KR100775422B1 - Method for compressing/decompressing image sampled irregularly or sampled at bent surface - Google Patents

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Abstract

A method for compressing/decompressing an image irregularly sampled is provided to perform compression/decompression efficiently without an additional interpolation process by extracting a plurality of pixels from the image irregularly sampled, designating the order of the extracted pixels, mapping and compressing the pixels to an orthogonal vector, and decompressing the compressed pixels by using mapping type information and orthogonal vector set information. A plurality of pixels is extracted from an image irregularly sampled by using a square block(501). A plurality of order designation types is applied to the extracted pixels to designate the order of the respective pixels(502). An inner product of orthogonal vector values corresponding to the designated pixels values is performed for the pixels whose order is designated through the respective order designation types to calculate result values(503). After a result value with high energy concentration is searched among the result values corresponding to the respective order designation types, corresponding order designation type information and orthogonal vector information are inserted into transmission data(504). The pixels are decompressed by using the order designation type information and the orthogonal vector information(505).

Description

비균일 표본화된 영상의 압축／복원 방법{Method for compressing／decompressing image sampled irregularly or sampled at bent surface}Method for compressing / decompressing image sampled irregularly or sampled at bent surface

도 1 은 본 발명에 이용되는 비균일 표본화된 영상의 일예시도,1 is an exemplary view of a non-uniform sampled image used in the present invention,

도 2 는 본 발명에 따른 8×8 블록의 직교벡터를 임의로 표본화된 화소에 매핑시키는 과정에 대한 일실시예 설명도,FIG. 2 is a diagram for explaining a process of mapping an orthogonal vector of an 8 × 8 block to an arbitrarily sampled pixel according to the present invention; FIG.

도 3 은 본 발명에 따른 2차원 직교벡터를 임의로 표본화된 화소에 매핑시키는 과정에 대한 일실시예 설명도,3 is an explanatory diagram of a process of mapping a two-dimensional orthogonal vector to a randomly sampled pixel according to the present invention;

도 4 는 본 발명에 따른 비균일 표본화된 영상의 압축시 생성하는 데이터의 일실시예 설명도,4 is an exemplary explanatory diagram of data generated when compressing a non-uniform sampled image according to the present invention;

도 5 는 본 발명에 따른 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법에 대한 일실시예 흐름도,5 is a flow chart of an embodiment of a compression / restore method of a non-uniform sampled image according to the present invention;

도 6 은 본 발명이 적용되는 균일 표본화된 영상에 직교벡터의 매핑 방식에 대한 일예시도,6 is an exemplary view of a mapping method of an orthogonal vector to a uniform sampled image to which the present invention is applied;

도 7 은 도6에서 남는 화소 처리 방식에 대한 일예시도이다.7 is a diagram illustrating an example of a pixel processing scheme remaining in FIG. 6.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for the main parts of the drawings

21 : 1차원 직교벡터 22 : 사각 블록21: 1-dimensional orthogonal vector 22: square block

본 발명은 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 표본화(sampling)된 영상 내의 비균일하게 분포된 화소를 직교벡터(orthogonal vector)에 매핑하여 압축하고, 압축에 이용된 매핑 정보에 따라 복원하기 위한 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method for compressing and restoring a non-uniform sampled image and a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing the method. More particularly, the present invention relates to a non-uniformly distributed image in a sampled image. A computer-readable method of compressing and restoring a non-uniform sampled image for reconstructing the pixel by mapping it to an orthogonal vector and restoring it according to the mapping information used for compression, and a computer-readable recording program for realizing the method. It relates to a recording medium.

본 발명에서 영상은 동영상을 포함하는 의미로 사용한다.In the present invention, the image is used to mean a video.

일반적으로 3차원 영상, 파노라마 영상, 및 옴니-카메라(Omni-camera) 영상은 표본화(sampling) 처리되었을 때 화소가 비균일하게 배치되는 경우가 발생한다. 이렇게 화소가 비균일하게 표본화된 영상은 8×8 블록으로 구분할 수 없기 때문에, MPEG(Moving Picture Experts Group)의 주파수 변환 방식을 적용하여 압축할 수 없다. In general, when a 3D image, a panoramic image, and an omni-camera image are sampled, pixels may be non-uniformly arranged. Since the pixel-uniformly sampled image cannot be divided into 8 × 8 blocks, it cannot be compressed by applying the frequency conversion method of the Moving Picture Experts Group (MPEG).

즉, JPEG(Joint Photographic Expert Group), MPEG, H.263 등 영상코덱 표준에서는 주파수 변환을 통해서 공간적인 잉여정보를 제거하여 압축한다. That is, image codec standards such as JPEG (Joint Photographic Expert Group), MPEG, and H.263 remove and compress spatially redundant information through frequency conversion.

주파수 변환을 위해서는 직교벡터가 필요한데, 가장 흔히 쓰이는 직교벡터는 8×8 블록에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform)이다. 이때, H.264에서는 4×4 블록도 사용하기도 한다. An orthogonal vector is required for frequency transformation. The most commonly used orthogonal vector is a discrete cosine transform (DCT) for an 8 × 8 block. In this case, 4x4 blocks may also be used in H.264.

이러한, 직교벡터들은 정사각형의 8×8 블록 또는 4×4 블록에만 적용 가능하기 때문에, MPEG-4를 통해 객체기반 압축을 하거나, 도 1에 도시된 바와 같이 옴니 영상처럼 직각좌표계가 아닌 경우에는 적용하는데 어려움이 있다. Since the orthogonal vectors are applicable only to square 8 × 8 blocks or 4 × 4 blocks, object-based compression is performed through MPEG-4, or when the rectangular vector is not a rectangular coordinate system as shown in FIG. 1. There is a difficulty.

따라서, 기존의 방식으로 압축하려면 도 1의 B와 같이 모든 화소의 배열을 생성하는 과정이 필요하다. 도 1에서 사각형 A의 8개의 화소를 처리하기 위해서 A'의 30개 화소로 변환하여야 하므로, 변환에 필요한 계산이 추가로 필요하며, 또한 처리해야 할 화소수가 증가함으로서 계산량이 5배 이상 증가한다. 또한 다시 원래의 샘플링방식으로 복원하기 위한 계산이 필요할 수도 있다. Therefore, in order to compress the conventional method, a process of generating an array of all pixels as shown in B of FIG. 1 is required. In order to process the eight pixels of the rectangle A in FIG. 1, the pixels need to be converted to thirty pixels of A ', and further calculations are required for the conversion, and the calculation amount increases by five times or more as the number of pixels to be processed increases. In addition, calculations may be required to restore the original sampling method.

따라서, MPEG에서는 현재 화소를 보간하여 압축하는데, 이러한 보간을 통한 압축 방법은 계산량을 증가시키고, 화소값의 정확도를 떨어뜨리는 문제점이 있다. Therefore, in MPEG, the current pixel is interpolated and compressed. Such a compression method using interpolation increases the amount of computation and reduces the accuracy of pixel values.

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 비균일하게 표본화(sampling)된 영상 내에서 소정 개수의 화소를 추출하여 순서를 지정한 후 직교벡터(orthogonal vector)에 매핑시켜 압축하고, 매핑 방식 정보 및 직교벡터 셋 정보를 이용하여 압축을 복원함으로써, 별도의 보간 처리 없이 효율적으로 압축/복원하기 위한, 비균일 표본화된 영상의 압축／복원 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been proposed to solve the above-mentioned problem, and extracts a predetermined number of pixels in a non-uniformly sampled image, specifies the order, maps them to orthogonal vectors, compresses them, and maps information. And a method of compressing and restoring a non-uniform sampled image for efficiently compressing and restoring without extra interpolation by restoring compression using orthogonal vector set information, and reading a computer for recording the program for realizing the method. The purpose is to provide a recording medium.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Other objects and advantages of the present invention can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. Also, it will be readily appreciated that the objects and advantages of the present invention may be realized by the means and combinations thereof indicated in the claims.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법에 있어서, 비균일하게 표본화된 영상에서 사각 블록을 이용하여 소정 개수의 화소를 추출하는 단계; 상기 추출한 소정 개수의 화소에 다수의 순서 지정 방식을 적용하여 각 화소의 순서를 지정하는 단계; 각 순서 지정 방식을 통해 순서가 지정된 화소 값에 그에 상응하는 직교벡터 값을 내적하여 결과값을 산출하는 단계; 각 순서 지정 방식에 상응하는 결과값들 중에서 에너지 집중성이 큰 결과값을 찾은 후 해당 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 전송 데이터에 삽입하는 단계; 및 상기 전송 데이터 상의 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 이용하여 압축을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of compressing and restoring a non-uniformly sampled image, the method comprising: extracting a predetermined number of pixels from a non-uniformly sampled image by using a rectangular block; Designating an order of each pixel by applying a plurality of ordering schemes to the extracted predetermined number of pixels; Calculating a result value by internally embedding an orthogonal vector value corresponding to the ordered pixel values through each ordering scheme; Finding an energy-intensive result value among the result values corresponding to each ordering method and inserting corresponding ordering method information and orthogonal vector information into the transmission data; And restoring compression by using ordering scheme information and orthogonal vector information on the transmission data.

한편, 본 발명은 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 시스템에, 비균일하게 표본화된 영상에서 사각 블록을 이용하여 소정 개수의 화소를 추출하는 기능; 상기 추출한 소정 개수의 화소에 다수의 순서 지정 방식을 적용하여 각 화소의 순서를 지정하는 기능; 각 순서 지정 방식을 통해 순서가 지정된 화소 값에 그에 상응하는 직교벡터 값을 내적하여 결과값을 산출하는 기능; 각 순서 지정 방식에 상응하는 결과값들 중에서 에너지 집중성이 큰 결과값을 찾은 후 해당 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 전송 데이터에 삽입하는 기능; 및 상기 전송 데이터 상의 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 이용하여 압축을 복원하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.On the other hand, the present invention is a non-uniform sampled image compression / restoration system, the function of extracting a predetermined number of pixels using a rectangular block in the non-uniform sampled image; A function of specifying an order of each pixel by applying a plurality of ordering schemes to the extracted predetermined number of pixels; A function of calculating a result value by integrating an orthogonal vector value corresponding to the ordered pixel values through each ordering scheme; A function of finding an energy-intensive result value among result values corresponding to each ordering method and inserting corresponding ordering method information and orthogonal vector information into the transmission data; And a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing a function of restoring compression by using the ordering method information and the orthogonal vector information on the transmission data.

또한, 본 발명은 임의의 형태로 표본화된 영상에 대해서 직교벡터를 제공하고, 이를 이용하여 압축 및 복원한다.In addition, the present invention provides an orthogonal vector for an image sampled in any form, and compresses and reconstructs the image using the orthogonal vector.

또한, 본 발명은 직각좌표계가 아니고, 정사각형 블록이 아닌 경우에도 직교벡터를 적용하는 방법을 제공한다. In addition, the present invention provides a method of applying an orthogonal vector even when the rectangular coordinate system is not a rectangular block.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.The above objects, features and advantages will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings, whereby those skilled in the art may easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in describing the present invention, when it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2 는 본 발명에 따른 8×8 블록의 직교벡터를 임의로 표본화된 화소에 매핑시키는 과정에 대한 일실시예 설명도이다.FIG. 2 is a diagram for explaining a process of mapping an orthogonal vector of an 8 × 8 block to an arbitrarily sampled pixel according to the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 오른쪽에 있는 8개의 점은 임의로 표본화된 화소의 집합으로서, 집합 내의 화소의 개수와 직교벡터의 개수는 같아야 한다. As shown in FIG. 2, the eight points on the right side are a set of randomly sampled pixels, and the number of pixels in the set and the number of orthogonal vectors must be equal.

또한, 8×8 블록의 직교벡터에서 2번째 행 이하 8개의 행은 서로 직교하는 8점 벡터를 나타낸다. 이때, 서로 직교하는 벡터의 종류는 여러 가지가 있으나, 본 발명에서는 도 2에 도시된 직교벡터를 예로 들어 설명한다. In the orthogonal vector of the 8x8 block, eight rows or less in the second row represent eight-point vectors orthogonal to each other. At this time, although there are various kinds of vectors orthogonal to each other, the present invention will be described by taking the orthogonal vector shown in FIG. 2 as an example.

물론, DCT(Discrete Cosine Transform)에서 사용하는 벡터도 이용할 수 있다. DCT와 관련하여 고속 알고리즘이 개발되어 있으므로 DCT를 이용하는 것도 상관없다. Of course, vectors used in DCT (Discrete Cosine Transform) can also be used. Since high-speed algorithms have been developed in relation to DCT, it does not matter to use DCT.

먼저, 소정 크기의 사각 블록을 비균일하게 표본화된 영상에 순차적으로 매칭시켜 사각 블록 내에 포함되는 8개의 화소를 선택한다. 이때, 사각 블록 내에 포함되는 화소가 소정 개수(일예로 8개)보다 많거나 적으면 사각 블록의 크기를 조절하여 소정 개수의 화소를 선택한다.First, eight pixels included in the rectangular block are selected by sequentially matching a rectangular block having a predetermined size with a non-uniformly sampled image. In this case, when the number of pixels included in the rectangular block is larger or smaller than a predetermined number (for example, eight), the predetermined number of pixels is selected by adjusting the size of the rectangular block.

여기서, 사각 블록의 매칭 순서 정보는 매핑 방식 정보에 포함된다.Here, the matching order information of the rectangular blocks is included in the mapping scheme information.

이후, 상기 선택한 8개의 화소에 순서를 지정한다. 이때, 순서 지정은 임의 하나의 화소를 선택한 후 상기 화소와 가까이 위치한 순서로 지정하는 방식이 압축 효율이 좋기 때문에 가장 바람직하며, TSP(Traveling Salesman Problem)에서 사용하는 해결 방식을 이용할 수도 있다.After that, the order of the selected eight pixels is specified. In this case, the order designation is most preferable because a method of selecting an arbitrary pixel and then designating it in the order of being located close to the pixel is preferable because the compression efficiency is good, and a solution used in the Traveling Salesman Problem (TSP) may be used.

이렇게 함으로써, 임의로 표본화된 화소에 대해서 직교벡터(직교벡터 값)를 지정할 수 있다.In this way, an orthogonal vector (orthogonal vector value) can be specified for an arbitrarily sampled pixel.

이후, 지정한 순서에 따라 해당 직교벡터(직교벡터 값)를 각각 매핑한다. Thereafter, the orthogonal vectors (orthogonal vector values) are mapped in the order specified.

도 3 은 본 발명에 따른 2차원 직교벡터를 임의로 표본화된 화소에 매핑시키는 과정에 대한 일실시예 설명도이다.3 is an exemplary diagram illustrating a process of mapping a 2D orthogonal vector to a randomly sampled pixel according to the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 2차원 직교벡터도 선형벡터와 마찬가지로 비균일하게 표본화된 영상의 각 화소에 매핑할 수 있다. As shown in FIG. 3, the 2D orthogonal vector may be mapped to each pixel of the non-uniformly sampled image like the linear vector.

"Map 1"의 경우, 소정 크기의 사각 블록을 비균일하게 표본화된 영상에 순차적으로 매칭시켜 사각 블록 내에 포함되는 8개의 화소를 선택한 후, 하단보다는 상단에 우선권을 주고, 상단이나 하단 내에서는 좌측에 우선권을 주는 행 우선 방식으로 순서를 지정한다.In the case of "Map 1", a rectangular block of a predetermined size is sequentially matched to a non-uniformly sampled image to select eight pixels included in the rectangular block, and then give priority to the top rather than the bottom, and the left side within the top or bottom. Order in line-first order, giving priority to.

"Map 2"의 경우, 소정 크기의 사각 블록을 비균일하게 표본화된 영상에 순차적으로 매칭시켜 사각 블록 내에 포함되는 8개의 화소를 선택한 후, 상단에서 하단 그리고 하단에서 우측 다시 우측에서 상단의 방향으로 순서를 지정하는 열 우선 방식으로 순서를 지정한다.In the case of "Map 2", a rectangular block of a predetermined size is sequentially matched to a non-uniformly sampled image to select eight pixels included in the rectangular block, and then the top to bottom and the bottom to the right to the right to the top Order in column-first order.

이후, 지정한 순서에 따라 해당 직교벡터를 각각 매핑한다.After that, the orthogonal vectors are mapped in the specified order.

도 4 는 본 발명에 따른 비균일 표본화된 영상의 압축시 생성하는 데이터의 일실시예 설명도이다.4 is a diagram illustrating an embodiment of data generated when compressing a non-uniform sampled image according to the present invention.

도 4 에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 비균일 표본화된 영상의 압축시 생성하는 데이터에서, 화소의 집합을 8점 벡터로 표시할 때, 8점의 화소값이 벡터값이 되며, 이는 직교벡터에 대한 가중치 합(weighted sum)으로 표시할 수 있다. As shown in FIG. 4, in the data generated during the compression of the non-uniformly sampled image according to the present invention, when the set of pixels is represented by an eight-point vector, the pixel value of eight points becomes a vector value, which is orthogonal. It can be expressed as a weighted sum of the vectors.

이러한 가중치는 일반적인 압축방식과 마찬가지로 양자화되어 디코더로 전송된다. These weights are quantized and transmitted to the decoder as in the general compression scheme.

한편, "Map ID" 필드는 인코더와 디코더 사이에 약속된 화소 선택 및 배치 방식에 대한 정보(매핑 방식 정보)를 전달하고, "Vector ID" 필드는 사용된 직교벡 터의 종류를 결정한다(직교벡터 셋 정보). 이 두 변수는 블록별로 전송하거나 화면(프레임)마다 전송할 수 있다. 또한, "quant"와 "VLC"는 기존의 MPEG에서 양자화값과 DCT 계수를 전송하는 방식과 같은 방식으로 코딩한다.On the other hand, the "Map ID" field carries information (mapping scheme information) about the pixel selection and placement scheme promised between the encoder and the decoder, and the "Vector ID" field determines the type of orthogonal vector used (orthogonal). Vector set information). These two variables can be transmitted block by block or screen by frame. In addition, "quant" and "VLC" are coded in the same manner as in the conventional method of transmitting quantization values and DCT coefficients in MPEG.

여기서, 매핑 방식은 여러 가지 매핑 방식 중 에너지 집중성(energy compaction)이 가장 우수한 매핑 방식을 선택한다. 즉, 8개의 화소값과 그에 상응하는 직교벡터 값의 내적을 산출하면, 8개의 결과값이 산출되는데, 이 산출된 값들이 X[0](이상적으로는 0) 근처로 몰리는 정도가 큰 매핑 방식을 선택한다.Here, the mapping method selects the mapping method having the best energy compaction among various mapping methods. In other words, when the inner product of 8 pixel values and their orthogonal vector values is calculated, 8 result values are calculated, and a mapping method having a large degree of gathering these calculated values near X [0] (ideally 0) is obtained. Select.

도 5 는 본 발명에 따른 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for compressing and restoring a non-uniformly sampled image according to the present invention.

먼저, 비균일하게 표본화된 영상에서 사각 블록을 이용하여 8개의 화소를 추출한다(501).First, eight pixels are extracted from a non-uniformly sampled image by using a rectangular block (501).

이후, 상기 추출한 8개의 화소에 다수의 순서 지정 방식을 적용하여 각 화소의 순서를 지정한다(502). 이때, 순서를 지정하는 방식은 1차원 직교벡터를 이용하는 경우, 임의 하나의 화소를 선택한 후 상기 화소와 가까이 위치한 순서로 지정하는 순차적 방식과 TSP(Traveling Salesperson Problem)에서 사용하는 해결 방식을 이용하고, 2차원 직교벡터를 이용하는 경우, 행 우선 방식과 열 우선 방식을 이용한다.Subsequently, a plurality of ordering schemes are applied to the extracted eight pixels to specify the order of each pixel (502). In this case, a method of designating an order uses a sequential method of selecting an arbitrary pixel and then designating it in an order located close to the pixel when using a one-dimensional orthogonal vector, and a solution method used in a traveling salesperson problem (TSP), In the case of using a two-dimensional orthogonal vector, a row first method and a column first method are used.

이후, 각 순서 지정 방식을 통해 순서가 지정된 화소 값에 그에 상응하는 직교벡터 값을 내적하여 결과값을 산출한다(503).Subsequently, a result value is calculated by internally embedding orthogonal vector values corresponding to the ordered pixel values through the respective ordering schemes (503).

이후, 각 순서 지정 방식에 상응하는 결과값들 중에서 에너지 집중성이 큰 결과값을 찾은 후 해당 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 전송 데이터에 삽입하여 디코더로 전송한다(504).Subsequently, after finding a result having a large energy concentration among the result values corresponding to each ordering method, the corresponding ordering method information and the orthogonal vector information are inserted into the transmission data and transmitted to the decoder (504).

그러면, 디코더는 전송 데이터 상의 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 이용하여 압축을 복원한다(505).The decoder then decompresses the compression using the orthogonal vector information and the orthogonal vector information on the transmission data (505).

이러한 압축/복원 방법은 균일하게 표본화된 영상에도 적용 가능하다.This compression / restore method is also applicable to uniformly sampled images.

이하, 도 6 및 도 7 을 참조하여 이를 좀 더 상세히 살펴보기로 한다.Hereinafter, this will be described in more detail with reference to FIGS. 6 and 7.

도 6에 도시된 바와 같이, 2차원 직교벡터를 벌집 모양의 균일하게 표본화된 화소에 매핑한다. 이때, 상하좌우 경계에서 남는 화소가 생기는데, 4개짜리에 대해서는 2개씩 모아 하나의 8점 집합을 만들거나, 4개의 화소를 미러링하여 8점 집합을 만든다. 물론, 4점 직교벡터를 이용하여도 무방하다. 4개의 모서리에는 남는 화소가 6점씩 있다. 임의로 2점을 미러링하여 8점으로 만들어서 8점 직교벡터를 적용한다. 도 7에서는 이러한 남는 화소를 처리하는 방식을 보여준다.As shown in FIG. 6, a two-dimensional orthogonal vector is mapped to a honeycomb uniformly sampled pixel. In this case, pixels left at the top, bottom, left, and right boundaries are generated, and two for each of four pieces are collected to form one eight-point set, or four pixels are mirrored to form an eight-point set. Of course, a four point orthogonal vector may be used. There are six remaining pixels on four corners. Randomly mirror two points to make eight points and apply an eight-point orthogonal vector. 7 shows a method of processing the remaining pixels.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.As described above, the method of the present invention may be implemented as a program and stored in a recording medium (CD-ROM, RAM, ROM, floppy disk, hard disk, magneto-optical disk, etc.) in a computer-readable form. Since this process can be easily implemented by those skilled in the art will not be described in more detail.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains. It is not limited by the drawings.

상기와 같은 본 발명은, 비균일하게 표본화(sampling)된 영상 내에서 소정 개수의 화소를 추출하여 순서를 지정한 후 직교벡터(orthogonal vector)에 매핑시켜 압축하고, 매핑 방식 정보 및 직교벡터 셋 정보를 이용하여 압축을 복원함으로써, 별도의 보간 처리 없이 효율적으로 압축/복원할 수 있는 효과가 있다.As described above, the present invention extracts a predetermined number of pixels from a non-uniformly sampled image, specifies an order, maps them to an orthogonal vector, compresses them, and maps the mapping method information and the orthogonal vector set information. By restoring compression by using the above, there is an effect that can be efficiently compressed / restored without a separate interpolation process.

Claims (4)

비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법에 있어서,In the compression / restore method of non-uniform sampled image, 비균일하게 표본화된 영상에서 사각 블록을 이용하여 소정 개수의 화소를 추출하는 단계; Extracting a predetermined number of pixels from a non-uniformly sampled image by using a rectangular block; 상기 추출한 소정 개수의 화소에 다수의 순서 지정 방식을 적용하여 각 화소의 순서를 지정하는 단계; Designating an order of each pixel by applying a plurality of ordering schemes to the extracted predetermined number of pixels; 각 순서 지정 방식을 통해 순서가 지정된 화소 값에 그에 상응하는 직교벡터 값을 내적하여 결과값을 산출하는 단계; Calculating a result value by internally embedding an orthogonal vector value corresponding to the ordered pixel values through each ordering scheme; 각 순서 지정 방식에 상응하는 결과값들 중에서 에너지 집중성이 큰 결과값을 찾은 후 해당 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 전송 데이터에 삽입하는 단계; 및Finding an energy-intensive result value among the result values corresponding to each ordering method and inserting corresponding ordering method information and orthogonal vector information into the transmission data; And 상기 전송 데이터 상의 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 이용하여 압축을 복원하는 단계Restoring compression using ordering scheme information and orthogonal vector information on the transmission data; 를 포함하는 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법.Compression / restoration method of non-uniform sampled images comprising a. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 순서 지정 방식은,The ordering method is 1차원 직교벡터를 이용하는 경우, 임의 하나의 화소를 선택한 후 상기 화소 와 가까이 위치한 순서로 지정하는 순차적 방식과 TSP(traveling salesperson problem) 해결 방식을 포함하고,In the case of using a one-dimensional orthogonal vector, it includes a sequential method of selecting an arbitrary pixel and then assigning it in the order of being located close to the pixel, and a traveling salesperson problem (TSP) solution method. 2차원 직교벡터를 이용하는 경우, 행 우선 방식과 열 우선 방식을 포함하는 것을 특징으로 하는 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법.2. A method for compressing and restoring a non-uniformly sampled image comprising a row first method and a column first method when using a 2D orthogonal vector. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,The method according to claim 1 or 2, 상기 소정 개수는,The predetermined number is 8×8 블록의 직교벡터인 경우 8이며, 4×4 블록의 직교벡터인 경우 4인 것을 특징으로 하는 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 방법.8 for an orthogonal vector of 8x8 blocks and 4 for an orthogonal vector of 4x4 blocks. 비균일 표본화된 영상의 압축/복원 시스템에, In a compression / restore system of non-uniform sampled images, 비균일하게 표본화된 영상에서 사각 블록을 이용하여 소정 개수의 화소를 추출하는 기능; Extracting a predetermined number of pixels from a non-uniformly sampled image by using a rectangular block; 상기 추출한 소정 개수의 화소에 다수의 순서 지정 방식을 적용하여 각 화소의 순서를 지정하는 기능; A function of specifying an order of each pixel by applying a plurality of ordering schemes to the extracted predetermined number of pixels; 각 순서 지정 방식을 통해 순서가 지정된 화소 값에 그에 상응하는 직교벡터 값을 내적하여 결과값을 산출하는 기능; A function of calculating a result value by integrating an orthogonal vector value corresponding to the ordered pixel values through each ordering scheme; 각 순서 지정 방식에 상응하는 결과값들 중에서 에너지 집중성이 큰 결과값 을 찾은 후 해당 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 전송 데이터에 삽입하는 기능; 및A function of finding an energy-intensive result value among result values corresponding to each ordering method and inserting corresponding ordering method information and orthogonal vector information into the transmission data; And 상기 전송 데이터 상의 순서 지정 방식 정보 및 직교벡터 정보를 이용하여 압축을 복원하는 기능A function of restoring compression by using ordering scheme information and orthogonal vector information on the transmission data. 을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing this.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11341290A (en) 1998-05-28 1999-12-10 Canon Inc Image generation system and method for performing encoding data compression
KR20000018323A (en) * 1998-09-01 2000-04-06 구자홍 Image compress apparatus and method and image reconstructing apparatus
KR20030062036A (en) * 2002-01-16 2003-07-23 삼성전자주식회사 Device for processing image signal and method thereof

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11341290A (en) 1998-05-28 1999-12-10 Canon Inc Image generation system and method for performing encoding data compression
KR20000018323A (en) * 1998-09-01 2000-04-06 구자홍 Image compress apparatus and method and image reconstructing apparatus
KR20030062036A (en) * 2002-01-16 2003-07-23 삼성전자주식회사 Device for processing image signal and method thereof

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