서 트렐리스 구조내의 추적이 불필요한 가지를 미리 제거함으로써 적응적 양자화기에서의 최적 양자화 구간을 고속으로 검색할 수 있도록 한 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 트렐리스 기반의 적응적 양자화기를 구현함에 있어서, 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 오차(distortion)의 변곡점 이후는 양자화 경로 추적을 배제하고, 또한 제로에서 넌제로 가지(branch)에서 넌제로로 최적하게 코딩된 레벨(level) 이후로는 양자화 경로 추적을 배제함으로써 양자화 경로추적을 고속화하고 계산량을 줄이며 복잡도를 감소시킬 수 있도록 한 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법을 제공한다.
특히 본 발명에서는 양자화 구간의 1차원 배열 및 허프만 테이블의 부호어 길이의 단조 증가성을 이용한 최적 레벨 결정방법과, 넌제로(non-zero) 노드로 모이는 서로 다른 경로에서의 가지치기 방법, 넌제로 계수들의 양자화시 스테이지(stage)간의 독립성을 이용한 가지치기 방법을 적용하여 트렐리스 기반 적응적 양자화기의 계산량 감소와 간소화를 기할 수 있도록 한 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법을 제공한다.
도1은 트렐리스 기반의 적응적 양자화기의 개념도
도2는 본 발명에서 레벨의 증가에 따른 가지치기의 개념을 나타낸 도면
도3은 본 발명에서 양자화 레벨의 구간배열을 나타낸 도면
도4는 본 발명에서 넌제로(non zero) 계수의 양자화에서 최적의 경로를 추적하는 개념을 나타낸 도면
도5는 본 발명에서 스테이지(stage)간의 가지치기를 이용한 최적의 경로를 추적하는 개념을 나타낸 도면
도6은 본 발명에서 같은 노드(node)로 모이는 다중 경로중에서의 가지치기를 이용한 최적의 경로를 추적하는 개념을 나타낸 도면
본 발명에서는 1.양자화 구간의 1차원 배열 및 허프만 테이블의 부호어 길이의 단조 증가성(monotonic increasing)을 이용한 최적 레벨의 추정, 2.넌제로 계수들의 양자화시 스테이지간의 독립성(independence)를 이용한 가지치기 기법, 3.넌제로 노드로 모이는 서로 다른 경로에서의 가지치기 기법을 이용해서 양자화 최적 경로를 추적하며, 같은 런(RUN)에 대해서 가변길이부호화(VLC)의 레벨의 증가에 따라 부호어의 길이가 같거나 크고 또 같은 레벨에 대해서 VLC의 런의 증가에 따라부호어의 길이가 같거나 큰 두가지를 조건으로 한다.
즉, 본 발명에서는 최적의 양자화 경로추적에 있어서 오차(distortion)항이 점차 감소하다가 증가하는 지점(변곡점) 이후의 가지에 대해서는 추적을 배제함으로써 계산량을 줄이고, 또한 제로에서 넌제로 가지에서 넌제로로 최적하게 부호화된 레벨 이후의 경로에 대해서는 런과 오차가 함께 증가하므로 이후부터는 최적 양자화 경로추적을 배제함으로써 계산량을 줄이는 것이다.
그리고 여기서 넌제로 노드로 모이는 서로다른 경로중에서 하나를 배제하는 기법을 더 적용함으로써 계산량을 더욱 줄이는 것이다.
이와같은 기법으로 양자화 최적경로를 추적함으로써 계산량을 줄이고 또 복잡도를 개선할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 작용을 설명하면 다음과 같다.
[1]. 양자화 구간의 1차원 배열 및 허프만 테이블의 부호어 길이의 단조 증가성을 이용한 최적 레벨의 추정 --- 오차(D)의 변곡점 이후의 조사 배제.
도1에서 계수가 넌제로로 양자화되는 경로만 고려해본다. 이때 n-1번째 스테이지(Sn-1)에서 n번째 스테이지(Sn)로 천이(transition)하는 과정을 도2와 같이 고려해 보기로 한다.
도2에서 설명과 이해를 돕기 위하여 i＜j＜k 이고, Li＜Lj＜Lk 라고 가정해도 일반성을 잃지 않는다.
여기서 메트릭 dLm(ci,c'i)를 계수 ci를 레벨Lm으로 양자화하여 c'i의 값을 얻었을 경우에 나타나는 오차라고 정의하고, 이때 만약 dLm(ci,c'i)＞dLj(ci,c'i)이고 dLk(ci,c'i)＞dLj(ci,c'i)인 관계가 성립하였다면 l≥k 인 모든 Ll에 대해서는 더 이상 조사하는 것이 불필요하게 된다.
즉, 계수가 넌제로로 양자화되는 경로에서 경로추적이 진행됨에 따라 그때의 오차(distortion)가 감소하다가 증가하는 지점(변곡점) 이후에 대해서는 가지치기를 수행하여 더 이상 양자화 경로추적을 수행하지 않음으로써 불필요한 경로추적을 배제하는 것으로서, n-1번째 스테이지(Sn-1)에서 n번째 스테이지(Sn)로 천이하는 모든 가지들 중에서 l≥k인 모든 Ll의 상태로 천이하는 가지들은 가지치기(pruning)되는 결과가 나타나는 것이다.
이 것은 도3에서 양자화 레벨의 구간배열을 참조해 보는 바와같이 양자화되는 레벨이 1차원에 정의되어 있기 때문이며, n-1번째 스테이지(Sn-1)에서 n번째 스테이지(Sn)의 Lk 상태로 천이하는 가지들에 할당된 메트릭을 Jn,k = Rn,k + λ·dn,l 이라고 할 때 허프만 테이블의 부호어의 길이가 같은 런길이에 대해서 Rn,i≤Rn,j≤Rn,k 을 만족하도록 구성되어 있기 때문이다.
[2]. 넌제로 계수들의 양자화시 스테이지간의 독립성을 이용한 가지치기 기법 --- 제로에서 넌제로 가지에서 넌제로로 최적하게 부호화된 레벨 이후로는 런과 왜곡(D)이 함께 커지므로 조사를 배제하는 기법.
계수들이 넌제로로 양자화될 경우 각 스테이지간에는 이전 스테이지에서의 노드가 제로이거나 넌제로 이거나에 관계없이 현재 스테이지에서 가장 최적인 상태를 찾으면 최소의 J값을 찾을 수 있다.
이 것은 넌제로 노드에서 넌제로 노드로 천이할 경우 런길이가 '0'이 되며,제로 노드에서 천이할 경우에는 런길이가 결정된 상태이기 때문에, 각 상태에 따라 부호화하는데 필요한 부호어의 길이와 오차가 바로 결정되기 때문이다.
따라서 도4와 같이 넌제로 노드 Ll(l=1,2,3,,,M)로의 천이는 각 스테이지를 지날 때마다 최적의 상태가 바로 결정되어 단 하나만의 최적의 경로가 설정되게 된다.
이 것은 넌제로 레벨로 양자화하는 경우에 런길이와 레벨이 결정되기 때문에 J를 계산하는데 필요한 비트양(R)과 왜곡(D)이 결정되기 때문이다.
그러므로, 하나의 스테이지에서 다음 스테이지로 전진할 때, 넌제로 노드로 양자화되는 경우에는 먼저 넌제로 노드들 중에서 상기 [1]의 기법을 이용해서 최적의 양자화 레벨을 찾은 후에, 이전의 제로노드들에서 최적을 결정된 노드보다 같거나 작은 레벨의 노드들을 조사해 보는 것으로 충분하다.
이렇게 함으로써 이전의 제로노드들에서 다음 스테이지의 넌제로 레벨을 가지는 모든 노드들을 조사해야 하는 기존의 방법에 비해서 계산량을 줄일 수 있게 된다.
최종적으로 최적으로 결정된 경로의 각 노드들에서 제로상태의 노드들로 천이하는 경로와 제로상태에서 최적으로 결정된 노드로 천이하는 경로만을 기억하고 있으면 최적의 경로를 찾아낼 수 있게 된다.
이때 최적의 레벨을 결정하는 과정에서 기존의 기법에 비해서 계산량을 대폭 줄이기 위해서 상기 [1]기법에서 제안한 알고리즘을 이용해서 가지치기를 행함으로써 계산량을 줄일 수 있음은 물론이다.
즉, 제로노드에서 넌제로 노드로 천이하는 과정에서도, n번째 스테이지(Sn)에서 넌제로 양자화시 최적의 노드가 Lk노드일 경우에 n-1번째 스테이지의 제로 런의 각 노드에서 넌제로 노드로 천이하는 가지는 l≤k 인 Ll에 대해서만 조사해 보면 되는 것이다.
도5에 이 것을 나타내었으며, 굵은 실선으로 나타낸 경로이다.
[3]. 넌제로 노드로 모이는 서로 다른 경로에서의 가지치기.
어떠한 스테이지에서 넌제로 노드로 서로 다른 두개 이상의 경로가 모이는 경우에는, 같은 노드로 모인 경로들 중에서 최적의 경로만을 기억하고 나머지 노드들은 가지치기를 행하여도 상관없다.
이 것은 도6에 나타낸 바와같이 그 노드에서 출발하여 다른 어떠한 노드로 가지가 생겨 나가더라도 이전에 결정된 메트릭에는 전혀 영향을 주지 못한다는 사실에 기인한다.
이렇게 하나의 노드로 모인 여러개의 서로 다른 경로들 중에서 최적의 경로만을 기억하고 나머지는 삭제하는 기법을 도입함으로써 최적의 경로 추적에 필요한 기억장소를 줄일 수 있다.
즉, 도6에서 보면 두개의 서로 다른 최적의 경로(도면에서 굵은 실선과 굵은 점선으로 표시하였다)가 하나의 노드에서 모이는 경우에 두 경로가 각각 J1과 J2의 값을 가질 경우에는 둘 중에 더 작은 J값을 가지는 경로만을 기억하고 나머지는 최적의 경로 후보에서 배제함으로써 경로추적의 고속화 및 경로 기억장소의 절감을 가져올 수 있는 것이다.
본 발명은 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적의 양자화 경로를 추적함에 있어서 기존에 모든 경로에 대한 추적과 검증을 거친 후에 최적경로를 선택하던 것을 가지치기 기법을 도입하여 불필요한 경로추적을 배제함으로써 계산량을 줄일 수 있고 경로추적을 간단하게 수행할 수 있으며, 고속의 양자화기 실현이 가능하게 된다.

Claims (4)

  1. 영상신호를 블럭단위로 처리하여 DCT등의 변환을 수행하고 이 변환된 계수들에 대해서 트렐리스 구조로 런길이 부호화한 후 엔트로피 부호화를 수행하는 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에 있어서,
    초기상태에서 시작하여 각 계수들을 하나씩 양자화할 때마다 하나의 스테이지를 생성하는 트렐리스 구조내에서 양자화 구간의 1차원 배열 및 부호어 길이의 단조증가성에 기반하여 오차항이 점차 감소하다가 증가하는 지점 이후의 가지에 대해서는 양자화 경로추적을 배제하는 것을 특징으로 하는 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 양자화 추적경로의 어떠한 스테이지에서 넌제로 노드로 서로 다른 두개 이상의 경로가 모이는 경우에는 같은 노드로 모인 경로들 중에서 최적의 경로 하나만을 선택하고 나머지는 모두 배제함을 특징으로 하는 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법.
  3. 영상신호를 블럭단위로 처리하여 DCT등의 변환을 수행하고 이 변환된 계수들에 대해서 트렐리스 구조로 런길이 부호화한 후 엔트로피 부호화를 수행하는 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에 있어서,
    초기상태에서 시작하여 각 계수들을 하나씩 양자화할 때마다 하나의 스테이지를 생성하는 트렐리스 구조내에서 넌제로 계수들의 양자화시 스테이지 간의 독립성에 기반하여 제로에서 넌제로 가지에서 넌제로로 최적하게 부호화된 레벨 이후에 대해서는 경로조사를 배제함을 특징으로 하는 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 양자화 추적경로의 어떠한 스테이지에서 넌제로 노드로 서로 다른 두개 이상의 경로가 모이는 경우에는 같은 노드로 모인 경로들 중에서 최적의 경로 하나만을 선택하고 나머지는 모두 배제함을 특징으로 하는 트렐리스 기반의 적응적 양자화기에서 최적경로 추적 방법.
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