KR100966494B1 - 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법 및 장치, 그 기록매체 - Google Patents

적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법 및 장치, 그 기록매체 Download PDF

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Abstract

적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법 및 장치, 그 기록매체가 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법은 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분하는 단계; 상기 블록마다, 이웃 블록의 복원 화소값을 이용하여 화소들의 대표값 및 복원 방법을 결정한 후 나머지 화소들을 삭제하는 단계; 및 상기 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하는 단계를 포함한다.

Description

적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법 및 장치, 그 기록매체 {Method and Apparatus for image data reduction using adaptive representative value, and Recording medium thereof}
본 발명은 전처리를 통해 영상의 압축효율을 향상시키는 방법에 관한 것으로, 특히, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법 및 장치, 그 기록매체에 관한 것이다.
효율적인 전송과 저장을 위해 영상의 데이터 량을 감축하는 접근 방법은 도 1에 도시된 바와 같이, 전처리(Pre-processing)를 통한 압축 전 영상 처리를 수행하는 전처리부(110)와 그 이후 실질적인 영상 압축을 수행하여 압축 효율을 높이는 영상 압축부(120)를 이용한다. 대부분의 영상 압축 기법은 영상 압축부(120)에 적용되는 것으로 계산량 등 처리 속도 대비 이미 완숙된 기술들이 충분히 적용되었다. 그러나 비교적 적은 비용으로 이후의 영상 압축의 효율을 극대화 할 수 있는 전처리부(110)의 개발은 상대적으로 아직 미진하다.
영상의 전처리를 통해 영상 압축의 효율을 증대시키는 첫 번째 방법은 인간의 시각특성을 고려하여 압축 알고리즘을 적용하기 이전에 인간의 시각에 둔감한 성분을 제거하여 정보량을 줄이는 방법으로, 종래기술1 (O. Steiger, T. Ebrahimi, and A. Cavallaro, "Evaluating perceptually prefiltered video," IEEE International Conference Multimedia and Expo, 2005)과 종래기술2 (T. Popkin, A. Cavallaro, and D. Hands, "Distance blurring for space-variant image coding," IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2009)가 그 예이다. 즉, 영상을 관련성이 높은 중요부와 그렇지 않은 부분으로 분할하고 관련성이 낮은 영역에 대해 저주파 통과 필터를 적용하여 시각적으로 민감하지 않은 고주파 성분을 미리 제거하여 이후 영상 압축을 적용했을 때 상대적으로 관련성이 높은 영역의 화질 왜곡을 최소화하는 접근 방법이다.
영상의 전처리를 통해 영상 압축의 효율을 증대시키는 두 번째 방법은 종래기술 3 (D. T. Vo, J. Sole, P. Yin, C. Gomila, and T. Nguyen, "DATA PRUNING-BASED COMPRESSION USING HIGH ORDER EDGE-DIRECTED INTERPOLATION," IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2009)과 같이, 열과 행의 라인(Line) 단위로 해당 라인을 삭제한 후 내삽(Interpolation) 필터로 다시 복원되었을 때의 오차를 구하여 그 오차 값이 작은 행 (혹은 열) 전체를 삭제하는 방법이다. 이 방법은 열 (혹은 행) 단위로 처리함으로 메모리의 엑세스 (Memory Access)와 많은 계산량을 요구하고, 대개의 경우 삭제 가능성이 높은 행 (혹은 열)은 밝기의 변화가 적은 단순영역에 속하는 것으로 이후 실행될 압축 알고리즘의 효율을 떨어뜨릴 수 있다. 특히, 각 화소와 이웃 화소들의 정보의 연속성을 충분히 고려하지 않아 복원 후의 주관적 화질이 떨어지게 된다. 또한, 전체적인 영상 공간에 대해 삭제된 행(혹은 열)이 불균일하게 분포하여 처리 후 영상이 원영상을 균일하게 축소하지 못하므로 축소된 영상을 압축 이외에 원영상 내용을 요약한 영상으로 활용하기 어려운 문제점이 발생할 수 있다.
본 발명이 이루고자 하는 첫 번째 기술적 과제는 영상 압축전의 전처리 과정을 이용하여 압축 효율을 높이면서 화질 저하를 방지하고 계산량을 줄일 수 있는 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 두 번째 기술적 과제는 상기의 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법이 적용된 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 세 번째 기술적 과제는 상기 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법을 컴퓨터 시스템에서 실행하기 위한 프로그램이 기록된 매체로서, 컴퓨터 시스템이 판독할 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법은 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분하는 단계; 상기 블록마다, 이웃 블록의 복원 화소값을 이용하여 화소들의 대표값 및 복원 방법을 결정한 후 나머지 화소들을 삭제하는 단계; 및 상기 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법은 각 프레임마다 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분하는 단계; 상기 프레임 및 블록마다, 이전 프레임의 복원 화소값을 이용하여 화소들의 대 표값 및 복원 방법을 결정한 후 나머지 화소들을 삭제하는 단계; 및 상기 프레임 및 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치는 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분하고, 상기 블록마다, 이웃 블록의 복원 화소값을 이용하여 화소들의 대표값 및 복원 방법을 결정한 후 나머지 화소들을 삭제하는 화소 감축부; 및 상기 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하는 감축 데이터 생성부를 포함한다.
본 발명의 실시 예들에 의하면, 이웃 블록에 위치한 화소값들을 활용하여 화소들 간의 연속성을 반영할 수 있어 주관적인 화질과 압축 효율을 높일 수 있으며 작은 블록을 단위로 수행되므로 메모리의 엑세스와 계산량이 적어 계산 복잡도를 줄일 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 설명하기로 한다. 그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에서는 화소(Pixel)를 열 (혹은 행) 단위로 삭제하는 대신에 2개 이상의 화소를 포함하면서도 서로 겹치지 않는 작은 블록(block)으로 전체 영상 공간을 나누고 각 블록 내에 있는 화소의 일부를 삭제함으로써 영상의 크기를 축소한 다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치(210)를 적용한 경우의 전체 시스템을 도시한 것이다.
적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치(210)는 원영상(Original Image)을 구성하는 화소들 중에 원래의 크기로 복원했을 때 평균자승오차(Mean Square Error)를 최소화하는 화소들을 삭제한다. 영상 전송부(220)는 영상 압축부(120)에 의해 생성되는 압축 비트 열을 수신단에 무선 또는 유선으로 전송한다. 영상 신장부(240)는 수신단에서 압축을 해제하고, 영상 데이터 복원 장치(230)는 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치(210)에서 결정된 블록마다의 대표값과 복원 방법을 이용하여 원래의 화소들을 복원한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치의 블록도이다.
화소 감축부(211)는 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분한다. 화소 감축부(211)는 각 블록마다 화소들의 대표값을 정한 후 나머지 화소들을 삭제한다. 대표값을 정하는 방법으로 미리 정의된 방법들 중 어느 하나가 사용되는데, 미리 정의된 방법들이란 이웃 블록의 대표값이나 복원 화소값을 고려하는 방법들일 수 있다. 여기서 복원 화소값이란 해당 블록 내에서 결정된 대표값과 복원 방법을 이용하여 복원된 화소들의 화소값을 의미한다. 또한, 화소 감축부(211)는 각 블록마다 이웃 블록의 복원 화소값을 이용하여 복원 방법을 결정한다. 여기서, 결정되는 복원 방법은 영상 공간에서 현재 블록의 윗 블록 또는 현재 블록의 좌측 블 록 중 적어도 하나의 블록의 화소값을 이용하여 현재 블록의 복원 화소값을 연산하는 방법들 중 하나일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에서, 화소 감축부(211)는 복수의 복원 방법 중 각 블록 내에서 원래의 화소값과 복원 화소값 사이의 평균 자승 오차(Mean Square Error)가 최소가 되는 복원 방법을 선택한다.
감축 데이터 생성부(212)는 블록마다 대표값 및 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장한다. 감축 데이터 생성부(212)는 필요에 따라 버퍼(Buffer)를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법의 흐름도이다.
먼저, 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분한다(S410). 여기서, 각각의 블록은 좌우의 크기가 다른 비정방형의 블록일 수 있다.
다음, 블록마다 화소들의 대표값을 정한 후 나머지 화소들을 삭제하면서 이웃 블록의 복원 화소값을 이용하여 복원 방법을 결정한다(S420). 구체적으로, 대표값 및 복원 방법을 결정하는 순서는 블록 단위의 래스터 스캔(Raster Scan)의 순서일 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에서, 이 과정(S420)은 복수의 복원 방법 중 각 블록 내에서 원래의 화소값과 복원 화소값 사이의 평균 자승 오차(Mean Square Error)가 최소가 되는 복원 방법을 선택하는 과정을 포함한다.
마지막으로, 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하여 감축된 영상 데이터를 생성한다(S430). 이후, 블록마다 결정된 대표값 및 복원 방법에 대한 정보를 압축하는 과정이 이어질 수 있다. 각 블록마다 결정된 복원 방법의 정보를 영상 압축 알고리즘에 적용하여 압축을 위한 변환 및 움직임 벡터 검출을 위한 블록의 크기 결정에 활용되도록 할 수도 있다.
압축 과정에서는 블록마다 결정된 복원 방법을 이진수(Binary number)로 부호화하고 인접블록의 복원 방법과 발생 빈도의 정보를 이용하여 복원 방법에 관한 비트 스트림(Bit stream)을 더욱 압축하여 저장할 수도 있다.
도 5는 래스터 스캔 순서에 의한 블록내 대표값 및 복원 방법 결정의 순서를 도시한 것이다.
도 5는 대표값 및 복원 방법이 이미 결정된 블록(불투명한 블록)과 아직 그런 결정이 완료되지 않은 블록(투명한 블록)으로 구분된다. 각 블록의 실질적인 화소 수를 줄여 영상의 크기를 축소하기 위해 그 블록의 대표값을 어떻게 설정하느냐를 결정할 필요가 있다. 복원 방법은 대표값으로부터 해당블록 내에서 삭제된 화소의 화소값(예를 들어, 밝기값)을 복원하는 방법을 의미한다.
아직 블록의 대표값을 결정하지 못한 투명한 블록들은 블록 단위의 래스터 스캔 순서에 따라 왼쪽에서 오른쪽으로 그리고 위에서 아래로 진행하면서 투명한 블록들을 하나씩 순차적으로 대표값과 복원 방법(Interpolation method)을 결정한다. 이때 현재 방문 중인 블록(510)의 대표값과 화소값의 복원 방법은 그 블록과 접하고 있으면서 이미 그 대표값과 복원방법이 결정된 좌측 및 우측의 불투명 블록의 화소값들을 활용할 수 있다. 경우에 따라서는 상하좌우의 블록(체커보드 형태) 중 이미 대표값과 복원 방법이 결정된 블록의 복원된 화소의 값을 이용하여 복원 방법을 결정할 수도 있다.
한편, 이웃 블록을 참고할 수 없는 블록들, 예를 들어, 좌측 가장자리와 위쪽 가장자리의 블록들에는 미리 정의된 대표값 결정 방법 및 복원 방법을 적용한다. 예를 들어, 블록단위로 래스터 스캔을 적용하는 경우 초기 블록에 해당하는 최좌측 행과 최상위 열의 대표값은 블록내 화소의 평균값으로 대치하고 복원 방법은 제한된 이웃블록의 정보만 이용하도록 할 수 있다.
도 6은 도 5에서 이웃 블록의 복원 화소값을 고려하여 현재 블록의 대표값 및 복원 방법을 결정하는 과정을 도시한 것이다.
도 6의 경우 현재 투명 블록의 위치(513)를 (i,j)라고 할 때 이미 래스터 스캔의 순서에 의해 대표값(
Figure 112009074251518-pat00001
,
Figure 112009074251518-pat00002
)과 복원방법(
Figure 112009074251518-pat00003
,
Figure 112009074251518-pat00004
)이 결정된 (i,j-1) 위치의 좌측(512)과 (i-1,j) 위치의 위쪽 블록(511)의 각각의 복원 방법
Figure 112009074251518-pat00005
과
Figure 112009074251518-pat00006
에 의해 복원된 값
Figure 112009074251518-pat00007
과
Figure 112009074251518-pat00008
를 바탕으로 현재 블록 (i,j)의 복원 방법(
Figure 112009074251518-pat00009
)을 아래의 수학식 1과 같이 N개의 가능한 방법 중에 어느 하나를 선택한다. 이때의 선택 기준은 각 방법으로부터 복원된 값
Figure 112009074251518-pat00010
과 각각의 원래의 화소값
Figure 112009074251518-pat00011
사이의 평균 자승 오차가 최소가 되는지 여부이다.
Figure 112009074251518-pat00012
따라서 각 블록의 화소이 2x2=4개이고 각 블록을 하나의 화소로 축소하는 경우 위쪽 블록(511)의 2x2 화소들은 우측의 화소(514)로 축소되고, 축소된 화소의 대표값
Figure 112009074251518-pat00013
와 복원 방법
Figure 112009074251518-pat00014
정보가 저장된다. 마찬가지로 좌측 블록(512)은
Figure 112009074251518-pat00015
및
Figure 112009074251518-pat00016
이 저장되면서 우측의 화소(517)로 매핑(Mapping)되고, 현재 블록(513)은
Figure 112009074251518-pat00017
및
Figure 112009074251518-pat00018
이 저장되면서 우측의 화소(516)로 매핑된다.
블록 (i,j) 내의 화소의 값들에 대한 대표값
Figure 112009074251518-pat00019
로 부터 복원하는 방법
Figure 112009074251518-pat00020
는 이웃 블록의 복원된 화소의 값들을 활용하여 수평 또는 수직 밝기값의 연속성을 나타내는 여러 가지의 방법 중에서 수학식 1을 기준으로 선택된 것이다. 이때 이웃 블록의 경계에 위치한 화소의 복원된 밝기값을 활용하여 N개의 가능한 방법(Mode)를 정의하여 사용한다. 예를 들어, 블록의 크기가 2x2이고 N=4인 경우 블록 (i,j)의 네 가지 방법
Figure 112009074251518-pat00021
에 대한 블록 내의 4개의 화소의 복원값
Figure 112009074251518-pat00022
과 대표값
Figure 112009074251518-pat00023
는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112009074251518-pat00024
(1) mode 0 ()
Figure 112009074251518-pat00025
,
Figure 112009074251518-pat00026
(2) mode 1 (
Figure 112009074251518-pat00027
)
Figure 112009074251518-pat00028
,
Figure 112009074251518-pat00029
(3) mode 2 (
Figure 112009074251518-pat00030
)
Figure 112009074251518-pat00031
,
Figure 112009074251518-pat00032
(4) mode 3 (
Figure 112009074251518-pat00033
)
Figure 112009074251518-pat00034
,
Figure 112009074251518-pat00035
수학식 2의 네 가지 복원 방법들은 평탄영역 내의 블록에 대한 복원방법(mode 0), 수직 직선의 연속성을 고려한 복원방법(mode 1), 수평 직선의 연속성을 고려한 복원방법(mode 2), 그리고 이웃 블록의 복원된 경계 화소 값들과의 연속성을 고려한 복원방법(mode 3) 등으로 이웃블록과의 정보의 상관성을 고려한다. 즉, 수학식 2의 복원 방법들은 이웃 블록간 수평, 수직, 대각선 등의 다양한 방향성을 테스트하는 방법들이다.
수학식 2에 예시된 방법 이외에도 이웃 블록들의 수평, 수직, 대각선 등 블 록의 경계에 위치한 이웃블록의 복원된 화소 값의 다양한 함수가 적용될 수 있다.
수학식 1에 의해 결정된 블록마다의 복원 방법은 부호화되어 수신단에 전송되고 원래의 영상크기로 확대할 때 영상 복원의 방법으로 사용된다.
상기에서는 설명의 편의를 위해 비록 정지영상을 중심으로 기술되었으나, 본질적으로 본 발명의 실시 예들은 동영상의 압축을 위한 전처리 방법으로 활용될 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법의 흐름도이다.
동영상은 복수의 프레임으로 구성되는데, 각 프레임마다 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분한다(S710).
다음, 프레임 및 블록마다, 화소들의 대표값을 정한 후 나머지 화소들을 삭제하면서 이전 프레임의 복원 화소값을 이용하여 복원 방법을 결정한다(S720). 즉, 시간적으로 앞선 이전 영상 프레임의 해당 블록의 대표값과 복원 방법을 통해 복원된 블록내 화소값들을 이용하여 현재 프레임에서 해당 블록의 복원방법을 결정한다. 이 과정(S720)은 복수의 복원 방법 중 각 블록 내에서 원래의 화소값과 복원 화소값 사이의 평균 자승 오차가 최소가 되는 복원 방법을 선택하는 과정을 포함한다.
마지막으로, 프레임 및 블록마다 결정된 대표값 및 복원 방법에 대한 정보를 저장한다(S730).
도 8은 이전 프레임의 복원 화소값을 고려하여 대표값 및 복원 방법을 결정 하는 과정을 도시한 것이다.
도 8은 3차원 시간축을 포함한 동영상의 예시적인 프레임을 보여준다. 현재 n번째 동영상 프레임(820)의 현재 블록 (i,j)의 대표값
Figure 112009074251518-pat00036
과 복원방법
Figure 112009074251518-pat00037
는 현재 n 번째 영상 프레임의 기결정된 좌우 블록의 복원 화소값들 뿐만이 아니라 n-1의 이전 프레임(810)의 같은 위치의 블록의 복원방법
Figure 112009074251518-pat00038
와 대표값
Figure 112009074251518-pat00039
로부터 복원된 화소값
Figure 112009074251518-pat00040
의 함수로 복원방법을 정의하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 복원방법의 개수를 4개 (2비트)로 유지하는 경우 수학식 2의 모드 3은 시간축의 영상의 연속성을 고려하여 아래의 수학식 3과 같이 대체하여 사용하면 차후 압축을 위한 전처리 데이터 감축 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.
Figure 112009074251518-pat00041
mode 3 ()
Figure 112009074251518-pat00042
,
Figure 112009074251518-pat00043
본 발명의 실시 예들은 상술한 바와 같이, 서로 겹치지 않는 블록으로 영상 공간을 나누고 각 블록을 일정한 방향(예를 들어, 래스터 스캔의 방향)으로 스캔해 가면서 블록을 대표하는 대표값을 선정하는 부표본화(Sub-sampling)를 통해 영상의 크기를 감축한다. 이때 각 블록을 대표하는 값은 미리 정의된 대표값 선정 방법들 중에 하나인데, 대표값이 결정된 이웃 블록의 경계 값들을 이용하여 보간 (Interpolation)을 했을 때 재생된 값들과 원래 화소값의 차이가 최소화 될 수 있는 방법이 사용된다. 반대로 압축을 풀고 원영상의 크기로 확대할 때는 각 블록의 대표값과 대표값 선정할 때 사용되었던 복원 방법을 적용하여 블록내 화소값들을 복원할 수 있다.
본 발명은 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 바람직하게는, 본 발명의 실시 예들에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 제공할 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되거나 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시 예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그리고, 이와 같은 변형 은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.
본 발명은 디지털 영상처리 분야에서 화질의 손실을 최소화하면서 영상 압축의 효율을 최대화할 수 있는 것으로, 가용 자원의 제약이 있는 휴대용 멀티미디어 기기나 HD(High Definition), UD (Ultra Definition)와 같이 대용량 영상 데이터를 처리하는 영상 기기, 영상 데이터 전송 장치, 영상 압축 알고리즘을 사용하는 각종 기기에 적용될 수 있다.
도 1은 전처리를 통해 압축 효율을 향상하는 방법을 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치를 적용한 경우의 전체 시스템을 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법의 흐름도이다.
도 5는 래스터 스캔(Raster Scan) 순서에 의한 블록내 대표값 및 복원 방법 결정의 순서를 도시한 것이다.
도 6은 도 5에서 이웃 블록의 복원 화소값을 고려하여 현재 블록의 대표값 및 복원 방법을 결정하는 과정을 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법의 흐름도이다.
도 8은 이전 프레임의 복원 화소값을 고려하여 대표값 및 복원 방법을 결정하는 과정을 도시한 것이다.

Claims (11)

  1. 영상의 전처리를 통해 영상 압축의 효율을 증대시키는 방법에 있어서,
    영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분하는 단계;
    상기 블록마다, 이웃 블록의 복원 화소값을 이용하여 화소들의 대표값 및 복원 방법을 결정한 후 나머지 화소들을 삭제하는 단계; 및
    상기 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 나머지 화소들을 삭제하는 단계는
    복수의 복원 방법 중 각 블록 내에서 원래의 화소값과 복원 화소값 사이의 평균 자승 오차(Mean Square Error)가 최소가 되는 복원 방법을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 나머지 화소들을 삭제하는 단계는
    블록 단위의 래스터 스캔(Raster Scan)의 순서로 수행하는 것을 특징으로 하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정된 복원 방법은
    상기 영상 공간에서 현재 블록의 윗 블록 또는 현재 블록의 좌측 블록 중 적어도 하나의 블록의 화소값을 이용하여 현재 블록의 복원 화소값을 연산하는 것을 특징으로 하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 압축하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법.
  6. 복수의 프레임으로 구성된 영상의 전처리를 통해 영상 압축의 효율을 증대시키는 방법에 있어서,
    각 프레임마다 영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분하는 단계;
    상기 프레임 및 블록마다, 이전 프레임의 복원 화소값을 이용하여 화소들의 대표값 및 복원 방법을 결정한 후 나머지 화소들을 삭제하는 단계; 및
    상기 프레임 및 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 나머지 화소들을 삭제하는 단계는
    복수의 복원 방법 중 각 블록 내에서 원래의 화소값과 복원 화소값 사이의 평균 자승 오차(Mean Square Error)가 최소가 되는 복원 방법을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 시스템에서 실행하기 위한 프로그램이 기록된, 컴퓨터 시스템이 판독할 수 있는 기록매체.
  9. 영상의 전처리를 통해 영상 압축의 효율을 증대시키는 장치에 있어서,
    영상 공간을 복수의 화소들의 집합인 블록들로 구분하고, 상기 블록마다, 이웃 블록의 복원 화소값을 이용하여 화소들의 대표값 및 복원 방법을 결정한 후 나머지 화소들을 삭제하는 화소 감축부; 및
    상기 블록마다 상기 대표값 및 상기 결정된 복원 방법에 대한 정보를 저장하는 감축 데이터 생성부를 포함하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 화소 감축부는
    복수의 복원 방법 중 각 블록 내에서 원래의 화소값과 복원 화소값 사이의 평균 자승 오차(Mean Square Error)가 최소가 되는 복원 방법을 선택하는 것을 특 징으로 하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 결정된 복원 방법은
    상기 영상 공간에서 현재 블록의 윗 블록 또는 현재 블록의 좌측 블록 중 적어도 하나의 블록의 화소값을 이용하여 현재 블록의 복원 화소값을 연산하는 것을 특징으로 하는, 적응적 대표값을 이용한 영상 데이터 감축 장치.
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JP2009130599A (ja) 2007-11-22 2009-06-11 Toshiba Corp 動画像復号装置

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