KR101631950B1 - 전처리기법을 이용한 영상 부호화 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

전처리기법을 이용한 영상 부호화 방법 및 장치가 제공된다. 일 실시예에 따른 영상을 부호화하는 방법에 있어서,기 설정된 양자화 파라미터를 획득하는 단계, 상기 획득된 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정하는 단계, 상기 결정된 크기의 평활화 블록에 포함된 화소들중에서 상기 평활화 블록에 포함된 중심 화소에 의해 결정된 임계값들 사이에 포함되는 적어도 하나의 화소를 선택하는 단계, 상기 선택된 적어도 하나의 화소를 이용하여 상기 중심 화소에 대해 평활화를 수행하는 단계, 및 상기 평활화가 수행된 영상을 상기 양자화 파라미터를 이용하여 부호화 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법이 제공된다.

Description

전처리기법을 이용한 영상 부호화 방법 및 장치{Method and apparatus for encoding image using preprocessing}
본 발명은 전처리기법을 이용한 영상 부호화 방법 및 장치에 관한 것이다. 상세하게는 부호화할 영상을 전처리하는 방법에 관한 것이다.
사람이 시각적으로 영상에서 밝기의 변화를 느낄 수 있는 범위는 제약적이다. 예를 들어, 사람은 밝은 영역에서의 밝기 변화에 둔감하고 어두운 영역에서의 밝기 변화에 민감하다.
일반적으로 영상을 압축하는 경우, 영상의 픽셀 값들을 인간이 시각적으로 차이를 느끼지 못하는 범위의 값들로 대체하여 압축하기 쉬운 데이터로 변형한다. 예를들어, DCT와 같은 변환을 통해 영상을 주파수 도메인으로 변형 후 고주파 성분을 제거한다.
종래에는 영상에 대해 주파수 도메인에서 고주파를 제거함으로써 시각적으로 인지 불가능한 정도의 유사한 픽셀값들을 제거하였다. 최근에는 압축 효율의 증가가 필요함에 따라, 픽셀 도메인에서 인간의 시각적 인지 한계로 구분 불가능한 차이의 유사한 픽셀값들을 평활화하는 기술이 필요하게 되었다.
본 발명은 일 실시예에 따라, 픽셀 도메인에서 인간의 시각적 인지 한계로 구분 불가능한 차이의 유사한 화소들을 선택하고, 선택된 화소들을 이용하여 평활화하는 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 1 측면은 영상을 부호화하는 방법에 있어서, 기 설정된 양자화 파라미터를 획득하는 단계, 상기 획득된 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정하는 단계, 상기 결정된 크기의 평활화 블록에 포함된 화소들중에서 상기 평활화 블록에 포함된 중심 화소에 의해 결정된 임계값들 사이에 포함되는 적어도 하나의 화소를 선택하는 단계, 상기 선택된 적어도 하나의 화소를 이용하여 평활화를 수행하는 단계, 및 상기 평활화가 수행된 영상을 상기 양자화 파라미터를 이용하여 부호화 하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법을 제공한다.
또한, 상기 선택하는 단계는, 상기 평활화 블록의 중심 화소를 결정하는 단계, 상기 결정된 중심 화소의 화소값에 기초하여, 임계값들을 결정하는 단계, 상기 평활화 블록내에 포함된 복수의 화소들중 상기 결정된 임계값들 사이의 화소값을 포함하는 적어도 하나의 화소를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 중심 화소는 상기 결정된 크기의 평활화 블록의 중앙에 위치한 행과 중앙에 위치한 열의 교차점에 위치한 화소일 수 있다.
또한, 상기 평활화 블록의 크기를 결정하는 단계는, 상기 영상의 해상도, 상기 영상의 복잡도, 또는 이들의 조합을 더 이용할 수 있다.
또한, 상기 양자화 파라미터는 사용자의 입력을 수신하여 설정될 수 있다.
또한, 상기 평활화를 수행하는 단계는, 상기 양자화 파라미터에 의해 결정된 가우시안 함수를 상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들에 적용하여 수행할 수 있다.
또한, 상기 평활화를 수행하는 단계는, 상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들의 평균값을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다.
또한, 제 2 측면은 영상을 부호화하는 디바이스에 있어서, 기 설정된 양자화 파라미터를 획득하고, 상기 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정하는 블록 크기 결정부, 상기 결정된 크기의 평활화 블록에 포함된 화소들중에서 상기 평활화 블록에 포함된 중심 화소에 의해 결정된 임계값들 사이에 포함되는 적어도 하나의 화소를 선택하는 화소 선택부, 상기 선택된 적어도 하나의 화소를 이용하여 평활화를 수행하는 평활화 수행부, 및 상기 평활화가 수행된 영상을 상기 양자화 파라미터를 이용하여 부호화 하는 영상 부호화부를 포함하는 영상 부호화 디바이스를 제공할수 있다.
또한, 상기 화소 선택부는, 상기 평활화 블록의 중심 화소를 결정하고, 상기 결정된 중심 화소의 화소값에 기초하여 임계값들을 결정하며, 상기 평활화 블록내에 포함된 복수의 화소들중 상기 결정된 임계값들 사이의 화소값을 포함하는 적어도 하나의 화소를 선택할 수 있다.
또한, 상기 중심 화소는 상기 결정된 크기의 평활화 블록의 중앙에 위치한 행과 중앙에 위치한 열의 교차점에 위치한 화소일 수 있다.
또한, 상기 블록 크기 결정부는, 상기 영상의 해상도, 상기 영상의 복잡도, 또는 이들의 조합을 더 이용할 수 있다.
또한, 상기 양자화 파라미터는 사용자의 입력을 수신하여 설정될 수 있다.
또한, 상기 평활화 수행부는, 상기 양자화 파라미터에 의해 결정된 가우시안 함수를 상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들에 적용하여 수행할 수 있다.
또한, 상기 평활화 수행부는, 상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들의 평균값을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다.
또한, 제 3 측면은 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
도 1 은 일부 실시예에 따라 영상을 평활화 하는 방법의 개략도이다.
도 2 는 일부 실시예에 따른, 부호화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3 은 일부 실시예에 따라, 평활화를 수행할 적어도 하나의 화소를 선택하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4 는 일부 실시예에 따른, 평활화 블록의 크기를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 는 일부 실시예에 따른, 임계값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 은 일부 실시예에 따른, 평활화 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 은 일부 실시예에 따른, 가우시안 함수를 적용하여 평활화 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 은 일부 실시예에 따른, 부호화 장치를 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일부 실시예에 따라 영상을 평활화 하는 방법의 개략도이다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 영상 획득부(120)는 영상을 획득할 수 있다. 디바이스(100)의 영상 획득부(120)는 내부의 프로세서를 이용하여 영상을 직접 수집할 수 있고, 외부로부터 영상을 수신할 수 있다.
디바이스(100)의 영상 전처리부(140)는 영상의 부호화 효율을 증가시키기 위하여, 영상을 부호화 하기 이전에 영상을 전처리할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)의 영상 전처리부(140)는 영상을 부호화 하기 이전에 영상을 픽셀 도메인에서 평활화 할 수 있다.
디바이스(100)의 영상 전처리부(140)는 획득한 영상을 평활화 하기 위해, 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)의 영상 전처리부는 기 설정된 양자화 파라미터, 영상으로부터 획득한 영상의 복잡도 정보, 영상의 해상도 정보, 또는 이들의 조합을 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다.
디바이스(100)의 영상 전처리부(140)는 결정된 크기의 평활화 블록을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 디바이스(100)는 평활화 블록 내에 포함된 화소들중 평활화에 이용되는 화소를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 중심 화소의 화소값을 기준으로 인간의 시각적 인지 한계로 구분 불가능한 정도의 유사한 화소값에 매칭되는 화소를 선택할 수 있다.
디바이스(100)의 영상 전처리부(140)는 선택된 화소들을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)의 영상 전처리부(140)는 선택된 화소들이 포함하는 화소값들의 평균을 이용하여 평활화를 수행할 수 있으며, 선택된 화소들에 가우시안 함수를 적용하여 평활화를 수행할 수 있다. 디바이스(100)는 전술한 방법에 한정되지 않고 다양한 방법으로 평활화를 수행할 수 있다.
도 2 는 일부 실시예에 따른, 부호화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S210에서, 디바이스(100)는 기 설정된 양자화 파라미터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 디바이스(100)에 포함된 카메라 모듈을 이용하여 영상을 획득할 수 있다. 또한, 외부의 디바이스로부터 영상을 획득할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 디바이스(100)가 획득하는 영상은 사진, 또는 동영상을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 사용자의 입력을 수신하여 양자화 파라미터를 설정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 외부의 디바이스로부터 파라미터 정보를 수신하여 양자화 파라미터를 설정할 수 있다. 양자화 파라미터란, 디바이스(100)가 영상을 부호화 또는 복호화 하는 과정에서 이용하는 파라미터를 의미한다. 디바이스(100)가 양자화 파라미터를 설정하는 방법은 전술한 방법에 한정되지 않으며, 다양한 방법을 이용해서 양자화 파라미터를 설정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 기 설정된 양자화 파라미터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 획득한 영상을 사용자의 입력에 의해 결정된 비트율로 부호화 하는 경우, 결정된 비트율에 기초하여 양자화 파라미터를 설정하고, 기 설정된 양자화 파라미터를 획득할 수 있다.
단계 S220에서, 디바이스(100)는 획득한 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 획득한 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 평활화 블록의 크기란 디바이스(100)가 획득한 영상내에서 평활화를 수행할때 평활화 대상이 되는 영상 블록의 크기를 의미한다. 예를 들어, 디바이스(100)는 7X7, 5X5, 또는 3X3으로 평활화 블록의 크기를 설정할 수 있으며, 전술한 것에 한정되지 않고 다양한 크기로 평활화 블록의 크기를 설정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 획득한 양자화 파라미터의 크기에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 제 1 양자화 파라미터(Qp1)가 기 설정된 제 2 양자화 파라미터(Qp2)보다 더 큰 경우, 디바이스(100)가 제 1 양자화 파라미터(Qp1)에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록의 크기는 제 2 양자화 파라미터(Qp2)에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 영상으로부터 수집한 영상의 해상도 정보에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 획득한 제 1 영상으로부터 수집한 제 1 해상도가 제 2 영상으로부터 수집한 제 2 해상도보다 높은 경우, 디바이스(100)가 제 1 해상도에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록의 크기는 제 2 해상도에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록의 크기보다 더 클 수 있다. 예를 들어, 제 1 영상의 해상도가 1020X1080이고, 제 2 영상의 해상도가 800X600인 경우, 디바이스(100)가 결정한 제 1 영상의 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 영상의 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 영상으로부터 수집한 영상의 복잡도 정보를 획득할 수 있다. 영상의 복잡도란, 평활화 블록내에 포함된 화소들의 화소값들의 편차 정도를 의미한다. 예를 들어, 평활화 블록내에 포함된 화소값들의 편차가 큰 경우, 디바이스(100)는 복잡도가 크다고 판단할 수 있다.
디바이스(100)는 영상으로부터 수집한 영상의 복잡도에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 디바이스(100)가 획득한 제 1 영상으로부터 수집한 제 1 영상의 복잡도가 제 2 영상으로부터 수집한 제 2 영상의 복잡도 보다 작은 경우, 디바이스(100)가 제 1 영상의 복잡도에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 영상의 복잡도에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 설정된 양자화 파라미터, 영상으로부터 획득한 영상의 해상도, 영상으로부터 획득한 영상의 복잡도, 또는 이들의 조합을 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록을 좌측에서부터 우측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있다. 또한, 상측 에서 하측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
단계 S230에서, 디바이스(100)는 평활화의 수행에 이용되는 적어도 하나의 화소를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록내에 있는 화소들중 하나의 화소를 중심 화소로 결정할 수 있다. 중심 화소란, 디바이스(100)가 평활화 블록내의 화소들에 평활화를 수행하는 경우, 디바이스(100)에 의해 수정 되는 화소를 의미한다. 예를 들어, 디바이스(100)는 중심 화소를 선택된 화소들의 화소값들의 평균값으로 수정함으로써, 평활화를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면 디바이스(100)는 결정된 중심 화소의 화소값에 기초하여, 임계값들을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 중심 화소의 화소값에 대응 되는 화소값의 범위를 검출하고, 검출된 범위의 경계값을 임계값으로 결정할 수 있다.
또한, 디바이스(100)는 결정된 임계값들을 이용하여 평활화 블록내의 화소들중 평활화의 수행에 이용되는 적어도 하나의 화소를 선택할 수 있다. 예를 들어 디바이스(100)는 결정된 임계값들 사이의 화소값들을 포함하는 적어도 하나의 화소를 선택할 수 있다.
단계 S240에서, 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 화소를 이용하여 평활화를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 화소의 화소값들의 평균을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 선택된 3개의 화소들의 화소값이 각각 200, 205,및 210인 경우, 디바이스(100)는 중심 화소를 선택된 화소들의 화소값들의 평균인 205로 수정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 화소의 화소값들에 가우시안 함수를 적용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 기 설정된 양자화 파라미터를 이용하여 가우시안 함수의 분산을 결정하고, 결정된 분산에 기초한 가우시안 함수값들을 선택된 화소들의 화소값들에 적용하여 평활화를 수행할 수 있다. 디바이스(100)는 전술한 방법에 한정되지 않고, 다양한 방법을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다.
단계 S250에서, 디바이스(100)는 평활화가 수행된 영상을 부호화할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 평활화가 수행된 영상을 기 설정된 양자화 파라미터를 이용하여 부호화할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 기 설정된 양자화 파라미터(Qp)를 이용하여 평활화가 수행된 영상을 부호화할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 평활화 블록의 크기를 결정할 때 사용되었던 양자화 파라미터를 이용하여 영상을 양자화할 수 있다. 양자화는 입력되는 영상에 대해 특정 범위의 입력 값을 하나의 대표 값으로 매핑하는 것이다. 예를 들어, 디바이스(100)가 양자화 파라미터 10으로 양자화를 수행하는 경우, 0~9사이의 입력값은 양자화 이후 0으로 수정되고, 10~19사이의 데이터는 1로 수정될 수 있다.
디바이스(100)는 H264,또는 H265등의 다양한 표준 방식을 이용하여 영상을 부호화할 수 있으며, 이에 한정되지 않고 비표준 방식등 다양한 방법을 이용하여 영상을 부호화할 수 있다.
도 3은 일부 실시예에 따라, 평활화를 수행할 적어도 하나의 화소를 선택하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S310에서 디바이스(100)는 기 설정된 양자화 파라미터를 획득할 수 있다. 디바이스(100)가 기 설정된 양자화 파라미터를 획득하는 단계는 S210에서 전술한 바 있다.
단계 S320에서 디바이스(100)는 획득한 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 디바이스(100)가 평활화 블록의 크기를 결정하는 방법은 단계 S220에서 전술한 바 있다.
단계 S330에서 디바이스(100)는 평활화 블록의 중심 화소를 결정하고, 결정된 중심 화소의 화소값을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록내에 있는 화소들중 하나의 화소를 중심 화소로 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 평활화 블록내에서 중앙에 위치하는 행과 중앙에 위치하는 열의 교차점에 위치한 화소를 중심 화소로 결정할 수 있다. 중심 화소를 결정하는 방법은 상술한 것에 한정되지 않고, 디바이스(100)는 다양한 방법으로 중심 화소를 결정할 수 있다.
단계 S340에서 디바이스(100)는 획득한 중심 화소의 화소값에 기초하여, 임계값들을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면 디바이스(100)는 결정된 중심 화소의 화소값에 기초하여, 임계값들을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 중심 화소의 화소값에 대응 되는 화소값의 범위를 검출하고, 검출된 범위의 경계값을 임계값으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 웨버-페흐너의 법칙(Weber-Fehner’s law)에 기초한 그래프, 또는 웨버-페흐너의 법칙(Weber-Fehner’s law)에 기초한 데이터 테이블을 보유할 수 있다. 디바이스(100)는 저장된 그래프, 또는 그래프 테이블으로 부터 중심 화소의 화소값에 대응되는 화소값의 범위를 검출할 수 있고, 검출된 화소값의 범위의 경계값을 임계값으로 결정할 수 있다.
단계 S350에서 디바이스(100)는 평활화 블록내에 포함된 복수의 화소들중 상기 결정된 임계값들 사이의 화소값을 포함하는 적어도 하나의 화소를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 결정된 임계값들을 이용하여 평활화 블록내의 화소들중 평활화의 수행에 이용되는 적어도 하나의 화소를 선택할 수 있다. 예를 들어, 중심 화소의 화소값이 A이고, 화소값 A를 웨버-페흐너의 법칙(Weber-Fehner’s law)에 적용하여 검출한 화소값의 범위가 M이상 N이하인 경우, 디바이스(100)는 제 1 임계값을 M, 제 2 임계값을 N으로 결정하고, 평활화 블록내의 복수의 화소들중 화소값이 M이상이고 N이하인 화소들을 선택할 수 있다.
단계 S360에서 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 화소를 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 디바이스(100)가 평활화를 수행하는 방법에 대해서는 단계 S240에서 전술한 바 있다.
단계 S370에서 디바이스(100)는 평활화가 수행된 영상을 양자화 파라미터를 이용하여 부호화할 수 있다. 디바이스(100)가 평활화가 수행된 영상을 양자화 파라미터를 이용하여 부호화하는 방법은 단계 S250에서 전술한 바 있다.
도 4 는 일부 실시예에 따른, 평활화 블록의 크기를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4(a) 및 4(b)를 참조할 때, 디바이스(100)는 설정된 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 제 1 양자화 파라미터(Qp1)가 기 설정된 제 2 양자화 파라미터(Qp2)보다 더 큰 경우, 디바이스(100)가 제 1 양자화 파라미터(Qp1)에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 양자화 파라미터(Qp2)에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 영상으로부터 수집한 영상의 해상도 정보에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 획득한 제 1 영상으로부터 수집한 제 1 해상도가 제 2 영상으로부터 수집한 제 2 해상도보다 높은 경우, 디바이스(100)가 제 1 해상도에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 해상도에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다. 예를 들어, 제 1 영상의 해상도가 1920X1080이고, 제 2 영상의 해상도가 800X600인 경우, 디바이스(100)가 결정한 제 1 영상의 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 영상의 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 영상으로부터 수집한 영상의 복잡도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 평활화 블록내에 포함된 화소값들의 편차가 큰 경우, 디바이스(100)는 복잡도가 크다고 판단할 수 있다.
디바이스(100)는 영상으로부터 수집한 영상의 복잡도에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 디바이스(100)가 획득한 제 1 영상으로부터 수집한 제 1 영상의 복잡도가 제 2 영상으로부터 수집한 제 2 영상의 복잡도 보다 작은 경우, 디바이스(100)가 제 1 영상의 복잡도에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 영상의 복잡도에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 설정된 양자화 파라미터, 영상으로부터 획득한 영상의 해상도, 영상으로부터 획득한 영상의 복잡도, 또는 이들의 조합을 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록으로 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록을 좌측에서부터 우측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있다. 또한, 상측 에서 하측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
도 5 는 일부 실시예에 따른, 임계값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 획득한 중심 화소의 화소값에 기초하여 임계값들을 획득할 수 있다. 도 5를 참조할 때, 디바이스(100)는 획득한 중심 화소의 화소값을 웨버-페흐너의 법칙(Weber-Fehner’s law) 곡선에 대응시켜, 중심화소의 화소값에 대응되는 콘트래스트(Contrast)값을 검출할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 중심 화소의 화소값이 A인 경우, X를 콘트래스트(Contrast)값으로 검출할 수 있고, 중심 화소의 화소값이 B인 경우, Y를 콘트래스트(Contrast)값으로 검출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 획득한 콘트래스트(Contrast)값을 기준으로 기 설정된 특정값에 기초하여 임계 콘트래스트(Contrast)값들을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 결정된 임계 콘트래스트(Contrast)값들에 대응되는 화소값들을 임계값들로 결정할 수 있다.
예를 들어, 획득한 콘트래스트(Contrast)값이 X이고, 기 설정된 특정값이 a라면, 디바이스(100)는 X보다 a가 작은 (X-a) 및 X보다 a가 큰 (X+a)를 임계 콘트래스트(Contrast)값으로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 획득한 임계 콘트래스트(Contrast)값들을 웨버-페흐너의 법칙(Weber-Fehner’s law) 곡선에 대응시켜, 제 1 임계값인 M 및 제 2 임계값인 N을 획득할 수 있다. 디바이스(100)는 인간의 시각 인지 능력에 기초하여 특정값을 설정할 수 있으며, 외부로부터 특정값을 수신하여 설정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 기 설정된 특정값을 사용자의 입력에 기초하여 보유할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
또한, 디바이스(100)는 전술한 방법에 한정되지 않고, 다양한 방법으로 임계값들을 획득할 수 있다.
도 6 은 일부 실시예에 따른, 평활화 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6(a), 및 6(b)를 참조할 때, 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들의 평균을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다.
도 6(a)를 참조할 때, 디바이스(100)는 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록내에 있는 화소들중 중심 화소(620)를 선택하고, 선택된 중심 화소의 화소값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록내에 있는 화소들중 중앙에 위치한 열과 중앙에 위치한 행의 교차점에 위치한 화소를 중심 화소(620)으로 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 선택한 중심 화소(620)의 화소값에 기초하여 평활화의 수행에 이용할 화소들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 중심 화소(620)의 화소값에 기초하여 획득한 제 1 임계값이 190이고, 제 2 임계값이 210인 경우, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록내에 있는 화소들중 제 1 임계값과 제 2 임계값 사이의 화소값을 포함하는 화소들을 선택할 수 있다.
도 6 (b)를 참조할 때, 디바이스(100)는 선택된 화소들이 포함하는 화소값들의 평균값을 획득하여, 선택된 중심 화소의 화소값을 수정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 중심 화소의 화소값을 선택된 화소들이 포함하는 화소값들의 평균값인 Y로 수정할 수 있다.
도 6 (c)를 참조할 때, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록을 좌측에서부터 우측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있다. 디바이스(100)는 이동된 평활화 블록내에 있는 화소들중 중심 화소(630)를 선택하고, 선택된 중심 화소의 화소값을 획득할 수 있다.
디바이스(100)는 선택한 중심 화소(630)의 화소값에 기초하여 평활화의 수행에 이용할 화소들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 중심 화소(630)의 화소값에 기초하여 제 1 임계값 및 제 2 임계값을 결정하고, 디바이스(100)는 제 1 임계값과 제 2 임계값 사이의 화소값을 포함하는 화소들을 선택할 수 있다. 디바이스(100)는 중심화소의 화소값을 선택된 화소값들(179 , 183, 194, 187, 183, 186, Z)의 평균값으로 수정할 수 있다.
도 7 은 일부 실시예에 따른, 가우시안 함수를 적용하여 평활화 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 화소에 적용할 가우시안 함수의 분산을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 기 설정된 양자화 파라미터, 또는 선택된 중심 화소의 화소값에 기초하여 가우시안 함수의 분산을 결정할 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다양한 방법으로 가우시안 함수의 분산을 결정할 수 있다..
도 7(a)를 참조할 때, 디바이스(100)는 평활화 블록내의 선택된 화소들 각각에 가우시안 함수를 적용하여, 선택된 화소들 각각에 대응되는 가우시안 함수값을 검출할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 화소(710)의 화소값 a에 대응되는 가우시안 함수값 1을 검출할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 화소(720)의 화소값 c에 대응되는 가우시안 함수값 3을 검출할 수 있고, 선택된 화소(730)의 화소값 d에 대응되는 가우시안 함수값 5를 검출할 수 있으며, 선택된 화소(740)의 화소값 f에 대응되는 가우시안 함수값 2를 검출할 수 있다.
도 7(b)를 참조할 때, 디바이스(100)는 선택된 화소들이 포함하는 화소값들 및 화소값들 각각에 대응되는 가우시안 함수값을 이용하여, 평활화 값 Z를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 화소들에 대응되는 가우시안 함수값들 각각을 선택된 화소들이 포함하는 화소값들에 각각 곱하고, 가우시안 함수값들의 합을 나누어 평활화 값 Z를 결정할 수 있다.
도 7(c)를 참조할 때, 디바이스(100)는 중심 화소(720)를 결정된 평활화 값 Z로 수정할 수 있다.
도 7(d)를 참조할 때, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록을 좌측에서부터 우측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있다. 디바이스(100)는 이동된 평활화 블록내의 화소들에 대해, 전술한 방법을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 중심 화소(730)를 선택하고, 선택된 중심 화소(730)의 화소값을 전술한 방법을 이용하여 결정된 평활화 값으로 수정할 수 있다.
도 8은 일부 실시예에 따른, 부호화 장치를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 영상 획득부(120)는 카메라 모듈을 이용하여 영상을 획득할 수 있다. 또한, 외부의 디바이스로부터 영상을 획득할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 디바이스(100)의 영상 획득부(120)가 획득하는 영상은 사진, 또는 동영상을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 사용자의 입력을 수신하여 양자화 파라미터를 설정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 외부의 디바이스로부터 파라미터 정보를 수신하여 양자화 파라미터를 설정할 수 있다. 양자화 파라미터란, 디바이스(100)가 영상을 부호화 또는 복호화 하는 과정에서 이용하는 파라미터를 의미한다. 디바이스(100)가 양자화 파라미터를 설정하는 방법은 전술한 방법에 한정되지 않으며, 다양한 방법을 이용해서 양자화 파라미터를 설정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)는 기 설정된 양자화 파라미터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)는 획득한 영상을 사용자의 입력에 의해 결정된 비트율로 부호화 하는 경우, 결정된 비트율에 기초하여 설정된 양자화 파라미터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)는 획득한 양자화 파라미터를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 7X7, 5X5, 또는 3X3으로 평활화 블록의 크기를 설정할 수 있으며, 전술한 것에 한정되지 않고 다양한 크기로 평활화 블록의 크기를 설정할 수 있다.일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)는 획득한 양자화 파라미터의 크기에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 제 1 양자화 파라미터(Qp1)가 기 설정된 제 2 양자화 파라미터(Qp2)보다 더 큰 경우, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)가 제 1 양자화 파라미터(Qp1)에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록의 크기는 제 2 양자화 파라미터(Qp2)에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)는 영상으로부터 수집한 영상의 해상도 정보에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 획득한 제 1 영상으로부터 수집한 제 1 해상도가 제 2 영상으로부터 수집한 제 2 해상도보다 높은 경우, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)가 제 1 해상도에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 해상도에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다. 예를 들어, 제 1 영상의 해상도가 1020X1080이고, 제 2 영상의 해상도가 800X600인 경우, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)가 결정한 제 1 영상의 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 영상의 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 영상으로부터 수집한 영상의 복잡도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 평활화 블록내에 포함된 화소값들의 편차가 큰 경우, 디바이스(100)는 복잡도가 크다고 판단할 수 있다.
디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)는 영상으로부터 수집한 영상의 복잡도에 기초하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다. 디바이스(100)가 획득한 제 1 영상으로부터 수집한 제 1 영상의 복잡도가 제 2 영상으로부터 수집한 제 2 영상의 복잡도 보다 작은 경우, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)가 제 1 영상의 복잡도에 기초하여 결정한 제 1 평활화 블록(410)의 크기는 제 2 영상의 복잡도에 기초하여 결정한 제 2 평활화 블록(420)의 크기보다 더 클 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 블록 크기 결정부(142)는 설정된 양자화 파라미터, 영상으로부터 획득한 영상의 해상도, 영상으로부터 획득한 영상의 복잡도, 또는 이들의 조합을 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 크기의 평활화 블록을 좌측에서부터 우측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있다. 또한, 상측 에서 하측으로 화소 단위로 이동시키며 평활화를 수행할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 화소 선택부(144)는 결정된 크기의 평활화 블록내에 있는 화소들중 하나의 화소를 중심 화소로 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)의 화소 선택부(144)는 결정된 크기의 평활화 블록내에 있는 화소들중 중앙에 위치한 행과 중앙에 위치한 열의 교차점에 위치한 화소를 중심 화소로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면 디바이스(100)의 화소 선택부(144)는 결정된 중심 화소의 화소값에 기초하여, 임계값들을 결정할 수 있다. 디바이스(100)의 화소 선택부(144)는 중심 화소의 화소값에 대응 되는 화소값의 범위를 검출하고, 검출된 범위의 경계값을 임계값으로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)의 화소 선택부(144)는 결정된 임계값들을 이용하여 평활화 블록내의 화소들중 평활화의 수행에 이용되는 적어도 하나의 화소를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 평활화 수행부(146)는 선택된 적어도 하나의 화소의 화소값들의 평균을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 선택된 3개의 화소들의 화소값이 각각 200, 205,및 210인 경우, 디바이스(100)의 평활화 수행부(146)는 중심 화소를 선택된 화소들의 화소값들의 평균인 205로 수정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 평활화 수행부(146)는 선택된 적어도 하나의 화소의 화소값들에 가우시안 함수를 적용하여 평활화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)의 평활화 수행부(146)는 기 설정된 양자화 파라미터를 이용하여 가우시안 함수의 분산을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)의 평활화 수행부(146)는 결정된 분산에 기초한 가우시안 함수값들을 선택된 화소들의 화소값들에 적용하여 평활화를 수행할 수 있다. 디바이스(100)의 평활화 수행부(146)는 전술한 방법에 한정되지 않고, 다양한 방법을 이용하여 평활화를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 영상 부호화부(160)는 평활화를 수행한 영상을 기 설정된 양자화 파라미터를 이용하여 부호화할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)의 영상 부호화부(160)는 평활화 블록의 크기를 결정할 때 사용되었던 양자화 파라미터(Qp)를 이용하여 평활화가 수행된 영상을 부호화할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디바이스(100)의 영상 부호화부(160)는 평활화 블록의 크기를 결정할 때 사용되었던 양자화 파라미터를 이용하여 영상을 양자화할 수 있다. 양자화는 입력되는 영상에 대해 특정 범위의 입력 값을 하나의 대표 값으로 매핑하는 것이다. 예를 들어, 디바이스(100)의 영상 부호화부(160)가 양자화 파라미터 10으로 양자화를 수행하는 경우, 0~9사이의 입력값은 양자화 이후 0으로 수정되고, 10~19사이의 데이터는 1로 수정될 수 있다.
디바이스(100)의 영상 부호화부(160)는 H264,또는 H265등의 다양한 표준 방식을 이용하여 영상을 부호화할 수 있으며, 이에 한정되지 않고 비표준 방식등 다양한 방법을 이용하여 영상을 부호화할 수 있다.
일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 개시의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 개시의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 영상을 부호화하는 방법에 있어서,
    기 설정된 양자화 파라미터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 양자화 파라미터, 영상의 해상도, 및 영상의 복잡도 중 적어도 하나를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정하는 단계;
    상기 결정된 크기의 평활화 블록에 포함된 화소들중에서 상기 평활화 블록에 포함된 중심 화소에 의해 결정된 임계값들 사이에 포함되는 적어도 하나의 화소를 선택하는 단계;
    상기 선택된 적어도 하나의 화소의 화소값들을 이용하여, 상기 중심 화소에 대해 평활화를 수행하는 단계; 및
    상기 평활화가 수행된 영상을 상기 양자화 파라미터를 이용하여 부호화 하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 화소를 선택하는 단계는,
    상기 평활화 블록의 중심 화소를 결정하는 단계;
    상기 결정된 중심 화소의 화소값에 기초하여, 임계값들을 결정하는 단계; 및
    상기 평활화 블록내에 포함된 복수의 화소들중 상기 결정된 임계값들 사이의 화소값을 포함하는 적어도 하나의 화소를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 중심 화소는 상기 결정된 크기의 평활화 블록의 중앙에 위치한 행과 중앙에 위치한 열의 교차점에 위치한 화소인 것을 특징으로하는 영상 부호화 방법.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터는 사용자의 입력을 수신하여 설정된 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  6. 제 1 항에 있어서 상기 평활화를 수행하는 단계는,
    상기 양자화 파라미터에 의해 결정된 가우시안 함수를 상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들에 적용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  7. 제 1 항에 있어서 상기 평활화를 수행하는 단계는,
    상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들의 평균값을 이용하여 평활화를 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  8. 영상을 부호화하는 디바이스에 있어서,
    기 설정된 양자화 파라미터를 획득하고, 상기 양자화 파라미터, 영상의 해상도, 및 영상의 복잡도 중 적어도 하나를 이용하여 평활화 블록의 크기를 결정하는 블록 크기 결정부;
    상기 결정된 크기의 평활화 블록에 포함된 화소들중에서 상기 평활화 블록에 포함된 중심 화소에 의해 결정된 임계값들 사이에 포함되는 적어도 하나의 화소를 선택하는 화소 선택부;
    상기 선택된 적어도 하나의 화소를 이용하여, 상기 중심 화소에 대해 평활화를 수행하는 평활화 수행부; 및
    상기 평활화가 수행된 영상을 상기 양자화 파라미터를 이용하여 부호화 하는 영상 부호화부를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 화소 선택부는,
    상기 평활화 블록의 중심 화소를 결정하고, 상기 결정된 중심 화소의 화소값에 기초하여 임계값들을 결정하며, 상기 평활화 블록내에 포함된 복수의 화소들중 상기 결정된 임계값들 사이의 화소값을 포함하는 적어도 하나의 화소를 선택하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 디바이스.
  9. 삭제
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 중심 화소는 상기 결정된 크기의 평활화 블록의 중앙에 위치한 행과 중앙에 위치한 열의 교차점에 위치한 화소인 것을 특징으로 하는 영상 부호화 디바이스.
  11. 삭제
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터는 사용자의 입력을 수신하여 설정된 것을 특징으로 하는 영상 부호화 디바이스.
  13. 제 8 항에 있어서 상기 평활화 수행부는,
    상기 양자화 파라미터에 의해 결정된 가우시안 함수를 상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들에 적용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 디바이스.
  14. 제 8 항에 있어서 상기 평활화 수행부는,
    상기 선택된 적어도 하나의 화소가 포함하는 화소값들의 평균값을 이용하여 평활화를 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 디바이스.
  15. 제 1 항, 제 3 항 및 제 5 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.


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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006157083A (ja) * 2004-11-25 2006-06-15 Canon Inc 画像符号化装置、画像符号化方法、及びコンピュータプログラム
JP2006157084A (ja) 2004-11-25 2006-06-15 Canon Inc 画像符号化装置、画像符号化方法、及びコンピュータプログラム
JP2007110568A (ja) 2005-10-14 2007-04-26 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5231484A (en) * 1991-11-08 1993-07-27 International Business Machines Corporation Motion video compression system with adaptive bit allocation and quantization
US6453069B1 (en) * 1996-11-20 2002-09-17 Canon Kabushiki Kaisha Method of extracting image from input image using reference image
FR2772956A1 (fr) * 1997-12-23 1999-06-25 Philips Electronics Nv Procede de traitement d'image incluant des etapes de filtrage spatiotemporel du bruit et appareil d'imagerie medicale mettant en oeuvre ce procede
KR101460608B1 (ko) * 2008-03-04 2014-11-14 삼성전자주식회사 필터링된 예측 블록을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006157083A (ja) * 2004-11-25 2006-06-15 Canon Inc 画像符号化装置、画像符号化方法、及びコンピュータプログラム
JP2006157084A (ja) 2004-11-25 2006-06-15 Canon Inc 画像符号化装置、画像符号化方法、及びコンピュータプログラム
JP2007110568A (ja) 2005-10-14 2007-04-26 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化装置

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