KR100946925B1 - 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법,그리고 그 장치 - Google Patents

다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법,그리고 그 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR100946925B1
KR100946925B1 KR1020080057067A KR20080057067A KR100946925B1 KR 100946925 B1 KR100946925 B1 KR 100946925B1 KR 1020080057067 A KR1020080057067 A KR 1020080057067A KR 20080057067 A KR20080057067 A KR 20080057067A KR 100946925 B1 KR100946925 B1 KR 100946925B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
transform
inverse
integer
dimensional
image data
Prior art date
Application number
KR1020080057067A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20090090246A (ko
Inventor
정세윤
김동형
최진수
정원식
문경애
홍진우
안창범
오승준
심동규
박호종
전수열
최우진
Original Assignee
한국전자통신연구원
광운대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원, 광운대학교 산학협력단 filed Critical 한국전자통신연구원
Publication of KR20090090246A publication Critical patent/KR20090090246A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100946925B1 publication Critical patent/KR100946925B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/625—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using discrete cosine transform [DCT]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법을 개시한다. 본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법은, 입력되는 영상 데이터를 정수형 M차원으로 제1 변환하는 단계; 상기 제1 변환된 영상 데이터로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하는 단계; 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 단계; 및 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 단계를 포함한다.
Figure R1020080057067
정수형 다차원 변환, 다단계 변환, 다차원 양자화, 정수형 연산

Description

다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법, 그리고 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR INTEGER-BASED MULTI-DIMENSIONAL TRANSFORM AND QUANTIZATION USING MULTIPLE UNIT BLOCKS}
본 발명은 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법, 그리고 그 장치에 관한 것이다.
본 발명은 정보통신부 및 정보통신연구진흥원의 IT 성장동력기술개발 사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2007-S-005-01, 과제명: AV코덱 고도화를 통한 리치미디어 방송 기술개발].
종래의 비디오 데이터를 압축하는 인코딩 및 디코딩에 있어서, 원 영상 또는 차분 영상을 효과적으로 부호화하기 위하여 DCT 변환을 적용하는데, 이 때 블록의 크기가 작아지면 움직임 추정이 용이하나, 공간 상관도의 활용은 줄어들며, 블록의 크기가 커지면 공간 상관도는 잘 활용할 수 있으나, 상대적으로 움직임 추정에 에러가 커진다는 문제점이 있다.
이에, 실수형 연산에 비하여 복잡도를 줄일 수 있으며, 고속 알고리즘에도 적용하여 그 활용도를 높일 수 있는, 정수형 연산의 설계가 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명은 인접한 블록들의 변환 계수들을 모아서 추가적인 변환을 수행함으로써, 비디오 데이터 압축의 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 다단계 변환된 변환 계수를 정수형 데이터로 변환하는 정수형 연산의 설계를 채택함으로써, 실수형 연산에 비하여 복잡도를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 고속 알고리즘에 적용하여 그 활용도를 높일 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법은, 입력되는 영상 데이터를 정수형 M차원으로 제1 변환하는 단계; 상기 제1 변환된 영상 데이터로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하는 단계; 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 단계; 및 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양 자화 방법은, 상기 제1 변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 스케일 계수, 및 상기 제2 변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 스케일 계수를 산출하는 단계; 산출된 상기 제1 스케일 계수 및 상기 제2 스케일 계수를 곱셈 연산하는 단계를 더 포함하고, 양자화하는 상기 단계는, 상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 단계를 포함할 수 있다.
추출하는 상기 단계는, 상기 제1 변환된 영상 데이터 내 블록 중 R개의 블록을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 R개의 블록 각각에 역변환을 적용하여, 상기 선택된 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
제2 변환하는 상기 단계는, 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 M차원으로 배열하는 단계; 및 상기 배열된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 변환 또는 상기 제2 변환은, DCT(Discrete Cosine Transform) 변환을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 장치는, 입력되는 영상 데이터를 정수형 M차원으로 제1 변환하고, 상기 제1 변환된 영상 데이터로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하며, 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 변환부; 및 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 양자화부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양 자화 장치는, 상기 제1 변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 스케일 계수, 및 상기 제2 변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 스케일 계수를 산출하고, 산출된 상기 제1 스케일 계수 및 상기 제2 스케일 계수를 곱셈 연산하는 스케일부를 더 포함하고, 상기 양자화부는, 상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화할 수 있다.
상기 변환부는, 상기 제1 변환된 영상 데이터 내 블록 중 R개의 블록을 선택하고, 상기 선택된 R개의 블록 각각에 역변환을 적용하여, 상기 선택된 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출할 수 있다.
상기 변환부는, 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 M차원으로 배열하고, 상기 배열된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환할 수 있다.
상기 제1 변환 또는 상기 제2 변환은, DCT(Discrete Cosine Transform) 변환을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 방법은, 정수형으로 양자화된 영상 데이터의 계수들을 정수형으로 역양자화하여, 정수형 N차원으로 제2 변환된 제2 변환 계수들을 획득하는 단계; 상기 획득된 제2 변환 계수들을 1차원으로 제1 역변환하여, 정수형 M차원으로 제1 변환된 제1 변환 계수들을 획득하는 단계; 및 상기 획득된 제1 변환 계수들을 2차원으로 제2 역변환하여, 상기 영상 데이터에 대한 차분 영상을 복원하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 방법은, 상기 제1 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 재스케일 계수, 및 상기 제2 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 재스케일 계수를 산출하는 단계; 및 산출된 상기 제1 재스케일 계수 및 상기 제2 재스케일 계수를 곱셈 연산하는 단계를 더 포함하고, 제2 변환 계수들을 획득하는 상기 단계는, 상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 역변환된 변환 계수들을 정수형으로 역양자화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 역변환 또는 상기 제2 역변환은, IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 장치는, 정수형으로 양자화된 영상 데이터의 계수들을 정수형으로 역양자화하여, 정수형 N차원으로 제2 변환된 제2 변환 계수들을 획득하는 역양자화부; 상기 획득된 제2 변환 계수들을 1차원으로 제1 역변환하여, 정수형 M차원으로 제1 변환된 제1 변환 계수들을 획득하고, 상기 획득된 제1 변환 계수들을 2차원으로 제2 역변환하여, 상기 영상 데이터에 대한 차분 영상을 복원하는 역변환부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 장치는, 상기 제1 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 재스케일 계수, 및 상기 제2 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 재스케일 계수를 산출하고, 산출된 상기 제1 재스케일 계수 및 상기 제2 재스케일 계수를 곱셈 연산하는 재스케일부를 더 포함하고, 상기 역양자화부는, 상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 역변환된 변환 계수들을 정수형으로 역양자화 할 수 있다.
상기 제1 역변환 또는 상기 제2 역변환은, IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환을 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인접한 블록들의 변환 계수들을 모아서 추가적인 변환을 수행함으로써, 비디오 데이터 압축의 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 다단계 변환된 변환 계수를 정수형 데이터로 변환하는 정수형 연산의 설계를 채택함으로써, 실수형 연산에 비하여 복잡도를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 고속 알고리즘에 적용하여 그 활용도를 높일 수 있다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 다차원 변환 및 양자화 장치(130)가 적용 되는 영상 부호화 장치의 개략적인 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 인트라 예측부(100) 또는 움직임 보상부(110)는 입력되는 현재 프레임으로부터 소정 크기(예를 들어 4x4)의 블록에 대해서 부호화 하기 위해, 차분 영상(120)을 생성한다.
다차원 변환 및 양자화 장치(130)는 상기 생성된 차분 영상(120)을 다차원 변환하여 양자화한 후, 상기 양자화된 차분 영상을 엔트로피 코딩(140)으로 전송한다. 역양자화 및 역변환 장치(150)는 상기 양자화된 차분 영상의 변환 계수를 이용하여 수신단에서 얻어지는 영상을 재구성하며, 이것을 움직임 예측부에서 사용한다.
도 2는 도 1의 다차원 변환 및 양자화 장치(130)의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 다차원 변환 및 양자화 장치(130)는 변환부(210), 스케일부(220), 및 양자화부(130)를 포함한다.
변환부(210)는 입력되는 영상 데이터를 정수형 M(자연수)차원으로 제1 변환한다. 변환부(210)는 상기 제1 변환된 영상 데이터로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출한다. 이때, 변환부(210)는 상기 제1 변환된 영상 데이터 내 블록 중 R(상기 R은 2이상의 자연수)개의 블록을 선택하고, 상기 선택된 R개의 블록 각각에 DCT(Discrete Cosine Transform) 역변환을 적용하여, 상기 선택된 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출할 수 있다.
변환부(210)는 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 N(자연수)차원으로 제2 변환한다. 이때, 변환부(210)는 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 M차원으로 배열하고, 상기 배열된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환할 수 있다.
예를 들어, 변환부(210)는 도 6에 도시된 바와 같이, 3차원 핵심 변환의 경우, 2차원 핵심 변환부(610) 및 1차원 핵심 변환부(620)를 포함한다. 2차원 핵심 변환부(610)는 4×4 크기의 영상 데이터를 입력 받아 정수형 2차원 DCT 변환을 수행한다. 이어서, 2차원 핵심 변환부(610)는 상기 2차원 DCT 변환된 영상 데이터 내 블록 중 R개의 블록을 선택하고, 상기 선택된 R개의 블록 각각에 DCT 역변환을 적용하여, 상기 선택된 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출한다. 이어서, 2차원 핵심 변환부(610)는 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 2차원으로 배열한다. 이어서, 1차원 핵심 변환부(610)는 상기 정수형 2차원으로 배열된 변환 계수들을 정수형 1차원으로 DCT 변환한다.
이와 같이, 변환부(210)는 입력되는 영상 데이터에 대해, 2차원 DCT 변환,블록 선택, 변환 계수 배열, 1차원 DCT 변환 등의 과정을 거쳐, 3차원 DCT 변환을 수행할 수 있다.
스케일부(220)는 상기 제1 변환 시의 영상 데이터의 제1 스케일 계수, 및 상기 제2 변환 시의 영상 데이터의 제2 스케일 계수를 산출하고, 산출된 상기 제1 스케일 계수 및 상기 제2 스케일 계수를 곱셈 연산한다.
예컨대, 스케일부(220)는 도 7에 도시된 바와 같이, 3차원 DCT 변환을 수행하는 경우, 2차원 스케일부(710) 및 1차원 스케일부(720)를 포함한다. 2차원 스케일부(710)는 도 6의 2차 핵심 변환부(610)에 의해 2차원 DCT 변환된 영상 데이터로 부터 제1 스케일 계수를 산출하고, 상기 산출된 제1 스케일 계수를 1차원 스케일부(720)로 전송한다. 그러면, 1차원 스케일부(720)는 도 6의 1차 핵심 변환부(620)에 의해 1차원 DCT 변환된 변환 계수들로부터 제2 스케일 계수를 산출하고, 상기 산출된 제2 스케일 계수와 제1 스케일 계수를 곱셈 연산하여, 그 결과 값을 양자화부(130)에 전송한다.
양자화부(230)는 상기 곱셈 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화한다. 즉, 양자화부(230)는 스케일부(220)로부터 상기 제1 스케일 계수 및 제2 스케일 계수 간의 곱셈 연산에 의한 결과 값을 전송 받고, 상기 전송된 결과 값을 상기 제2 변환된 변환 계수들에 적용하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 영상 데이터를 3차원 DCT 변환하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 먼저, 변환부(210)는 입력되는 영상 데이터를 DCT 변환하고, 상기 DCT 변환된 소정 크기의 블록 R개(R은 2이상의 자연수)를 선택한다. 다음으로, 변환부(210)는 상기 선택된 R개의 각 블록에서 동일한 주파수의 변환 계수들을 1차원으로 배열한다. 다음으로, 변환부(210)는 상기 1차원으로 배열된 변환 계수들을 다시 1차원 변환하여 3차원 DCT를 수행한다.
도 3에서, 변환 계수 a는 P x Q 블록의 (0, 0) 위치에 해당하는 dc를 나타낸다. 변환부(210)는 R 개의 P x Q 블록에서 얻은 dc 들을 일렬로 배치한 후, 배치된 dc들에 다시 일차원 변환을 적용함으로써, 입력되는 영상 데이터를 3차원으로 DCT 변환하게 된다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 영상 데이터를 4차원 DCT 변환하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2 및 도 4를 참조하면, 먼저, 변환부(210)는 입력되는 영상 데이터를 DCT 변환하고, 상기 DCT 변환된 소정 크기의 블록 U×V개(U, V는 2이상의 자연수)를 선택한다. 다음으로, 변환부(210)는 상기 선택된 U×V개의 각 블록에서 동일한 주파수의 변환 계수들을 추출하고, 상기 추출된 변환 계수들을 U × V 의 2차원 형태로 배열한다. 다음으로, 변환부(210)는 상기 2차원 형태로 배열된 변환 계수들을 다시 2차원 변환(U × V)하여 4차원 DCT를 수행한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 다차원 변환은 도 3 및 도 4를 통해 이미 설명한 바와 같이, 1단계에서 2차원 변환을 적용한 후, 주파수 별로 재배열 과정을 거친 다음, 2단계에서 1차원 혹은 더 높은 차원의 변환을 수행함으로써, 궁극적으로 3차원 이상의 변환을 실현하는 것을 의미한다. 다단계 변환은 다차원 변환을 구현하는 방법으로, 여러 단계의 2차원 또는 1차원 변환을 결합하여 다차원 변환을 실현하는 방법이다.
일반적으로 P × Q 블록의 크기가 상대적으로 작을 경우, 인접한 블록들에서 동일한 주파수 성분들은 서로 높은 상관도를 갖는다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는, 인접한 블록들의 변환 계수들을 동일한 주파수별로 배열하여 추가적인 변환을 적용함으로써 압축 성능을 향상시킨다.
도 5는 본 발명의 실시예 따라 다단계 변환을 통해 변환된 영상 데이터를 복원하는 일례를 도시한 도면이다.
다단계 변환된 영상의 복원은 도 3 또는 도 4에서 설명한 과정의 역으로 수행된다. 즉, 도 1 및 도 5를 참조하면, 역양자화 및 역변환 장치(150)는 인코딩된 데이터(도 4의 왼쪽 상단)에 수학적으로 정의된 U × V 역변환을 적용하여, 도 5의 왼쪽 하단에 보인 P × Q 개의 주파수별 데이터를 얻는다. 다음으로, 역양자화 및 역변환 장치(150)는 상기 주파수 데이터를, 변환부(도 4의 210 참조)에서 배열한 방법의 역으로 인접한 블록들에 배치하여, 도 5의 오른쪽에 보인 U × V 개의 P × Q 블록을 얻는다. 다음으로, 역양자화 및 역변환 장치(150)는 재배치된 데이터에 다시 2차원 역변환(P × Q)을 적용하여 복원 영상을 얻는다.
한편, 본 발명의 실시예에서, 4×4 정수 변환은 4×4 블록 크기의 잔여 신호의 압축을 위해 사용하는 변환으로, 덧셈과 비트 시프트 연산만으로 구현이 가능하다. 다차원 변환은 4×4 정수 변환을 바탕으로 64개, 256개 샘플에 대해 각각 4×4×4, 4×4×4×4 정수 변환할 수 있도록 설계된다. 따라서, 모든 기저가 1과 2 또는 2의 승수만으로 정의된다.
상기 변환에 대한 정수형 설계를 위해서, 본 발명의 실시예에 따른 다차원 변환 및 양자화 장치는 정수형 변환과 스케일 행렬로 나누어 다차원 변환을 수행한다.
이하에서는, 3차원 DCT 변환을 기준으로 다차원 변환을 대신하여 설명하기로 한다.
일반적인 순방향 4×4 DCT 변환은 다음의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00001
상기의 수학식 1을 행렬분해(Matrix decompose)하면 다음의 수학식 2, 수학식 3으로 나타낼 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00002
Figure 112008043373899-pat00003
이와 같은 과정을 거쳐 4×4 정수변환의 기저는 다음의 수학식 4로 정리될 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00004
3차원 핵심 변환의 경우 도 6과 같이 나타낼 수 있다. 이때 사용되는 핵심 변환은 수학식 4에서와 같은 정수형 연산이기 때문에, 3차원 핵심 변환은 정수 연산으로 이루어진다. 그리고 1차원 핵심 변환은 4개의 4×4 데이터(Wk)에 대해 수행되어 8×8 데이터(RT)를 계산한다.
Figure 112008043373899-pat00005
1차원 핵심 변환을 적용하기 위해, 4개의 4×4 데이터(Wk)는 각각 1×16 행-방향 행렬 데이터로 변환시킨다. 수학식 6에서는 4×4 행렬을 1×16 행-방향 행렬로 변환하는 식을 정의하고 있다.
Figure 112008043373899-pat00006
수학식 7에서는, 1차원 핵심 행렬과 4×16 데이터로 변환된 데이터의 곱을 나타내고 있다. 계산된 결과는 4×16 행렬로 나타나게 되며, 수학식 8에서와 같이 수학식 7의 RT를 다시 8×8 행렬로 변환하면, 8×8 신호에 대한 3차원 핵심 변환의 결과(RT)를 얻을 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00007
Figure 112008043373899-pat00008
상기 수학식 3에서의 변환식은 2차원 변환과 다차원 변환을 구분해서 다음의 수학식 9처럼 나타낼 수 있다. DCT 변환 데이터(Y)는 DCT 핵심 변환과 스케일 행렬로 나눌 수 있고, 스케일 행렬은 다차원 변환의 경우 2차원 스케일 행렬(E2D)에서부터 재계산하여 얻을 수 있다. 단 수학식 9에서 Y2D는 4×4 행렬식이고, YMDT는 8×8 행렬식인 차이점이 있다.
Figure 112008043373899-pat00009
도 7에서는 다차원 변환에서의 스케일 행렬 과정을 나타내고 있다. 스케일 행렬 계산은 2차원 변환과 1차원 변환에서의 스케일 값을 별도로 계산하여 하나의 행렬식을 만드는 과정이다. 다음의 수학식 10에서는, 이와 같은 다차원 변환에서의 스케일 행렬을 계산하는 과정을 나타낸다. 4개의 2차원 스케일 행렬에 대해 1차원 스케일 계수를 곱하여 8×8 행렬을 생성하면 3차원 DCT의 스케일 행렬을 얻을 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00010
Figure 112008043373899-pat00011
일반적으로 양자화기는 다음의 수학식 11에서와 같이 DCT 변환 계수(Y)를 양자화 단계(Qstep)로 나누어주는 방식이며 수학식 11에 의해 전개할 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00012
수학식 11은 qbits와 MFMDT를 이용하여 다음의 수학식 12의 형태로 나타낼 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00013
수학식 11로 나타낸 양자화 과정은 다음의 수학식 13와 같은 정수형 양자화 식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00014
Figure 112008043373899-pat00015
수학식 13에서의 Round 조절 파라미터 F는 양자화 단계 내에서 기준이 되는 위치를 결정하는 파라미터이다. 일반적으로 F가 0.5일 때 양자화 값은 양자화 단계의 중앙을 기준으로 결정되지만, 양자화된 값의 확률적 분포에 따라 F를 다르게 할 수 있다. 다차원 변환에서는 RT가 라플라시안 분포에 가까운 확률적 분포를 갖는다고 가정하여 수학식 13과 같은 양자화를 수행한다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 다차원 변환 및 양자화 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 2 및 도 9를 참조하면, 단계(S810)에서 변환부(210)는 입력되는 영상 데이터를 정수형 M(자연수)차원으로 제1 변환한다.
다음으로, 단계(S820)에서 변환부(210)는 상기 제1 변환된 영상 데이터로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출한다. 이때, 변환부(210)는 상기 제1 변환된 영상 데이터 내 블록 중 R(상기 R은 2이상의 자연수)개의 블록을 선택하고, 상기 선택된 R개의 블록 각각에 DCT(Discrete Cosine Transform) 역변환을 적용하여, 상기 선택된 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출할 수 있다.
다음으로, 단계(S830)에서 변환부(210)는 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 N(자연수)차원으로 제2 변환한다. 이때, 변환부(210)는 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 M차원으로 배열하고, 상기 배열된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환할 수 있다.
예컨대, 변환부(210)는 도 6에 도시된 바와 같이, 3차원 핵심 변환의 경우, 2차원 핵심 변환부(610) 및 1차원 핵심 변환부(620)를 포함한다. 2차원 핵심 변환부(610)는 4×4 크기의 영상 데이터를 입력 받아 정수형 2차원 DCT 변환을 수행한다. 이어서, 2차원 핵심 변환부(610)는 상기 2차원 DCT 변환된 영상 데이터 내 블록 중 R개의 블록을 선택하고, 상기 선택된 R개의 블록 각각에 DCT 역변환을 적용하여, 상기 선택된 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출한다. 이어서, 2차원 핵심 변환부(610)는 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 2차원으로 배열한다. 이어서, 1차원 핵심 변환부(610)는 상기 정수형 2차원으로 배열된 변환 계수들을 정수형 1차원으로 DCT 변환한다.
이와 같이, 변환부(210)는 입력되는 영상 데이터에 대해, 2차원 DCT 변환,블록 선택, 변환 계수 배열, 1차원 DCT 변환 등의 과정을 거쳐, 3차원 DCT 변환을 수행할 수 있다.
다음으로, 단계(S840)에서 스케일부(220)는 상기 제1 변환 시의 영상 데이터의 제1 스케일 계수, 및 상기 제2 변환 시의 영상 데이터의 제2 스케일 계수를 산출한다.
다음으로, 단계(S850)에서 스케일부(220)는 산출된 상기 제1 스케일 계수 및 상기 제2 스케일 계수를 곱셈 연산한다.
예컨대, 스케일부(220)는 도 7에 도시된 바와 같이, 3차원 DCT 변환을 수행하는 경우, 2차원 스케일부(710) 및 1차원 스케일부(720)를 포함한다. 2차원 스케일부(710)는 도 6의 2차 핵심 변환부(610)에 의해 2차원 DCT 변환된 영상 데이터로부터 제1 스케일 계수를 산출하고, 상기 산출된 제1 스케일 계수를 1차원 스케일부(720)로 전송한다. 그러면, 1차원 스케일부(720)는 도 6의 1차 핵심 변환부(620)에 의해 1차원 DCT 변환된 변환 계수들로부터 제2 스케일 계수를 산출하고, 상기 산출된 제2 스케일 계수와 제1 스케일 계수를 곱셈 연산하여, 그 결과 값을 양자화부(130)에 전송한다.
다음으로, 단계(S860)에서 양자화부(230)는 상기 곱셈 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화한다. 즉, 양자화부(230)는 스케일부(220)로부터 상기 제1 스케일 계수 및 제2 스케일 계수 간의 곱셈 연산에 의한 결과 값을 전송 받고, 상기 전송된 결과 값을 상기 제2 변환된 변환 계수들에 적용하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 다차원 역변환 및 역양자화 장치가 적용되는 영상 복호화 장치의 개략적인 구성도이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 엔트로 피 복호화된 계수를 다차원 역양자화 및 역변환하여 차분 영상(920)을 생성한다. 상기 생성된 차분 영상은 인트라 예측부(930) 또는 움직임 보상부(940)를 거쳐 원래의 영상으로 복원된다.
상술하면, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 다차원 부호화된 영상 데이터에 대해서 양자화된 계수를 복호화하고, 상기 복호화된 계수들을 다차원 정수형으로 역양자화하여, 정수형 N(자연수)차원으로 제2 변환된 제2 변환 계수들을 획득한다. 이후, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 상기 획득된 제2 변환 계수들을 1차원으로 제1 역변환하여, 정수형 M(자연수)차원으로 제1 변환된 제1 변환 계수들을 획득한다. 이후, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 상기 획득된 제1 변환 계수들을 2차원으로 제2 역변환하여, 상기 영상 데이터에 대한 차분 영상을 복원한다.
이때, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 상기 제1 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 재스케일 계수, 및 상기 제2 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 재스케일 계수를 산출하고, 산출된 상기 제1 재스케일 계수 및 상기 제2 재스케일 계수를 곱셈 연산할 수 있다. 이에 따라, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 상기 곱셈 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 역변환된 변환 계수들을 정수형으로 역양자화할 수 있다.
여기서, 상기 제1 역변환 또는 상기 제2 역변환은 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환을 포함할 수 있다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910) 의 다차원 역변환 및 역양자화 과정을 수학식을 예로 들어 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 다음의 수학식 14에서와 같이, 양자화된 계수(Z)를 양자화 단계(Qstep)으로 곱하여주는 방식으로, 상기 엔트로피 복호화된 계수를 다차원 역양자화한다.
Figure 112008043373899-pat00016
또 달리, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 다음의 수학식 15에서와 같이, RT와 EMDT를 이용하여 상기 엔트로피 복호화된 계수를 다차원 역양자화할 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00017
다음으로, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 앞서 설명한 바 있는 다차원 변환 과정과 동일한 방식으로, 다차원 역변환 과정을 수행한다. 즉, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 다음의 수학식 16, 17, 18에서와 같이 다차원 역변환 과정을 수행할 수 있다.
구체적으로, 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 상기 역양자화된 계수를 나타내는 상기 수학식 15를 다음의 수학식 16과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00018
다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 상기 수학식 16과 같은 8×8 데이터 곱의 형태를 다음의 수학식 17과 같이 4×16 데이터 곱의 형태로 바꾸어 나타낼 수 있다.
Figure 112008043373899-pat00019
다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 상기 수학식 17의 결과 값을 수학식 18에서와 같은 과정을 거쳐 4×4 단위의 복원된 차분 영상 값을 얻게 된다.
Figure 112008043373899-pat00020
한편, 도면에는 도시되지 않았지만, 본 발명의 실시예에 따른 다차원 역변환 및 역양자화 장치(910)는 역양자화부, 역변환부, 및 재스케일부를 포함할 수 있다.
상기 역양자화부는 다차원 부호화된 영상 데이터에 대해서 양자화된 계수를 복호화하고, 상기 복호화된 계수들을 다차원 정수형으로 역양자화하여, 정수형 N(자연수)차원으로 제2 변환된 제2 변환 계수들을 획득한다.
상기 역변환부는 상기 획득된 제2 변환 계수들을 1차원으로 제1 역변환하여, 정수형 M(자연수)차원으로 제1 변환된 제1 변환 계수들을 획득하고, 상기 획득된 제1 변환 계수들을 2차원으로 제2 역변환하여, 상기 영상 데이터에 대한 차분 영상을 복원한다.
상기 재스케일부는 상기 제1 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 재스케일 계수, 및 상기 제2 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 재스케일 계수를 산출하고, 산출된 상기 제1 재스케일 계수 및 상기 제2 재스케일 계수를 곱셈 연산할 수 있다.
상기 역양자화부는 상기 재스케일부로부터의 출력 값을 반영하여 역양자화 를 수행할 수 있다. 즉, 상기 역양자화부는 상기 재스케일부의 곱셈 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 역변환된 변환 계수들을 정수형으로 역양자화할 수 있다. 여기서, 상기 제1 역변환 또는 상기 제2 역변환은 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 다차원 변화 및 양자화 방법 및 장치는, 인접한 블록들의 변환 계수들을 모아서 추가적인 변환을 수행함으로써, 비디오 데이터 압축의 성능을 향상시킬 수 있으며, 또한 다단계 변환된 변환 계수를 정수형 데이터로 변환하는 정수형 연산의 설계를 채택함으로써, 실수형 연산에 비하여 복잡도를 줄일 수 있고, 고속 알고리즘에 적용할 수 있다.
지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 다차원 변환 및 양자화 장치(130)가 적용되는 영상 부호화 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 도 1의 다차원 변환 및 양자화 장치(130)의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 영상 데이터를 3차원 DCT 변환하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 영상 데이터를 4차원 DCT 변환하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예 따라 다단계 변환을 통해 변환된 영상 데이터를 복원하는 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 도 2의 변환부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 7은 도 2의 스케일부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 다차원 변환 및 양자화 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 다차원 역변환 및 역양자화 장치가 적용되는 영상 복호화 장치의 개략적인 구성도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
130: 다차원 변환 및 양자화 장치
210: 변환부
220: 스케일부
230: 양자화부
910: 다차원 역변환 및 역양자화 장치

Claims (16)

  1. 입력되는 영상 데이터를 정수형 M차원으로 제1 변환하는 단계;
    상기 제1 변환된 영상 데이터로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하는 단계;
    상기 추출된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 단계; 및
    상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 스케일 계수, 및 상기 제2 변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 스케일 계수를 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 제1 스케일 계수 및 상기 제2 스케일 계수를 곱셈 연산하는 단계
    를 더 포함하고,
    양자화하는 상기 단계는,
    상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    추출하는 상기 단계는,
    상기 제1 변환된 영상 데이터 내 블록 중에서, R개(상기 R은 2이상의 자연수)의 블록 각각에 역변환을 적용하여, 상기 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    제2 변환하는 상기 단계는,
    상기 추출된 변환 계수들을 정수형 M차원으로 배열하는 단계; 및
    상기 배열된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 변환 또는 상기 제2 변환은,
    DCT(Discrete Cosine Transform) 변환을 포함하는 것을 특징으로 하는 다수 의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법.
  6. 입력되는 영상 데이터를 정수형 M차원으로 제1 변환하고, 상기 제1 변환된 영상 데이터로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하며, 상기 추출된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 변환부; 및
    상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 양자화부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 스케일 계수, 및 상기 제2 변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 스케일 계수를 산출하고, 산출된 상기 제1 스케일 계수 및 상기 제2 스케일 계수를 곱셈 연산하는 스케일부
    를 더 포함하고,
    상기 양자화부는,
    상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 변환된 변환 계수들을 정수형으로 양자화하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 변환부는,
    상기 제1 변환된 영상 데이터 내 블록 중에서, R개(상기 R은 2이상의 자연수)의 블록 각각에 역변환을 적용하여, 상기 R개의 블록 각각으로부터 동일 주파수의 변환 계수들을 추출하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 변환부는,
    상기 추출된 변환 계수들을 정수형 M차원으로 배열하고, 상기 배열된 변환 계수들을 정수형 N차원으로 제2 변환하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 제1 변환 또는 상기 제2 변환은,
    DCT(Discrete Cosine Transform) 변환을 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 장치.
  11. 정수형으로 양자화된 영상 데이터의 계수들을 정수형으로 역양자화하여, 정수형 N차원으로 제2 변환된 제2 변환 계수들을 획득하는 단계;
    상기 획득된 제2 변환 계수들을 1차원으로 제1 역변환하여, 정수형 M차원으 로 제1 변환된 제1 변환 계수들을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 제1 변환 계수들을 2차원으로 제2 역변환하여, 상기 영상 데이터에 대한 차분 영상을 복원하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 재스케일 계수, 및 상기 제2 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 재스케일 계수를 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 제1 재스케일 계수 및 상기 제2 재스케일 계수를 곱셈 연산하는 단계
    를 더 포함하고,
    제2 변환 계수들을 획득하는 상기 단계는,
    상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 역변환된 변환 계수들을 정수형으로 역양자화하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제1 역변환 또는 상기 제2 역변환은,
    IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환을 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 방법.
  14. 정수형으로 양자화된 영상 데이터의 계수들을 정수형으로 역양자화하여, 정수형 N차원으로 제2 변환된 제2 변환 계수들을 획득하는 역양자화부;
    상기 획득된 제2 변환 계수들을 1차원으로 제1 역변환하여, 정수형 M차원으로 제1 변환된 제1 변환 계수들을 획득하고, 상기 획득된 제1 변환 계수들을 2차원으로 제2 역변환하여, 상기 영상 데이터에 대한 차분 영상을 복원하는 역변환부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제1 재스케일 계수, 및 상기 제2 역변환 시의 상기 영상 데이터의 제2 재스케일 계수를 산출하고, 산출된 상기 제1 재스케일 계수 및 상기 제2 재스케일 계수를 곱셈 연산하는 재스케일부
    를 더 포함하고,
    상기 역양자화부는,
    상기 연산에 의한 결과 값을 반영하여, 상기 제2 역변환된 변환 계수들을 정수형으로 역양자화 하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 제1 역변환 또는 상기 제2 역변환은,
    IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환을 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 역변환 및 역양자화 장치.
KR1020080057067A 2008-02-20 2008-06-17 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법,그리고 그 장치 KR100946925B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20080015431 2008-02-20
KR1020080015431 2008-02-20

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090090246A KR20090090246A (ko) 2009-08-25
KR100946925B1 true KR100946925B1 (ko) 2010-03-09

Family

ID=41208161

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080057067A KR100946925B1 (ko) 2008-02-20 2008-06-17 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법,그리고 그 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100946925B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002051346A (ja) 1997-03-26 2002-02-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像復号化装置
KR20060081726A (ko) * 2005-01-07 2006-07-13 삼성전자주식회사 복수개의 변형 곱셈 테이블을 이용한 동영상 부호화 및복호화 장치와 그 방법, 및 이를 구현하기 위한프로그램이 기록된 기록 매체
KR20080013593A (ko) * 2006-08-09 2008-02-13 삼성전자주식회사 영상의 양자화 장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002051346A (ja) 1997-03-26 2002-02-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像復号化装置
KR20060081726A (ko) * 2005-01-07 2006-07-13 삼성전자주식회사 복수개의 변형 곱셈 테이블을 이용한 동영상 부호화 및복호화 장치와 그 방법, 및 이를 구현하기 위한프로그램이 기록된 기록 매체
KR20080013593A (ko) * 2006-08-09 2008-02-13 삼성전자주식회사 영상의 양자화 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20090090246A (ko) 2009-08-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101261526B1 (ko) 영상의 부호화 방법 및 장치, 복호화 방법 및 장치
US7634145B2 (en) Compression and decompression with wavelet style and binary style including quantization by device-dependent parser
US5966465A (en) Compression/decompression using reversible embedded wavelets
US6757437B1 (en) Compression/decompression using reversible embedded wavelets
KR101348365B1 (ko) 영상의 부호화 방법 및 장치, 복호화 방법 및 장치
US7634148B2 (en) Image signal transforming and inverse-transforming method and computer program product with pre-encoding filtering features
KR20110135787A (ko) 엣지-적응 변환을 이용한 영상 부호화/복호화 시스템 및 방법
JP2007518367A (ja) マッチング追跡を用いたデータ圧縮
US11611777B2 (en) Transformations for signal enhancement coding
JP2008501250A (ja) 第１の変換カーネルに基づく入力ビデオを第２の変換カーネルに基づく出力ビデオにトランスコードする方法、及び入力形式を有する入力ビデオを出力形式を有する出力ビデオに変換するトランスコーダ
JPH11163733A (ja) 符号化方法および装置
KR20160106619A (ko) 예측된 신호와 변환 코딩된 신호를 이용한 비디오 신호의 예측 방법 및 장치
US6760479B1 (en) Super predictive-transform coding
JP2019515552A (ja) デジタル画像のデコーディング方法、コーディング方法、装置および付随するコンピュータプログラム
KR102113904B1 (ko) 보간을 이용한 연산 방법, 인코더, 및 디코더
KR100946925B1 (ko) 다수의 기본 블록들을 이용한 다차원 변환 및 양자화 방법,그리고 그 장치
Naveen et al. An efficient low dynamic range image compression using improved block based EZW
KR20080005043A (ko) 다수의 기본 블록들의 다차원 구성을 통한 다단계 변환장치 및 그 방법
CN108432254B (zh) 图像编码和解码方法、装置以及计算机存储介质
CN116916033B (zh) 一种基于随机自适应傅里叶分解的联合时空视频压缩方法
Rakshit et al. A Hybrid JPEG & JPEG 2000 Image Compression Scheme for Gray Images
RU2429541C2 (ru) Способ кодирования оцифрованных изображений с использованием дискретного вейвлет-преобразования адаптивно определенного базиса
KR101075670B1 (ko) 다수의 기본 블록들을 이용하여 다차원 변환하고 임계 처리하는 방법 및 장치
KR20110070687A (ko) 다차원 변환 및 양자화가 가능한 부호화 장치 및 방법, 그리고, 복호화 장치 및 방법
JP6846134B2 (ja) 映像符号化装置及び映像復号装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130304

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140303

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee