KR100772380B1 - 확장된 잡음 적응 움직임 검출 방법 및 장치 - Google Patents

확장된 잡음 적응 움직임 검출 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

프레임들의 비디오 시퀀스들을 포함하는 비디오 신호를 입력하는 단계; 비디오 신호에서 하나의 프레임을 필터(filtering)하는 단계; 비디오 시퀀스(video sequence)에서 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에서의 점 단위(point-wise)의 일시적인 국부적 차 신호를 계산하는 단계; 및 일시적인 국부적 차 신호에 기초하여 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산한다.

Description

확장된 잡음 적응 움직임 검출 방법 및 장치{An extended method of noise-adaptive motion detection}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임이 존재하지 않는 영역에서의 일시적인 국부적 차 신호에 관한 분포 예를 보여준다.
도 2A에서 도 2F까지는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 결정 신호를 계산하는데 사용하는 경계(threshold) 함수들의 예들을 보여준다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 확장된 움직임 검출 시스템의 블록도를 보여준다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 확장된 움직임 검출 시스템을 단순화한 블록도를 보여준다.
본 발명은 일반적으로 비디오 처리에 관한 것이며, 더욱 특히 비디오 시퀀스(sequence)들에서의 움직임 검출에 관한 것이다.
움직임 검출은 중요한 이미지 처리 기법이며, 종종 비디오 잡음 제거, 비디오 순차주사화(deinterlacing), 등과 같은 이미지 처리 응용에서 하위 기능 블록으 로서 사용된다. 이러한 방법들의 성능은 비디오 시퀀스에서 얼마나 정밀하게 움직임이 검출되는지에 달려 있다.
예를 들면, 움직임 검출은 시간적 및 공간적으로 필터된 값들을 혼합하기 위하여 잡음 제거에 사용된다. 간단한 개요는 움직임이 없는 영역에서는 시간적 필터링(filtering)을 켜고, 움직임이 있는 영역에서는 시간적 필터링을 끄고 대신 공간적 필터링이 사용된다. 만약 움직임 검출에 실패한다면 필터된 비디오 프레임상에 얼룩이 생길 수도 있다.
또 다른 순차주사방식의 예에서, 움직임 검출은 시간적 및 공간적으로 보간(interpolation)된 값들을 혼합하기 위하여 사용된다. 보간하려는 위치에서 아무런 움직임이 없다면 시간적 보간을 하는 것이 최선이다. 만약 그렇지 않으면, 공간적 보간이 사용되야 한다.
종래의 움직임 검출 방법들은 본래의 비디오 프레임상에서 실행된다. TV 시스템에서, 잡음 제거는 잡음이 없는 비디오 시퀀스들을 얻기 위하여 종종 맨 처음에 적용된다. 비용을 절감하기 위하여, 일반적으로 들어오는 원본 프레임과 이전의 필터된 프레임들만을 메모리에 저장한다. 이 경우에, 움직임 검출은 원본 프레임과 이전의 필터된 프레임에 적용되어야 한다. 두 개의 원본 프레임들을 대상으로 하여 설계된 움직임 검출 방법들은 필터된 프레임의 통계적 특성이 원본 프레임과 다르기 때문에 최적이 아니다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하여 비디오 시퀀스에서 움직임을 검출 하여 움직임 결정 신호가 비디오 시퀀스의 잡음 표준편차에 따라 자동적으로 조정되게 하는 확장된 잡음 적응 움직임 검출 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 위 단점들을 역점을 두어 다룬다. 본 발명의 일 실시예는 프레임들의 비디오 시퀀스들을 포함하는 비디오 신호를 입력하는 단계; 비디오 신호에 있는 프레임을 필터(filtering)하는 단계; 비디오 시퀀스(video sequence)에서 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에서의 일시적인 국부적 차 신호를 점 단위(point-wise)로 계산하는 단계; 프레임 차 신호에 기초하여 움직임 결정 신호를 점 단위로 계산하는 단계들을 포함하는 비디오 처리 시스템용의 움직임 결정 신호를 점 단위로 계산하는 방법을 제공한다.
한 가지 버전에서는, 일시적인 국부적 차 신호를 점 단위로 결정하는 단계는 비디오 시퀀스에서 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에서의 차 신호의 절대값을 점 단위로 계산하며 움직임이 없는 영역에서 모든 조정된 신호들이 동일한 분포를 만족하도록 차 신호의 절대값을 조정하는 단계; 및 움직임 결정 신호들을 점 단위로 계산하는 단계 이전에 조정된 차 신호를 저역 통과 필터(low-pass filtering)하는 단계들을 더 포함한다.
본 발명은 위 방법들을 구현한 시스템들을 더 제공한다. 본 발명의 또 다른 실시예들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면들과 함께 아래의 상세한 설명에서부터 곧 알 수 있을 것이다.
일 실시예에서는, 본 발명은 움직임 검출의 확장된 방법을 제공한다. 본 발명의 확장된 움직임 검출 방법의 일 실시예를 체계적으로 기술하기 위하여,
Figure 112005053249529-pat00001
를 시간 t에서 들어오는 비디오 프레임이라 하고, i는 세로 좌표 및 j는 가로 좌표를 나타내는 좌표 (i,j)에서의 대응하는 픽셀 값을
Figure 112005053249529-pat00002
로 나타낸다고 하자. 픽셀
Figure 112005053249529-pat00003
의 움직임 수준은 움직임 결정 신호
Figure 112005053249529-pat00004
에 의해 측정된다. 설명의 단순화를 위해,
Figure 112005053249529-pat00005
는 움직임이 없음을 나타내며
Figure 112005053249529-pat00006
는 움직임이 있음을 나타낸다고 하자. 더 매끄러운 움직임 수준을 측정하기 위하여 움직임 결정 신호의 값은 또한 0과 1사이에 있을 수 있다.
입력 비디오 시퀀스는 독립적, 동일하게 분포된 부가적이며 증감하지 않는, 분산이
Figure 112005053249529-pat00007
이며 평균이 0인 가우시안 잡음(Gaussian noise)에 의해 손상된다고 가정한다. 즉, 모든 픽셀
Figure 112005053249529-pat00008
는
Figure 112005053249529-pat00009
로 나타낼 수 있으며,
Figure 112005053249529-pat00010
는 잡음 훼손이 없는 진짜 픽셀 값을 나타내며
Figure 112005053249529-pat00011
는 가우시안 분포 잡음 성분이다.
잡음의 분산
Figure 112005053249529-pat00012
는, 잡음 추정의 예들을 제공하는,여기에 참조로 편입된, "Methods to estimation noise variance from a video sequence"라고 표제를 단 공통으로 양도된 특허 출원에서 예로서 기술된 별개의 잡음 추정 장치에 의해 미리 검출될 수 있다.
Figure 112005053249529-pat00013
는 의 필터된 비디오 프레임이라 하자. "A method of temporal noise reduction"라고 표제를 단 공통으로 양도된 특허 출원은
Figure 112005053249529-pat00015
를 얻기 위한 예시 방법을 제공한다. 픽셀
Figure 112005053249529-pat00016
는
Figure 112005053249529-pat00017
와 같은 순환적인 시간적 필터링에 의해 얻을 수 있다.
값
Figure 112005053249529-pat00018
는 픽셀들
Figure 112005053249529-pat00019
과
Figure 112005053249529-pat00020
사이에서의 움직임 결정 신호
Figure 112005053249529-pat00021
의 단조 감소 함수이다. 만약 아무런 움직임이 없다면(
Figure 112005053249529-pat00022
),
Figure 112005053249529-pat00023
을 만족한다. 만약 움직임이 있다면(
Figure 112005053249529-pat00024
),
Figure 112005053249529-pat00025
을 만족한다. 만약 움직임 결정 신호의 값
Figure 112005053249529-pat00026
이 0과 1사이라면, 값
Figure 112005053249529-pat00027
는
Figure 112005053249529-pat00028
과 0사이에 있다.
Figure 112005053249529-pat00029
의 초기값은 0으로 설정된다.
만약 움직임 결정 신호
Figure 112005053249529-pat00030
가 이진수라면,
Figure 112005053249529-pat00031
또는
Figure 112005053249529-pat00032
값은 정수만 될 수 있다는 것을 알아야 한다. 또한, 시간적 필터링 함수는 등가적으로
Figure 112005053249529-pat00033
로 쓸 수 있다.
그래서,
Figure 112005053249529-pat00034
는
Figure 112005053249529-pat00035
샘플들의 평균값이라고 말할 수 있다.
Figure 112005053249529-pat00036
는 분산이
Figure 112005053249529-pat00037
인 가우시안 분포 랜덤 변수(Gaussian distributed random variable)이라는 것을 유도할 수 있다. 잡음 분산
Figure 112005053249529-pat00038
는 미리 검출되기 때문에, 값
Figure 112005053249529-pat00039
는 필터된 픽셀
Figure 112005053249529-pat00040
에서의 잔여 잡음(residual noise)의 정도를 나타낸다. 단순화하기 위해,
Figure 112005053249529-pat00041
및
Figure 112005053249529-pat00042
이 부드럽게 전환하는 값들일 때,
Figure 112005053249529-pat00043
의 잔여 잡음 분산은
Figure 112005053249529-pat00044
이라고 말한다. 만약 다른 잡은 제거 방법들이 사용되면,
Figure 112005053249529-pat00045
의 등가 값이 이러한 방법들에 따라 또한 얻어질 수 있어야 한다.
현재 프레임
Figure 112005053249529-pat00046
와 이전에 필터된 프레임
Figure 112005053249529-pat00047
사이에서 움직임 검출을 수행하기 위하여, 위 분석에 기초하여 각각 잡음 추정 및 잡음 제거 장치들로부터 공급된 잡음 분산
Figure 112005053249529-pat00048
및 값
Figure 112005053249529-pat00049
을 곧 알게 된다. 두 개의 원본 프레임들사이에서의 움직임 검출은
Figure 112005053249529-pat00050
이 항상 1인 때의 본 발명의 단지 특수한 경우라는 것을 알아야 한다. 이와 같이, 본 발명은 여기에 기술된 예들에 한정되지 않는다.
이하에서, 본 발명에 따른 움직임 검출 방법 및 장치의 예시를 도면들을 참조하여 기술한다. 점 단위의 일시적인 국부적 차 신호를 얻기 위하여, 우선 현재 프레임
Figure 112005053249529-pat00051
와 이전에 필터된 프레임
Figure 112005053249529-pat00052
사이에서 절대 차 신호
Figure 112005053249529-pat00053
를 아래 식 (1)과 같이 계산한다.
Figure 112005053249529-pat00054
그 다음에, 절대 차 신호는 아래 식 (2)와 같이 조정된다.
Figure 112005053249529-pat00055
"Extended methods to estimate noise variance from a video sequence"라고 표제를 단 공통으로 양도된 특허 출원에서의 예시 분석에 기초하면, 움직임이 없는 영역에서의 조정된 신호
Figure 112005053249529-pat00056
는 랜덤 변수(random variable)이라는 것을 알 수 있다. 관계식 (2)에서 조절항인
Figure 112005053249529-pat00057
은 움직임이 없는 영역에서 모든 조정된 신호들이 동일 분포를 만족한다는 것을 보장한다는 것을 알기 바란다. 이러한
Figure 112005053249529-pat00058
분포의 확률밀도함수(p.d.f.)는
Figure 112005053249529-pat00059
라 하고, 이것은
Figure 112005053249529-pat00060
로 표현된다.
신호
Figure 112005053249529-pat00061
는 그 다음에 일시적인 국부적 차 신호
Figure 112005053249529-pat00062
를 얻기 위하여 아래 식 (3)과 같이 저역 통과 필터된다.
Figure 112005053249529-pat00063
여기서
Figure 112005053249529-pat00064
는 입력 비디오 신호에 대한 저역 통과 필터 처리를 나타낸다. 저역 통과 필터
Figure 112005053249529-pat00065
의
Figure 112005053249529-pat00066
커널(kernel)인
Figure 112005053249529-pat00067
은 일반적으로 아래와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112005053249529-pat00068
여기서
Figure 112005053249529-pat00069
는 미리 결정된 정규 계수(normalized coefficient)들의 집합을 나타낸다(즉,
Figure 112005053249529-pat00070
).
Figure 112005053249529-pat00071
에 대한 움직임이 없는 영역에서의 모든 필터된 결과는 또한 기대값과 분산이 아래와 같은 랜덤 변수이다.
Figure 112005053249529-pat00072
Figure 112005053249529-pat00073
로 표시되는, 움직임이 없는 영역에서의 일시적인 국부적 차 신호
Figure 112005053249529-pat00074
의 확률 밀도 함수(p.d.f.)는 저역 통과 필터
Figure 112005053249529-pat00075
에 의존한다. 이러한 분포들의 예는 지금 제공된다. 만약 잡음 표준편차
Figure 112005053249529-pat00076
가 3.0 이고, 커널이
Figure 112005053249529-pat00077
이면, 그때
Figure 112005053249529-pat00078
는 도 1에서 곡선(100)과 같이 보인다.
Figure 112005053249529-pat00079
의 특징은 커널
Figure 112005053249529-pat00080
의 선택에 의존하는 전역 통과 필터임을 알아야 한다. 즉, 만약 커널이 M=N=1로 설정되고
Figure 112005053249529-pat00081
이면, 그때의
Figure 112005053249529-pat00082
는 전역 통과 필터가 되며 따라서
Figure 112005053249529-pat00083
이 성립한다.
위 분석에 기초할 때, 점 단위의 움직임 결정 신호
Figure 112005053249529-pat00084
는 아래 식 (4)로부터 계산될 수 있다.
Figure 112005053249529-pat00085
여기서
Figure 112005053249529-pat00086
는 경계(threshold) 함수를 나타낸다. 이 구현 예는 일시적인 국부적 차 신호
Figure 112005053249529-pat00087
가 더 커질수록 움직임 결정 신호의 값이 더 높은 값으로 얻어져야 한다는 가정에 기초하고 있다. 그래서,
Figure 112005053249529-pat00088
는 단조 증가 함수이다. 도 2A에서 2F까지는 곡선들(200)으로 보여지는 6개의
Figure 112005053249529-pat00089
예들을 보이고 있으 며,
Figure 112005053249529-pat00090
,
Figure 112005053249529-pat00091
및
Figure 112005053249529-pat00092
는 상수값들이다. 다른 구현들도 또한 가능하다. 이 예들에서, 경계(threshold)들은 비디오 시퀀스의 잡음 표준편차에 따라 자동적으로 조정된다. 그래서 잡음에 대하여 강한 성능을 얻을 수 있다.
도 3에서 예시 블록도를 참조하면, 움직임 결정 신호
Figure 112005053249529-pat00093
를 계산하기 위한 위 방법들(관계식 (1), (2), (3) 및 (4))을 구현하는 본 발명에 따른 시스템(300)의 예는 아래에서 논의된다. 시스템(300) 예는 잡음 제거 함수(302), 메모리(303), 가산기(304), 절대값 함수(ABS)(306), 제곱근 계산기(308), 곱셈기(310), 공간적인 저역 통과 필터(LPF)(311) 및 경계 함수(312)를 포함한다.
도 3의 시스템(300)에서, 잡음 제거 함수(302)는
Figure 112005053249529-pat00094
를 입력하고
Figure 112005053249529-pat00095
및
Figure 112005053249529-pat00096
를 계산한다. 값
Figure 112005053249529-pat00097
는 메모리(303)에 저장되며,
Figure 112005053249529-pat00098
-
Figure 112005053249529-pat00099
를 생성하기 위해 가산기(304)에 의하여
Figure 112005053249529-pat00100
에서부터 메모리(303)의 출력
Figure 112005053249529-pat00101
을 뺀다.
Figure 112005053249529-pat00102
-
Figure 112005053249529-pat00103
의 절대값은 ABS(306)에 의하여 계산된다. 값
Figure 112005053249529-pat00104
는 메모리(314)에 저장되며,
Figure 112005053249529-pat00105
를 계산하기 위하여 제곱근 계산기(308)에 의하여 출력
Figure 112005053249529-pat00106
이 사용된다. 그 다음에 ABS(306)과 제곱근 계산기(308)의 출력들은
Figure 112005053249529-pat00107
를 생성하기 위하여 곱셈기(310)에 의해 곱하여진다. 그 다음에
Figure 112005053249529-pat00108
는
Figure 112005053249529-pat00109
를 생성하기 위하여 (상기
Figure 112005053249529-pat00110
커널을 포함하는) 공간적 LPF(311)에서 필터된다. 그 다음에,
Figure 112005053249529-pat00111
는,
Figure 112005053249529-pat00112
를 생성하기 위하여
Figure 112005053249529-pat00113
와 함께
Figure 112005053249529-pat00114
를 이용하는 경계(threshold) 함수
Figure 112005053249529-pat00115
(312)로 제공된다.
상수값들
Figure 112005053249529-pat00116
,
Figure 112005053249529-pat00117
및
Figure 112005053249529-pat00118
는
Figure 112005053249529-pat00119
와 같은 분포
Figure 112005053249529-pat00120
에 의하여 결정될 수 있으며, e는 움직임이 없는 픽셀을 움직임이 있는 픽셀로 검출할 오차 확률이다.
일반적으로, 이웃하는 픽셀들은 유사한 특징들을 가진다. 즉, 그들은 아마도 동일한 값
Figure 112005053249529-pat00121
으로 관련된다. 그래서, 위 구현에서의 관계식 (1), (2) 및 (3)은 아래 관계식 (5), (6) 및 (7)로 단순화될 수 있다.
Figure 112005053249529-pat00122
도 4에서 블록도의 예를 참조하면, 움직임 결정 신호
Figure 112005053249529-pat00123
를 결정하기 위한 위 단순화된 방법(관계식 (5), (6) 및 (7))을 구현하는 본 발명에 따른 시스템(400) 예는 아래에서 논의된다. 시스템(400) 예는 잡음 제거 함수(402), 메모리(404), 가산기(406), 절대값 함수(ABS)(408), 제곱근 계산기(410), 공간적인 저역 통과 필터(LPF)(414) 및 경계(threshold) 함수(416)을 포함한다.
도 4의 시스템(400)에서, 잡음 제거 함수(402)는
Figure 112005053249529-pat00124
를 입력하고
Figure 112005053249529-pat00125
및
Figure 112005053249529-pat00126
를 계산한다. 값
Figure 112005053249529-pat00127
는 메모리(404)에 저장되며,
Figure 112005053249529-pat00128
-
Figure 112005053249529-pat00129
를 생성하기 위해 가산기(406)에 의하여
Figure 112005053249529-pat00130
에서부터 메모리(404)의 출력
Figure 112005053249529-pat00131
을 뺀다.
Figure 112005053249529-pat00132
-
Figure 112005053249529-pat00133
의 절대값은
Figure 112005053249529-pat00134
를 생성하기 위하여 ABS(408)에 의하여 계산된다. 값
Figure 112005053249529-pat00135
는 메모리(418)에 저장되며,
Figure 112005053249529-pat00136
를 계산하기 위하여 제곱근 계산기(410)에 의하여 출력
Figure 112005053249529-pat00137
이 사용된다. 그 다음에 ABS(408)의 출력은 공간적인 LPF(414)에 입력되고, 공간적인 LPF(414)의 출력은
Figure 112005053249529-pat00138
를 생성하기 위하여 곱셈기(412)를 사용하여 제곱근 계산기(410)의 출력과 곱해진다. 그 다음에 곱셈기(412)의
Figure 112005053249529-pat00139
는 논의된 바와 같이
Figure 112005053249529-pat00140
를 생성하기 위하여 경계(threshold) 함수
Figure 112005053249529-pat00141
(416)에 입력된다. 시스템(400)의 출력
Figure 112005053249529-pat00142
은 시스템(300)의 출력
Figure 112005053249529-pat00143
과 매우 유사하다.
당해 기술분야에 숙련된 사람들은 본 발명이 프로그레시브(progressive) 및 인터레이스트(interlaced) 비디오들 모두에 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 인터레이스트 비디오에서 짝수 및 홀수 필드(field)들은 두 개의 별개 프로그레시브 비디오 시퀀스들로 처리될 수 있다. 또는 필드들은 처리되기 전에 단일 프레임으로 합쳐질 수 있다.
본 발명은 잡은 제거, 순차주사화 등과 같은 움직임 검출 알고리즘을 필요로 하는 모든 비디오 처리 응용에 사용될 수 있다.
본 발명은 다른 버전들도 가능하지만 특정 바람직한 버전들에 관하여 상당히 상세히 기술하였다. 그래서, 첨부된 청구항들의 사상과 범위는 여기에 포함된 바람직한 버전들의 상세한 설명에 한정되어서는 안 된다.
본 발명에 따른 확장된 잡음 적응 움직임 검출 방법 및 장치에 의하면, 비디오 시퀀스에서 움직임을 검출하여 움직임 결정 신호가 비디오 시퀀스의 잡음 표준편차에 따라 자동적으로 조정되게 함으로써 잡음에 강한 움직임 검출을 할 수 있다.

Claims (34)

  1. 비디오 신호 처리 시스템에서 움직임 결정 신호를 계산하는 방법에 있어서,
    프레임들의 비디오 시퀀스를 포함하는 비디오 신호를 입력하는 단계;
    상기 비디오 시퀀스(sequence)에서 하나의 프레임을 필터하는 단계;
    상기 비디오 시퀀스에서 상기 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에 점 단위(point-wise)의 시간적인 국부적 차 신호를 계산하는 단계; 및
    상기 시간적인 국부적 차 신호에 기초하여 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계는,
    상기 비디오 시퀀스에서 상기 시간적인 국부적 차 신호 및 잡음에 기초하여 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호는 잡음에 적응적인 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계는,
    상기 점 단위의 시간적인 국부적 차 신호 및 하나 이상의 경계(threshold) 값들에 기초하여 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 구성하는 단계를 더 포함하며, 상기 경계값들은 비디오 시퀀스에서의 잡음에 관한 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  5. 삭제
  6. 제 4항에 있어서, 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계는,
    상기 점 단위의 시간적인 국부적 차 신호를 상기 하나 이상의 경계값들과 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과들에 기초하여 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 프레임을 필터하는 단계는, 시간적으로 프레임을 필터하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 점 단위의 시간적인 국부적 차 신호를 결정하는 단계는,
    상기 비디오 시퀀스에서 상기 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에의 점 단위의 절대 차 신호를 계산하는 단계;
    움직임이 없는 영역에서 모든 조정된 신호들이 동일 분포를 만족하는 것을 보장하기 위하여 상기 절대 차 신호를 조정하는 단계; 및
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 이전에 상기 조정된 신호를 저역 통과 필터하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    절대 차 신호
    Figure 112005053249529-pat00144
    를 계산하는 단계를 더 포함하며,
    Figure 112005053249529-pat00145
    는 순간 시간 t에서 들어오는 비디오 프레임을 나타내며,
    Figure 112005053249529-pat00146
    는
    Figure 112005053249529-pat00147
    의 상기 필터된 비디오 프레임을 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 절대 차 신호
    Figure 112005053249529-pat00148
    를 조정하는 단계는,
    Figure 112005053249529-pat00149
    을 계산하는 단계를 포함하며,
    Figure 112005053249529-pat00150
    는 필터된 픽셀
    Figure 112005053249529-pat00151
    에서 잔여 잡음의 정도를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  11. 제 8항에 있어서,
    Figure 112007020604227-pat00152
    을 계산함으로써 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 상기 시간적인 국부적 차 신호를 얻기 위하여, 상기 조정된 신호
    Figure 112007020604227-pat00153
    를 저역 통과 필터하는 단계를 더 포함하며,
    Figure 112007020604227-pat00154
    는 입력 신호에 관한 저역 통과 필터 처리를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 움직임이 없는 영역에서 상기 시간적인 국부적 차 신호의 모든 값들이 동일한 분포를 만족하도록 보장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  13. 제 1항에 있어서, 상기 점 단위의 시간적인 국부적 차 신호를 결정하는 단계는,
    상기 비디오 시퀀스에서 상기 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에서의 상기 점 단위의 절대 차 신호를 계산하는 단계;
    상기 절대 차 신호를 저역 통과 필터하는 단계; 및
    움직임이 없는 영역에서 모든 조정된 신호들이 동일한 분포를 만족하는 것을 보장하기 위하여 상기 필터된 신호를 조정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    절대 신호 차
    Figure 112005053249529-pat00155
    를 계산하는 단계를 더 포함하며,
    Figure 112005053249529-pat00156
    는 순간 시간 t에서 들어오는 비디오 프레임을 나타내며,
    Figure 112005053249529-pat00157
    는
    Figure 112005053249529-pat00158
    의 상기 필터된 비디오 프레임을 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  15. 제 13항에 있어서, 상기 절대 차 신호
    Figure 112005053249529-pat00159
    를 저역 통과 필터하는 단계는,
    Figure 112005053249529-pat00160
    를 계산하는 단계를 포함하며,
    Figure 112005053249529-pat00161
    는 입력 신호에 관한 저역 통과 필터 처리를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  16. 제 13항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에,
    Figure 112005053249529-pat00162
    를 계산함으로써 필터된 신호
    Figure 112005053249529-pat00163
    를 조정하는 단계를 더 포함하며,
    Figure 112005053249529-pat00164
    는 필터된 픽셀
    Figure 112005053249529-pat00165
    에서 잔여 잡음 의 정도를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 움직임이 없는 영역에서 상기 시간적인 국부적 차 신호의 모든 값들이 동일한 분포를 만족하도록 보장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 방법.
  18. 비디오 신호 처리 시스템에서 움직임 결정 신호를 계산하는 장치에 있어서,
    프레임들의 비디오 시퀀스를 포함하는 비디오 신호를 입력하는 입력부;
    상기 비디오 시퀀스(sequence)에서 프레임을 필터링(filtering)하는 수단;
    상기 비디오 시퀀스에서 상기 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에 점 단위(point-wise)의 시간적인 국부적 차 신호를 계산하는 수단; 및
    상기 시간적인 국부적 차 신호에 기초하여 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 수단은,
    상기 비디오 시퀀스에서 상기 점 단위의 시간적인 국부적 차 신호 및 잡음에 기초하여 점 단위의 움직임 결정 신호를 더 계산하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호는 잡음에 적응적인 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  21. 제 18항에 있어서, 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 수단은,
    상기 시간적인 국부적 차 신호 및 하나 또는 이상의 경계(threshold) 값들에 기초하여 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 더 구성하며, 상기 경계값들은 비디오 시퀀스에서의 잡음에 관한 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  22. 삭제
  23. 제 21항에 있어서, 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 수단은,
    상기 점 단위의 시간적인 국부적 차 신호를 상기 하나 또는 이상의 경계값들과 비교하고, 상기 비교 결과들에 기초하여 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 구성하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  24. 제 18항에 있어서,
    상기 프레임을 필터하는 수단은 상기 프레임을 시간적으로 필터하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  25. 제 18항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 수단은 상기 비디오 시퀀스에서 상기 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에서의 점 단위의 절대 차 신호를 더 계산하며, 움직임이 없는 영역에서 모든 조정된 신호들이 동일한 분포를 만족하는 것을 보장하기 위하여 상기 절대 차 신호를 더 조정하며, 상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 조정된 신호를 더 저역 통과 필터하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  26. 제 25항에 있어서,
    상기 절대 차 신호
    Figure 112005053249529-pat00166
    를 계산하는 수단은
    Figure 112005053249529-pat00167
    를 계산하며,
    Figure 112005053249529-pat00168
    는 순간 시간 t에서 상기 들어오는 비디오 프레임을 나타내며,
    Figure 112005053249529-pat00169
    는
    Figure 112005053249529-pat00170
    의 상기 필터된 비디오 프레임을 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  27. 제 25항에 있어서, 상기 절대 차 신호
    Figure 112005053249529-pat00171
    를 조정하는 수단은,
    Figure 112005053249529-pat00172
    을 계산하며,
    Figure 112005053249529-pat00173
    는 필터된 픽셀
    Figure 112005053249529-pat00174
    에서 잔여 잡음의 정도를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  28. 제 25항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 상기 시간적인 국부적 차 신호를 얻기 위하여 상기 조정된 신호
    Figure 112007020604227-pat00175
    를 저역 통과 필터하는 수단은
    Figure 112007020604227-pat00176
    을 계산하며 ,
    Figure 112007020604227-pat00177
    는 입력 신호에 관한 저역 통과 필터 처리를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  29. 제 25항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 움직임이 없는 영역에서 상기 시간적인 국부적 차 신호의 모든 값들이 동일한 분포를 만족하도록 보장하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  30. 제 18항에 있어서,
    상기 점 단위의 시간적인 국부적 차 신호를 결정하는 수단은 상기 비디오 시퀀스에서 상기 필터된 프레임과 다음 프레임 사이에서의 상기 점 단위의 절대 차 신호를 계산하며, 상기 절대 차 신호를 저역 통과 필터하며, 움직임이 없는 영역에서 모든 조정된 신호들이 동일한 분포를 만족하는 것을 보장하기 위하여 상기 저역 통과 필터된 신호를 조정하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  31. 제 30항에 있어서,
    상기 절대 차 신호
    Figure 112005053249529-pat00178
    를 계산하는 수단은
    Figure 112005053249529-pat00179
    를 계산하며,
    Figure 112005053249529-pat00180
    는 순간 시간 t에서 들어오는 비디오 프레임을 나타내며,
    Figure 112005053249529-pat00181
    는
    Figure 112005053249529-pat00182
    의 상기 필터된 비디오 프레임을 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  32. 제 30항에 있어서, 상기 절대 차 신호
    Figure 112007053980422-pat00183
    를 저역 통과 필터하는 수단은,
    Figure 112007053980422-pat00184
    를 계산하며,
    Figure 112007053980422-pat00185
    는 입력 신호에 관한 저역 통과 필터 처리를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  33. 제 30항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 필터된 신호
    Figure 112005053249529-pat00186
    를 조정하는 수단은
    Figure 112005053249529-pat00187
    를 계산하며,
    Figure 112005053249529-pat00188
    는 필터된 픽셀
    Figure 112005053249529-pat00189
    에서 잔여 잡음의 정도를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
  34. 제 33항에 있어서,
    상기 점 단위의 움직임 결정 신호를 계산하는 단계 전에 움직임이 없는 영역에서 상기 시간적인 국부적 차 신호의 모든 값들이 동일한 분포를 만족하도록 보장하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 결정 신호를 계산하는 장치.
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8189107B1 (en) * 2007-03-12 2012-05-29 Nvidia Corporation System and method for performing visual data post-processing based on information related to frequency response pre-processing
US8423328B2 (en) * 2009-09-30 2013-04-16 International Business Machines Corporation Method of distributing a random variable using statistically correct spatial interpolation continuously with spatially inhomogeneous statistical correlation versus distance, standard deviation, and mean
US8639042B2 (en) * 2010-06-22 2014-01-28 Microsoft Corporation Hierarchical filtered motion field for action recognition

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR860002207A (ko) * 1984-08-09 1986-03-26 글렌 에이취·브르스틀 비디오 신호 처리장치
KR920005641A (ko) * 1990-08-20 1992-03-28 에릭 피. 허맨 부가 디지탈 정보로 부호화된 비디오 신호 처리 시스템
KR950702081A (ko) * 1992-06-01 1995-05-17 로버트 디. 쉐드 보조 비디오 데이타 슬라이서(auxiliary video data slicer)
KR960043549A (ko) * 1995-05-08 1996-12-23 사또 후미오 속도-양자화 모델을 사용하여 인코딩하는 비디오 인코딩 시스템 및 방법
KR20040058110A (ko) * 2001-04-16 2004-07-03 톰슨 라이센싱 소시에떼 아노님 고선명 텔레비전 복조기에 대한 이득 제어

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6650704B1 (en) * 1999-10-25 2003-11-18 Irvine Sensors Corporation Method of producing a high quality, high resolution image from a sequence of low quality, low resolution images that are undersampled and subject to jitter
US7095445B2 (en) * 2000-12-20 2006-08-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of detecting motion in an interlaced video sequence based on logical operation on linearly scaled motion information and motion detection apparatus
US7321626B2 (en) * 2002-03-08 2008-01-22 Sharp Laboratories Of America, Inc. System and method for predictive motion estimation using a global motion predictor
US7715645B2 (en) * 2004-11-17 2010-05-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods to estimate noise variance from a video sequence

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR860002207A (ko) * 1984-08-09 1986-03-26 글렌 에이취·브르스틀 비디오 신호 처리장치
KR920005641A (ko) * 1990-08-20 1992-03-28 에릭 피. 허맨 부가 디지탈 정보로 부호화된 비디오 신호 처리 시스템
KR950702081A (ko) * 1992-06-01 1995-05-17 로버트 디. 쉐드 보조 비디오 데이타 슬라이서(auxiliary video data slicer)
KR960043549A (ko) * 1995-05-08 1996-12-23 사또 후미오 속도-양자화 모델을 사용하여 인코딩하는 비디오 인코딩 시스템 및 방법
KR20040058110A (ko) * 2001-04-16 2004-07-03 톰슨 라이센싱 소시에떼 아노님 고선명 텔레비전 복조기에 대한 이득 제어

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