KR101226989B1 - Method and apparatus for generating prediction image by estimating gradation - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 예측 영상 생성 방법은, 현재 블록에 인접한 참조 블록의 계조 변화 여부를 추정하는 단계; 계조 변화가 있는 것으로 추정되면 계조 변화에 따른 가중치를 계산하는 단계; 및 상기 가중치를 적용하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 따른 예측 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to the present invention, there is provided a method of generating a predictive image, the method comprising: estimating whether a gray level of a reference block adjacent to a current block is changed; Calculating weights according to gray level change when it is estimated that there is a gray level change; And generating a prediction image according to the prediction mode of the current block by applying the weight.
Description
본 발명은 동영상 부호화/복호화에서의 공간 예측에 관한 것으로 보다 상세하게는 계조의 변화를 고려하여 예측 영상을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to spatial prediction in video encoding / decoding, and more particularly, to a method and an apparatus for generating a prediction image in consideration of a change in gray level.
공간 예측(intra prediction)의 기본적인 목적은 인접한 매크로 블록사이의 공간 상관도(spatial correlation)를 이용하여 현재 매크로 블록을 잘 예측하고 그것을 원 영상에서 뺀 잔여 영상의 값을 0에 가깝게 만드는 것이다. 잔여 영상을 0에 가깝게 만드는 것은 잔영 영상을 코딩하는데 사용되는 비트를 많이 줄일 수 있다는 것을 의미한다. 이 기술은 MPEG-4 part2에도 있던 기술이고, H.264에 와서 좀 더 개선되었다. 예를 들면, MPEG-4에서는 8x8 block 단위로 직교 변환된 계수의 직류 성분과 저주파수의 교류성분만 사용해서 예측을 하고, 인접 3개의 매크로 블록만 참조하였던 반면에, H.264에서는 인접 4개의 매크로 블록을 참조하고, 4x4, 16x16 블록 단위로 모든 화소에 대해 예측을 수행한다. The basic purpose of intra prediction is to use spatial correlation between adjacent macroblocks to predict the current macroblock well and to make the residual image subtracted from the original image close to zero. Making the residual image close to zero means that the bits used to code the residual image can be greatly reduced. This technique was also present in MPEG-4
공간 예측 모드의 개수는 예측 블록 사이즈마다 다른데, 4x4 또는 8x8 블록에서는 총 9개의 모드가 존재하고, 16x16 블록에서는 총 4개의 모드가 존재한다. 도 1은 9개의 4x4 예측 모드를 나타내고, 도 2는 4개의 16x16 예측 모드를 나타낸다. The number of spatial prediction modes is different for each prediction block size. A total of nine modes exist in a 4x4 or 8x8 block, and a total of four modes exist in a 16x16 block. FIG. 1 shows nine 4x4 prediction modes, and FIG. 2 shows four 16x16 prediction modes.
4x4 예측 모드의 경우, 도 1에 도시된 것처럼 13개의 화소(A~L)를 참조 화소로 하여 예측을 하게 되는데, 예측 모드가 정해지면 해당 예측 모드의 예측 방향에 따라 일정한 값을 채움으로써 예측 영상을 생성하게 된다. 도 3은 각 예측 모드 별 화소값 예측의 예를 나타내는 도면으로서, (a)는 vertical(0) 모드, (b)는 Diagonal Down-Left(3) 모드, (c)는 Vertical-Right(5) 모드를 나타낸다. In the case of the 4x4 prediction mode, prediction is performed by using 13 pixels A to L as reference pixels as shown in FIG. 1. When the prediction mode is determined, the prediction image is filled by a constant value according to the prediction direction of the corresponding prediction mode. Will generate 3 is a diagram illustrating an example of pixel value prediction for each prediction mode, in which (a) is a vertical (0) mode, (b) is a diagonal down-left (3) mode, and (c) is a vertical-right (5) mode. Indicates the mode.
그런데 만약 영상에 계조(gradation)의 변화가 나타난다면, 원 영상과 예측 영상과의 차이인 잔여 영상의 화소값은 참조 화소와 멀리 떨어진 m,n,o,p의 위치에서 커지게 된다. 즉, 잔여 영상의 화소값이 커져서 이 부분을 부호화하는데 더 많은 비트가 필요하게 된다.However, if a gradation change occurs in the image, the pixel value of the residual image, which is a difference between the original image and the predicted image, becomes large at a position m, n, o, p far from the reference pixel. In other words, the pixel value of the residual image becomes large, and thus more bits are required to encode this portion.
이러한 문제를 해결하고자 Shohei Matsuo는 논문 [S.Matsuo, S.Takamura and Y.Yashima, "INTRA PREDICTION WITH SPATIAL GRADIENTS AND MULTIPLE REFERENCE LINES", IEEE Picture Coding Symposium, Chicago, IL, May. 2009 pp. 1-4.]에서 참조 화소를 기준으로 그래디언트(gradient) 값을 적용하여 공간 예측 방향으로 값을 늘이거나 줄이면서 예측 영상을 생성하는 기법을 제안하였다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.To solve this problem, Shohei Matsuo writes S. Matsuo, S. Takamura and Y. Yashima, "INTRA PREDICTION WITH SPATIAL GRADIENTS AND MULTIPLE REFERENCE LINES", IEEE Picture Coding Symposium, Chicago, IL, May. 2009 pp. 1-4.] Proposed a method of generating a predictive image by increasing or decreasing a value in a spatial prediction direction by applying a gradient value based on a reference pixel. The equation is expressed as follows.
(Δ : controlling coefficient, GRAD[i] : gradient set, n : gradient 개수 )(Δ: controlling coefficient, GRAD [i]: gradient set, n: number of gradients)
(y : new predicted pixel, d: Euclidean distance between the reference pixel and the to-be-predicted pixel, β : reference pixel value )(y: new predicted pixel, d: Euclidean distance between the reference pixel and the to-be-predicted pixel, β: reference pixel value)
상기 수식을 설명하면, 수식 (1)은 계조의 변화가 있다고 가정하고, 그 계조의 변화 정도를 전부 고려하여 GRAD[i]라는 gradient set으로 정의한다. 즉, GRAD[0]부터 GRAD[n]까지의 n개의 gradient set을 정의한 후, 사용자가 임의로 지정하는 controlling coefficient Δ와 곱하여 α를 구한다. α가 결국 계조 변화 정도를 예측하는 기울기 값이 된다. When the above equation is explained, Equation (1) assumes that there is a change in the gradation, and is defined as a gradient set called GRAD [i] in consideration of the degree of change in the gradation. That is, after defining n gradient sets from GRAD [0] to GRAD [n], multiply by a control coefficient Δ arbitrarily designated by the user to obtain α. α becomes a slope value that predicts the degree of gray scale change.
수식 (2)는 수식 (1)에서 구한 α값을 이용하여 참조 화소로부터 거리가 d 만큼 떨어진 화소값을 α라는 가중치를 줘서 예측을 수행하겠다는 것이다. 다시 말해, 참조 화소로부터 d 만큼 떨어진 화소의 예측 화소값을, 참조 화소값인 β에다 참조 화소로부터의 거리 d 와 α 를 곱한 값을 더한 것으로 계산하는 것이다. 도 4는 이 방법을 도식화한 도면이다.Equation (2) is to perform prediction by giving a weight of α to a pixel value distanced from the reference pixel by d using the α value obtained from Equation (1). In other words, the predicted pixel value of the pixel separated by d from the reference pixel is calculated by adding β, which is the reference pixel value, to the product of the distance d from the reference pixel and α. 4 is a diagram of this method.
수식 (3)은 위에서 구한 n개의 y값을 이용해 Jnew를 최소화시키는 y를 구하고 해당 y와 매칭되는 best GRAD[i]를 선택하는데 사용되어진다. Equation (3) is used to find y that minimizes J new using the n y values obtained above, and to select the best GRAD [i] that matches y.
위에서 best GRAD[i]를 구하면 그것을 시그널링(signaling)하여 복호단에 보내고, 복호단에서는 해당 값을 이용해 부호단과 같은 공간 예측을 수행하게 된다. 참고로, GRAD[0]가 best GRAD[i]로 선택되면 현재 매크로 블록에는 계조의 변화가 없는 것으로 간주하고 기존의 H.264 방식과 동일한 공간 예측을 수행한다. When the best GRAD [i] is obtained above, it is signaled and sent to the decoding end, and the decoding end performs the spatial prediction like the code end using the corresponding value. For reference, if GRAD [0] is selected as the best GRAD [i], the current macroblock is considered to have no change in gradation, and the same spatial prediction as that of the existing H.264 method is performed.
상기 방법은 기존의 방식과 새로운 방식 중 여러 개를 경쟁(competition)시켜서 최적의 Jnew 값을 찾고 그것에 해당하는 예측 방법을 고르는 것이다. The method is to compete with several of the existing and new methods to find the optimal J new value and to select the corresponding prediction method.
상기 논문에서는 낮은 QP(quantization parameter)에 대해 비트변화율(ΔBitrate)에서 약 2% 정도의 이득을 얻었다. 그러나 주로 낮은 QP에서만 이득이 나오고, 높은 QP에서는 이득이 나오지 않는데, 그 이유는 QP가 커짐에 따라 계조의 변화 정도가 덜하게 되는데 추가적인 signaling bit를 보내야 하기 때문이다. 게다가 상기 방법은 모든 Jnew를 구한 후 최적의 경우를 찾는 것이므로 복호단에서 복잡성이 심한 단점이 있다. In this paper, we gain about 2% in bit rate (ΔBitrate) for low QP (quantization parameter). However, the gain mainly comes from the low QP and not from the high QP because the change in gradation becomes less as the QP increases, which requires sending additional signaling bits. In addition, since the method finds the best case after finding all J new , there is a disadvantage in that the decoding stage has a high complexity.
상기 기존의 방법은 영상의 계조 변화에 대해 사용자가 직접 control parameter, Δ 값을 조절해 줘야 한다. 이는 임의의 영상의 계조의 변화 정도를 적응적으로 찾을 수 없다는 것을 의미한다. 즉, 어떤 영상에는 최적이었던 Δ 값이 다른 영상에는 최적이 아닐 수도 있으며, 따라서 사용자가 영상마다 control parameter, Δ 값을 변경하여야 하는 문제가 있다. According to the conventional method, a user directly adjusts a control parameter and a Δ value with respect to gray level change of an image. This means that the degree of change in gray level of an arbitrary image cannot be found adaptively. That is, there may be a problem that a user needs to change a control parameter and a value of each image because the value of Δ that is optimal for one image may not be optimal for another image.
또한, 상기 기존의 방법은 율-왜곡 비용(RD cost)를 이용하여 최적의 gradient set GRAD[i]를 찾아내기 때문에, 그것의 인덱스 i를 복호단에 보내야 하므로 총 비트량을 증가시켜 압축율의 저하를 초래한다.In addition, since the conventional method finds an optimal gradient set GRAD [i] using a rate-distortion cost (RD cost), it is necessary to send its index i to the decoding stage so that the total bit amount is increased to reduce the compression rate. Results in.
또한, 상기 기존의 방법은 각 예측 모드 별, 각 GRAD[i] 별로 율-왜곡 비용(RD_cost)을 전부 계산한 후 그 중 최적의 예측 모드와 가중치 값을 찾게 되므로, 많은 계산량을 초래하고 이로 인해 계산 시간이 매우 길어지게 된다. 따라서 부호화에 소요되는 시간을 지나치게 증가시키는 문제가 있다.In addition, the conventional method calculates the rate-distortion cost (RD_cost) for each prediction mode and each GRAD [i], and then finds an optimal prediction mode and weight value among them. The calculation time becomes very long. Therefore, there is a problem of excessively increasing the time required for encoding.
따라서 본 발명은 추가적인 시그널링 비트가 요구되지 않고 적은 계산량으로 계조 변화를 고려하여 예측 영상을 생성하는 방법 및 장치를 제공하는 데 있다. Accordingly, an aspect of the present invention is to provide a method and apparatus for generating a predictive image in consideration of gray level change with a small calculation amount without requiring additional signaling bits.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 예측 영상 생성 방법은 (a) 현재 블록에 인접한 참조 블록의 계조 변화 여부를 추정하는 단계; (b) 계조 변화가 있는 것으로 추정되면 계조 변화에 따른 가중치를 계산하는 단계; 및 (c) 상기 가중치를 적용하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 따른 예측 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of generating a predictive image, including: (a) estimating whether a gray level of a reference block adjacent to a current block is changed; (b) calculating a weight according to the gray scale change if it is estimated that there is a gray scale change; And (c) generating a prediction image according to the prediction mode of the current block by applying the weight.
일 실시예에서, 상기 (a) 단계는 상기 참조 블록의 각 화소에 대한 인접한 화소와의 화소값의 차이를 이용하여 상기 계조 변화 여부를 추정할 수 있다.In an exemplary embodiment, step (a) may estimate whether the gray level is changed by using a difference between pixel values of adjacent pixels of the reference block and adjacent pixels.
일 실시예에서, 상기 (a) 단계는 적어도 상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 모두 동일한 경우 계조 변화가 있는 것으로 추정할 수 있다.According to an embodiment, step (a) may estimate that there is a gradation change when at least the signs of the difference in pixel values with the pixels adjacent to each other in the specific direction are the same.
일 실시예에서, 상기 (a) 단계는 상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 모두 동일하고, 상기 특정 방향으로의 상기 화소값의 차이의 변화율이 소정의 임계값보다 작은 경우 상기 특정 방향을 계조 변화 방향으로 하는 계조 변화가 있는 것으로 추정할 수 있다.In one embodiment, the step (a) is the same as the sign of the difference of the pixel value with the adjacent pixels in a specific direction for each pixel, the rate of change of the difference of the pixel value in the specific direction is a predetermined threshold When smaller than the value, it can be estimated that there is a gradation change that makes the specific direction the gradation change direction.
일 실시예에서, 상기 (b) 단계는 상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이를 이용하여 상기 가중치를 계산할 수 있다.In one embodiment, the step (b) may calculate the weight using the difference of the pixel value in the gradation change direction.
일 실시예에서, 상기 (b) 단계는 상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이 및 상기 계조 변화 방향과 상기 예측 모드의 예측 방향 사이의 각도를 이용하여 상기 가중치를 계산할 수 있다.In one embodiment, the step (b) may calculate the weight by using the difference between the pixel value in the gradation change direction and the angle between the gradation change direction and the prediction direction of the prediction mode.
일 실시예에서, 상기 (c) 단계는 상기 예측 모드가 HHI(Heinrich-Hertz-Institute)의 평탄 예측 모드인 경우 상기 가중치를 적용하여 참조 화소값의 평균을 구할 수 있다.In an embodiment, in step (c), when the prediction mode is a flat prediction mode of Heinrich-Hertz-Institute (HHI), the average of reference pixel values may be obtained by applying the weight.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 예측 영상 생성 장치는 현재 블록에 인접한 참조 블록의 계조 변화 여부를 추정하는 계조 변화 추정부; 계조 변화가 있는 것으로 추정되면 계조 변화에 따른 가중치를 계산하는 가중치 계산부; 및 상기 가중치를 적용하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 따른 예측 영상을 생성하는 예측 영상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to solve the above technical problem, a prediction image generating apparatus according to the present invention includes: a gray scale change estimator for estimating whether gray scales of a reference block adjacent to a current block are changed; A weight calculator configured to calculate a weight according to the gray level change when it is estimated that there is a gray level change; And a prediction image generator configured to generate the prediction image according to the prediction mode of the current block by applying the weight.
일 실시예에서, 상기 계조 변화 추정부는 상기 참조 블록의 각 화소에 대한 인접한 화소의 화소값의 차이를 이용하여 상기 계조 변화 여부를 추정할 수 있다.In example embodiments, the gray scale change estimator may estimate whether the gray scale is changed by using a difference between pixel values of adjacent pixels with respect to each pixel of the reference block.
일 실시예에서, 상기 계조 변화 추정부는 적어도 상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 모두 동일한 경우에 계조 변화가 있는 것으로 추정할 수 있다.In one embodiment, the gray scale change estimator may estimate that there is a gray scale change when at least the signs of the difference in pixel values with pixels adjacent to each other in a specific direction are the same.
일 실시예에서, 상기 계조 변화 추정부는 상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 동일하고, 상기 특정 방향으로의 상기 화소값의 차이의 변화율이 소정의 임계값보다 작은 경우 상기 특정 방향을 상기 계조 변화 방향으로 하는 계조 변화가 있는 것으로 추정할 수 있다.In one embodiment, the gradation change estimating unit has the same sign of the difference in pixel values with the pixels adjacent in a specific direction with respect to the respective pixels, and the rate of change in the difference in pixel values in the specific direction is greater than a predetermined threshold value. If it is small, it can be estimated that there is a gradation change in which the specific direction is the gradation change direction.
일 실시예에서, 상기 가중치 계산부는 상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이를 이용하여 상기 가중치를 계산할 수 있다.In one embodiment, the weight calculator may calculate the weight using the difference of the pixel value in the gradation change direction.
일 실시예에서, 상기 가중치 계산부는 상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이 및 상기 계조 변화 방향과 상기 예측 모드의 방향 사이의 각도를 이용하여 상기 가중치를 계산할 수 있다.The weight calculator may calculate the weight using a difference between the pixel value in the gray scale change direction and an angle between the gray scale change direction and the direction of the prediction mode.
일 실시예에서, 상기 예측 영상 생성부는 상기 예측 모드가 HHI(Heinrich-Hertz-Institute)의 평탄 예측 모드인 경우 상기 가중치를 적용하여 참조 화소값의 평균을 구할 수 있다.In an embodiment, the prediction image generator may calculate an average of reference pixel values by applying the weight when the prediction mode is a flat prediction mode of a Heinrich-Hertz-Institute (HHI).
상기 또 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여 상기된 본 발명에 따른 예측 영상 생성 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.In order to solve the above another technical problem, a computer-readable recording medium having a program for executing the above-described predictive image generating method according to the present invention is provided.
상기된 본 발명에 의하면, 현재 블록에 인접한 참조 블록의 화소값을 이용하여 계조 변화 여부를 추정하고 계조 변화에 따른 가중치를 계산함으로써, 추가적인 시그널링 비트 없이 그리고 적은 계산량으로 계조의 변화를 고려하여 공간 예측을 수행할 수 있다.According to the present invention as described above, by estimating the gray scale change using the pixel value of the reference block adjacent to the current block and calculating the weight according to the gray scale change, the spatial prediction is performed by considering the gray scale change without additional signaling bits and with a small amount of calculation. Can be performed.
도 1은 9개의 4x4 예측 모드를 나타낸다.
도 2는 4개의 16x16 예측 모드를 나타낸다.
도 3은 각 예측 모드 별 화소값 예측의 예를 나타낸다.
도 4는 기존의 계조 변화를 이용한 공간 예측을 도식화한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 영상 생성 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 영상 생성 방법의 흐름도이다.
도 7은 현재 블록과 현재 블록에 인접한 4개의 참조 블록을 나타낸다.
도 8은 참조 블록의 특정 대상 화소 p(j)를 기준으로 각 방향의 인접한 화소들과의 화소값의 차이를 표시한 도면이다.
도 9는 현재 블록의 예측 모드가 Vertical 모드로 결정된 경우 가중치 r 을 적용하여 예측 영상을 생성한 모습을 나타낸다.
도 10은 평탄 예측 모드를 설명하기 위한 도면이다. 1 shows nine 4x4 prediction modes.
2 shows four 16x16 prediction modes.
3 shows an example of pixel value prediction for each prediction mode.
4 is a diagram illustrating spatial prediction using a change of gray scale.
5 is a block diagram of a prediction image generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart of a method of generating a predictive image, according to an exemplary embodiment.
7 shows a current block and four reference blocks adjacent to the current block.
8 is a diagram illustrating a difference between pixel values of adjacent pixels in each direction based on a specific target pixel p (j) of a reference block.
9 illustrates a case where a predictive image is generated by applying a weight r when the prediction mode of the current block is determined as the vertical mode.
10 is a diagram for explaining a flat prediction mode.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following description and the accompanying drawings, substantially the same components are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.
영상의 계조 변화는 보통 빛의 방향에 따라 발생하기 때문에, 계조 변화가 발생한다면 영상에 전체적으로 넓게 발생하게 된다. 따라서 어떤 매크로 블록에서 계조 변화가 발생하였다면 그 인근 블록에서도 계조 변화가 발생하였을 확률이 높다고 할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 현재 예측 블록의 주변 블록에서 영상의 계조 변화가 발견된다면 현재 블록에도 계조 변화가 있을 것으로 판단하고, 계조 변화에 따른 가중치를 계산하고 가중치를 적용하여 예측 영상을 생성한다. 한편, 주변 블록에서 영상의 계조 변화가 발견되지 않는다면 기존의 공간 예측 방법과 동일하게 예측 영상을 생성한다. Since the gray level change of the image usually occurs according to the direction of light, if the gray level change occurs, the gray level change is generally widened in the image. Therefore, if a gradation change occurs in a macro block, there is a high probability that a gradation change occurs in a neighboring block. In the embodiment of the present invention, if the gray scale change of the image is found in the neighboring block of the current prediction block, it is determined that there will also be a gray scale change in the current block, the weight is calculated according to the gray scale change, and the weight is applied to generate the predicted image. On the other hand, if the gray level change of the image is not found in the neighboring block, the predicted image is generated as in the conventional spatial prediction method.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 영상 생성 장치의 블록도이다. 본 실시예에 따른 공간 예측 장치는, 현재 블록에 인접한 참조 블록의 계조 변화 여부를 추정하는 계조 변화 추정부(510)와, 계조 변화가 있는 것으로 추정되면 계조 변화에 따른 가중치를 계산하는 가중치 계산부(520)와, 현재 블록의 예측 모드에 따라 예측 영상을 생성하되, 계조 변화가 있는 것으로 추정되면 가중치 계산부(520)에서 구해진 계조 변화에 따른 가중치를 적용하여 예측 영상을 생성하고, 계조 변화가 없는 것으로 추정되면 기존의 공간 예측 방법과 동일하게 참조 화소만을 이용하여 예측 영상을 생성하는 예측 영상 생성부(530)를 포함하여 이루어진다.5 is a block diagram of a prediction image generating apparatus according to an embodiment of the present invention. The spatial prediction apparatus according to the present embodiment includes a gray
상기된 예측 영상 생성 장치의 동작을 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 영상 생성 방법의 흐름도를 나타낸 도 6을 함께 참조하여 보다 상세히 설명한다.The operation of the predictive image generating apparatus described above will be described in more detail with reference to FIG. 6, which shows a flowchart of a predictive image generating method according to an embodiment of the present invention.
계조 변화 추정부(510)는 현재 블록에 인접한 참조 블록을 입력받고, 참조 블록의 계조 변화 여부를 추정한다(610단계). The gray
여기서, 계조 변화 추정부(510)는 참조 블록의 각 화소에 대한 인접한 화소와의 화소값의 차이를 이용하여 계조 변화 여부를 추정한다. 도 7은 예컨대 4x4 블록의 경우 현재 블록(710)과 현재 블록에 인접한 4개의 참조 블록(720, 730, 740, 750)을 나타낸다. 다만, 참조 블록의 위치와 수는 실시예에 따라 변경될 수 있음은 물론이다. 계조의 변화가 있는 경우 참조 블록에서 현재 블록과 인접한 화소를 기준으로 일정한 방향으로 떨어져 있는 화소(4x4 블록의 경우 최대 4개, 16x16 블록의 경우 최대 16개)까지의 화소값들이 전부 감소하거나 전부 증가할 것이다. 따라서 본 발명의 일 실시예에서는, 적어도, 참조 블록의 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 모두 동일한 경우 계조 변화가 있는 것으로 추정한다. 본 명세서에서 이를 '제1 조건'이라 칭하기로 한다. 제1 조건에 대하여 이하에서 보다 구체적으로 설명한다.Here, the gray
도 8은 참조 블록의 특정 대상 화소 p(j)를 기준으로 각 방향의 인접한 화소들과의 화소값의 차이를 표시한 도면이다. 참조 블록이 도 7에 도시된 바와 같이 4x4 블록 4개인 경우 j는 0~63이 된다. 도 8을 참조하면, 대상 화소 p(j)와 인접한 화소와의 화소값의 차이를 p(j).d(i)로 나타내기로 한다. 여기서 i는 대상 화소를 기준으로 인접한 화소의 방향을 나타내며, 좌상단을 0으로 하여 도시된 바와 같이 시계 방향으로 차례로 0~7까지로 나타낸다. i 에 따라 p(j).d(i)가 대상 화소와 어느 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이를 나타내는지 알 수 있다. 예컨대, p(j).d(0)는 대상 화소 p(j)와 그 좌상측에 있는 화소와의 화소값의 차이를 나타내고, p(j).d(5)는 대상 화소 p(j)와 그 아래에 있는 화소와의 화소값의 차이를 나타낸다. 8 is a diagram illustrating a difference between pixel values of adjacent pixels in each direction based on a specific target pixel p (j) of a reference block. As shown in FIG. 7, j is 0 to 63 when there are four 4x4 blocks. Referring to FIG. 8, a difference between pixel values of the target pixel p (j) and an adjacent pixel is represented by p (j) .d (i). In this case, i denotes a direction of adjacent pixels with respect to the target pixel, and is represented as 0 to 7 in order in a clockwise direction as shown in FIG. According to i, it can be seen from which direction p (j) .d (i) represents the difference in pixel value with the pixel adjacent to the target pixel. For example, p (j) .d (0) represents the difference in pixel value between the target pixel p (j) and the pixel on the upper left side, and p (j) .d (5) indicates the target pixel p (j). And the difference between the pixel value and the pixel below it.
계조 변화 추정부(510)는, 참조 블록의 모든 화소 p(j)에 대하여 화소값의 차이 p(j).d(i)를 계산하고, 동일한 i 를 가지는 p(j).d(i)의 부호가 모두 동일한 i 값이 존재하는지 판단한다. 예컨대, 참조 블록의 모든 화소 p(j)에 대하여, i=0인 p(j).d(0)의 부호가 모두 동일하고, i=1인 p(j).d(1)의 부호가 모두 동일하다면, i=0 방향(즉, 좌상단 방향) 또는 i=1 방향(즉, 상단 방향)으로 계조 변화가 있는 것으로 1차적으로 추정하는 것이다. 이렇게 계조의 방향을 나타내는 i 가 정해지면, 후술할 '제2 조건'으로 계조 변화의 여부 및 계조 변화의 방향을 최종 결정한다. The gray scale
제1 조건을 수식으로 표현하면 다음과 같이 나타낼 수 있다. When the first condition is expressed by a formula, it can be expressed as follows.
∃i such that p(j).d(i)>0 or p(j).d(i)<0 for all j => i 에 해당하는 방향으로 1차적으로 계조 변화 가능성 있음(p(j): 참조 블록의 j 번째 화소, i: 대상 화소의 인접한 화소의 방향을 나타내는 색인, p(j).d(i): 화소 p(j)와 i 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이)I such that p (j) .d (i)> 0 or p (j) .d (i) <0 for all j => i : J-th pixel of the reference block, i: index indicating the direction of the adjacent pixel of the target pixel, p (j) .d (i): the difference in pixel value between the pixel p (j) and the pixel adjacent in the i-direction)
일 실시예에서, 모든 i 에 대하여 p(j).d(i)를 구하지 않고, 만일 해당 참조 블록이 9가지 모드 중 특정 방향으로 예측 모드가 결정되었면 그 방향과 직각 방향에 해당하는 i 를 제외한 i 에 대해서만 p(j).d(i)를 구할 수 있다. 즉, 참조 블록의 예측 모드의 방향과 직각 방향에 대해서는 계조 변화를 배제하는 것이다. 따라서 이러한 경우에는 p(j).d(1), p(j).d(5)는 구하지 않고, 나머지 i에 대해서만 p(j).d(i)를 구하고, 각 i 에 대한 p(j).d(i)의 부호를 검사할 수 있다.In one embodiment, p (j) .d (i) is not obtained for all i, and if the prediction mode is determined in a specific direction among the nine modes of the reference block, i corresponding to the direction perpendicular to the direction is determined. We can get p (j) .d (i) only for the other i. In other words, the gradation change is excluded in the direction perpendicular to the direction of the prediction mode of the reference block. Therefore, in this case, p (j) .d (1) and p (j) .d (5) are not obtained, only p (j) .d (i) is obtained for the remaining i, and p (j) for each i. You can check the sign of d (i).
상기 제1 조건을 만족하는 i가 구해지면, 화소값의 차이 p(j).d(i)의 i 방향으로의 변화율이 소정의 임계값보다 작은지 검사하고, 그러한 경우 해당 i 방향으로 계조 변화가 있는 것으로 추정한다(제2 조건). 제2 조건은 특정 방향으로 화소값의 차이의 부호가 모두 같더라도 화소값의 차이가 너무 들쭉날쭉하면 계조의 변화 때문이 아니라 다른 원인일 가능성이 높으므로 계조 변화라고 판단하지 않는 것이다. 다시 말하면, 제1 조건을 만족하는 i 방향으로 인접한 화소들의 화소값 차이의 비율이 소정의 임계값 이내에 들어와 있는지 검사하고 그러한 경우 해당 i 방향으로 계조의 변화가 있는 것으로 추정한다.When i satisfying the first condition is obtained, it is checked whether the rate of change of the pixel value p (j) .d (i) in the i direction is smaller than a predetermined threshold value, and in such a case, the gradation change in the i direction. Assume that there is (second condition). The second condition is that even if all of the signs of the difference in the pixel values are the same in the specific direction, if the difference in the pixel values is too jagged, it is not because of the change in the gray level, but because it is likely to be another cause, the gray level change is not determined. In other words, it is checked whether the ratio of the pixel value difference of adjacent pixels in the i-direction satisfying the first condition is within a predetermined threshold, and in such a case, it is assumed that there is a change in gradation in the i-direction.
예컨대, 제1 조건 검사를 통하여 계조의 방향이 i=0(좌상단 방향), i=1(상단 방향)로 1차적으로 추정되었다고 하자. 그리고 참조 블록의 화소 p(j)에 대하여 좌상단 방향 또는 상단 방향의 인접한 화소를 p(j-1)이라 하자. 그러면 i=0일 때 참조 블록의 p(j)에 대하여 
다시 도 5 및 도 6을 참조하면, 620단계에서 계조 변화가 있는 것으로 추정되면, 가중치 계산부(520)는 계조 변화에 따른 가중치를 계산한다(640단계). 여기서, 가중치 계산부(520)는 계조 변화 방향으로의 화소값의 차이, 그리고 계조 변화 방향과 현재 블록에 대하여 결정된 예측 모드의 예측 방향 사이의 각도를 이용하여 가중치를 계산할 수 있다. 가중치는 예를 들어 다음 수학식에 따라 계산할 수 있다.5 and 6, if it is estimated that there is a change in gray level in
여기서, i는 상기 610단계에서 결정된 계조 변화의 방향을 나타내고, Nj는 계조 변화의 방향성이 동일한 픽셀의 개수이고, θ는 계조 변화 방향과 현재 블록에 대하여 결정된 예측 모드의 예측 방향 사이의 각도를 나타낸다.Here, i represents the direction of the gray scale change determined in
그리고 예측 영상 생성부(530)는 상기 계산된 가중치를 적용하여 현재 블록에 예측 모드에 따른 예측 영상을 생성한다. 도 9는 현재 블록의 예측 모드가 Vertical 모드로 결정된 경우 상기 계산된 가중치 r 을 적용하여 예측 영상을 생성한 모습을 나타낸다. The
만일 상기된 제1 조건 및 제2 조건을 모두 만족하는 i 가 존재하지 않아서 620단계에서 계조 변화가 없는 것으로 추정되면, 예측 영상 생성부(530)는 기존의 공간 예측 방법과 동일하게 예측 모드에 따라 참조 블록의 참조 화소만을 이용하여 예측 영상을 생성한다(630단계). If i does not exist that satisfies both the first condition and the second condition, and it is estimated that there is no gradation change in
본 발명의 일 실시예에서, 현재 블록의 예측 모드가 HHI(Heinrich-Hertz-Institute)의 평탄 예측 모드인 경우 예측 영상 생성부(530)는 계조의 변화가 있는 것으로 추정되면 가중치 계산부(520)에서 계산된 가중치를 적용하여 참조 화소값의 평균을 구할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the prediction mode of the current block is a flat prediction mode of Heinrich-Hertz-Institute (HHI), the
기존 H.264에서 제공하는 공간 예측 모드 외에 HHI(Heinrich-Hertz-Institute)에서 제안한 공간 예측 모드가 있는데 그 중 하나가 평탄 예측(planar prediction)을 좀 더 개선시킨 평탄 예측 모드이다. 이는 평탄 예측 시에 좀 더 예측을 잘 하고자 예측 블록의 우측 하단의 화소값을 실제 본 영상의 값을 이용하는 방법이다. 즉, 다시 말해 참조 영역으로부터 멀어질수록 에러가 propagation된다는 것을 예방하고자 우측 하단의 화소값을 시그날링하여 복호단으로 보내고 복호단을 그것을 이용해 중간 영역의 공간예측을 좀 더 정확하게 하자는 것이다. 이것을 도 10을 참조하여 보다 자세히 설명하면 다음과 같다.In addition to the spatial prediction mode provided by H.264, there is a spatial prediction mode proposed by Heinrich-Hertz-Institute (HHI), one of which is a flat prediction mode that further improves the planar prediction. This is a method of using an image value of actually viewing the pixel value of the lower right side of the prediction block in order to better predict the flatness. In other words, in order to prevent propagation of an error as it moves away from the reference area, the pixel value at the lower right is signaled to the decoding end, and the decoding end is used to more accurately predict the space of the middle area. This will be described in more detail with reference to FIG. 10 as follows.
도 10에 도시된 바와 같이 ① 부분을 본 영상의 것을 사용하게 되고, ①과 ②를 이용해 양방향 선형 인터폴레이션(bi-linear interpolation)을 수행하여 점선으로 표시된 영역의 예측을 수행한다. 같은 방식으로 ①과 ③을 이용해 또 다른 점선으로 표시된 영역의 예측을 수행한다. 점선으로 표시된 영역에 예측값이 채워지면 이번엔 다른 참조 영역과 점선으로 표시된 영역에 양방향 선형 인터폴레이션(bi-linear interpolation)을 수행하여 흰색 영역에 예측값을 채워넣는다. 이렇게 하면 좀 더 정확한 예측이 가능해지고, 잔여 영상값이 작아져 압축 효율을 높일 수 있다. 하지만 여기서 ①의 값을 본 영상의 것을 사용하였기 때문에 이 값을 복호단에 시그널링(signaling)하여 보내줘야 한다는 단점이 있다. 만약 이 값이 크다면 압축 효율에 큰 저하를 가져올 수 있으므로 실제 이 값을 보낼 때, ①값에 ②와 ③의 평균값의 차이를 보내게 된다. 이것을 수식으로 나타내면 다음과 같다.As shown in FIG. 10, the part of the image having the
D = A = (B+C)/2D = A = (B + C) / 2
(A : 원 영상의 화소값, B, C : 복원된 참조 영역의 화소값, D : 전송할 화소값)(A: pixel value of original image, B, C: pixel value of reconstructed reference area, D: pixel value to be transferred)
여기서, D 값이 작으면 작을수록 압축 효율 면에서 이득을 보는 것이다. 따라서 본 발명의 일 실시예에서 D 값을 계산할 때 계조 변화에 따른 가중치를 적용한다. 즉, 계조 변화가 있는 것으로 추정되면 A에서 B와 C에 가중치를 적용시킨 값의 평균을 빼서 D를 계산한다. Here, the smaller the D value is, the better the compression efficiency is. Therefore, when calculating the D value in one embodiment of the present invention, the weight according to the gradation change is applied. That is, if it is estimated that there is a gradation change, D is calculated by subtracting the average of the weighted values from A to B and C.
예컨대, 계조 변화 방향이 수직 방향이고 가중치 r 을 적용하는 경우 B 대신에 B+4r을 사용하여 D 값을 다음과 같이 계산한다. For example, when the gray scale change direction is vertical and the weight r is applied, B value is calculated using B + 4r instead of B as follows.
D = A = (B+4r+C)/2D = A = (B + 4r + C) / 2
(A : 원 영상의 화소값, B, C : 복원된 참조 영역의 화소값, D : 전송할 화소값, r : 계조 변화에 따른 가중치)(A: pixel value of original image, B, C: pixel value of reconstructed reference area, D: pixel value to be transmitted, r: weight according to gray level change)
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.The above-described embodiments of the present invention can be embodied in a general-purpose digital computer that can be embodied as a program that can be executed by a computer and operates the program using a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (for example, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (for example, a CD-ROM, DVD, etc.) and a carrier wave (for example, the Internet). Storage medium).
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far I looked at the center of the preferred embodiment for the present invention. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.
Claims (15)
(b) 계조 변화가 있는 것으로 추정되면 계조 변화에 따른 가중치-여기서 상기 가중치는 예측 영상을 생성함에 있어서 영상의 계조 변화를 반영하기 위하여 예측 화소에 더해질 값임-를 계산하는 단계; 및
(c) 상기 가중치를 적용하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 따른 예측 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 방법.(a) estimating whether the reference block has a gray level change by using a difference in pixel values of adjacent pixels of each reference block adjacent to a current block;
(b) calculating a weight value according to the gray scale change, wherein the weight is a value to be added to the prediction pixel to reflect the gray scale change of the image in generating the predictive image when it is estimated that there is a gray scale change; And
(c) generating a predicted image according to the prediction mode of the current block by applying the weight.
상기 (a) 단계는,
적어도 상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 모두 동일한 경우 계조 변화가 있는 것으로 추정하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 방법.The method of claim 1,
The step (a)
And predicting that there is a gradation change when at least the signs of the difference in pixel values with adjacent pixels in a specific direction are the same for at least each pixel.
상기 (a) 단계는,
상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 모두 동일하고, 상기 특정 방향으로의 상기 화소값의 차이의 변화율이 소정의 임계값보다 작은 경우 상기 특정 방향을 계조 변화 방향으로 하는 계조 변화가 있는 것으로 추정하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 방법.The method of claim 3,
The step (a)
In the case where the signs of the difference in pixel values with the adjacent pixels in the specific direction are the same for each of the pixels, and the rate of change in the difference in the pixel values in the specific direction is smaller than a predetermined threshold, the specific direction in the gray scale change direction. A method of generating a predictive image, characterized in that it is estimated that there is a gradation change.
상기 (b) 단계는,
상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이를 이용하여 상기 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 방법.5. The method of claim 4,
The step (b)
And calculating the weight by using the difference of the pixel values in the gradation change direction.
상기 (b) 단계는,
상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이 및 상기 계조 변화 방향과 상기 예측 모드의 예측 방향 사이의 각도를 이용하여 상기 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 방법.5. The method of claim 4,
The step (b)
And calculating the weight using a difference between the pixel value in the gradation change direction and an angle between the gradation change direction and the prediction direction of the prediction mode.
상기 (c) 단계는,
상기 예측 모드가 HHI(Heinrich-Hertz-Institute)의 평탄 예측 모드인 경우 참조 화소값의 평균을 구함에 있어서, 참조 화소값에 상기 가중치를 더하여 상기 가중치가 더해진 참조 화소값의 평균을 구하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 방법.The method of claim 5,
The step (c)
When the prediction mode is a flat prediction mode of a Heinrich-Hertz-Institute (HHI), the average of reference pixel values is obtained by adding the weight to a reference pixel value to obtain an average of the reference pixel values to which the weight is added. Predictive image generation method.
계조 변화가 있는 것으로 추정되면 계조 변화에 따른 가중치-여기서 상기 가중치는 예측 영상을 생성함에 있어서 영상의 계조 변화를 반영하기 위하여 예측 화소에 더해질 값임-를 계산하는 가중치 계산부; 및
상기 가중치를 적용하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 따른 예측 영상을 생성하는 예측 영상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 장치.A gradation change estimator for estimating whether the gradation changes in the reference block by using a difference in pixel values of adjacent pixels of a reference block adjacent to a current block;
A weight calculator configured to calculate a weight according to the gray scale change, wherein the weight is a value to be added to the predicted pixel to reflect the gray scale change of the image in generating the predictive image when the gray scale is estimated to have a gray scale change; And
And a prediction image generator for generating a prediction image according to the prediction mode of the current block by applying the weight.
상기 계조 변화 추정부는,
적어도 상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 모두 동일한 경우에 계조 변화가 있는 것으로 추정하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 장치.9. The method of claim 8,
The gray scale change estimating unit,
And estimating that there is a gradation change when at least the signs of the difference in pixel values with adjacent pixels in a specific direction are the same for at least each of the pixels.
상기 계조 변화 추정부는,
상기 각 화소에 대하여 특정 방향으로 인접한 화소와의 화소값의 차이의 부호가 동일하고, 상기 특정 방향으로의 상기 화소값의 차이의 변화율이 소정의 임계값보다 작은 경우 상기 특정 방향을 계조 변화 방향으로 하는 계조 변화가 있는 것으로 추정하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 장치.The method of claim 10,
The gray scale change estimating unit,
For each pixel, if the sign of the difference in the pixel value with the adjacent pixels in the specific direction is the same and the rate of change in the difference in the pixel value in the specific direction is smaller than a predetermined threshold value, the specific direction in the gradation change direction. Predicted image generating device characterized in that it is estimated that there is a gradation change.
상기 가중치 계산부는,
상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이를 이용하여 상기 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 장치.The method of claim 11,
The weight calculation unit may calculate,
And calculating the weight by using the difference of the pixel values in the gradation change direction.
상기 가중치 계산부는,
상기 계조 변화 방향으로의 상기 화소값의 차이 및 상기 계조 변화 방향과 상기 예측 모드의 방향 사이의 각도를 이용하여 상기 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 장치.The method of claim 11,
The weight calculation unit may calculate,
And calculating the weight by using a difference between the pixel value in the gradation change direction and an angle between the gradation change direction and the direction of the prediction mode.
상기 예측 영상 생성부는, 상기 예측 모드가 HHI(Heinrich-Hertz-Institute)의 평탄 예측 모드인 경우 참조 화소값의 평균을 구함에 있어서, 참조 화소값에 상기 가중치를 더하여 상기 가중치가 더해진 참조 화소값의 평균을 구하는 것을 특징으로 하는 예측 영상 생성 장치.9. The method of claim 8,
The prediction image generation unit, when the prediction mode is a flat prediction mode of Heinrich-Hertz-Institute (HHI), obtains an average of reference pixel values, and adds the weight to a reference pixel value to determine the reference pixel value. Predictive image generating device characterized in that for obtaining the average.
A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the prediction image generating method according to any one of claims 1 and 3.
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