KR100965551B1 - Method and apparatus for compression and decompression of lattice arrayed images - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 영상 압축 및 복원 방법에 관한 것으로서 특히 기준영상과 격자로 배열되어 상기 기준영상의 표본수 향상효과를 가져오는 부가영상을 포함하여, 상기 부가영상의 연속되는 인접한 화소 값 정보를 이용하여 상기 기준영상의 빈 화소 값을 추정하는 방법 및 이를 이용한 영상 압축 및 복원 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for compressing and reconstructing an image. In particular, the present invention relates to a method of compressing and restoring an image, including an additional image arranged in a grid with the reference image to improve the number of samples of the reference image. A method of estimating an empty pixel value of an image and an image compression and reconstruction method using the same are provided.
초해상도 기술은, 동일한 피사체를 촬영한 것으로서 촬영각이 다른 복수의 영상정보가 확보되면, 영상정보의 표본수가 향상되는 효과가 있어서 정합, 잡음제거, 보간 등 영상처리 기법을 통해서 궁극적으로는 영상기기의 한계를 극복하는 고해상도 실현이 가능하다는 원리를 이용하는 것으로서, 동영상, 입체영상, 위성영상 등 다양한 특징을 갖는 영상들로부터 초해상도를 구현하는 기술이 소개되었다.The super-resolution technology, when photographing the same subject and securing a plurality of image information having different shooting angles, has an effect of improving the number of samples of the image information, and ultimately through image processing techniques such as matching, noise reduction, and interpolation. Using the principle that high resolution can be overcome to overcome the limitations of the present invention, a technique of implementing super resolution from images having various characteristics such as moving images, stereoscopic images, and satellite images has been introduced.
특히, 항공 및 위성영상분야에서는 관측영상의 상업화가 진행되면서 고해상 도 영상의 수요가 지속적으로 증가하고 있는데, 렌즈, 반사경 따위 수광장치를 포함한 영상기기의 크기를 증가시키거나, 영상기기의 운영고도를 낮추는 것이 관측영상의 해상도를 향상시키는 한 방법이지만, 전자의 경우에는 영상기기의 크기증가가 불가피한 단점이 있고, 운영고도를 낮추는 방법 또한 위성수명의 단축 및 관측폭 감소 등이 불가피해진다.In particular, in the field of aviation and satellite imagery, the demand for high resolution images continues to increase as commercialization of observational images proceeds.Increasing the size of imaging equipment including lenses, reflectors, etc. Although lowering is one method of improving the resolution of the observed image, in the former case, an increase in the size of the imaging device is inevitable, and a method of lowering the operating altitude also inevitably shortens the satellite life and decreases the observation width.
이에, 도 1a에서 보는 것처럼, 항공기 및 위성이 이동하는 방향과 (106) 수직방향으로 CCD, CMOS 등 영상검출소자를 (101) 선형으로 길게 배열한 것을 (102) 이용하고, T2, T4, T6처럼 영상의 획득시점을 제어하므로서, 선형으로 배열된 화소들의 (102A, 102B, 103C) 집합을 (105) 획득하는 것을 특징으로 하는 항공기 및 위성분야의 영상기기는, 도 1b처럼 선형 영상검출장치 두 조를 (102 내지 103) 화소간 간격의 (104) 반 정도 서로 엇갈리게 배열하는 특징이 있는 ‘격자배열선형영상검출장치’를 (108) 사용하는 것이 통상적인데, 상기 격자배열선형영상검출장치를 사용하면 선형 영상검출장치의 (102 내지 103) 화소출력 (103-A, 102-A, 103-B, 102-B, 103-C, 102-C) 시간을 특정함으로서 (T1, T2, T3, T4, T5, T6) 두 조의 영상집합, 즉 기준영상과 (107) 기준영상의 표본수 증가효과를 유발하는 부가영상을 (105) 획득하는 것이 가능하다. 즉, 항공기 및 위성에 탑재된 카메라처럼, 카메라의 이동방향과 (106) 직각으로 화소간 간격의(104) 절반을 엇갈려 배열한 선형영상검출장치는(102, 103) T1 시점에서는 103 배열이 작동하여 일 선형화소를 (103-A) 획득하고, T2 시점에서는 102 배열이 작동하여 또 다른 일 선형화소를 획득하고 (102-A), T3 시점에서는 103 배열이 작동하여 또 다른 일 선형화소를 획득하고 (103-B), T4 시점에서는 102 배열이 작동하여 또 다른 일 선형화소를 획득하고 (102-B), T5 시점에서는 103 배열이 작동하여 또 다른 일 선형화소를 획득하고 (103-C), T6 시점에서는 102 배열이 작동하여 또 다른 일 선형화소를 획득하는 (102-C) 일련의 기능 반복을 통해서, 서로 다른 위치를 촬영한 두 조의 영상집합을 (105, 107) 획득하게 되는데, 도 1c에서 보듯이, 선형 영상검출장치 한 조를 사용해서 얻는 영상집합과 비교하여 동일한 면적의 피사체에 대한 획득영상의 표본수가 2 배 증가하는 효과가 있으므로, 상술한 영상처리 기법을 적용하여 영상의 해상도 향상이 가능해 진다. 한편, 상기 기준영상과 부가영상은 서로 상대적인 것인바, 예로써, 기준영상을 영상집합 105 로 정의하는 경우는, 영상집합 107 이 영상집합 105 의 표본수 증가에 기여하는 것으로 볼 수 있으므로 영상집합 107 을 부가영상으로 정의할 수 있음은 물론이다.Therefore, as shown in FIG. 1A, the array of image detection elements such as CCD and CMOS (101) is long (102) in the direction in which the aircraft and the satellite move (106), and T2, T4, and T6. As shown in FIG. 1B, an image device of an aircraft and satellite field is characterized by obtaining a set of (102A, 102B, 103C) of linearly arranged pixels by controlling an acquisition point of an image as shown in FIG. It is common to use a 'grid array linear image detector' (108), which is characterized by arranging the pairs (102) to (104) half of the inter-pixel spacing (108), which uses the lattice linear image detector. By specifying the (102 to 103) pixel output (103-A, 102-A, 103-B, 102-B, 103-C, 102-C) times of the linear image detection device (T1, T2, T3, T4) , T5, T6) two sets of images, i.e., the number of samples that increases the number of samples of the reference image and (107) the reference image. It is possible to acquire an image (105). That is, like a camera mounted on an aircraft and a satellite, a linear image detection device in which 104 half of the interval between pixels is arranged at right angles to the camera's moving direction (106) at the right angle (102, 103) has 103 arrays operated at the time T1. To obtain one linear pixel (103-A), and at time T2,
한편, 격자배열영상을 획득하는 방법과 관련하여서는, 상기 격자배열선형영상검출장치 (108) 뿐만 아니라, 마사루 오사다 등이 미국 특허 6,847,397 B1 에 따르면, 다수의 영상검출소자를 격자배열로 배치한 특징이 있는 면형 영상검출장치를 사용하는 방법 또한 종래에 잘 알려져 있다. 도 2 는 행 및 열 방향으로 각각 N 개 및 M 개의 영상검출소자들을 (201) 2 차원 면상에 직선적으로 배치한 종래의 ‘면형영상검출장치’와 (200-A), 이와는 격자형으로 부가적인 영상검출소자들을 (202) 함께 배치한 특징이 있는 ‘격자배열면형영상검출장치’의 (200-B) 구조 및 이로부터 획득되는 격자배열영상으로부터 초해상도를 구현하는 개념을 설명하는 것으로써, 격자배열면형영상검출장치에 (200-B) 포함된 영상검출소자간의 간격을 비교해 보면, 격자형으로 영상검출소자들을 배치하는 경우, 단위면적당 소자수의 증가로 인해 대각선 방향 화소간의 간격이 (205-A 내지 205-B) 행 (203) 및 열 방향 (204) 화소간의 간격과 비교하여 작아지게 되는 특징이 있음을 보여주는데, 이는 단위면적당 영상표본수가 증가하는 효과와 동일하게 이해될 수 있는 것으로서, 종래의 비격자형 선형 (102) 내지 종래의 비격자형 면형영상검출장치를 (200-A) 이용하여 얻어지는 비격자형 영상보다, 격자배열선형영상검출장치 (108) 내지 격자배열면형영상검출장치 (200-B) 따위를 이용하여 얻어지는 격자배열영상에서 화소간의 상관성이 개선되는 일 이유이기도 하다. 즉, 도 1 의 (다)처럼, 서로 다른 두 영상집합에 (105 내지 107) 포함된 화소들의 획득 위치를 찾아서 일 영상 프레임에 정렬한 후, 보간 및 잡음여과 등 널리 알려진 영상처리방법을 적용하면, 영상표본의 증가효과로 인해서, 비격자형 일반영상의 경우 보다 정확하게 화소간에 화소값이 없는 ‘빈화소’ 영역의 (206) 화소값을 추정이 가능한데, 이는 종래 비격자형영상집합이 (105, 107 내지 200-A) 갖는 해상도의 한계를 극복하는 일 방법이며, 종래에 초해상도 구현 기법의 일예로 잘 알려져 있다. 그러나 격자배열영상은 비격자형 일반영상보다 저장 및 전송하여야 할 영상의 양이 증가하는 것이 불가피하므로, 저장 및 전송용량에 맞추어 영상신호를 압축하여야 할 필요성이 있다.On the other hand, in relation to a method for obtaining a grid array image, as well as the grid array linear
도 3 는 종래에 널리 알려져 있는 영상압축의 개념에 대한 일 예시로서, 입력 영상신호의 (301) 화소 값을 계산하여 영상신호의 정보를 종래의 화소값과는 다른 형태의 신호로 표현하는 영상변환 단계와 (302), 영상변환된 신호를 양자화한 (303) 값 또는 화소값의 엔트로피를 계산한 결과에 특정한 부호를 할당하는 (304) 부호화 단계를 (305) 거쳐, 영상신호의 (301) 압축 부호열을 (306) 생성하는 절차들로 구성되는 특징이 있는 것이며, 상기 영상변환은 (302) 인접한 수평 및 수직 화소값 간에는 상관성이 크다는 영상신호의 잘 알려진 특징을 이용하는 것으로서, JPEG 내지 MPEG 등에서 사용하는 이산코사인변환 (DCT) 방법 및 웨이브렛 영상변환방법처럼 ‘수평 8 화소 x 수직 8 화소’의 영역범위 내지는 특정한 2 차원 색공간 화소영역안에 (이하 ‘변환영역’) 존재하는 화소간의 수평 및 수직 방향 상관성을 계산하여, 해당영역의 화소값을 주파수 영역 내지는 주파수 영역과 화소영역에 표현하는 방법이다. 상기 부호화는 (305) 종래에 Run-length, Huffman, Lempel-ziv 등처럼 신호의 엔트로피를 계산하여 각 신호의 발생확률에 따라 서로 다른 길이의 이진부호를 할당하는 절차를 포함하는 것으로써, 무손실 압축의 경우는 상기 영상변환을 수행하지 않고, 직접 화소값의 엔트로피를 계산하여 특정 이진부호를 할당하기도 한다.3 is an example of a concept of image compression, which is widely known in the art, and calculates a (301) pixel value of an input image signal and expresses the information of the image signal as a signal different from the conventional pixel value. (301) compression of the video signal through step (302) and (304) an encoding step (305) of assigning a specific code to a result of calculating the entropy of the pixel value or the 303 quantized image converted signal. It is characterized in that it consists of procedures for generating a code string (306), and the image conversion uses (302) a well-known feature of an image signal having a high correlation between adjacent horizontal and vertical pixel values, and is used in JPEG to MPEG and the like. Like the discrete cosine transform (DCT) method and the wavelet image conversion method, a 'transition region' exists in a region range of 'horizontal 8 pixels x vertical 8 pixels' or a specific two-dimensional color space pixel region. Is a method for calculating the horizontal and the vertical correlation between pixels, represented in the frequency domain to the pixel domain naejineun the pixel value of the zone frequencies. The encoding (305) includes a procedure of allocating binary codes having different lengths according to the probability of occurrence of each signal by calculating the entropy of the signal, as in Run-length, Huffman, Lempel-ziv, etc. In this case, the entropy of the pixel value is calculated directly and the specific binary code is assigned without performing the image conversion.
격자배열영상의 경우에는, 도 2 의 예시처럼, 상기 영상변환단계에서 수직방향 (204) 및 수평방향 (203) 화소값 간의 상관성 외에도 각기 다른 대각방향의(205-A 내지 205-B) 상관성 계산이 수행되어야 함으로 인해서 상기 영상변환을 위한 연산이 곤란하므로, 종래의 압축방법을 적용하여 압축하는 것이 효과적이지 않게 된다. 따라서, 격자배열영상을 도 1에서 예시한 것처럼 비 격자형영상인 기준영상(107)과, 기준영상과는 격자로 배열되고 영상의 표본수 증가효과를 가져오는 부가영상(105)으로 구분한 후, 도 3 의 예시한 바와 같은 종래의 압축방법 등을 이용하여 기준영상과 부가영상을 독립적으로 압축하는 방법을 고려할 수 있지만, 이 경우 증복되는 기능을 별도로 구현하여야 하는 필요성으로 인해 압축장치의 크기가 증가되는 단점이 있다.In the case of a lattice array image, as in the example of FIG. 2, in addition to the correlation between the pixel values in the
이에, Quincunx 이산코사인(DCT) 변환방법이 소개된바 있는데, Quincunx 이산코사인 변환 방법은 도 4 에서 보듯이, 두 영상집합의 (105 내지 107) 각 화소를, 각각의 영상획득 위치에 상응토록 격자로 배열하며 (1 의 (다) 내지 401), 상기 영상변환 단계에서는 이산코사인 변환할 화소영역을 도 4 에서 보듯이 마름모 형태로 설정하여 (402) 변환될 화소간의 상관성을 개선하는 것을 특징으로 하나, 화소가 영상 열 내지 행의 처음 내지 끝부분에 위치하여 마름모 형태의 ‘변환영역’에 포함시키기 곤란한 일부 화소의 경우는 (403) 영상변환이 곤란해지는 단점이 있다. 한편, 상기 마사루 오사다 등의 미국 특허 6,847,397 B1 에 따르면, 격자배열면형영상검출장치를 통해 획득된 격자배열영상과 (200-B), 이에 보간기법 등을 적용하여 연산한 ‘빈화소’의 (206) 값들을 더함으로서 영상의 해상도를 향상시킨 후에, 해상도가 향상된 영상을 압축하고 있는 데, 이 경우 빈화소 연산절차의 추가에 따른 계산량 증가는 물론, 압축하여야 할 영상의 정보량 증가에 상응하는 고속 압축장치를 구비하여야 하는 단점이 있다.Thus, Quincunx discrete cosine (DCT) conversion method has been introduced, Quincunx discrete cosine conversion method, as shown in Figure 4, the grid to match each pixel (105 to 107) of the two sets of images, corresponding to the respective image acquisition position In the image conversion step, the pixel region to be discrete cosine transformed is set in a rhombus shape as shown in FIG. 4 to improve the correlation between the pixels to be converted (402). In the case of some pixels in which pixels are located at the beginning or end of an image column or row and are difficult to be included in a rhombus-shaped 'conversion area', the image conversion becomes difficult (403). Meanwhile, according to US Patent No. 6,847,397 B1 of Masaru Osada et al., (Binary pixel) calculated by applying a grid array image obtained through a grid array planar image detection device (200-B) and an interpolation technique, etc. 206) After adding the values to improve the resolution of the image, the compressed image is compressed.In this case, the high-speed corresponding to the increase in the amount of information due to the addition of the empty pixel operation procedure and the increase in the amount of information of the image to be compressed is achieved. There is a disadvantage that a compression device must be provided.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서 부가영상의 연속되는 인접한 화소 값 정보를 이용하여 상기 기준영상의 가상 화소 값을 추정하는 방법 및 이를 이용한 영상 압축 및 복원 방법에 의해 간단하고도 저렴한 가격의 압축 방법 및 장치를 제공함에 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and the method of estimating the virtual pixel value of the reference image using consecutive adjacent pixel value information of the additional image and the method of compressing and restoring the image using the same and at a simple and low cost. It is an object to provide a compression method and apparatus.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 기준영상과 격자로 배열되어 상기 기준영상의 표본수 향상효과를 가져오는 부가영상을 포함하여, 상기 부가영상의 연속되는 인접한 화소 값 정보를 이용하여 상기 기준영상의 빈 화소 값을 추정하는 방법으로서, 부가영상의 일 화소열 내지 일 화소행의 첫 번째 또는 제일 마지막 화소에 해당되어 상기 열 내지 행 내에서 인접한 화소가 하나인 경우, 상기 인접한 화소값을 가상화소값으로 연산하고, 인접한 화소가 둘인 경우 상기 인접한 화소값의 평균값을 가상화소값으로 연산하는 가상화소값 추정 방법에 특징이 있다.In order to achieve the above object, the present invention includes an additional image arranged in a grid with a reference image to obtain an effect of improving the number of samples of the reference image. A method of estimating a pixel value, wherein when there is one adjacent pixel in one column or row of one pixel row of the additional image and the column or row is adjacent, the adjacent pixel value is converted into a virtual value. And a virtual value estimation method for calculating the average value of the adjacent pixel values as a virtual value when two adjacent pixels are used.
또한, 격자배열영상신호의 화소값을 읽어서 기준영상의 영상 표본수 향상에 기여하는 부가영상으로 정의하는 영상 정의 단계와, 상술한 가상화소값 추정 단계와, 상기 각 화소값을 색공간 데이터로 변환하는 한편, 전체 화상을 주파수 공간으로 변환하는 영상 변환 단계와, 상기 주파수 영역의 각 성분을 정수화하는 양자화 단계를 포함하는 가상화소값 추정 방법을 이용한 영상 압축 방법에 다른 특징이 있 다.In addition, an image defining step of reading a pixel value of the grid array image signal and defining it as an additional image contributing to the improvement of the number of image samples of the reference image, the virtual value estimation step described above, and converting each pixel value into color space data On the other hand, there is another feature of an image compression method using a virtual value estimation method including an image conversion step of transforming an entire image into a frequency space and a quantization step of integerizing each component of the frequency domain.
또한, 격자배열압축영상신호가 역영상변환되어 생성된 부가영상의 화소값 및 빈화소값을 이용하여 기준 영상의 원화소값을 빈 화소 추정 방법에 의해 복원하는 방법으로서, 부가영상의 일 화소열 내지 일 화소행의 첫 번째 또는 제일 마지막 빈 화소에 해당되어 상기 가상화소값을 추정하는데 사용된 인접한 원화소가 하나인 경우, 해당 원화소값은 상기 가상화소값으로 연산하고, 연속되는 두 개의 빈화소사이에 원화소가 위치한 경우, 해당 원화소값은 연속되는 두 개의 빈화소값을(a, b) 이용하여, 수학식 16 에 의해 연산되는 가상화소값 추정 방법을 이용한 격자배열영상의 복원방법에 또 다른 특징이 있다.In addition, a method of reconstructing the original pixel value of the reference image by the empty pixel estimation method using the pixel value and the empty pixel value of the additional image generated by inverse image conversion of the grid array compressed video signal, wherein one pixel column of the additional image If there is only one adjacent pixel used for estimating the virtual pixel value corresponding to the first or last empty pixel of one to one pixel row, the corresponding pixel value is calculated as the virtual pixel value, and two consecutive bins are used. If the original pixel is located between the pixels, the corresponding pixel value is reconstructed by using the virtual pixel value estimation method calculated by
본 발명에 따르면, 격자배열영상을 압축함에 있어서 부가영상으로부터 연산한 가상화소값들 및 기준영상을 이용함으로써, 종래 각 영상집합을 독립적으로 압축하거나, Quincunx 이산코사인 방법 또는 ‘빈화소’ 추정절차를 특징으로 하는 마사루 오사다 등의 압축방법을 적용함에 따른 압축장치의 크기증가, 변환영역의 불완전성, 연산량 증가 따위 단점 극복은 물론, JPEG, MPEG 등처럼 잘 알려진 종래의 압축 및 압축복원 방법과 연동이 가능하다. 또한, 본 발명에 의한 압축 및 압축영상의 복원은, 상기 가상화소 및 원화소 추정절차에서 설명한 것처럼 부가영상의 첫 번째 내지 끝 화소 값처럼 특정한 위치의 화소의 본래 값이 가상화소 내지 원화소의 추정값으로 이용되고, 연속되는 가상화소 내지 원화소값 연산시에 직접 참고 되는 특징이 있는바, 격자배열영상을 효과적으로 압축하는 수단일 뿐만 아니라, 간단한 연산만으로 격자배열압축영상으로 부터 본래의 격자배열영상복원이 가능한 장점이 있다. 특히, 마사루 오사다 등의 제안은 (미국 특허 6,847,397 B1) 격자배열영상의 해상도를 미리 향상시킨 것을 압축함으로서 해상도 향상과정 및 압축시 계산량이 증가되는 단점이 있음은 물론, 해상도가 이미 향상된 영상을 압축하여 화질 개선의 기회를 잃게 되는 반면에, 본 발명에 의해 복원된 격자배열영상의 경우는, 압축복원단계에서 기준영상 및 부가영상을 충실하게 복원할 수 있는바, 복원된 기준영상 및 부가영상을 이용하여 해상도를 향상함에 있어서 다양한 영상처리 기법을 적용하는 것이 가능하고, 이로부터 다양한 품질의 화질제공이 가능해 진다.According to the present invention, by compressing a grid array image by using virtual image values and a reference image computed from an additional image, each conventional image set is independently compressed, or a Quincunx discrete cosine method or a 'blank pixel' estimation procedure is performed. Overcoming shortcomings such as the increase in the size of the compression device, the incompleteness of the conversion area, and the increase of the calculation amount by applying the compression method of Masaru Osada, etc., as well as the well-known conventional compression and compression restoration methods such as JPEG and MPEG This is possible. In addition, the restoration of the compressed and compressed image according to the present invention is that, as described in the virtual pixel and the original pixel estimation procedure, the original value of the pixel at a specific position is the estimated value of the virtual pixel or the original pixel as the first to the last pixel value of the additional image. It is not only a means for effectively compressing a grid array image, but also restores the original grid array image from the grid array compressed image by simple calculation. This has a possible advantage. In particular, Masaru Osada et al. (US Pat. No. 6,847,397 B1) compresses the resolution of a grid array image in advance to improve the resolution and the amount of computation during compression. In the case of the grid array image restored by the present invention, the reference image and the additional image can be faithfully restored in the compression restoring step. It is possible to apply a variety of image processing techniques in improving the resolution, thereby providing a variety of image quality.
이하 첨부된 도면과 실시예를 통해 본 발명을 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings and examples.
본 발명은 상술한 바와 같이 가상화소값 추정 방법 및 이를 이용한 영상 압축,복원방법 및 장치에 관한 것으로서 우선 상기 가상화소값 추정 방법에 대해 실시예1을 참조하여 설명한다. The present invention relates to a virtual value estimation method, an image compression and restoration method and apparatus using the same as described above. First, the virtual value estimation method will be described with reference to the first embodiment.
실시예1Example 1
본 발명의 가상화소값 추정 방법은 기준영상과 격자로 배열되어 상기 기준영상의 표본수 향상효과를 가져오는 부가영상을 포함하여, 상기 부가영상의 연속되는 인접한 화소 값 정보를 이용하여 상기 기준영상의 빈 화소 값을 추정하는 방법으로 서, 부가영상의 일 화소열 내지 일 화소행의 첫 번째 또는 제일 마지막 화소에 해당되어 상기 열 내지 행 내에서 인접한 화소가 하나인 경우, 상기 인접한 화소값을 가상화소값으로 연산하고, 인접한 화소가 둘인 경우 상기 인접한 화소값의 평균값을 가상화소값으로 연산하는 것이다.The virtual value estimating method of the present invention includes an additional image arranged in a grid with a reference image to improve the number of samples of the reference image, and the bin of the reference image using consecutive adjacent pixel value information of the additional image. As a method of estimating a pixel value, when the pixel corresponds to the first or last pixel of one pixel column to one pixel row of an additional image and there is only one adjacent pixel in the column or row, the adjacent pixel value is converted into a virtual value. In the case of two adjacent pixels, the average value of the adjacent pixel values is calculated as a virtual pixel value.
이에 대해, 도 1 과 도 5 에 의해 본 발명의 가상화소 추정방법에 대한 실시예를 상술하면,On the other hand, with reference to Figures 1 and 5 the embodiment of the virtualization estimation method of the present invention in detail,
상기 격자배열영상 내지 격자배열영상 획득장치의 출력영상으로부터 기준영상 (107) 및 기준영상의 표본수 향상효과를 유발하는 부가영상을 (105) 설정하는 제 1 단계,A first step of setting a reference image (107) and an additional image (105) causing an effect of improving the number of samples of the reference image from the output image of the grid array image to the grid array image obtaining apparatus;
상기 제 1 단계의 부가영상에서, 기준영상과 부가영상의 화소들의 획득 위치를 찾아서 일 영상 프레임에 정렬하는 경우 (도 1의 (다)), 화소값 사이에는 실제로는 화소의 값이 없는 빈화소가 (206) 존재하게 되는데, 기준영상내 화소행 내지 화소열상의 하나에 포함된 빈화소를 본 발명의 ‘가상화소’로 정의하고, 그 값을 추정하고자 하는 가상화소와 (501, 502, 503) 인접한 부가영상의 화소가 하나만 (105-C) 있는 경우에는 (501 내지 502) 인접한 본래 부가영상의 화소 값을 (105-B) 가상화소의 값으로 (501) 취하는 제 2 단계,In the additional image of the first step, when the acquisition position of the pixels of the reference image and the additional image is found and aligned to one image frame (Fig. 1 (c)), a blank pixel having no actual pixel value between pixel values is obtained. (206) is present, and the virtual pixels included in one of the pixel rows or the pixel columns in the reference image are defined as 'virtual pixels' of the present invention, and (501, 502, 503) ) If there is only one pixel of the adjacent additional video (105-C), the second step of taking the pixel value of the (501 to 502) neighboring original additional video (501) as the value of the (105-B) virtual,
값을 추정하고자 하는 가상화소와 (503) 인접한 부가영상의 화소가 두 개인 경우는 (105-A, 105-B) 이전 단계에서 추정한 가상화소 값과 (501), 이전단계에서 가상화소 추정시 사용하지 않은 부가영상의 화소값을 (105-A) 읽어서 그 평균을 계산한 것을 가상화소 (503) 값으로 추정하는 제 3 단계,In case that there are two pixels of the virtual source to estimate the value of (503) and the adjacent additional video (105-A, 105-B), the virtual value estimated in the previous step (501) and the virtual step in the previous step (501) A third step of estimating the average of the pixel values of the unused additional video (105-A) and calculating the average thereof as the value of the
상기 단계 들을 부가영상에 대해서 반복적으로 수행하는 제 4 단계를 포함하여 필요한 가상화소의 값들을 추정하는 것을 특징으로 하며,And estimating values of a virtual virtual machine, including a fourth step of repeatedly performing the above steps with respect to the additional video.
일 예로, A, B, C, D, E 값을 가지며 A, B, C, D, E 순서로 배열되어 있는 부가영상의 화소열(내지 행)로부터 기준영상 ‘화소행’사이에 존재하는 가상화소를 추정하는 절차를 살펴보면, 부가영상의 화소값으로 부터 추정한 가상화소 a, b, c, d, e 는, 상기 부가영상의 화소와 함께 a, A, b, B, c, C, d, D, e, E 의 순서로 일열로 정열가능한바 (504), 상기 본 발명의 가상화소값 추정방법에 따르게 되면, 가상화소와 인접한 부가영상의 화소가 하나뿐인 첫 번째 가상화소의 값 ‘a’ 는 수학식 1 에 의해 계산 가능한데,As an example, a virtual image exists between a pixel column (or row) of an additional image having A, B, C, D, and E values and arranged in the order of A, B, C, D, and E, and the reference image 'pixel row'. Referring to the procedure of estimating the pixel, the virtual pixels a, b, c, d, and e estimated from the pixel values of the additional video are a, A, b, B, c, C, d together with the pixels of the additional video. According to the method for estimating a virtual pixel value according to the present invention, the value of 'a' is the first virtual pixel having only one pixel of an additional image adjacent to the virtual pixel. Is calculated by Equation 1,
[수학식 1][Equation 1]
a = Aa = A
의 관계로 추정할 수 있으며, 다음번 가상화소 ‘b’ 는 수학식 2 에 의해 계산 가능한데,It can be estimated by the relation of, and the next virtual 'b' can be calculated by Equation 2.
[수학식 2][Equation 2]
b = (a + B) ÷ 2b = (a + B) ÷ 2
처럼, 이전 단계에서 추정한 가상화소 값 ‘a’ 와 추정코자 하는 가상화소 ‘b'의 다음번 부가영상의 화소값 ‘B'의 평균값을 계산한 것으로 추정하며, 마찬가지로 다음번 가상화소 ‘c’ 는 수학식 3 에 의해 계산 가능한데,Likewise, it is estimated that the average value of the virtual value 'a' estimated in the previous step and the pixel value 'B' of the next additional image of the virtual image 'b' to be estimated are calculated. It can be calculated by equation 3,
[수학식 3]&Quot; (3) "
c = (b + C) ÷ 2c = (b + C) ÷ 2
처럼, 이전 단계에서 추정한 가상화소 값 ‘b’ 와 추정코자 하는 가상화소 ‘c'의 다음번 부가영상의 화소값 ‘C'의 평균값을 계산한 것으로 추정하며, 다음번 가상화소 'd' 또한 수학식 4 에 의해 이전의 방법과 동일한 방법으로 계산 가능한데,Likewise, it is assumed that the average value of the virtual value 'b' estimated in the previous step and the pixel value 'C' of the next additional image of the virtual image 'c' to be estimated are calculated. 4 can be calculated in the same way as the previous method,
[수학식 4]&Quot; (4) "
d = (c + D) ÷ 2d = (c + D) ÷ 2
처럼, 이전 단계에서 추정한 가상화소 값 ‘c’ 와 추정코자 하는 가상화소 ‘d'의 다음번 부가영상의 화소값 ‘D'의 평균값을 계산한 것으로 추정하며, 다음번 가상화소 'e' 역시 수학식 5 에 의해,Likewise, it is estimated that the average value of the virtual value 'c' estimated in the previous step and the pixel value 'D' of the next additional image of the virtual image 'd' to be estimated are calculated. By 5,
[수학식 5][Equation 5]
e = (d + E) ÷ 2e = (d + E) ÷ 2
처럼, 이전 단계에서 추정한 가상화소 값 ‘d’ 와 추정코자 하는 가상화소 ‘e'의 다음번 부가영상의 화소값 ‘E'의 평균값을 계산한 것으로 추정할 수 있는데, 이는 상기 예시한 부가영상의 화소들이(A, B, C, D, E) 순차적으로 처리될 필요가 있는 경우에 효과적인 연산방법의 예시이며, 도 2 에 예시한 면형 영상검출장치처럼 상기 예시한 화소들을 동시에 읽어서 처리하는 것이 유리한 경우, 수식 1 에 의해 연산되어야 하는 가상화소 ‘a’를 제외하고, 나머지 가상화소들은 해당 가상화소와 인접한 두 개 부가영상의 화소값의 단순 평균을 연산한 것으로 추정할 수 있는데, 가상화소 ‘b’를 추정하는 상기 수학식 2를 일 예로 들면, 이 경우 ‘b = (A + B) ÷ 2’ 처럼 연산할 수가 있다. 수학식 3 내지 수학식 5 에 의해 추정 한 가상화소 ‘c’, ‘d’ 내지 ‘e’ 또한 해당 가상화소와 인접한 두 개 부가영상의 화소값의 평균을 연산하여 추정할 수 있다.Likewise, it is estimated that the average value of the virtual value 'd' estimated in the previous step and the pixel value 'E' of the next additional image of the virtual image 'e' to be estimated are calculated. It is an example of an effective calculation method when the pixels (A, B, C, D, E) need to be processed sequentially, and it is advantageous to simultaneously read and process the above-described pixels as in the planar image detection device shown in FIG. In this case, except for the virtual 'a', which should be calculated by Equation 1, the remaining virtuals can be estimated to calculate a simple average of pixel values of two additional images adjacent to the virtual, and the virtual 'b' For example, Equation 2 for estimating 'can be calculated as' b = (A + B) ÷ 2' in this case. The virtual sources 'c' and 'd' to 'e' estimated by Equations 3 to 5 may also be estimated by calculating an average of pixel values of two additional images adjacent to the virtual source.
실시예2Example 2
본 실시예에서 설명하고자 하는 발명은 상술한 가상화소값 추정 방법을 이용한 영상 압축 방법(S100)이다.The present invention to be described in this embodiment is an image compression method (S100) using the above-described virtual value estimation method.
즉, 상기 압축 방법(S100)은 격자배열영상신호의 화소값을 읽어서 기준영상의 영상 표본수 향상에 기여하는 부가영상으로 정의하는 영상 정의 단계(S110)와, 부가영상의 일 화소열 내지 일 화소행의 첫 번째 또는 제일 마지막 화소에 해당되어 상기 열 내지 행 내에서 인접한 화소가 하나인 경우, 상기 인접한 화소값을 가상화소값으로 연산하고, 인접한 화소가 둘인 경우 상기 인접한 화소값의 평균값을 가상화소값으로 연산하는 가상화소값 추정 단계(S120)와, 상기 각 화소값을 색공간 데이터로 변환하는 한편, 전체 화상을 주파수 공간으로 변환하는 영상 변환 단계(S130)와, 상기 주파수 영역의 각 성분을 정수화하는 양자화 단계(S140)를 포함한다.That is, the compression method (S100) includes an image definition step (S110) of defining an additional image contributing to the improvement of the number of sample images of the reference image by reading pixel values of the grid array image signal, and one pixel column to one pixel row of the additional image. If there is one adjacent pixel in the column or row corresponding to the first or last pixel of the pixel, the adjacent pixel value is calculated as a virtual pixel value, and when there are two adjacent pixels, the average value of the adjacent pixel value is calculated as the virtual pixel value. A virtual value estimating step (S120) for calculating a value, an image conversion step (S130) for converting each pixel value into color space data, and converting an entire image into a frequency space, and integerizing each component of the frequency domain. A quantization step S140 is included.
상기 영상 정의 단계(S110)는 상술된 바와 같이 격자배열영상신호의 화소값을 읽어서 기준영상과 상기 기준영상의 영상 표본수 향상에 기여하는 부가영상으로 정의하는 단계이다.The image defining step S110 is a step of defining a reference image and an additional image contributing to the improvement of the number of image samples of the reference image by reading pixel values of the grid array image signal as described above.
상기 가상화소값 추정 단계(S120)는 부가영상의 일 화소열 내지 일 화소행의 첫 번째 또는 제일 마지막 화소에 해당되어 상기 열 내지 행 내에서 인접한 화소가 하나인 경우, 상기 인접한 화소값을 가상화소값으로 연산하고, 인접한 화소가 둘인 경우 상기 인접한 화소값의 평균값을 가상화소값으로 연산하는데, 이는 실시예1에서 설명하였으므로 자세한 설명은 생략한다.The virtual value estimating step (S120) corresponds to the first or last pixel of one pixel column to one pixel row of an additional image, and when there is only one adjacent pixel in the column or row, the adjacent pixel value is virtualized. It calculates a value, and when there are two adjacent pixels, the average value of the adjacent pixel values is calculated as a virtual value, which has been described in Embodiment 1, and thus detailed description thereof will be omitted.
상기 영상 변환 단계(S130)는 상기 각 화소값을 색공간 데이터로 변환하는 한편, 전체 화상을 주파수 공간으로 변환하는 단계이다.The image converting step (S130) is a step of converting each pixel value into color space data and converting an entire image into a frequency space.
이때, 상기 변환 단계(S130)는 상기 각 화소값을 색공간 데이터로 변환하는 제1변환 단계(S131)와, 전체 화상을 8x8 픽셀의 크기를 갖는 섹션으로 나눈후, 각 8x8 섹션의 데이터를 이차원 이산 코사인 변환을 이용하여 주파수 공간으로 변환하는 제2변환 단계(S132)를 포함할 수 있다.In this case, the conversion step (S130) is a first conversion step (S131) for converting each pixel value into color space data, divided the entire image into sections having a size of 8x8 pixels, and then the data of each 8x8 section is two-dimensional A second transform step S132 of converting into a frequency space using a discrete cosine transform may be included.
상기, 주파수 영역의 각 성분을 정수화하는 양자화 단계(S140)에 대해 설명하면, 사람의 눈은 명도에 대해 비교적 넓은 영역에서 작은 차이를 구분할 수 있다. 그러나 고주파의 명도 변화에서는 그 구별능력이 떨어진다. Referring to the quantization step S140 of integerizing each component of the frequency domain, the human eye may distinguish small differences in a relatively wide region with respect to brightness. However, the change in the brightness of the high frequency is less distinguishable.
이 사실에 근거하여 고주파 성분의 정보의 많은 부분은 버릴 수 있다. 이런 작업은 주파수 영역의 각 성분에 대해 특정 상수로 나누고 정수 몫만을 취함으로써 수행된다. 이 작업이 전체 압축 과정에서 가장 손실이 큰 부분이다. 이 방법으로 고주파 성분들은 거의 0이나 0이 근접한 양수, 혹은 음수가 된다.Based on this fact, much of the information of the high frequency component can be discarded. This is done by dividing by a certain constant and taking only integer quotients for each component in the frequency domain. This is the most costly part of the overall compression process. In this way, the high frequency components are almost zero, zero or near positive or negative.
이상 설명한 바와 같은 본 발명(S100)에 의해 간단하고도 용이하게 영상을 압축할 수 있다.According to the present invention (S100) as described above, the image can be compressed simply and easily.
실시예3Example 3
본 실시예에서는, 상기 빈화소 추정방법을 포함하여 영상변환하는 전기기계 및 전산프로그램으로 구현한 장치에 관한 것으로서 격자배열영상을 압축하는 장치에 있어서, 격자배열영상신호의 화소값을 읽어서 기준영상 및 기준영상의 표본수 향상에 기여하는 부가영상으로 정의하는 영상정의부와, 부가영상의 일 화소열 내지 일 화소행의 첫 번째 또는 제일 마지막 화소에 해당되어 상기 열 내지 행 내에서 인접한 화소가 하나인 경우, 상기 인접한 화소값을 가상화소값으로 추정하고, 인접한 화소가 둘인 경우 상기 인접한 화소값의 평균값을 가상화소값으로 추정하는 추정하는 가상화소 예측부와, 상기 기준영상의 화소값 및 상기 가상화소의 값들을 획득위치에 맞추어 색공간상에 일 영상프레임으로 구성한 것을 주파수 영역 또는 주파수 영역과 공간 영역이 혼합된 영역에서 표현하도록 변환하는 영상변환부와, 상기 영상변환부의 표현영역이 변환된 출력영상신호를 양자화처리하는 부호화부를 포함한다.The present invention relates to an apparatus implemented by an electric machine and a computer program for converting an image including the empty pixel estimation method. The apparatus for compressing a grid array image, the pixel value of the grid array image signal being read, An image defining unit defined as an additional image contributing to the improvement of the sample number of the reference image, and one adjacent pixel in the column or row corresponding to the first or last pixel of one pixel column to one pixel row of the additional image And a virtual prediction unit for estimating the adjacent pixel value as a virtual pixel value and estimating an average value of the adjacent pixel values as a virtual pixel value when there are two adjacent pixels, a pixel value of the reference image and a value of the virtual pixel. Image frames in the color space according to the acquisition position, Includes the image conversion unit for converting the area to be represented in the mixed region, it said image conversion expression region encoding unit to quantize the transformed output image signal processing portion.
도 7에서 보듯이 상기 격자배열영상 압축장치는 입력된 격자배열영상(401)을 기준영상(105) 및 부가영상으로(106) 정의하는 영상정의부와(701), 상기 부가영상을 본 발명의 빈화소 예측방법에 의해 빈화소 값을 예측하는 빈화소 예측부(702)와, 상기 기준영상과(105) 상기 빈화소 예측된 신호의 화소값들을 각각의 획득위치를 추정하여 일 영상프레임으로 재구성한(703) 후, 이를 이용하여 상관성을 계산하는 영상변환부와(302)As shown in FIG. 7, the apparatus for compressing a grid array image includes an
최종적으로, 격자배열영상의 압축부호열을(704) 생성하기 위해서, 상기 변환된 신호를 양자화처리 내지 이진부호를 할당하는 부호화부(305)로 구성될 수 있다.Finally, in order to generate the
실시예4Example 4
본 실시예에서는 상술한 가상화소값 추정 방법을 이용하여 압축 영상을 복원하는 방법(S200)에 대해 설명한다. In the present embodiment, a method (S200) of reconstructing a compressed image using the above-described virtual value estimation method will be described.
즉, 본 방법(S200)은 격자배열압축영상신호가 역영상변환되어 생성된 부가영상의 화소값 및 빈화소값을 이용하여 기준 영상의 원화소값을 가상화소값 추정 방법에 의해 복원하는 방법으로서, 부가영상의 일 화소열 내지 일 화소행의 첫 번째 또는 제일 마지막 빈 화소에 해당되어 상기 가상화소값을 추정하는데 사용된 인접한 원화소가 하나인 경우, 해당 원화소값은 상기 가상화소값으로 연산하고,That is, the method (S200) is a method of reconstructing the original pixel value of the reference image by the virtual pixel value estimation method using the pixel value and the empty pixel value of the additional video generated by inverse image transforming the grid array compressed video signal. And when there is only one adjacent pixel used for estimating the virtual pixel value corresponding to the first or last empty pixel of one pixel column to one pixel row of the additional image, the original pixel value is calculated as the virtual pixel value. and,
연속되는 두 개의 빈화소사이에 원화소가 위치한 경우, 해당 원화소값은 연속되는 두 개의 빈화소값을(a, b) 이용하여, 수학식 16 에 의해 연산된다.When the original pixel is located between two consecutive empty pixels, the corresponding original pixel value is calculated by
[수학식 16][Equation 16]
원화소값 = (2 × b) - aOriginal pixel value = (2 × b)-a
도 8에 나타난 바와 같이 상기 본 발명의 원화소 추정방법을 예시하여 상술하면, 격자배열압축영상으로부터 기준영상(105) 및 본 발명의 빈화소 추정방법에 의해 추정된 빈화소 영상집합을 설정하는 제 1 단계(S210)를 수행한다.As shown in FIG. 8, the method for estimating the original pixel according to the present invention will be described in detail. The method for setting the
이후, 상기 제 1 단계(S210)의 빈화소 영상집합의 일 화소열 내지 일 화소행에서, 압축시 추정한 첫 번째 빈화소(501) 값으로서는 그 값을 추정하고자 하는 첫 번째 원화소를(104-B) 취하는 제 2 단계(S220)을 수행한다,Subsequently, in one pixel column to one pixel row of the empty pixel image set in the first step S210, as the first
그리고, 추정하고자 하는 원화소(104-A) 이전에 압축시 추정한 빈화소 값이 두 개 이상인 경우는(502, 503), 직전 두 개의 빈화소 값을 이용하여 원화소 값을 계산하는 제 3 단계(S230)을 수행한다,If there are two or more empty pixel values estimated at the time of compression before the original pixel 104-A to be estimated (502 and 503), a third pixel for calculating the original pixel value using the two previous empty pixel values is calculated. Perform step S230,
상기 단계 들을 본 발명의 빈화소 추정방법에 의해 추정된 영상집합에 대해서 반복적으로 수행하여 원화소 값들을 추정하는 일련의 단계로 구성되는 특징이 있다.It is characterized by consisting of a series of steps of estimating original pixel values by repeatedly performing the above steps on the image set estimated by the empty pixel estimation method of the present invention.
보다 상세히는, 상기 격자배열압축영상의 복원방법 제 2 단계(S220) 및 제 3 단계(S230)에서, 격자배열영상의 압축부호열을 역영상변환한 일 화소열(내지 행) 내의 화소값이 a, b, c, d, e 값을 갖고 동일한 순서로 배열되어 있으며, 이로부터 추정되는 원화소 값이 각각 A, B, C, D, E 라고 가정하는 경우는(504), 상기 본 발명의 원화소값 추정방법에 따르게 되면, 빈화소와(a) 인접한 부가영상의 원화소가(A) 하나뿐인 첫 번째 원화소의 값 ‘A’ 는 수학식 6 에 의해 계산 가능한데,More specifically, the pixel values in one pixel column (or row) obtained by reverse image conversion of the compression code sequence of the grid array image in the second step S220 and the third step S230 of the method of reconstructing the grid array compressed image. Assuming that the values of a, b, c, d, and e are arranged in the same order and the estimated original pixel values are A, B, C, D, and E, respectively (504), According to the method of estimating the original pixel value, the value 'A' of the first original pixel having only one original pixel (A) of the adjacent pixel and (a) the neighboring subpixel can be calculated by Equation 6.
[수학식 6]&Quot; (6) "
A = aA = a
의 관계로 추정할 수 있으며, 다음번 원화소 ‘B’ 는 수학식 7 에 의해서,It can be estimated by the relation of, and the next pixel 'B' is expressed by Equation 7,
[수학식 7][Equation 7]
B = (2 × b) - aB = (2 × b)-a
처럼, 바로 이전에 위치한 두 개의 빈화소 값 ‘a’ 와 ‘b' 를 이용하여 계산하며, 다음번 원화소 ‘C’ 는 수학식 7 과 동일한 방법으로 수학식 8 에 의해서,For example, the two previous empty pixel values 'a' and 'b' are calculated, and the next original pixel 'C' is represented by
[수학식 8][Equation 8]
C = (2 × c) - bC = (2 × c)-b
처럼, 바로 이전에 위치한 두 개의 빈화소 값 ‘b’ 와 ‘c' 를 이용하여 계산하며, 마찬가지로 다음번 원화소 ‘D’ 는 수학식 9 에 의해서,For example, the two previous empty pixel values 'b' and 'c' are calculated, and the next original pixel 'D' is expressed by Equation 9,
[수학식 9][Equation 9]
D = (2 × d) - cD = (2 × d)-c
처럼, 바로 이전에 위치한 두 개의 빈화소 값 ‘c’ 와 ‘d' 를 이용하여 계산하며, 다음번 원화소 ‘E’ 또한 수학식 10 에 의해서,For example, the two previous empty pixel values 'c' and 'd' are calculated, and the next original pixel 'E' is also expressed by
[수학식 10][Equation 10]
E = (2 × e) - dE = (2 × e)-d
처럼, 바로 이전에 위치한 두 개의 빈화소 값 ‘d’ 와 ‘e' 를 이용하여 쉽게 추정할 수 있는데, 이는 상기 예시한 바처럼, 화소들이(A, B, C, D, E) 순차적으로 읽혀져서 수학식 1 내지 수학식 5 에 의해서 연산된 경우에 효과적인 원화소 추정방법의 예시이며, 상기 예시한 화소들을 동시에 읽어서 처리한 경우에는, 수식 6 에 의해 연산이 불가피한 원화소 ’A‘를 제외하고, 나머지 원화소들은 추정하고자 하는 원화소 바로 앞의 빈화소 값을 두 배 한 것으로부터 바로 앞에서 추정되어 이미 알고있는 원화소값을 뺀 것으로서 쉽게 추정할 수 있는데, 상기 수학식 7 을 일 예로 들면, 이 경우 ’B = (2 × b) - A‘ 처럼 빈화소 ’b‘와 이전에 추정하여 알고있는 원화소값 A를 이용하여 연산할 수가 있다. 수학식 8 내지 수학식 10 의 원화소 또한 해당 원화소 바로 앞의 빈화소 값을 두 배 한 것으로부터 바로 앞 에서 추정하여 알고 있는 원화소값을 빼는 연산으로 추정할 수 있다.As shown above, the two empty pixel values 'd' and 'e' can be easily estimated. As illustrated above, the pixels are read sequentially (A, B, C, D, E). It is an example of an effective method for estimating an original pixel when it is calculated by Equations 1 to 5, and when the above-described pixels are read and processed at the same time, except for the original pixel 'A', which is unavoidable by Equation 6 For example, the remaining original pixels can be easily estimated by doubling the empty pixel value immediately before the original pixel to be estimated by subtracting an already known original pixel value. In this case, it can be calculated using the empty pixel 'b' and the original pixel value A previously known and estimated as 'B = (2 × b)-A'. The original pixels of
상기 수학식 1 내지 수학식 6에 개시된 변수 즉, A, B, C, D, E 는 본래의 원화소값에 상응하는 값을 갖도록 유지되는 것이 바람직하나, 필요한 경우 상기 원화소값에 특정한 값을 더하거나 곱한 값을 갖도록 변경가능함은 물론이다.The variables disclosed in Equations 1 to 6, that is, A, B, C, D, and E, are preferably maintained to have a value corresponding to the original original pixel value. Of course, it can be changed to have a value added or multiplied.
실시예5Example 5
한편, 상기 빈화소 추정방법을 적용한 격자배열압축영상의 복원방법 및 장치도 구성 가능하다.On the other hand, it is also possible to configure a method and apparatus for reconstructing the grid array compressed image to which the empty pixel estimation method is applied.
즉, 특정 이진부호들로 구성된 격자배열압축영상신호로부터, 상기 부가영상 및 상기 기준영상을 복원하는 장치에 있어서, 상기 이진부호들을 역양자화 처리하여 압축된 영상신호를 주파수 영역 또는 주파수 영역과 공간 영역이 혼합된 영역에 표현하거나, 상기 이진부호들을 해석하여 영상프레임을 복원하는 역부호화부와, 상기 역부호화부의 출력 신호가 주파수 영역 또는 주파수 영역과 공간 영역이 혼합된 영역에 표현된 영상신호인 경우는 상기 역부호화 처리된 신호로부터 상기 기준영상의 화소값 및 가상화소값들로 구성된 일 영상프레임의 화소값들을 연산하는 역영상변환부와, 상기 영상프레임의 화소값이 상기 부가영상으로부터 추정한 가상화소의 값인 경우는, 앞서 설명된 가상화소값 추정 방법에 의해 원화소값을 추정하는 화소 추정부를 포함하는 격자배열압축영상 복원장치도 가능하다.That is, in an apparatus for reconstructing the additional image and the reference image from a lattice-arranged compressed image signal composed of specific binary codes, the binary image is dequantized to decompress the compressed image signal into a frequency domain or a frequency domain and a spatial domain. In the mixed region or an inverse encoding unit for restoring the image frame by analyzing the binary codes, and the output signal of the inverse encoding unit is a video signal expressed in a frequency domain or a region in which the frequency domain and the spatial domain are mixed. An inverse image converter configured to calculate pixel values of one image frame including pixel values and virtual pixel values of the reference image from the decoded signal, and virtualization in which the pixel values of the image frame are estimated from the additional image. In the case of a small value, the pixel estimating unit which estimates the original pixel value by the above-described virtual pixel value estimation method. A lattice arrangement compressed image reconstruction device is also included.
본 실시예에서는 도 8에서 보듯이, 격자배열영상의 압축부호열 입력부(704)와, 상기 양자화 내지 이진처리된 압축부호열을(704) 해석 내지 역양자화 처리하는 역부호화부(801)와, 상기 역부호화 처리된 신호로부터 화소값을 계산하는 역영상변환부(802)와, 상기 역영상변환된 신호로부터, 상기 본 발명의 빈화소 추정방법이 적용되어 원화소 추정이 필요한 부가영상인지(807) 그렇지 않은 기준영상인지(806) 여부를 판단하는 절차를(803) 포함하여, 부가영상인 경우는 본 발명의 원화소 추정방법에 의해 원화소값을 추정하는(804) 원화소 추정부로(805) 구성되는 전기기계 및 장치도 가능하다.In the present embodiment, as shown in FIG. 8, the compressed code
한편, 상기 원화소 추정방법을 적용한 격자배열압축영상의 복원방법 및 장치도 구성 가능하며 도 8에서 보듯이, 격자배열영상의 압축부호열 입력부(704)와, 앞서 설명한 바처럼, 압축부호열을 직접 해석하거나 양자화 내지 이진처리된 압축부호열을(704) 역양자화 처리하는 것을 특징으로 하는 역부호화부(801)와, 상기 역양자화 처리된 신호로부터 색공간상의 화소값을 계산하는 역영상변환부(802)와, 상기 역영상변환된 신호 등이, 상기 본 발명의 가상화소 추정방법이 적용된 것으로서 원화소 추정이 필요한 부가영상의 결과물인지(807) 그렇지 않은 기준영상의 결과물인지(806) 여부를 판단하는 절차를(803) 포함하여, 부가영상의 결과물인 경우는 본 발명의 원화소 추정방법에 의해 원화소값을 추정하는(804) 원화소 추정부로(805) 구성되는 특징이 있는 전기기계 및 장치도 가능하다.On the other hand, a method and apparatus for restoring a grid array compressed image to which the original pixel estimation method is applied may also be configured. As shown in FIG. 8, the compressed code
도 1a 내지 1c는 종래에 격자로 배열된 선형 영상검출장치를 이용하여 초해상도용 영상집합을 획득하는 개념도1A to 1C are conceptual views of acquiring a super-resolution image set using a linear image detection device arranged in a grid in the related art.
도 2 는 종래에 격자로 배열된 면형 영상검출장치를 이용하여 초해상도를 구현하는 개념도2 is a conceptual diagram of implementing a super resolution using a planar image detection device arranged in a grid conventionally;
도 3 은 종래의 영상변환단계를 포함하는 영상압축방법의 설명도3 is an explanatory diagram of an image compression method including a conventional image conversion step;
도 4 는 영상변환영역을 개선한 종래 격자배열영상의 압축방법의 설명도 (Quincunx 방법)4 is an explanatory diagram of a compression method of a conventional grid array image having an improved image conversion area (Quincunx method).
도 5 는 격자배열영상의 부가영상으로부터 빈화소를 추정하는 본 발명의 빈화소 추정방법에 대한 일 실시예5 is an embodiment of a method for estimating a blank pixel of the present invention for estimating a blank pixel from an additional image of a grid array image;
도 6 은 본 발명의 빈화소 추정방법에 의해 추정한 빈화소 값들과, 기준영상의 화소값들을 각각의 획득위치를 추정하여 일 영상프레임에 표시한 것으로부터 변환영역을 설정하는 본 발명의 일 실시예FIG. 6 illustrates an embodiment of the present invention in which a conversion region is set from the bin pixel values estimated by the bin pixel estimation method of the present invention and the pixel values of the reference image estimated from each of the acquisition positions and displayed in one image frame. Yes
도 7 는 격자배열영상의 압축방법에 대한 본 발명의 일 실시예7 is an embodiment of the present invention for the compression method of the grid array image
도 8 는 초해상도용 격자배열 압축영상의 복원방법에 대한 본 발명의 일 실시예8 illustrates an embodiment of a method for reconstructing a super-resolution lattice array compressed image.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
102 (내지 103): 특정시점에서 의미있는 일열의 화소값을 생성하는 선형 영상검출소자 및 그의 개념을 단순화한 기호102 (103): A linear image detector and a simplified symbol of its concept for generating a meaningful sequence of pixel values at a particular point in time
206: 화소 201 내지 202 따위의 의미있는 값을 갖는 화소로 구성된 격자배열 영상에 있어서, 실제 화소값이 없으면서 화소 201 내지 202 따위와는 규칙적으로 배열되어지는 영역을 정의한 것인 ‘빈화소’206: A lattice-array image composed of pixels having meaningful values such as
501 (내지 502): ‘빈화소’의 일부로서, 본 발명의 가상화소값 추정방법에 의해 연산된 ‘가상화소’이며, 기본영상의 화소들과는 수평방향으로 배열된 것에 대한 예시501 (or 502): As a part of the 'empty pixel', the 'virtual pixel' calculated by the virtual pixel value estimation method of the present invention, and an example of being arranged in a horizontal direction with the pixels of the base image.
703: 본 발명에 의한 가상화소 값들을 기준영상의 화소행 내지는 화소열간의 본래 목적한 위치에 더하여 일 영상프레임으로 정렬하는 기능 수행부703: A function performing unit for arranging virtual pixel values according to the present invention to one image frame in addition to the original desired position between the pixel rows or the pixel columns of the reference image.
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JP2007235877A (en) | 2006-03-03 | 2007-09-13 | Fujifilm Corp | Multi-ccd solid-state imaging element module and imaging apparatus |
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-
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---|---|---|---|---|
JP2007088640A (en) | 2005-09-20 | 2007-04-05 | Fujifilm Corp | Solid-state imaging device and image signal processing method |
JP2007235877A (en) | 2006-03-03 | 2007-09-13 | Fujifilm Corp | Multi-ccd solid-state imaging element module and imaging apparatus |
JP2008172605A (en) | 2007-01-12 | 2008-07-24 | Kyocera Mita Corp | Image processing unit |
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