KR100712382B1 - 에이치.264 동영상 표준 부호화 방식의 성능 향상을 위한전처리 필터링 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 H.264 동영상 표준 부호화 방식에서 화질 개선을 위한 전처리 필터링 방법을 제시함으로써 디지털 영상기기의 입력 영상으로부터 생기는 노이즈 제거와 계산량의 문제를 해결하고자 한다.

이에, 본 발명은 H.264를 기반으로 하는 영상획득 시스템으로부터 얻어진 영상에서 인접된 이전 블록의 화소와 인접된 현재 블록의 화소 사이와의 유사성 정도에 따른 상관 관계를 이용하여 현재 블록의 화소를 필터링 함으로써 획득된 입력 영상으로부터 생기는 노이즈(noise) 제거를 특징으로 하는 전처리 필터링 방법에 대해 제시한다.

따라서, 본 발명은 저가용 영상 획득장치에 의해 입력 영상의 화질 저하가 발생된 경우 저 비트율 또는 고속처리가 요망되는 압축 부호화 기술에서 광범위하게적용될 수 있다.

H.264, 동영상 표준 부호화, 전처리 필터링, 영상획득

Description

에이치.264 동영상 표준 부호화 방식의 성능 향상을 위한 전처리 필터링 방법{Preprocessing filtering method for H.264 video coding standard}

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 H.264 방식의 전처리 필터 형태를 나타낸 도면이다.

본 발명은 ITU-T(전기통신 표준화부문) 주관 하에 개발된 H.264 동영상 표준 부호화 방식에서 화질 개선을 위한 전처리 필터링 방법에 관한 것이다.

1997년 이후 차세대 동영상 압축 방식으로 개발되어 온 H.264 동영상 표준 부호화 방식은 기존의 H.263 및 MPEG4 방식 보다 성능면에서우월성이 입증되었다. H.263 및 MPEG4와의 주요 차이점은 H.264 동영상 표준 부호화 방식이 4 X 4 블록 기반의 변환 및 부호화를 사용하고, 변환 블록 크기의 움직임 추정 및 보상, 그리고 한 개의 VLC(Variable Length Code)를 사용하는 점에 있다.

H.264 동영상 표준 부호화 방식은 4X4 블록 기반을 이용하고 공간 예측 방법을 사용하기 때문에 코드화 된 계수의 분포는 이전의 움직임 보상/DCT를 기반으로 한 8X8 블록과는 다르게 나타난다. H.264 동영상 표준 부호화 방식의 코딩 효율이 이전 의 표준화된 압축방식보다 더 뛰어난 성능을 갖고 있으나, 시각적으로 불편한 현상은 저 비트율에서 블록의 크기가 적기 때문에 더욱 심각하게 나타난다.

따라서, 영상 부호화에서 정보의 정확한 보존이 아닌 근사화라는 목적으로부터 원 영상으로부터의 여러 가지 노이즈와 중요하지 않은 부분을 제거함으로써 영상의 화질을 개선시키고, 주어진 비트율로 최대화 하여 부호화 율을 향상시키기위한 효과적인 필터링 방식이 요구된다. 이러한 배경에서 효과적인 화질 개선을 위한 필터링에 대해 제안한다.

이에, 본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로서 H.264 동영상 표준 부호화 방식에서 화질 개선을 위한 전처리 필터링 방법을 제시함으로써 디지털 영상기기의 입력 영상으로부터 생기는 노이즈 제거와 계산량의 문제를 해결하고자 하는데 그 목적이 있다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로서 본 발명은

H.264 동영상 표준 부호화 방식을 기반으로 하는 영상획득 시스템으로부터 얻어진 영상에서 인접된 이전 블록의 화소와 인접된 현재 블록의 화소 사이와의 유사성 정도에 따른 상관 관계를 이용하여 현재 블록의 화소를 필터링 함으로써 획득된 입력 영상으로부터 생기는 노이즈(noise) 제거를 특징으로 하는 전처리 필터링 방법을 제시한다.

이하, 본 발명의 실시 예에 대한 구성 및 그 작용을 첨부한 도면을 참조하면 서상세히 설명하기로 한다.

H.264 동영상 표준 부호화 방식은 부호화에서 공간적, 시간적 과잉 정보를 제거하는 기법을 사용하여 공간적, 시간적으로 압축된 정보와 복호화에 필요한 부가 정보를 전송한다. 이 때, 복호화는 부호화의 역순으로 구성되어 있다.

영상 부호화에서는 정보의 정확한 보존이 아니라 정보의 근사화에 목적을 두고 있기 때문에 복원된 영상은 항상 어느 정도의 왜곡을 수반하게 된다. 이러한 영상의 화질에 대한 최종 판단은 인간의 시각에 의하므로 HVS(Human Visual System)을 영상 압축에 적용할 수 있다.

본 발명에서는 원 영상으로부터 여러 가지 노이즈와 중요하지 않은 부분을 제거하여 영상의 화질을 주어진 비트 율로 최대화 시켜 부호화 율을 향상시키기 위한, 전처리 필터링 방식을 적용하였다.

영상 획득시스템으로부터 얻은 디지털 영상은 기본적으로 영상 획득장치에 따라 정도의 차이는 있으나, 첨부된 노이즈가 존재하고 양자화 과정에 의해 화질 저하 현상이 더욱 심각하게 된다. 본 발명에서 수행한 필터링 과정은 영상의 통계적 분포가 가우시안 분포를 갖는다는 가정 하에 필터의 특성을 다음과 같은 가우시안 모델로 적용하였다. 가우시안 필터 모델은 다음과 같이 기술될 수 있다.

[수학식 1]

상기 수학식 1에서

는 영상의 국부 활동성을 나타내는 국부지역 분산으로, 고주파 영역일수록 큰 값을 나타내어, 가우시안 필터링에 의한 영상의 열화 정도를 감소시켜 에지 정보를 보존하게 된다.

은 영상 획득 과정에서 발생한 첨가 노이즈의 분산을 나타내며, 첨가 노이즈는 영상 획득 시스템에 따라 다르게 설정된다. 또한, k는 평활(smoothing) 정도를 결정하는 파라미터로 국부적인 평균값을 이용하여 나타내었다. Z는 정규화 상수이다.

일반적인 저가형 영상 획득 시스템의 첨가 노이즈는 30 ~ 40(dB)의 분포를 갖고 있다는 것을 실험적으로 확인하였다. 이를 근거로 하여 각각의 국부 분산과 국부 평균값으로부터 새로운 파라미터인 보정 계수를 설정하여, H.264 동영상 표준 방식의 부호화 부에서 발생하는 양자화 노이즈를 제거하기 위한 특성으로 반영하였다. 본 발명에서 사용된 국부 평균 및 국부 분산은 다음과 같이 표현된다.

도 1(본 발명에 실시 예에 따른 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 전처리 필터 형태를 나타낸 도면)에서 값을 필터링 한다고 가정할 때,

에 대한 국부 평균(

)은 다음과 같이 정의된다.

[수학식 2]

국부 분산인

는 국부 지역 특성의 표준 편차를 나타내는 것으로서, 곱셈 연산자를 필요로 한다. 곱셈 연산은 계산량의 증대를 가져오므로 일반적인 표준 편차와 유사한 특성을 갖는 곱셈 연산 과정이 필요 없는 편차 형태로 정의 하였다.

[수학식 3]

여기서,

은 국부평균값을, p₁ 은 도 1에서와 같이 이전 블록의 화소값을, q₁ 과 q₂ 는 도 1에서와 같이 필터링해야 할 현재 블록의 화소값을 각각 나타낸다.

또한, 파라미터 k는 영상의 평활(smoothing)된 정도에 의하여 결정되므로, 국부 평균값을 이용하여 다음과 같이 정의하였다.

[수학식 4]

이는 국부 평균값으로부터 영상의 화소 값이 0부터 255까지의 값을 가질 때 상기 수학식 4에서 k의 값이 0과 1사이의 값을 가지므로 표 1과 같이 범위를 설정할 수 있다.

[표 1]

149≤ μ_q1 ≤255 k=4

위의 과정들로부터 영상의 노이즈가 섞인 정도에 따라 필터 계수를 얻어낼 수 있다. 그러나, 영상에 대한 노이즈 제거 시, 많은 계산량을 필요로 하므로, 룩업(Lookup) 테이블을 만들어 계산량을 효과적으로 줄였다.

즉, 다음과 같이 각각의 수직, 수평 방향으로 필터링 과정을 거쳐 영상의 노이즈를 제거한 결과를 얻어낼 수 있다.

[수학식 5]

상기 수학식 5에서 p와 q는 처리되지 않은 화소 값을 나타내며, Q는 필터링 된 화소 값을 나타내고, 필터 계수

를,

을 의미한다. 수학식 2 및 3으로부터 다음과 같은 인덱스(index)를 정의한다.

[수학식 6]

[수학식 7]

이 테이블은 3개의 필터 탭(tap)을 사용하여 현재 처리하고자 하는 화소에 가 중치를 크게 주고, 현재 화소를 기준으로 좌우에 인접된 화소에는 필터의 대칭성을 이용한 같은 크기의 가중치를 부여한 값으로 사용하였다.

또한, k는 해당

에서 몇 개의 필터를 쓸 것인지를 선택하고, 수학식 6에서 계산된 인덱스(index)로부터 해당되는 범위의 몇 번째 필터를 쓸 것인지를 결정하여 필터링 하게 된다.

이상에서와 같이 본 발명은 H.264 동영상 압축 기법이 사용되는 디지털 영상기기에서 노이즈 제거를 위해 고안된 방법으로써 저가용 영상 획득장치에 의해 입력 영상의 화질 저하가 발생된 경우, 저 비트율 또는 고속처리가 요망되는 압축 부호화 기술에서 광범위하게 적용될 수 있다.

Claims (6)

1. H.264 동영상 표준 부호화 방식을 기반으로 하는 영상획득 시스템으로부터 얻어진 영상에서 인접된 이전 블록의 화소와 인접된 현재 블록의 화소 사이와의 유사성 정도에 따른 상관 관계를 이용하여 현재 블록의 화소를 아래의 수학식8을 갖는 가우시안 필터 모델을 적용하여 아래의 수학식12와 같이 필터링함으로써 획득된 입력 영상으로부터 생기는 노이즈(noise)를 제거하는 것을 특징으로 하는 전처리 필터링 방법.

   [수학식 8]

   

   이때,

   

   는 영상의 국부 활동성을 나타내는 국부지역 분산,

   

   은 영상 획득 과정에서 발생한 첨가 노이즈의 분산, k는 평활(smoothing) 정도를 결정하는 파라미터, Z는 정규화 상수를 나타낸다.

   [수학식 12]

   

   이때, Q₁ , Q₂ 는 q₁ , q₂ 의 필터링된 화소값을, p₁ 은 이전 블록의 화소값을, q₁ ,q₂ , q₃ 는 현재 블록의 화소값을 각각 나타내고, 필터 계수

   

   를,

   

   을 의미한다.
2. ( 삭 제 )
3. 청구항 1에 있어서, 상기 수학식 8의 국부 분산인

   

   는 국부 지역 특성의 표준 편차를 나타내는 것으로서 곱셈 연산자를 필요로 하며, 상기 곱셈 연산은 많은 계산량을 필요로 하므로 곱셈의 연산 과정을 생략하고 분산의 연산과 유사한 특성을 갖는 일반적인 표준 편차의 형태로 다음의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 전처리 필터링 방법.

   [수학식 9]

   

   이때,

   

   은 국부평균값을, p₁ 은 이전 블록의 화소값을, q₁ 과 q₂ 는 필터링해야 할 현재 블록의 화소값을 각각 나타낸다.
4. 청구항 1에 있어서, 상기 수학식 8의 파라미터 k는 영상의 평활(smoothing)된 정도에 의하여 결정되며, 국부 평균값(

   

   )을 이용하여 다음의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 전처리 필터링 방법.

   [수학식 10]

   
5. 청구항 4에 있어서, 상기 국부 평균값(

   

   )으로부터 영상의 화소 값이 0부터 255까지의 값을 가질 때, 다음과 같은 범위로 설정되는 것을 특징으로 하는 전처리 필터링 방법.

   [표 2]

   

   

   

   149≤ μ_q1 ≤255 k=4
6. 청구항 1에 있어서, 상기 입력 영상에 대한 노이즈 제거시 룩업(Lookup) 테이블을 아래와 같이 만들어 필터계수 a₀ 및 a₁ 에 룩업테이블의 순서쌍 중에서 하나의 순서쌍의 값을 대입함으로써 계산량을 줄이는 것을 특징으로 하는 전처리 필터링 방법.

   [수학식 11]

   

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