KR100911098B1 - Apparatus and method for prediction of distortion in H.263 video coding - Google Patents

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Abstract

본 발명은 H.263 영상 부호기로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 정확히 예측함으로써 왜곡 제약조건을 가진 영상의 부호율 제어에 적용할 수 있는 왜곡량 예측 장치 및 그 방법에 관한 것으로,The present invention relates to a distortion amount prediction apparatus and method which can be applied to code rate control of an image having a distortion constraint by accurately predicting the amount of distortion generated when encoding an image with an H.263 image encoder. In that,

본 발명에 따른 왜곡량 예측장치는, 영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하기 위한 장치에 있어서, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화 변수값을 적용하여 양자화를 수행하는 다수개의 양자화기; 일대일 대응되는 상기 다수개의 양자화기를 통해 양자화한 결과로 발생된 왜곡량을 역양자화 과정을 통해 계산하는 다수개의 왜곡량 계산수단; 및 상기 다수개의 양자화기의 양자화 변수값과 상기 다수개의 왜곡량 계산수단에 의해 계산된 결과를 이용해 세 개의 모델 변수를 계산하는 모델변수 결정수단을 포함한다.
An apparatus for predicting distortion amount according to the present invention is a device for predicting before encoding an amount of distortion generated when an image is encoded by an image encoding system, the corresponding quantization parameter for all the discrete cosine transform (DCT) coefficients. A plurality of quantizers for performing quantization by applying values; A plurality of distortion amount calculation means for calculating the amount of distortion generated as a result of quantization through the plurality of quantizers corresponding to one-to-one through inverse quantization; And model variable determining means for calculating three model variables by using quantization variable values of the plurality of quantizers and the results calculated by the plurality of distortion calculation means.

영상, 부호화, 부호율, 제어, 왜곡량, 예측, 모델 변수Image, coding, code rate, control, distortion amount, prediction, model variable

Description

Ｈ.263 영상 부호화에 의한 왜곡량 예측 장치 및 그 방법{Apparatus and method for prediction of distortion in H.263 video coding} Apparatus and method for prediction of distortion in H.263 video coding             

도1은 왜곡량과 양자화 변수와의 관계를 나타내는 그래프.1 is a graph showing a relationship between a distortion amount and a quantization variable.

도2는 Q2/D의 이차식 근사화 과정을 나타낸 그래프.2 is a graph showing a quadratic approximation process of Q 2 / D.

도3은 본 발명이 적용되는 H.263 영상 부호화 시스템의 블록 구성도.3 is a block diagram of an H.263 video encoding system to which the present invention is applied.

도4는 본 발명에 따른 왜곡량 예측기의 블록 구성도.4 is a block diagram of a distortion predictor according to the present invention;

도5는 양자화 변수 값에 따른 본 발명의 왜곡량 예측기의 예측 성능을 나타내는 그래프.5 is a graph showing the prediction performance of the distortion predictor of the present invention according to the quantization parameter value.

도6은 본 발명에 따른 왜곡량 예측기의 예측 성능(Qp=10인 경우)을 나타낸 그래프.
6 is a graph showing the prediction performance (when Qp = 10) of the distortion predictor according to the present invention.

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

21a 내지 21c : 양자화기21a to 21c: quantizer

22a 내지 22c : 왜곡량 계산부22a to 22c: distortion amount calculation unit

23 : 모델변수 결정부
23: model variable determination unit

본 발명은 H.263 영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an apparatus and method for predicting before encoding an amount of distortion generated when encoding an image by the H.263 image encoding system.

영상 부호화에 의한 왜곡량을 부호화 이전에 예측하기 위한 종래의 방법으로 다음과 같은 두 가지 방식이 사용되었다.The following two methods are used as a conventional method for predicting the amount of distortion by image encoding before encoding.

첫번째 방식은 수학식 1과 같은 고해상도 균일 양자화기로부터 유도된 왜곡량 예측 방식이다.The first method is a distortion prediction method derived from a high resolution uniform quantizer such as Equation (1).

Figure 112002032186859-pat00001
Figure 112002032186859-pat00001

원영상 신호(original video signal)X와 재생된 영상 신호(reconstructed video signal)

Figure 112002032186859-pat00002
의 평균제곱오류(mean square error) 왜곡
Figure 112002032186859-pat00003
는 양자화 변수값(Q P )에 따라 증가한다. 고해상도 균일 양자화기(high precision uniform quantizer)의 경우에는 왜곡과 양자화 스텝크기(Q S : quanization step size) 또는 양자화 변수값(Q P ) 와의 관계가 전술한 수학식 1과 같은 제곱 함수로써 근사화 된다. Original video signal X and reconstructed video signal
Figure 112002032186859-pat00002
Mean square error distortion of
Figure 112002032186859-pat00003
Increases with the quantization parameter value Q P. In the case of a high precision uniform quantizer, the relationship between the distortion and the quantization step size ( Q S ) or the quantization variable value Q P is approximated by a square function as in Equation 1 described above.

그러나, 이와 같은 종래의 수학식은 양자화 변수 값이 작은 경우에는 어느 정도 유효하지만, 큰 경우에는 제대로 근사화 하지 못한다. 도1은 수학식 1로 계산된 왜곡 값과 실제 영상에서 측정된 왜곡량 간의 차이를 보여주고 있다. 계산된 왜곡량은 큰 Q P 값에서 급격하게 증가하는 반면, 실제 측정된 왜곡량(estimated distortion)은 특정한 값으로 포화되어 가는 추세를 보이기 때문에 Q P 값이 증가할수록 차이는 점점 커지게 된다. However, such a conventional equation is somewhat effective when the quantization variable value is small, but cannot be approximated properly when it is large. 1 shows a difference between the distortion value calculated by Equation 1 and the amount of distortion measured in an actual image. The calculated amount of distortion increases rapidly at large Q P values, whereas the actual measured distortion tends to saturate to a specific value, so the difference becomes larger as the value of Q P increases.

다음 두 번째 방식은 수학식 2와 같은 2차식 D-Q 모델이다.The second method is a quadratic D-Q model such as Equation 2.

Figure 112002032186859-pat00004
Figure 112002032186859-pat00004

이와 같은 두 번째 왜곡 예측 모델은 단지 실제 영상을 부호화 했을 때 나타나는 왜곡량이 양자화 변수에 대하여 근사적으로 포물선 모양으로 증가한다는 현상의 관찰로부터 단순히 2개의 모델 변수만을 사용하는 2차식으로 도식화한 것인데, 실제로 모든 영상의 왜곡량이 양자화 변수에 대해 포물선 모양으로 증가하지는 않기 때문에, 2차식으로 이들의 관계를 충분히 정확하게 표현할 수 없으므로 예측 오차가 여전히 큰 단점이 있다.This second distortion prediction model is a quadratic diagram using only two model variables from the observation that the amount of distortion that appears when the actual image is encoded is approximately parabolic with respect to the quantization variable. Since the amount of distortion of all images does not increase in a parabolic shape with respect to the quantization variable, the prediction error is still largely disadvantageous because they cannot be represented accurately in quadratic.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명은 H.263 영상 부호기로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 정확히 예측함으로써 왜곡 제약조건을 가진 영상의 부호율 제어에 적용할 수 있는 왜곡량 예측 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
Accordingly, the present invention is to solve the problems of the prior art as described above, the present invention is to accurately predict the amount of distortion generated when encoding the image with the H.263 image encoder before encoding the image with distortion constraint SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an apparatus and method for predicting distortion amount which can be applied to code rate control.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 왜곡량 예측장치는, 영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하기 위한 장치에 있어서, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화 변수값을 적용하여 양자화를 수행하는 다수개의 양자화기; 일대일 대응되는 상기 다수개의 양자화기를 통해 양자화한 결과로 발생된 왜곡량을 역양자화 과정을 통해 계산하는 다수개의 왜곡량 계산수단; 및 상기 다수개의 양자화기의 양자화 변수값과 상기 다수개의 왜곡량 계산수단에 의해 계산된 결과를 이용해 세 개의 모델 변수를 계산하는 모델변수 결정수단을 포함한다.Distortion amount prediction apparatus according to the present invention for achieving the above object, in the apparatus for predicting before encoding the amount of distortion generated when the image is encoded by the image encoding system, all the inputted discrete cosine transform (DCT) A plurality of quantizers for performing quantization by applying corresponding quantization variable values to coefficients; A plurality of distortion amount calculation means for calculating the amount of distortion generated as a result of quantization through the plurality of quantizers corresponding to one-to-one through inverse quantization; And model variable determining means for calculating three model variables by using quantization variable values of the plurality of quantizers and the results calculated by the plurality of distortion calculation means.

또한, 본 발명에 따른 왜곡량 예측방법은, 영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하기 위한 방법에 있어서, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화 변수값을 각각 적용하여 양자화를 수행하는 제1 단계; 상기 각각의 양자화 결과로 발생된 왜곡량을 역양자화 과정을 통해 계산하는 제2 단계; 및 상기 양자화 변수값과 상기 계산된 왜곡량을 이용해 세 개의 모델 변수를 계산하는 제3 단계를 포함한다.In addition, the distortion amount prediction method according to the present invention is a method for predicting before encoding the amount of distortion generated when the image is encoded by the image encoding system, corresponding to all the discrete cosine transform (DCT) coefficients that are input Performing a quantization by applying respective quantization variable values; A second step of calculating a distortion amount generated as a result of each quantization through an inverse quantization process; And a third step of calculating three model variables using the quantization variable value and the calculated distortion amount.

또한, 본 발명은 영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하기 위해, 컴퓨터에서, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화 변수값을 각각 적용하여 양자화를 수행하는 제1 단계; 상기 각각의 양자화 결과로 발생된 왜곡량을 역양자화 과정을 통해 계산하는 제2 단계; 및 상기 양자화 변수값과 상기 계산된 왜곡량을 이용해 세 개의 모델 변수를 계산하는 제3 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
In addition, the present invention is to apply the corresponding quantization parameter value to all the discrete cosine transform (DCT) coefficient input from the computer, in order to predict before encoding the amount of distortion generated when the image is encoded by the image encoding system A first step of performing quantization; A second step of calculating a distortion amount generated as a result of each quantization through an inverse quantization process; And a computer readable recording medium having recorded thereon a program for executing a third step of calculating three model variables using the quantization parameter value and the calculated distortion amount.

본 발명에서 사용된 왜곡량 예측 방법은 한 프레임에 대한 왜곡량과 양자화 변수간의 관계가 수학식 1처럼 고정되어 있지도 않으며, 또 수학식 2처럼 단순히 Qp에 대한 2차식으로 표현될 수도 없다는 사실로부터 양자화 변수 값이 작은 경우에는 선형(linear) 관계로 근사화되다가 양자화 변수 값이 증가할수록 일정한 왜곡량 값으로 포화(saturation)되는 특성을 보인다는 관찰 결과를 예측 방법의 모델로 정형화 하였다.The distortion prediction method used in the present invention is quantized from the fact that the relationship between the distortion amount for one frame and the quantization variable is not fixed as in Equation 1, nor can it be simply expressed as a quadratic for Qp as in Equation 2. When the value of the variable is small, it is approximated by a linear relationship, but the observation result that the saturation characteristic becomes constant with the amount of distortion as the value of the quantization variable increases is modeled by the model of the prediction method.

본 발명에서는 n번째 프레임을 어떤 QP 값으로 양자화 하였을 때 발생되는 왜곡량을 Dn(QP)이라 했을 때, 임의의 QP, 1≤QP≤31에 대해 QP 2/Dn(QP)가 일정하지 않고 수학식 3과 같이 QP 에 대한 2차 함수로 표현할 수 있다는 관찰로부터 수학식 4와 같은 왜곡량 예측 모델을 제시한다.When the amount of distortion generated when quantizing the n-th frame in which Q P value in the invention have been referred to as D n (Q P), any of Q P, Q ≤31 1≤Q P 2 P / D n for the ( From the observation that Q P ) is not constant and can be expressed as a quadratic function for Q P as shown in Equation 3, a distortion prediction model as shown in Equation 4 is proposed.

Figure 112002032186859-pat00005
Figure 112002032186859-pat00005

Figure 112009037679162-pat00019
Figure 112009037679162-pat00019

여기서

Figure 112002032186859-pat00007
는 모델 변수로서 세 개의 Q P 값을 적용함으로써 쉽게 얻을 수 있는 값들이며, 이 값들을 얻기 위한 추가의 지연은 발생하지 않는다.here
Figure 112002032186859-pat00007
Are values that can be easily obtained by applying three Q P values as model variables, and there is no additional delay to obtain these values.

도2는 QP 2/Dn(QP)가 수학식 3과 같이 2차 함수로 거의 정확하게 근사화 됨을 보여주고 있다. 이 왜곡 예측 모델로 설명할 수 있는 직관적인 해석은 Q P 가 작은 경우에는 수학식 4가 Q P 에 대한 1차식으로 근사화 될 수 있으며, Q P 가 큰 경우에는 1/αn값을 향해 포화되어 간다는 것으로서, 도1에서 확인할 수 있듯이 실제 영상에서 측정된 왜곡량의 증가 추세를 잘 반영하고 있다.2 shows that Q P 2 / D n (Q P ) is approximated almost exactly with a quadratic function, as shown in Equation 3. If the intuitive analysis which can be explained by the distortion prediction model when the Q P is small, can be the Equation (4) approximated by a linear expression for Q P, Q P is large, it becomes saturated toward 1 / α n value As can be seen from Figure 1, it reflects the increasing trend of the amount of distortion measured in the actual image.

따라서, 정확하게 왜곡량을 예측하기 위해서는 H.263 영상 부호화 시스템에 왜곡 예측 장치를 장착하고 관련 기능을 추가하여야 한다.Therefore, in order to accurately predict the amount of distortion, a distortion prediction apparatus must be installed in the H.263 video encoding system and an associated function must be added.

도3은 본 발명이 적용되는 H.263 영상 부호화 시스템의 블록 구성도로서, 상기 영상 부호화 시스템은 공지의 기술로서, 이하에서는 간략하게 설명하기로 한다.3 is a block diagram of an H.263 video encoding system to which the present invention is applied. The video encoding system is a well-known technique and will be briefly described below.

입력 영상은 움직임 추정 및 움직임 보상부(ME/MC: Motion Estimation/Motion Compensation)(5)에 의해 움직임 추정 및 보상이 이루어지며, 움직임 보상된 영상은 가산기(1)를 통해 이산여현변환부(DCT; 2)로 입력된다. DCT부(2)는 원영상과 움직임 보상된 재생 영상 사이의 오차 신호를 이산여현변환 부호화하는 기능을 수행하며, DCT계수 메모리(3)는 DCT 변환계수를 일시적으로 한 프레 임 시간 정도 동안 저장하는 역할을 수행한다. 양자화부(Q: quantization)(6)는 DCT계수를 양자화하는 기능을 수행한다. 역양자화부(Q-1)(7)는 양자화된 DCT계수를 역양자화하며, 역이산여현변환부(IDCT)(8)는 DCT 역변환으로서, 역양자화된 DCT계수를 화소 영역으로 변환시킨다. 가변길이부호화부(VLC: variable length coding)(10)는 양자화된 DCT계수와 각종 헤더 정보, 제어 정보 등을 가변길이 부호화한다. 버퍼(11)는 가변 비트율로 생성되는 영상부호기의 출력 비트율을 일정한 채널전송율로 전달하기 위한 완충 장치이다.The input image is estimated and compensated by a motion estimation / motion compensation (ME / MC) (5), and the motion-compensated image is added through a adder (1) to a discrete cosine transforming unit (DCT). 2). The DCT unit 2 performs a function of performing discrete cosine transform encoding on the error signal between the original image and the motion compensated reproduced image, and the DCT coefficient memory 3 temporarily stores the DCT transform coefficient for a frame time. Play a role. A quantization unit (Q) 6 performs a function of quantizing a DCT coefficient. The inverse quantization unit (Q− 1 ) 7 inverse quantizes the quantized DCT coefficients, and the inverse discrete cosine transform unit (IDCT) 8 converts the inverse quantized DCT coefficients into the pixel region as a DCT inverse transform. The variable length coding unit (VLC) 10 performs variable length coding on the quantized DCT coefficient, various header information, control information, and the like. The buffer 11 is a buffer for delivering the output bit rate of the video encoder generated at a variable bit rate at a constant channel rate.

부호율 제어기(9)는 본 발명에 따른 왜곡량 예측기(12)의 출력 정보, 출력 비트량을 사전에 예측함으로써 부호화할 대상 프레임에 할당할 수 있는 목표 비트량을 정하는데 사용되는 비트량 예측기(4)의 출력 정보, 버퍼의 충만도 등에 관한 정보를 입력으로 받아들여, 사전에 규정되어 있는 부호율 제어의 제약 조건들을 만족시키도록 부호기의 발생 비트량을 제어한다.The code rate controller 9 is a bit amount predictor used to determine a target bit amount that can be allocated to a target frame to be encoded by predicting the output information and the output bit amount of the distortion amount predictor 12 according to the present invention. The output information of 4), information on the buffer fullness, and the like are taken as inputs, and the amount of bits generated in the encoder is controlled to satisfy the constraints of the code rate control prescribed in advance.

DCT부(2)에 의해 생성된 DCT 계수들은 한편으로는 DCT계수 메모리(3)에 저장되면서, 동시에 본 발명에 따른 왜곡량 예측기(12)로 입력된다. 입력된 DCT 계수들을 가지고 왜곡량 예측기(12)는 왜곡 예측 모델 변수를 구해 임의의 Qp값에 대한 대한 프레임당 발생될 왜곡량을 예측한다.The DCT coefficients generated by the DCT unit 2 are, on the one hand, stored in the DCT coefficient memory 3 and simultaneously input to the distortion predictor 12 according to the present invention. With the input DCT coefficients, the distortion amount predictor 12 obtains the distortion prediction model variable and predicts the amount of distortion to be generated per frame for any Q p value.

도4는 도3에 도시된 본 발명에 따른 왜곡량 예측기의 상세 블록 구성도이다.4 is a detailed block diagram of the distortion predictor according to the present invention shown in FIG.

양자화기 Qi(21a 내지 21c)는 모델 변수를 구하기 위해, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화기(Qi, i=1,2,3)의 양자화 변수값을 적용하여 양자화한다.The quantizers Q i (21a to 21c) apply the quantization variable values of the corresponding quantizers (Q i , i = 1,2,3) to all the discrete cosine transform (DCT) coefficients inputted to obtain the model variables. Quantize.

왜곡량 계산부(22a 내지 22c)는 일대일 대응되는 해당 양자화기로 양자화한 결과로 발생된 왜곡량을 계산한다. 왜곡량의 계산은 H.263 영상부호화의 역양자화 과정으로부터 쉽게 수행되는 것으로 여기서는 이에 대한 구체적인 설명을 생략한다.The distortion amount calculation units 22a to 22c calculate the distortion amount generated as a result of quantization by the corresponding quantizer corresponding to one to one. The calculation of the distortion amount is easily performed from the inverse quantization process of H.263 image encoding, and a detailed description thereof is omitted here.

모델변수 결정부(23)는 양자화기의 양자화 변수값과 왜곡량 계산부에 의해 계산된 왜곡량으로 표현되는 세 개의 (Di,Qi) 쌍으로부터 세 개의 모델 변수를 구한다. 즉, 전술한 수학식 4와 같이 왜곡량 계산부의 왜곡량 Dn(Qp)와 세개의 양자화 변수값 Qp를 적용하여

Figure 112009037679162-pat00008
의 세 모델 변수를 계산하고, 계산된 모델 변수를 부호율 제어기(도3의 9)로 제공한다.The model variable determiner 23 obtains three model variables from three (D i , Q i ) pairs represented by the quantization parameter value of the quantizer and the distortion amount calculated by the distortion calculator. That is, as shown in Equation 4, by applying the distortion amount D n (Q p ) of the distortion calculation unit and three quantization variable values Q p
Figure 112009037679162-pat00008
The three model variables of are calculated, and the calculated model variables are provided to the code rate controller (9 in FIG. 3).

이상에서 양호한 실시예에 근거하여 이 발명을 설명하였지만, 이러한 실시예는 이 발명을 제한하려는 것이 아니라 예시하려는 것이다. 이 발명이 속하는 분야의 숙련자에게는 이 발명의 기술사상을 벗어남이 없이 위 실시예에 대한 다양한 변화나 변경 또는 조절이 가능함이 자명할 것이다. 그러므로, 이 발명의 보호범위는 첨부된 청구범위에 의해서만 한정될 것이며, 위와 같은 변화예나 변경예 또는 조절예를 모두 포함하는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Although the present invention has been described above based on the preferred embodiments, these examples are intended to illustrate rather than limit the invention. It will be apparent to those skilled in the art that various changes, modifications, or adjustments to the above embodiments can be made without departing from the spirit of the invention. Therefore, the protection scope of the present invention will be limited only by the appended claims, and should be construed as including all such changes, modifications or adjustments.

전술한 바와 같은 본 발명에 따른 왜곡량 예측 방법의 성능을 평가하기 위해 시험 영상을 사용하여 모의 실험을 수행하였다. Simulations were performed using test images to evaluate the performance of the distortion amount prediction method according to the present invention as described above.

먼저, 모든 양자화 변수 값에 대한 부호화에 의한 실제 측정된 왜곡량(measured distortion)과 본 발명에 의해 예측된 왜곡량(estimated distortion)은 도5와 같다. 시험에 사용된 영상은 CIF(common intermediate format) 규격의 'Foreman' 영상 20번째 프레임과 SIF(standard input format) 규격의 'Susie' 영상 20번째 프레임이며, 영상 부호화 알고리즘은 H.263을 사용하였다. 이 모의 실험에서 세 개의 모델 변수를 얻기 위해 사용한 양자화기는 Qp={5,15,25}이다. 모든 양자화 변수에 대하여 본 발명의 방법으로 예측된 결과가 실제 측정된 결과를 거의 정확하게 예측함을 알 수 있다.First, the measured measured distortion and estimated distortion by the present invention by encoding for all quantization variable values are shown in FIG. 5. The images used in the test were the 20th frame of the 'Foreman' image of the CIF (common intermediate format) standard and the 20th frame of the 'Susie' image of the standard input format (SIF) standard, and H.263 was used as the image encoding algorithm. In this simulation, the quantizer used to obtain three model variables is Qp = {5,15,25}. It can be seen that for all quantization parameters the results predicted by the method of the present invention predict the actual measured results almost accurately.

그 다음 양자화 변수를 고정하고 연속 영상에 대해 모의 실험을 수행하였다. 시험에 사용된 영상은 'Foreman' 영상 100 프레임과 'Susie' 영상 100 프레임을 사용하였으며, 부호화 알고리즘은 H.263을 사용하였고, 세 개의 모델 변수를 얻기 위해 사용한 양자화기는 Qp={5,15,25}이다. 모든 영상 시퀀스에 대해 하나의 양자화 변수값 Qp=10만을 사용하여 가변 비트율(VBR: variable bit rate)로 부호화 하였다. The quantization parameters were then fixed and simulated on continuous images. The image used for the test used 100 frames of 'Foreman' image and 100 frames of 'Susie' image. The coding algorithm used H.263. The quantizer used to obtain three model variables was Qp = {5,15, 25}. For all image sequences, only one quantization variable value Qp = 10 was used to encode a variable bit rate (VBR).

도6은 연속 영상에 대해 본 발명의 왜곡 예측기에 의해 예측된(estimated) 결과와 실제 측정한(measured) 결과와의 비교를 보여주고 있다. 본 발명에 따른 왜곡량 예측 방법은 대부분의 영상에서 나타나는 왜곡량과 양자화 변수와의 관계를 일반화시켜 모델링하였기 때문에 대단히 정확한 예측이 가능하다. FIG. 6 shows a comparison between the results estimated by the distortion predictor of the present invention and the actual measured results for continuous images. In the distortion prediction method according to the present invention, since the relationship between the distortion amount appearing in most images and the quantization parameter is generalized and modeled, highly accurate prediction is possible.                     

따라서, 본 발명에 의한 효과를 요약하면 다음과 같다.Therefore, the effects of the present invention are summarized as follows.

1) 기존의 왜곡량 예측 방법보다도 더 정확한 왜곡량 예측으로 왜곡 제약 조건을 가지는 영상 부호율 제어를 훨씬 더 효율적으로 수행할 수 있다.1) It is much more efficient to control the image code rate with distortion constraint with more accurate distortion prediction than the conventional distortion prediction method.

2) 비트량 예측기에서 1 프레임 시간 정도의 처리 지연이 발생하는데, 이 지연 시간동안 비트량 예측과 동시에 왜곡량을 예측할 수 있기 때문에 비트량 예측기와 함께 사용하는 경우에는 추가의 지연이 없으나, 왜곡량 예측기 단독으로 사용하는 경우에는 최대 1 프레임 시간 정도의 지연이 발생할 수 있다.2) There is a processing delay of about 1 frame time in the bit rate predictor. During this delay time, the amount of distortion can be predicted at the same time as the bit rate prediction. Therefore, when used with the bit rate predictor, there is no additional delay. In case of using the predictor alone, a delay of about 1 frame time may occur.

Claims (5)

영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하기 위한 장치에 있어서,An apparatus for predicting before encoding an amount of distortion generated when encoding an image by an image encoding system, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화 변수값을 적용하여 양자화를 수행하는 다수개의 양자화기;A plurality of quantizers for performing quantization by applying corresponding quantization parameter values to all inputted discrete cosine transform (DCT) coefficients; 일대일 대응되는 상기 다수개의 양자화기를 통해 양자화한 결과로 발생된 왜곡량을 역양자화 과정을 통해 계산하는 다수개의 왜곡량 계산수단; 및A plurality of distortion amount calculation means for calculating the amount of distortion generated as a result of quantization through the plurality of quantizers corresponding to one-to-one through inverse quantization; And 상기 다수개의 양자화기의 양자화 변수값과 상기 다수개의 왜곡량 계산수단에 의해 계산된 결과를 이용해 세 개의 모델 변수를 계산하는 모델변수 결정수단을 포함하는 왜곡량 예측장치.And a model variable determining means for calculating three model variables using quantization parameter values of the plurality of quantizers and the results calculated by the plurality of distortion calculation means. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 모델변수 결정수단은, 아래의 수학식을 통해 세개의 모델변수
Figure 112009037679162-pat00009
를 계산하는 것을 특징으로 하는 왜곡량 예측장치.The model variable determining means includes three model variables through the following equation.
Figure 112009037679162-pat00009
Distortion amount prediction apparatus, characterized in that for calculating.
Figure 112009037679162-pat00020
Figure 112009037679162-pat00020
 여기서 QP 는 양자화 변수값, Dn(QP)는 n 번째 프레임을 어떤 양자화 변수값으로 양자화 하였을 때 발생되는 왜곡량을 각각 나타낸다.Where Q P denotes a quantization variable value and D n (Q P ) denotes an amount of distortion generated when the n-th frame is quantized to a certain quantization variable value. 영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하기 위한 방법에 있어서,A method for predicting before encoding an amount of distortion generated when encoding an image with an image encoding system, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화 변수값을 각각 적용하여 양자화를 수행하는 제1 단계;A first step of performing quantization by applying respective quantization variable values to all inputted discrete cosine transform (DCT) coefficients; 상기 각각의 양자화 결과로 발생된 왜곡량을 역양자화 과정을 통해 계산하는 제2 단계; 및A second step of calculating a distortion amount generated as a result of each quantization through an inverse quantization process; And 상기 양자화 변수값과 상기 계산된 왜곡량을 이용해 세 개의 모델 변수를 계산하는 제3 단계를 포함하는 왜곡량 예측방법.And a third step of calculating three model variables using the quantization variable value and the calculated distortion amount. 제 3 항에 있어서,The method of claim 3, wherein 상기 제3 단계는, 아래의 수학식을 통해 세개의 모델변수
Figure 112009037679162-pat00011
를 계산하는 것을 특징으로 하는 왜곡량 예측방법.The third step, three model variables through the following equation
Figure 112009037679162-pat00011
The distortion amount prediction method, characterized in that for calculating.
Figure 112009037679162-pat00021
Figure 112009037679162-pat00021
 여기서 QP 는 양자화 변수값, Dn(QP)는 n 번째 프레임을 어떤 양자화 변수값으로 양자화 하였을 때, 발생되는 왜곡량을 각각 나타낸다.Where Q P represents a quantization variable value and D n (Q P ) represents the amount of distortion generated when the nth frame is quantized to a certain quantization variable value. 영상 부호화 시스템으로 영상을 부호화할 때 발생되는 왜곡량을 부호화 하기 이전에 예측하기 위해, 컴퓨터에서,In order to predict before encoding the amount of distortion generated when encoding an image with an image encoding system, 입력되는 모든 이산여현변환(DCT) 계수에 대해 해당 양자화 변수값을 각각 적용하여 양자화를 수행하는 제1 단계;A first step of performing quantization by applying respective quantization variable values to all inputted discrete cosine transform (DCT) coefficients; 상기 각각의 양자화 결과로 발생된 왜곡량을 역양자화 과정을 통해 계산하는 제2 단계; 및A second step of calculating a distortion amount generated as a result of each quantization through an inverse quantization process; And 상기 양자화 변수값과 상기 계산된 왜곡량을 이용해 세 개의 모델 변수를 계산하는 제3 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.And a program for executing a third step of calculating three model variables using the quantization variable value and the calculated distortion amount.
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