KR102293368B1 - Image Processing Method And Apparatus And Display Device Including The Same - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 영상 처리 방법은 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석하는 단계와, 상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계와, 상기 압축 방법의 최적 조합에 따라 상기 슬라이스 내의 블록들을 압축하는 단계를 포함한다.The image processing method according to the present invention includes dividing an input image into at least one slice, dividing the slice into a plurality of blocks, and analyzing compression characteristics for each block by applying a plurality of preset compression methods to the blocks. and optimizing the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of compression methods that can minimize data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block; and compressing the blocks in the slice accordingly.

Description

영상 처리 방법 및 장치와 그를 포함한 표시장치{Image Processing Method And Apparatus And Display Device Including The Same}Image Processing Method And Apparatus And Display Device Including The Same

본 발명은 평판 표시장치에 관한 것으로, 특히 영상 처리 방법 및 장치와 그를 포함한 표시장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a flat panel display, and more particularly, to an image processing method and apparatus, and a display device including the same.

평판 표시 장치에는 액정표시장치(Liquid Crystal Display : LCD), 전계 방출 표시장치(Field Emission Display : FED), 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel : PDP) 및 유기 발광다이오드소자(Organic Light Emitting Diode Device, OLED) 등이 있다. 액정표시장치는 전자제품의 경박단소 추세를 만족할 수 있고 양산성이 향상되고 있어, 많은 응용분야에서 음극선관을 빠른 속도로 대체하고 있다. 특히, 박막트랜지스터(Thin Film Transistor : 이하, "TFT"라 한다)를 이용하여 액정셀을 구동하는 액티브 매트릭스 타입의 액정표시소자는 화질이 우수하고 소비전력이 낮은 장점이 있으며, 최근의 양산기술 확보와 연구개발의 성과로 대형화와 고해상도화로 급속히 발전하고 있다.Flat panel displays include Liquid Crystal Display (LCD), Field Emission Display (FED), Plasma Display Panel (PDP), and Organic Light Emitting Diode Device (OLED). ), etc. Liquid crystal display devices can satisfy the trend of light, thin, short and small in electronic products and have improved mass production, and are rapidly replacing cathode ray tubes in many application fields. In particular, an active matrix type liquid crystal display device that drives a liquid crystal cell using a thin film transistor (hereinafter referred to as “TFT”) has the advantage of excellent image quality and low power consumption, and has recently secured mass production technology. As a result of research and development, it is rapidly developing towards large-scale and high-resolution.

최근에는 일반적인 이미지 화질향상은 물론 LCD에서 액정의 응답특성을 개선하기 위한 오버 드라이브(LCD Over drive), 모션 블러(Motion Blur) 현상을 개선하기 위한 프레임 레이트 콘트롤(Frame Rate Control)에 필요한 연산 등의 적용으로 많은 메모리를 필요로 한다. 또한 향후 요구되는 해상도(Resolution)와 색깊이(Color Depth)를 개선하기 위해서는 더욱 많은 양의 메모리를 필요로 한다. 이와 같은 메모리의 증가는 코스트(Cost) 상승으로 이어지기 때문에 이미지 데이터의 압축기술(Image Memory Data Compression)이 필요하게 되었다.Recently, as well as general image quality improvement, overdrive (LCD Over drive) to improve the response characteristics of liquid crystal in LCD, and calculations required for frame rate control (Frame Rate Control) to improve motion blur Application requires a lot of memory. In addition, in order to improve the resolution and color depth required in the future, a larger amount of memory is required. Since such an increase in memory leads to an increase in cost, image data compression technology (Image Memory Data Compression) is required.

메모리 데이터의 압축기술은 크게 나누어 손실 압축 알고리즘과, 무손실 압축 알고리즘으로 나뉘어질 수 있다. 손실 압축 알고리즘은 BTC(Block Truncation Coding), DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 압축 방식과, 픽셀 데이터의 일부를 버리고 저장하는 트렁케이션(Truncation)방식이나 YcbCr422 방식 등이 있다. 손실 압축 알고리즘은 타 알고리즘에 비하여 높은 압축률을 얻을 수 있지만 데이터 손실율도 상당하기 때문에 화질의 손상을 초래할 수 있다. 무손실 알고리즘은 압축률이 매우 낮거나 복잡도가 매우 높은 문제점이 있다. 대표적인 무손실 압축 알고리즘인 RLE(Run Length Encoding)의 경우 특수한 경우를 제외하고 일반적인 이미지에 대하여 압축률이 매우 낮으며 JPEG-LS Lossless와 같은 알고리즘은 높은 압축률을 얻을 수 있지만 그 압축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아 화상 메모리의 압축 알고리즘으로 적합하지 않다.Memory data compression techniques can be broadly divided into lossy compression algorithms and lossless compression algorithms. The lossy compression algorithm includes a compression method using Block Truncation Coding (BTC) and Discrete Cosine Transform (DCT), and a truncation method or YcbCr422 method in which a part of pixel data is discarded and stored. The lossy compression algorithm can obtain a higher compression rate than other algorithms, but since the data loss rate is also significant, image quality may be damaged. The lossless algorithm has a problem that the compression rate is very low or the complexity is very high. RLE (Run Length Encoding), a representative lossless compression algorithm, has a very low compression rate for general images except for special cases. Algorithms such as JPEG-LS Lossless can achieve a high compression rate, but the It is not suitable as a compression algorithm for memory.

메모리 데이터의 압축을 위해, 하이브리드 영상 압축 기술이 알려져 있다. 하이브리드 영상 압축 기술은 영상을 다수의 블록으로 나눈 후에 각 블록을 압축하기 위해 사용될 압축 방법을 선택하는 데, 압축되는 크기가 상이한 압축 방법들을 사용하는 경우에는 각 블록에 할당되는 비트수에 따라서 전체적인 화질 열화 수준이 차이가 난다. 비트 수가 많을수록 표현할 수 있는 데이터가 많아지므로, 많은 비트가 할당된 블록에서는 데이터 손실이 줄어드는 반면에, 적은 비트가 할당된 블록에서는 데이터 손실이 증가될 수 있다.For compression of memory data, hybrid image compression techniques are known. The hybrid image compression technique selects a compression method to be used to compress each block after dividing the image into a plurality of blocks. The level of deterioration is different. As the number of bits increases, more data can be expressed. Therefore, data loss may decrease in a block to which many bits are allocated, while data loss may increase in a block to which many bits are allocated.

예를 들어, 종래 일 압축 방법(이하, 종래기술 1이라 함)은 도 1과 같이 입력 영상 데이터의 각 1 라인 데이터를 다수의 블록들로 나누고, 블록 단위로 개별 압축한다. 그리고, 종래기술 1은 이전 1 라인 데이터(Line 1)의 각 블록에서 발생한 데이터 손실(ε2<ε1<ε3<ε4)을 참고하여 현재 1 라인 데이터(Line 2)의 각 블록에 할당되는 비트수를 조절한다. 이전 1 라인 데이터(Line 1)에서 데이터 손실이 제4 블록에서 가장 크고, 제3 블록에서 두 번째로 크고, 제1 블록에서 세 번째로 크고, 제2 블록에서 가장 작게 나타난 경우, 종래기술 1은 현재 1 라인 데이터(Line 2)의 제4 블록에서 가장 많은 비트수(N+m)를 할당하고, 현재 1 라인 데이터(Line 2)의 제3 블록과 제1 블록에 두번째로 많은 비트수(N)를 할당하며, 현재 1 라인 데이터(Line 2)의 제2 블록에 가장 적은 비트수(N-m)를 할당한다. 하지만, 이러한 종래기술 1에서는, 인접한 2 라인 데이터 간에 유사성이 낮으면 최적의 비트 할당과 다른 형태로 비트 할당이 이뤄지는 문제가 있다.For example, in a conventional compression method (hereinafter, referred to as prior art 1), each line data of input image data is divided into a plurality of blocks as shown in FIG. 1 and individually compressed in units of blocks. And, in the prior art 1, the number of bits allocated to each block of the current 1-line data (Line 2) is calculated by referring to the data loss (ε2<ε1<ε3<ε4) occurring in each block of the previous 1-line data (Line 1). Adjust. When the data loss in the previous one-line data (Line 1) is the largest in the fourth block, the second largest in the third block, the third largest in the first block, and the smallest in the second block, prior art 1 is The largest number of bits (N+m) is allocated in the fourth block of current 1-line data (Line 2), and the second largest number of bits (N) in the third and first blocks of the current 1-line data (Line 2) ) and allocates the smallest number of bits (Nm) to the second block of the current 1-line data (Line 2). However, in the prior art 1, if the similarity between two adjacent lines of data is low, there is a problem in that bit allocation is performed in a different form from the optimal bit allocation.

또한, 종래 다른 압축 방법(이하, 종래기술 2라 함)은 입력 영상 데이터의 각 1 라인 데이터를 다수의 블록들로 나누고, 매 라인 데이터를 동일한 크기로 압축하되, 각 블록별로 비트수를 할당하는 대신에 압축된 블록들의 누적 데이터크기에 대한 비트수를 제한함으로써 현재 블록에 할당되는 비트수를 결정한다. 종래기술 2는 압축되는 블록의 개수가 증가함에 따라서 누적된 압축 데이터크기에 대한 제한값의 증가량을 다르게 적용한다. 종래기술 2는, 라인 데이터의 앞 부분에는 누적 제한값에 마진을 늘림으로써 해당 블록에 평균적으로 많은 비트수가 할당될 수 있도록 함으로써 데이터가 복잡하더라도 데이터 손실이 적은 방향으로 압축이 가능하다. 하지만, 종래기술 2는, 라인 데이터의 뒷 부분에서는 누적 제한값의 마진을 줄여 해당 라인의 압축 데이터 크기가 목표 압축률을 만족할 수 있도록 한다. 종래기술 2에 의하는 경우, 라인 시작부분에서는 데이터 손실 최소화를 우선시하는 것에 비해서 라인 끝부분에서는 타겟 압축률을 맞추는 것에 중점을 두기 때문에 데이터 손실이 라인 끝 부분에 집중될 가능성이 크다. In addition, another conventional compression method (hereinafter referred to as prior art 2) divides each line data of the input image data into a plurality of blocks, compresses each line data to the same size, but allocates the number of bits to each block. Instead, the number of bits allocated to the current block is determined by limiting the number of bits for the accumulated data size of the compressed blocks. In the prior art 2, as the number of blocks to be compressed increases, an increase amount of the limit value for the accumulated compressed data size is applied differently. In the prior art 2, an average large number of bits can be allocated to a corresponding block by increasing a margin to the accumulation limit value in the front part of the line data, so that it is possible to compress data in a direction with less data loss even if the data is complex. However, in the prior art 2, the margin of the cumulative limit value is reduced in the latter part of the line data so that the compressed data size of the corresponding line can satisfy the target compression ratio. In the case of the prior art 2, the data loss is highly likely to be concentrated at the end of the line because the emphasis is placed on matching the target compression ratio at the end of the line, compared to prioritizing the minimization of data loss at the beginning of the line.

이렇게 종래기술 1, 2는 이미 압축된 블록을 기반으로 앞으로 압축될 블록의 압축 특성을 예측하여 현재 블록을 압축하기 위한 방법을 선택하는데, 실제 압축 특성이 예측과 다를 경우에는 추가적인 데이터 손실이 발생되는 문제점이 있다. 또한, 예측 오류를 고려하여 비트 할당의 변동폭을 제한하는 경우 블록별 비트 할당이 최적 조건에 수렴하는 속도가 느려지는 문제가 있다.
In this way, prior arts 1 and 2 predict the compression characteristics of a block to be compressed in the future based on the already compressed block and select a method for compressing the current block. There is a problem. In addition, when the fluctuation range of bit allocation is limited in consideration of prediction errors, there is a problem in that the speed at which the bit allocation for each block converges to the optimal condition is slowed down.

따라서, 본 발명의 목적은 2개 이상의 압축 방법들을 조합하여 영상 데이터를 압축하되, 최적 조합을 도출하여 목표 압축률을 만족시키면서도 데이터 손실을 최소화할 수 있도록 한 영상 처리 방법 및 장치와 그를 포함한 표시장치를 제공하는 데 있다.
Accordingly, it is an object of the present invention to provide an image processing method and apparatus capable of compressing image data by combining two or more compression methods, and minimizing data loss while satisfying a target compression ratio by deriving an optimal combination, and a display device including the same. is to provide

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 처리 방법은 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석하는 단계와, 상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계와, 상기 압축 방법의 최적 조합에 따라 상기 슬라이스 내의 블록들을 압축하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, an image processing method according to an embodiment of the present invention divides an input image into at least one slice, divides the slice into a plurality of blocks, and then applies a plurality of preset compression methods to the blocks. A method of optimizing the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of a compression method that can minimize data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block and compressing the blocks in the slice according to an optimal combination of the compression methods.

상기 블록별 압축 특성을 분석하는 단계는, 상기 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시키면서, 각 압축 방법에 따른 데이터의 압축 크기 및 압축 손실을 계산하는 단계와, 상기 블록들에 대응되는 압축 방법들의 각 조합에 대해 조합별 압축 크기의 총합 및 조합별 압축 손실의 총합을 계산하는 단계를 포함한다.The analyzing of the compression characteristics for each block includes calculating a compression size and compression loss of data according to each compression method while matching the compression methods to the blocks, and each of the compression methods corresponding to the blocks. and calculating a sum of compression sizes for each combination and a sum of compression losses for each combination for the combination.

상기 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계는, 상기 조합별 압축 크기의 총합 또는, 상기 조합별 압축 손실의 총합을 기준으로 압축 방법의 조합들을 정렬한 후, 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이는 단계와, 상기 제한 조건을 만족하는 조합들 중에서 상기 목표 압축률을 만족하는 압축 크기를 가지며 상기 압축 손실의 총합이 가장 작은 조합을 상기 최적 조합으로 선택하는 단계를 포함한다.The optimizing the number of allocated bits for each block may include aligning combinations of compression methods based on the sum of the compression sizes for each combination or the sum of the compression losses for each combination, and then applying a preset constraint condition to the combinations of the combinations. reducing the number of combinations, and selecting a combination having a compression size that satisfies the target compression ratio and having the smallest total compression loss from among the combinations satisfying the constraint condition as the optimal combination.

상기 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이는 단계는, 상기 블록들에 대한 압축 방법의 모든 조합들이 정렬된 이후에 수행되거나, 또는 상기 블록들에 대한 압축 방법의 부분 조합들이 정렬될 때마다 수행된다.The step of reducing the number of combinations by applying the preset constraint is performed after all combinations of compression methods for the blocks are aligned, or when partial combinations of compression methods for the blocks are aligned. is performed every

상기 블록별 압축 특성을 분석하는 단계는, 상기 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜, 각 블록별로 압축 크기에 따라 상기 압축 방법들을 정렬하는 단계를 지시한다.The analyzing of the compression characteristics for each block indicates the step of aligning the compression methods according to the compression size for each block by making the compression methods correspond to the blocks.

상기 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계는, 미리 정해진 효율 조건을 적용하여 각 블록별로 비 효율적인 압축 방법들을 제거하는 단계와, 각 블록에서 제거되고 남은 압축 방법들을 각 블록의 압축방법 후보군으로 선정하는 단계와, 상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 상기 압축 방법의 최적 조합을 선택하는 단계를 포함한다.The optimizing the number of allocated bits for each block includes removing inefficient compression methods for each block by applying a predetermined efficiency condition, and selecting the remaining compression methods removed from each block as a compression method candidate group for each block. and selecting an optimal combination of the compression methods by applying a greedy algorithm to the compression method candidate group of each block.

상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 상기 압축 방법의 최적 조합을 선택하는 단계는, 상기 각 블록의 압축방법 후보군을 압축 크기를 기준으로 정렬한 후, 최소 압축 크기를 가지는 압축 방법을 해당 블록의 초기 압축방법으로 선택하는 단계와, 상기 각 블록의 압축방법 후보군에서 상기 초기 압축방법을 제외한 나머지 압축 방법들에 대해 효율성을 계산하는 단계와, 상기 각 블록에서 현재 선택된 압축방법을 다음 압축방법으로 갱신시 효율이 가장 큰 블록의 압축방법만을 선택적으로 갱신하고, 모든 블록들에 대해 선택된 압축방법들의 압축크기 총합을 계산하고, 상기 압축크기 총합이 미리 정해진 목표 사이즈와 동일해 질 때의 압축방법들을 상기 압축 방법의 최적 조합으로 출력하는 단계를 포함한다.The step of selecting the optimal combination of the compression methods by applying the greedy algorithm to the compression method candidate group of each block includes aligning the compression method candidate group of each block based on the compression size, and then a compression method having a minimum compression size. is selected as the initial compression method of the corresponding block, calculating the efficiencies of the remaining compression methods except for the initial compression method in the compression method candidate group of each block, and selecting the currently selected compression method in each block as follows. When updating by the compression method, only the compression method of the block having the highest efficiency is selectively updated, the sum of the compression sizes of the selected compression methods for all blocks is calculated, and the sum of the compression sizes becomes the same as the predetermined target size. and outputting compression methods as an optimal combination of the compression methods.

본 발명의 실시예에 따른 영상 압축 장치는 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석하는 압축특성 분석부와, 상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화하는 최적조합 도출부와, 상기 압축 방법의 최적 조합에 따라 상기 슬라이스 내의 블록들을 압축하는 영상 압축부를 포함한다.An image compression apparatus according to an embodiment of the present invention divides an input image into at least one slice, divides the slice into a plurality of blocks, and applies a plurality of preset compression methods to the blocks to obtain compression characteristics for each block. A compression characteristic analysis unit that analyzes, and an optimum combination derivation unit that optimizes the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of compression methods that can minimize data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block and an image compression unit for compressing blocks in the slice according to an optimal combination of the compression methods.

본 발명의 실시예에 따른 표시장치는 청구항 제 8 항 내지 제 14 중 어느 한 항의 영상 압축 장치와, 상기 영상 압축 장치로부터의 압축 영상을 저장하는 프레임 메모리와, 상기 영상 압축 장치의 압축 알고리즘에 대응하는 복원 알고리즘을 바탕으로 상기 압축 영상을 복원하는 영상 복원 장치와, 상기 영상 복원 장치로부터의 복원 영상을 표시패널에 기입하는 표시패널 구동회로를 포함한다.
A display device according to an embodiment of the present invention corresponds to the video compression device according to any one of claims 8 to 14, a frame memory for storing the compressed image from the video compression device, and a compression algorithm of the video compression device. and an image restoration apparatus that restores the compressed image based on a restoration algorithm, and a display panel driving circuit that writes the restored image from the image restoration apparatus on a display panel.

본 발명은 각 슬라이스를 분석한 후에 압축한 슬라이스의 데이터 손실이 최소화되도록(혹은, 최소값에 근접하도록) 각 블록의 압축방법 조합을 구하고, 이 압축방법 조합에 따라 각 블록을 압축함으로써, 압축에 의한 데이터 손실을 최소화할 수 있으며, 나아가 데이터 손실의 최소화를 통해 화질 열화를 방지할 수 있다.
After analyzing each slice, the present invention finds a combination of compression methods for each block so that the data loss of the compressed slice is minimized (or close to the minimum value), and compresses each block according to the combination of compression methods. Data loss can be minimized, and further deterioration of image quality can be prevented by minimizing data loss.

도 1은 종래 영상 압축 방법을 보여주는 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 압축 방법을 개략적으로 보여주는 도면.
도 3은 입력 영상을 슬라이스 단위로 분할한 일 예를 보여주는 도면.
도 4는 도 2의 영상 압축 방법을 구현하기 위한 일 실시예를 보여주는 도면.
도 5는 도 2의 영상 압축 방법을 구현하기 위한 다른 실시예를 보여주는 도면.
도 6은 N개의 블록들로 나뉘어진 1 슬라이스에 대해 M개의 압축 방법들을 조합하는 경우 고려되어야 할 모든 조합들의 일 예를 보여주는 도면.
도 7 내지 도 10은 비트 할당 최적화 단계에서 고려되는 조합수를 줄이는 다양한 방법들을 보여주는 도면.
도 11은 도 2의 영상 압축 방법을 구현하기 위한 또 다른 실시예를 보여주는 도면.
도 12는 도 11의 압축 방법에 대한 블록별 후보군을 선정하는 단계를 순차적으로 보여주는 도면.
도 13은 도 11의 그리디 알고리즘을 통해 최적 조합을 선택하는 단계를 순차적으로 보여주는 도면.
도 14는 압축 방법에 대한 선택이 갱신되는 일 예를 보여주는 도면.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 영상 압축 장치를 보여주는 도면.
도 16은 도 15의 영상 압축 장치를 포함한 표시장치를 보여주는 도면.1 is a view showing a conventional image compression method.
2 is a diagram schematically showing an image compression method according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example in which an input image is divided into slice units;
FIG. 4 is a view showing an embodiment for implementing the image compression method of FIG. 2 .
5 is a view showing another embodiment for implementing the image compression method of FIG.
6 is a diagram showing an example of all combinations to be considered when combining M compression methods for one slice divided into N blocks.
7 to 10 are diagrams showing various methods for reducing the number of combinations considered in the bit allocation optimization step;
11 is a view showing another embodiment for implementing the image compression method of FIG.
FIG. 12 is a diagram sequentially illustrating steps of selecting a candidate group for each block for the compression method of FIG. 11 .
13 is a view sequentially showing steps of selecting an optimal combination through the greedy algorithm of FIG. 11;
14 is a diagram showing an example in which a selection for a compression method is updated;
15 is a view showing an image compression apparatus according to an embodiment of the present invention.
16 is a view showing a display device including the image compression device of FIG. 15;

이하, 도 2 내지 도 16을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 to 16 .

이하의 설명에서 사용될 용어들을 미리 정의하면 다음과 같다.Terms to be used in the following description are defined in advance as follows.

"슬라이스"란 정해진 목표 압축률을 만족시키는 단위를 지시한다."Slice" indicates a unit that satisfies a predetermined target compression ratio.

"블록"이란 비트 할당 단위를 지시한다. 블록 크기는 가로 픽셀수 × 세로 픽셀수에 의해 결정된다. "Block" indicates a bit allocation unit. The block size is determined by the number of horizontal pixels × the number of vertical pixels.

"데이터 크기"란 데이터를 표현하기 위해 사용되는 비트수를 지시한다. 그리고, 압축 크기란 압축된 데이터의 크기를 지시한다."Data size" indicates the number of bits used to represent data. And, the compression size indicates the size of compressed data.

"압축률"이란 압축 전의 데이터 크기를 압축 후의 데이터 크기로 나눈 백분률을 지시한다."Compression rate" indicates a percentage obtained by dividing the data size before compression by the data size after compression.

"목표 사이즈"란 목표하는 압축률을 만족시키는 최대 데이터 크기를 지시한다."Target size" indicates a maximum data size that satisfies a target compression ratio.

"비트 할당"이란 동일 슬라이스 내의 각 블록을 얼마의 데이터 크기로 압축할지를 할당하는 작업으로서, 동일 슬라이스 내의 블록들에 할당된 데이터 크기의 총합은 목표하는 압축률에 의해서 제한 및 결정된다."Bit allocation" refers to an operation of allocating how much data size to compress each block in the same slice, and the total data size allocated to the blocks in the same slice is limited and determined by a target compression ratio.

"최적 조합"이란 데이터 손실이 최소가 되도록 블록별로 선택된 압축 방법의 조합을 의미한다.
"Best combination" means a combination of compression methods selected on a block-by-block basis so that data loss is minimized.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 압축 방법을 개략적으로 보여준다. 그리고, 도 3은 입력 영상을 슬라이스 단위로 분할한 일 예를 보여준다.2 schematically shows an image compression method according to an embodiment of the present invention. And, FIG. 3 shows an example in which an input image is divided into slice units.

본 발명의 실시예에 따른 영상 압축 방법은 크게, 압축 특성 분석 단계(S1), 비트 할당 최적화 단계(S2), 및 압축 단계(S3)을 포함한다.An image compression method according to an embodiment of the present invention largely includes a compression characteristic analysis step (S1), a bit allocation optimization step (S2), and a compression step (S3).

압축 특성 분석 단계(S1)에서는 도 3과 같이 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석한다. 본 발명에서 입력 영상은 동일 크기의 슬라이스들로 나뉘어지고, 각 슬라이스는 동일 크기의 다수 블록들로 분할된다. 블록 크기는 가로 픽셀수 × 세로 픽셀수에 의해 결정된다. In the compression characteristic analysis step (S1), as shown in FIG. 3, the input image is divided into at least one slice, the slice is divided into a plurality of blocks, and a plurality of preset compression methods are applied to the blocks to obtain compression characteristics for each block. Analyze. In the present invention, the input image is divided into slices of the same size, and each slice is divided into multiple blocks of the same size. The block size is determined by the number of horizontal pixels × the number of vertical pixels.

비트 할당 최적화 단계(S2)에서는 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화한다. In the bit allocation optimization step S2, based on the compression characteristics for each block, an optimal combination of compression methods capable of minimizing data loss while satisfying a predetermined target compression rate is found and the number of allocated bits for each block is optimized.

압축 단계(S3)에서는 도출된 압축 방법의 최적 조합에 따라 각 슬라이스 내의 블록들을 압축한다. 최적 조합이 도출되는 동안 슬라이스의 데이터는 하나 이상의 라인 버퍼에 임시로 저장된다. 그리고, 최적 조합이 도출되고 나면, 최적 조합에 따른 블록별 할당 비트수에 따라 압축되게 된다.
In the compression step S3, blocks in each slice are compressed according to an optimal combination of the derived compression methods. The slice's data is temporarily stored in one or more line buffers while the optimal combination is derived. And, after the optimal combination is derived, compression is performed according to the number of allocated bits for each block according to the optimal combination.

도 4는 도 2의 영상 압축 방법을 구현하기 위한 일 실시예를 보여준다. 도 6은 N개의 블록들로 나뉘어진 1 슬라이스에 대해 M개의 압축 방법들을 조합하는 경우 고려되어야 할 모든 조합들의 일 예를 보여준다. 그리고, 도 7 내지 도 10은 비트 할당 최적화 단계에서 고려되는 조합수를 줄이는 다양한 방법들을 보여준다.4 shows an embodiment for implementing the image compression method of FIG. 2 . 6 shows an example of all combinations to be considered when combining M compression methods for 1 slice divided into N blocks. 7 to 10 show various methods for reducing the number of combinations considered in the bit allocation optimization step.

도 2의 블록별로 압축 특성을 분석하는 단계(S1)는 도 4와 같이 데이터를 입력받는 단계(S11), 압축 크기 및 손실을 계산하는 단계(S12), 조합 분석 단계(S13)를 포함한다.The step (S1) of analyzing the compression characteristics for each block of FIG. 2 includes a step of receiving data as shown in FIG. 4 (S11), a step of calculating the compression size and loss (S12), and a combination analysis step (S13).

압축 크기 및 손실을 계산하는 단계(S12)에서는 압축 방법들을 1 슬라이스 내의 모든 블록들에 대응시키면서, 각 압축 방법에 따른 데이터의 압축 크기 및 압축 손실을 계산한다.In the step of calculating the compression size and loss ( S12 ), the compression size and compression loss of data according to each compression method are calculated while the compression methods correspond to all blocks in one slice.

조합 분석 단계(S13)에서는 블록들에 대응되는 압축 방법들의 각 조합에 대해 조합별 압축 크기의 총합 및 조합별 압축 손실의 총합을 계산한다. In the combination analysis step ( S13 ), for each combination of compression methods corresponding to blocks, the sum of compression sizes for each combination and the sum of compression losses for each combination are calculated.

단계 S11~S14는 1 슬라이스 내의 첫 번째 블록부터 마지막 블록에 대해 순차적으로 적용되며, 1 슬라이스 내의 모든 블록들에 대한 조합 분석 결과는 내부 메모리에 저장된다. Steps S11 to S14 are sequentially applied to the first block to the last block in one slice, and the combination analysis result for all blocks in one slice is stored in the internal memory.

또한, 도 2의 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계(S2)는 도 4와 같이 조합 정렬 및 조합 수 제한 단계(S21), 최적 조합 선택 단계(S22)를 포함한다.In addition, the step of optimizing the number of allocated bits for each block of FIG. 2 ( S2 ) includes a combination sorting and combination number limiting step ( S21 ) and an optimal combination selection step ( S22 ) as shown in FIG. 4 .

조합 정렬 및 조합 수 제한 단계(S21)에서는 조합별 압축 크기의 총합 또는, 조합별 압축 손실의 총합을 기준으로 압축 방법의 조합들을 정렬한 후, 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 조합들의 수를 줄인다.In the combination sorting and limiting the number of combinations ( S21 ), the combinations of compression methods are sorted based on the sum of the compression sizes for each combination or the total of the compression losses for each combination, and then the number of combinations is reduced by applying a preset constraint condition.

1 슬라이스를 N개의 블록들로 나누고 M개의 압축 방법들을 활용하는 경우 고려되어야 할 모든 조합의 개수는 MN개이다. 블록의 개수와 압축 방법의 개수가 적으면 모든 조합들을 비교해서 최적 조합을 실시간적으로 찾을 수 있지만, 블록의 개수와 압축 방법의 개수가 많아지면 고려해야할 조합의 개수가 증가하기 때문에 모든 조합들을 고려해서 최적 조합을 실시간적으로 찾기가 어려워진다. 따라서, 본 발명은 조합 수 제한 단계(S21)를 통해 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 고려해야할 조합들의 수를 줄인다.When one slice is divided into N blocks and M compression methods are used, the number of all combinations to be considered is M N pieces. If the number of blocks and the number of compression methods are small, the optimal combination can be found in real time by comparing all combinations, but as the number of blocks and the number of compression methods increases, the number of combinations to be considered increases This makes it difficult to find the optimal combination in real time. Accordingly, the present invention reduces the number of combinations to be considered by applying a preset limit condition through the combination number limiting step S21.

도 6에는 2개의 블록들로 나뉘어진 1 슬라이스에 대해 3개의 압축 방법들을 조합하는 경우 고려되어야 할 9개의 조합들이 도시되어 있다. 이러한 조합들을 줄일 수 있는 제한 조건은 도 7 내지 도 10과 같다.FIG. 6 shows nine combinations to be considered when combining three compression methods for one slice divided into two blocks. The limiting conditions for reducing these combinations are as shown in FIGS. 7 to 10 .

일 제한 조건은 도 7과 같이 분석한 압축 크기 및 압축 손실을 바탕으로 블록별로 선택할 수 있는 압축 방법의 후보군을 줄인 후, 후보군 사이의 조합만을 고려하는 것이다. 만약, 블록별로 2개의 후보 방법만을 선정한다면 MN개의 조합 대신에 2N 개의 조합만 고려하면 된다. 2개의 후보 방법을 선정하는 경우, 한 방법은 블록을 압축했을 때 목표 압축률을 만족하면서 압축 손실(데이터 손실)이 가장 적은 방법으로 선정하고, 다른 방법은 압축 손실이 가장 적은 방법으로 선정할 수 있을 것이다. One limiting condition is to reduce the candidate group of compression methods that can be selected for each block based on the analyzed compression size and compression loss as shown in FIG. 7, and then consider only combinations between the candidate groups. If only two candidate methods are selected for each block, only 2 N combinations need to be considered instead of M N combinations. When selecting two candidate methods, one method selects the method with the least compression loss (data loss) while satisfying the target compression rate when the block is compressed, and the other method selects the method with the least compression loss. will be.

일 제한 조건은 도 8과 같이 N개의 블록들 중 미리 정한 기준에 따라서 일부 블록의 압축 방법을 미리 확정하는 것이다. 만약 n개 블록의 압축 방법을 미리 확정한다면 M(N-n)개의 조합만 고려해서 최종 조합을 결정할 수 있다. 일 예로, 목표 압축률을 만족하면서 압축 손실이 발생하지 않도록 대상 블록을 압축할 수 있는 압축 방법이 있다면, 해당 압축 방법을 대상 블록에 적용할 압축 방법으로 확정할 수 있다. One limitation condition is to determine in advance a compression method of some blocks according to a predetermined criterion among N blocks as shown in FIG. 8 . If the compression method of n blocks is determined in advance, the final combination can be determined by considering only M (Nn) combinations. For example, if there is a compression method capable of compressing the target block so that compression loss does not occur while satisfying the target compression ratio, the compression method may be determined as the compression method to be applied to the target block.

일 제한 조건은 도 9 및 도 10과 같이 샘플링 등을 통해 전체 조합 중 일부 조합만 고려하는 것이다. 블록들을 순차적으로 분석하는 경우, 분석이 끝난 블록들 사이의 부분조합을 압축 크기 총합 기준으로 정렬한 후, 목표 사이즈를 초과하는 부분조합을 포함하는 조합은 미리 배제하거나, 일정한 수만큼 샘플링해서 고려할 조합 수를 줄일 수 있다.One limiting condition is to consider only some combinations among all combinations through sampling, etc. as shown in FIGS. 9 and 10 . In the case of sequentially analyzing blocks, after arranging the sub-combinations between the analyzed blocks based on the total compression size, combinations that include sub-combinations exceeding the target size are excluded in advance or combinations to be considered by sampling a certain number number can be reduced.

한편, 최적 조합 선택 단계(S22)에서는 상기 제한 조건을 만족하는 조합들 중에서 목표 압축률을 만족하는 압축 크기를 가지며 압축 손실의 총합이 가장 작은 조합을 최적 조합으로 선택한다.
Meanwhile, in the optimal combination selection step S22, a combination having a compression size that satisfies the target compression ratio and the smallest total compression loss is selected as the optimal combination from among the combinations satisfying the above-mentioned limiting condition.

도 5는 도 2의 영상 압축 방법을 구현하기 위한 다른 실시예를 보여준다. 5 shows another embodiment for implementing the image compression method of FIG. 2 .

도 2의 블록별로 압축 특성을 분석하는 단계(S1)는 도 5와 같이 데이터를 입력받는 단계(S11), 압축 크기 및 손실을 계산하는 단계(S12), 조합 분석 단계(S13), 조합 정렬 및 조합수 제한 단계(S14)를 포함한다.The step (S1) of analyzing the compression characteristics for each block of FIG. 2 includes the step of receiving data as shown in FIG. 5 (S11), the step of calculating the compression size and loss (S12), the combination analysis step (S13), the combination alignment and and a combination number limiting step (S14).

도 2의 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계(S2)는 도 5와 같이 조합 정렬 및 조합 수 제한 단계(S14), 최적 조합 선택 단계(S22)를 포함한다.The step of optimizing the number of allocated bits for each block of FIG. 2 ( S2 ) includes a combination sorting and combination number limiting step ( S14 ) and an optimal combination selection step ( S22 ) as shown in FIG. 5 .

도 4의 영상 압축 방법에서는 블록들에 대한 압축 방법의 모든 조합들이 정렬된 이후에 조합 정렬 및 조합 수 제한 단계(S21)가 수행된다. 반면, 도 5의 영상 압축 방법에서는 블록들에 대한 압축 방법의 부분 조합들이 정렬될 때마다 조합 정렬 및 조합 수 제한 단계(S14)가 수행되는 점에서 도 4와 차이가 있다. 도 7 내지 도 10의 제한 조건을 도 5의 영상 압축 방법에 적용하는 경우, 분석이 완료된 블록들에 대한 부분조합에 대해서 해당 제한 조건을 미리 적용하면 최적 조합 도출 시의 고려 대상 조합만 저장하면 되기 때문에 조합 분석 결과를 저장하기 위한 내부 메모리 사용량을 줄일 수 있다. 이 이외에, 도 5의 영상 압축 방법은 도 4에서 설명한 것과 실질적으로 동일하다.
In the image compression method of FIG. 4 , after all combinations of the compression methods for blocks are aligned, the combination alignment and combination number limiting step S21 is performed. On the other hand, the image compression method of FIG. 5 is different from FIG. 4 in that the combination sorting and limiting the number of combinations ( S14 ) are performed whenever partial combinations of the compression method for blocks are aligned. When the constraint conditions of Figs. 7 to 10 are applied to the image compression method of Fig. 5, if the constraint condition is applied in advance to the subcombinations of the blocks for which analysis has been completed, only the combinations to be considered when deriving the optimal combination need only be stored. Therefore, it is possible to reduce the amount of internal memory used to store the combination analysis result. Other than this, the image compression method of FIG. 5 is substantially the same as that described with reference to FIG. 4 .

도 11은 도 2의 영상 압축 방법을 구현하기 위한 또 다른 실시예를 보여준다. 도 12는 도 11의 압축 방법에 대한 블록별 후보군을 선정하는 단계를 순차적으로 보여준다. 도 13은 도 11의 그리디 알고리즘을 통해 최적 조합을 선택하는 단계를 순차적으로 보여준다. 그리고, 도 14는 압축 방법에 대한 선택이 갱신되는 일 예를 보여준다.11 shows another embodiment for implementing the image compression method of FIG. 2 . FIG. 12 sequentially shows the steps of selecting a candidate group for each block for the compression method of FIG. 11 . FIG. 13 sequentially shows the steps of selecting an optimal combination through the greedy algorithm of FIG. 11 . And, FIG. 14 shows an example in which the selection of the compression method is updated.

도 2의 블록별로 압축 특성을 분석하는 단계(S1)는 도 11 및 도 12와 같이 압축 방법들을 블록들에 대응시켜, 각 블록별로 압축 크기에 따라 압축 방법들을 정렬하는 단계를 지시한다.The step of analyzing the compression characteristics for each block ( S1 ) of FIG. 2 indicates the step of aligning the compression methods according to the compression size for each block by matching the compression methods to the blocks as shown in FIGS. 11 and 12 .

도 2의 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계(S2)는 도 11과 같이 압축 방법에 대한 블록별 후보군 선정 단계(S21), 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 통해 최적 조합 선택 단계(S22)를 포함한다.The step (S2) of optimizing the number of allocated bits for each block of FIG. 2 includes the step of selecting a candidate group for each block (S21) for the compression method as shown in FIG. include

압축 방법에 대한 블록별 후보군 선정 단계(S21)에서는 미리 정해진 효율 조건을 적용하여 각 블록별로 비 효율적인 압축 방법들을 검출하여 제거하는 단계(S211)와, 각 블록에서 제거되고 남은 압축 방법들을 각 블록의 압축방법 후보군으로 선정하는 단계(S212)를 포함한다.In the block-specific candidate group selection step (S21) for the compression method, a predetermined efficiency condition is applied to detect and remove inefficient compression methods for each block (S211), and the remaining compression methods removed from each block are applied to each block. and selecting the compression method candidate group (S212).

비트 할당 문제를 최적화 수단들 중의 하나인 "Knapsack Problem"에 대응시켜서 풀 수도 있다. 2개 이상의 압축 방법을 사용하는 경우에는 본 발명에서 다루는 비트 할당 문제를 하기 수학식 1에 의해 정의되는 "multiple-choice knapsack problem"(이하, MCKP)에 대응시킬 수 있다.The bit allocation problem can also be solved by corresponding to the "Knapsack Problem", which is one of the optimization means. When two or more compression methods are used, the bit allocation problem dealt with in the present invention may correspond to the "multiple-choice knapsack problem" (hereinafter referred to as MCKP) defined by Equation 1 below.

Figure 112014128672667-pat00001
Figure 112014128672667-pat00001

비트 할당 문제를 수학식 1에 대응시킬 경우, xij는 i번째 블록에서 j번째 압축방법의 선택 여부를 나타내며, 각 블록에 대해서 하나의 압축 방법만을 선택하게 된다. wij는 i번째 블록을 j번째 압축 방법으로 압축했을 때의 압축크기이며 c는 동일 슬라이스 내에 속하는 모든 블록들의 압축크기를 누적했을 때 허용되는 최대 데이터크기인 목표 사이즈가 된다. pij는 i번째 블록을 j번째 압축 방법으로 압축했을 때의 데이터 정확도로서, pij의 값이 클수록 압축 손실(데이터 손실)이 작다는 것을 의미한다. 예를 들면, 압축 손실의 역수(1/error)나 상수값에서 압축 손실을 뺀 값을 pij로 사용할 수 있다.When the bit allocation problem corresponds to Equation 1, x ij indicates whether the j-th compression method is selected in the i-th block, and only one compression method is selected for each block. w ij is the compression size when the i-th block is compressed by the j-th compression method, and c is the target size, which is the maximum data size allowed when the compression sizes of all blocks belonging to the same slice are accumulated. p ij is data accuracy when the i-th block is compressed by the j-th compression method, and the larger the value of p ij, the smaller the compression loss (data loss). For example, a value obtained by subtracting the compression loss from the reciprocal (1/error) of the compression loss or a constant value may be used as p ij .

수학식 1의 MCKP를 푸는 방법은 많이 연구되어 있으며, 푸는 과정에서 최적 조합에 포함되지 않는 경우를 제거함으로써 최소한의 조합만 비교하여 최적 조합을 구하게 된다. 그러나 MCKP도 블록의 개수 및 압축 방법의 개수가 증가할수록 연산량이 많아지기 때문에 실시간으로 최적 조합을 구함에 있어서 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서, 최적 조합은 아니지만 최적 조합에 근접한 결과를 도출할 수 있는 휴러스틱(heuristic)한 방법으로 MCKP를 풀거나 MCKP의 연산을 단순화시킬 수 있는 압축 방법들을 사용할 수 있다. 또한, 도 7 내지 도 10을 통해 설명한 방법들을 통해 최적화 단계에서 고려대상이 되는 조합 수를 줄인 후 MCKP 문제를 풀 수도 있다.Methods for solving the MCKP of Equation 1 have been extensively studied, and by removing cases not included in the optimal combination in the solving process, only the minimum combinations are compared to obtain the optimal combination. However, MCKP also has a limitation in finding an optimal combination in real time because the amount of computation increases as the number of blocks and the number of compression methods increase. To overcome this, it is possible to solve the MCKP in a heuristic method capable of deriving a result that is not an optimal combination but close to the optimal combination, or compression methods capable of simplifying the operation of the MCKP may be used. In addition, the MCKP problem may be solved after reducing the number of combinations to be considered in the optimization step through the methods described with reference to FIGS. 7 to 10 .

MCKP를 단순화해서 푸는 한 예는, "linear relaxation"을 수행한 MCKP(이하, LMCKP)을 푸는 방법이다. LMCKP는 MCKP에서 xij ∈ {0,1} 조건을 0 ≤ xij ≤1으로 완화시킨 것으로, 비효율적인 방법을 제외한 후에, 그리디 알고리즘(greedy algorithm)에 의해서 최적 조합을 도출할 수 있다(단계 22). One example of solving MCKP by simplifying it is a method of solving MCKP (hereinafter, LMCKP) in which "linear relaxation" is performed. LMCKP sets the condition of x ij ∈ {0,1} in MCKP to 0 ≤ x ij After excluding the inefficient method by mitigating ≤ 1, an optimal combination can be derived by a greedy algorithm (step 22).

비트 할당 문제를 LMCKP로 풀 경우에, 각 블록별로 압축방법에 대한 후보군을 선정한다(도 12의 S211,S212). 이를 위해서는 우선 각 블록별로 압축방법들을 압축크기에 따라서 오름차순으로 정렬(도 12의 S1)한 후에, 각 블록에서 비효율적인 방법들을 검출해서 후보대상에서 제외하게 된다. 비효율적인 압축방법을 검출하기 위해서는 아래의 수학식 2 및 3에 기재된 효율 조건의 만족 여부를 확인하면 된다. 하나 이상의 조건을 만족하는 압축방법은 비효율적인 압축방법으로 후보 대상에서 제외되므로 블록별로 후보군의 크기는 다를 수 있다.When the bit allocation problem is solved with LMCKP, a group of candidates for the compression method is selected for each block (S211 and S212 in FIG. 12). To this end, first, the compression methods for each block are sorted in ascending order according to the compression size (S1 in FIG. 12), and then, inefficient methods are detected in each block and excluded from the candidate target. In order to detect an inefficient compression method, it is sufficient to check whether the efficiency conditions described in Equations 2 and 3 below are satisfied. A compression method that satisfies one or more conditions is an inefficient compression method and is excluded from a candidate target, so the size of the candidate group may be different for each block.

Figure 112014128672667-pat00002
Figure 112014128672667-pat00002

효율 조건1은, "i번째 블록에 대해서 압축방법 r과 s의 압축크기 (wir, wis) 및 데이터 정확도 (pir, pis) 가 수학식 2를 만족할 경우 압축방법 s는 압축방법 r보다 비효율적이다"라는 것이다.Efficiency condition 1 is, "If the compression size (w ir , w is ) and data accuracy (p ir , p is ) of the compression methods r and s for the i-th block satisfy Equation 2, the compression method s is the compression method r It's more inefficient."

Figure 112014128672667-pat00003
Figure 112014128672667-pat00003

효율 조건2는, "i번째 블록에 대해서 압축방법 r, s, t의 압축크기 및 데이터 정확도가 wir≤wis≤wit 및 pir≤pis≤pit을 만족하면서 동시에 수학식 3을 만족하는 경우, 압축방법 s은 압축방법 r 및 t 보다 비효율적이다"라는 것이다.While efficiency condition 2, "the compressed size and compression method of data accuracy r, s, t satisfying w ir ≤w ≤w it is and p ir ≤p ≤p it is for the i th block at the same time the equation (3) If satisfied, the compression method s is more inefficient than the compression methods r and t".

그리드 알고리즘(Greedy Algorithm)을 통해 최적 조합을 선택하는 단계(S22)는 도 13과 같이 초기화 단계(S221,S222), 효율성 계산 단계(S223), 압축방법 선택 갱신 단계(S224), 최적 조합 도출 단계(S225~S229)를 포함한다.The step of selecting the optimal combination through the grid algorithm (Greedy Algorithm) (S22) is the initialization step (S221, S222), the efficiency calculation step (S223), the compression method selection update step (S224), the optimal combination derivation step as shown in FIG. (S225 to S229).

초기화 단계(S221,S222)에서는 각 블록의 압축방법 후보군을 압축크기를 기준으로 오름차순으로 정렬한 후에, 최소 압축크기를 가지는 압축방법을 해당 블록의 초기 압축방법으로 선택하고 선택된 압축방법들의 압축크기 총합 W =∑wi1계산한다. 이때, xij, wij, pij는 각각 i번째 블록의 정렬된 후보군에서 j번째 압축방법의 선택여부, 압축크기 및 데이터 정확도를 각각 나타낸다.In the initialization steps S221 and S222, after sorting the compression method candidates of each block in ascending order based on the compression size, the compression method having the minimum compression size is selected as the initial compression method of the corresponding block, and the total compression size of the selected compression methods is selected. Calculate W = ∑w i1. In this case, x ij , w ij , and p ij respectively indicate whether the j-th compression method is selected from the aligned candidate group of the i-th block, the compression size, and data accuracy, respectively.

효율성 계산 단계(S223)에서는 각 블록의 압축방법 후보군에서 초기값으로 선택된 압축방법을 제외한 압축방법에 대해서 수학식 4에 의해 정의되는 효율성 λi,j 을 계산한다. In the efficiency calculation step S223, the efficiency λ i,j defined by Equation 4 is calculated for the compression method except for the compression method selected as an initial value from the compression method candidate group of each block.

Figure 112014128672667-pat00004
Figure 112014128672667-pat00004

압축방법 선택 갱신 단계(S224)에서는 도 14와 같이 각 블록별로 현재 선택된 압축방법을 xi ,k라고 했을 때 (xi ,j=k=1, xi ,j≠k=0) λi,k+1이 가장 큰 블록의 압축방법의 선택을 xi ,j=k=0에서 xi,j=k+1=1으로 갱신한 후에 압축크기 총합 W를 재계산한다. In the compression method selection update step (S224), when the currently selected compression method for each block is x i , k as shown in FIG. 14 , (x i ,j = k = 1, x i , j ≠ k = 0) λ i, After updating the selection of the compression method for the block with the largest k+1 from x i , j = k = 0 to x i , j = k+1 = 1, the total compression size W is recalculated.

최적 조합 도출 단계(S225~S229)에서는 압축크기 총합(W) < 목표 사이즈(C)일 경우 S224를 반복하고, 압축크기 총합(W) = 목표 사이즈(C)일 경우 현재 선택된 압축방법 조합을 최적 조합으로 선택한다. 한편, 최적 조합 도출 단계(S225~S229)에서는 압축크기 총합(W) > 목표 사이즈(C)일 경우, 마지막으로 갱신된 압축방법 선택을 갱신 이전으로 되돌린 조합을 최적 조합으로 선택한다.In the step of deriving the optimal combination (S225 to S229), if the total compression size (W) < target size (C), S224 is repeated, and if the total compression size (W) = target size (C), the currently selected compression method combination is optimally Choose a combination. On the other hand, in the optimal combination derivation steps ( S225 to S229 ), when the total compression size (W) > target size (C), a combination in which the last updated selection of the compression method is returned to before the update is selected as the optimal combination.

종래 기술에서는 예측에 기반해서 블록별 압축 방법을 선택하거나 비트를 할당함으로써 원하지 않는 데이터 손실이 발생할 수 있었다. 하지만, 본 발명의 영상 압축 방법에서는 전술한 바와 같이 각 슬라이스를 분석한 후에 압축한 슬라이스의 데이터 손실이 최소화되도록(혹은, 최소값에 근접하도록) 각 블록의 압축방법 조합을 구하고, 이 압축방법 조합에 따라 각 블록을 압축함으로써, 압축에 의한 데이터 손실을 최소화할 수 있으며, 나아가 데이터 손실의 최소화를 통해 화질 열화를 방지할 수 있다.
In the prior art, unwanted data loss may occur by selecting a compression method for each block or allocating bits based on prediction. However, in the image compression method of the present invention, after analyzing each slice as described above, a combination of compression methods for each block is obtained so that data loss of the compressed slice is minimized (or close to the minimum value), and the combination of the compression methods is By compressing each block accordingly, data loss due to compression can be minimized, and further deterioration of image quality can be prevented by minimizing data loss.

도 15는 본 발명의 실시예에 따른 영상 압축 장치를 보여준다.15 shows an image compression apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 15를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 영상 압축 장치(20)는 압축특성 분석부(21), 분석결과 저장부(22), 최적조합 도출부(23), 지연버퍼(24), 및 영상 압축부(25)를 포함한다.15 , the image compression apparatus 20 according to the embodiment of the present invention includes a compression characteristic analysis unit 21 , an analysis result storage unit 22 , an optimal combination derivation unit 23 , a delay buffer 24 , and an image compression unit 25 .

압축특성 분석부(21)는 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석한다.The compression characteristic analyzer 21 divides the input image into at least one slice, divides the slice into a plurality of blocks, and then applies a plurality of preset compression methods to the blocks to analyze the compression characteristic for each block.

분석결과 저장부(22)는 압축특성 분석부(21)에서 수행된 분석 결과를 일시적으로 저장한다.The analysis result storage unit 22 temporarily stores the analysis result performed by the compression characteristic analysis unit 21 .

최적조합 도출부(23)는 상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화한다.The optimal combination derivation unit 23 optimizes the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of compression methods capable of minimizing data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block.

지연버퍼(24)는 하나 이상의 라인 버퍼로 구성될 수 있으며, 최적 조합이 도출되는 동안 슬라이스의 데이터를 임시로 저장한다. The delay buffer 24 may consist of one or more line buffers, and temporarily stores data of a slice while an optimal combination is derived.

영상 압축부(25)는 최적조합 도출부(23)로부터의 압축 방법의 최적 조합을 지연버퍼(24)로부터의 슬라이스 데이터에 적용하여, 슬라이스 내의 블록들을 압축한다.The image compression unit 25 compresses the blocks in the slice by applying the optimum combination of the compression methods from the optimum combination derivation unit 23 to the slice data from the delay buffer 24 .

압축특성 분석부(21)는 압축 방법들을 블록들에 대응시키면서, 압축 방법별로 데이터의 압축 크기 및 압축 손실을 계산한 후, 상기 블록들에 대응되는 압축 방법들의 각 조합에 대해 조합별 압축 크기의 총합 및 조합별 압축 손실의 총합을 계산할 수 있다. The compression characteristic analysis unit 21 calculates the compression size and compression loss of data for each compression method while matching the compression methods to the blocks, and determines the compression size for each combination for each combination of compression methods corresponding to the blocks. It is possible to calculate the sum of the total and the compression loss for each combination.

이 경우, 최적조합 도출부(23)는, 조합별 압축 크기의 총합 또는, 조합별 압축 손실의 총합을 기준으로 압축 방법의 조합들을 정렬한 후, 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이고, 상기 제한 조건을 만족하는 조합들 중에서 목표 압축률을 만족하는 압축 크기를 가지며 압축 손실의 총합이 가장 작은 조합을 최적 조합으로 선택할 수 있다.In this case, the optimal combination derivation unit 23 aligns the combinations of compression methods based on the sum of the compression sizes for each combination or the sum of the compression losses for each combination, and then applies a preset constraint to determine the number of the combinations. reduction, a combination having a compression size that satisfies the target compression ratio and having the smallest total compression loss among combinations satisfying the above limiting conditions may be selected as an optimal combination.

이때, 최적조합 도출부(23)는 블록들에 대한 압축 방법의 모든 조합들이 정렬된 이후에 상기 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이거나, 또는 블록들에 대한 압축 방법의 부분 조합들이 정렬될 때마다 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 조합들의 수를 줄일 수 있다.At this time, the optimal combination derivation unit 23 reduces the number of combinations by applying the preset constraint after all combinations of compression methods for blocks are aligned, or partial combinations of compression methods for blocks Each time they are sorted, the number of combinations can be reduced by applying a preset constraint.

한편, 압축특성 분석부(21)는 압축 방법들을 블록들에 대응시켜, 각 블록별로 압축 크기에 따라 상기 압축 방법들을 정렬할 수 있다.Meanwhile, the compression characteristic analyzer 21 may correspond the compression methods to blocks, and may sort the compression methods according to the compression size for each block.

이 경우, 최적조합 도출부(23)는, 미리 정해진 효율 조건을 적용하여 각 블록별로 비 효율적인 압축 방법들을 제거하고, 각 블록에서 제거되고 남은 압축 방법들을 각 블록의 압축방법 후보군으로 선정한 다음, 상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 상기 압축 방법의 최적 조합을 선택할 수 있다.In this case, the optimal combination derivation unit 23 removes inefficient compression methods for each block by applying a predetermined efficiency condition, selects the remaining compression methods removed from each block as a compression method candidate group for each block, and then An optimal combination of the compression methods may be selected by applying the greedy algorithm to the compression method candidate group of each block.

이때, 최적조합 도출부(23)는, 상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 압축 방법의 최적 조합을 선택하기 위해, 각 블록의 압축방법 후보군을 압축 크기를 기준으로 정렬한 후, 최소 압축 크기를 가지는 압축 방법을 해당 블록의 초기 압축방법으로 선택하고, 각 블록의 압축방법 후보군에서 초기 압축방법을 제외한 나머지 압축 방법들에 대해 효율성을 계산한 다음, 각 블록에서 현재 선택된 압축방법을 다음 압축방법으로 갱신시 효율이 가장 큰 블록의 압축방법만을 선택적으로 갱신하고, 모든 블록들에 대해 선택된 압축방법들의 압축크기 총합을 계산하고, 압축크기 총합이 미리 정해진 목표 사이즈와 동일해 질 때의 압축방법들을 압축 방법의 최적 조합으로 출력할 수 있다.
At this time, the optimal combination derivation unit 23 applies the greedy algorithm to the compression method candidate group of each block to select the optimal combination of compression methods, after aligning the compression method candidate group of each block based on the compression size , selects the compression method having the minimum compression size as the initial compression method for the corresponding block, calculates the efficiencies of the remaining compression methods except the initial compression method in the compression method candidate group of each block, and then selects the currently selected compression method in each block. When updating to the next compression method, only the compression method of the block with the highest efficiency is selectively updated, the sum of the compression sizes of the selected compression methods for all blocks is calculated, and the sum of the compression sizes becomes the same as the predetermined target size. Compression methods of can be output as an optimal combination of compression methods.

도 16은 도 15의 영상 압축 장치를 포함한 표시장치를 보여준다.16 shows a display device including the image compression device of FIG. 15 .

도 16을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 표시장치는 액정 표시장치(Liquid Crystal Display, LCD), 유기발광 표시장치(Organic Light Emitting Diode, OLED) 등으로 구현될 수 있다. 이하의 설명에서, 표시장치를 유기발광 표시장치 중심으로 설명하지만, 본 발명의 표시장치는 유기발광 표시장치에 한정되어 적용되지 않음에 주의하여야 한다. Referring to FIG. 16 , the display device according to the embodiment of the present invention may be implemented as a liquid crystal display (LCD), an organic light emitting diode (OLED), or the like. In the following description, the display device will be described based on the organic light emitting diode display, but it should be noted that the display device of the present invention is not limited to the organic light emitting display device.

도 16을 참조하면, 본 발명에 따른 유기발광 표시장치는 표시패널(10), 타이밍 콘트롤러(11), 패널 구동회로(12,13), 영상 압축 장치(20), 영상 복원 장치(40), 및 프레임 메모리(30)를 구비한다. 패널 구동회로(12,13)는 데이터 구동회로(12)와 게이트 구동회로(13)를 포함한다.Referring to FIG. 16 , the organic light emitting display device according to the present invention includes a display panel 10 , a timing controller 11 , panel driving circuits 12 and 13 , an image compression device 20 , an image restoration device 40 , and a frame memory 30 . The panel driving circuits 12 and 13 include a data driving circuit 12 and a gate driving circuit 13 .

표시패널(10)에는 다수의 데이터라인들(15)과, 다수의 게이트라인들(16)이 교차되고, 이 교차영역마다 화소들이 매트릭스 형태로 배치된다. 화소 각각은 유기발광 소자(OLED)와 화소 회로를 구비한다. 화소 회로는 OLED에 흐르는 전류량을 제어하는 구동 TFT(DT)와, 구동 TFT(DT)의 게이트-소스간 전압을 프로그래밍하기 위한 스위칭부(SC)를 포함한다. 스위칭부(SC)는 적어도 하나 이상의 스위치 TFT와 스토리지 커패시터를 포함할 수 있다. 스위치 TFT는 게이트 라인(16)으로부터의 스캔 신호에 응답하여 턴 온 됨으로써, 데이터라인(15)으로부터의 데이터 전압을 스토리지 커패시터의 일측 전극에 충전한다. 구동 TFT는 스토리지 커패시터에 충전된 전압의 크기에 따라 OLED로 공급되는 전류량을 제어하여 OLED의 발광량을 조절한다. OLED의 발광량은 구동 TFT로부터 공급되는 전류에 비례한다. 이러한 화소는 도시하지 않은 전원발생부로부터 고전위 전원(EVDD)과 저전위 전원(EVSS)을 공급받는다. 화소를 구성하는 TFT들은 P 타입으로 구현되거나 또는, N 타입으로 구현될 수 있다. 또한, 화소를 구성하는 TFT들의 반도체층은, 아몰포스 실리콘 또는, 폴리 실리콘 또는, 산화물을 포함할 수 있다.In the display panel 10 , a plurality of data lines 15 and a plurality of gate lines 16 cross each other, and pixels are arranged in a matrix in each crossed area. Each pixel includes an organic light emitting diode (OLED) and a pixel circuit. The pixel circuit includes a driving TFT DT for controlling the amount of current flowing through the OLED, and a switching unit SC for programming the gate-source voltage of the driving TFT DT. The switching unit SC may include at least one switch TFT and a storage capacitor. The switch TFT is turned on in response to the scan signal from the gate line 16 to charge the data voltage from the data line 15 to one electrode of the storage capacitor. The driving TFT controls the amount of current supplied to the OLED according to the magnitude of the voltage charged in the storage capacitor to control the amount of light emitted by the OLED. The amount of light emitted by the OLED is proportional to the current supplied from the driving TFT. These pixels receive the high potential power EVDD and the low potential power EVSS from a power generator (not shown). The TFTs constituting the pixel may be implemented as a P-type or as an N-type. In addition, the semiconductor layer of the TFTs constituting the pixel may include amorphous silicon, polysilicon, or oxide.

타이밍 콘트롤러(11)는 인터페이스 회로(미도시)를 통해 호스트 시스템(14)으로부터 입력 영상의 디지털 비디오 데이터(RGB)를 입력받고, 이 입력 영상 데이터(RGB)를 영상 압축 장치(20)에 공급하고, 영상 복원 장치(40)로부터의 복원 영상 데이터(RGB)를 mini-LVDS 인터페이스 방식 등을 통해 데이터 구동회로(12)에 공급한다. The timing controller 11 receives digital video data RGB of an input image from the host system 14 through an interface circuit (not shown), and supplies the input image data RGB to the image compression device 20 , , the restored image data RGB from the image restoration apparatus 40 is supplied to the data driving circuit 12 through a mini-LVDS interface method or the like.

타이밍 콘트롤러(11)는 호스트 시스템(14)로부터 수직 동기신호(Vsync), 수평 동기신호(Hsync), 데이터 인에이블 신호(Data Enable, DE), 도트 클럭(CLK) 등의 타이밍신호를 입력받아 데이터 구동회로(12)와 게이트 구동회로(13)의 동작 타이밍을 제어하기 위한 제어신호들을 발생한다. 제어신호들은 게이트 구동회로(13)의 동작 타이밍을 제어하기 위한 게이트 타이밍 제어신호(GDC), 데이터 구동회로(12)의 동작 타이밍을 제어하기 위한 소스 타이밍 제어신호(DDC)를 포함한다. The timing controller 11 receives timing signals such as a vertical synchronization signal Vsync, a horizontal synchronization signal Hsync, a data enable signal DE, and a dot clock CLK from the host system 14 and receives data Control signals for controlling operation timings of the driving circuit 12 and the gate driving circuit 13 are generated. The control signals include a gate timing control signal GDC for controlling the operation timing of the gate driving circuit 13 and a source timing control signal DDC for controlling the operation timing of the data driving circuit 12 .

영상 압축 장치(20)는 도 15와 실질적으로 동일한 구성을 가지며, 도 2 내지 도 14에서 설명한 압축 알고리즘을 이용하여 입력 영상 데이터(RGB)을 압축하고, 압축 영상 데이터(R'G'B')를 프레임 메모리(30)에 저장한다.The image compression apparatus 20 has substantially the same configuration as that of FIG. 15 , compresses the input image data RGB using the compression algorithm described with reference to FIGS. 2 to 14 , and compresses the compressed image data R'G'B'. is stored in the frame memory 30 .

영상 복원 장치(40)는 상기 압축 알고리즘에 대응하는 복원 알고리즘을 바탕으로 프레임 메모리(30)에 저장된 압축 영상 데이터(R'G'B')를 복원한다. 그리고, 영상 복원 장치(40)는 복원 영상 데이터(RGB)를 타이밍 콘트롤러(11)에 공급한다.The image restoration apparatus 40 restores the compressed image data R'G'B' stored in the frame memory 30 based on the restoration algorithm corresponding to the compression algorithm. Then, the image restoration apparatus 40 supplies the restored image data RGB to the timing controller 11 .

영상 압축 장치(20)와 영상 복원 장치(40)는 타이밍 콘트롤러(11)에 내장될 수 있다.The image compression apparatus 20 and the image restoration apparatus 40 may be built in the timing controller 11 .

데이터 구동회로(12)는 타이밍 콘트롤러(11)로부터의 데이터 제어신호(DDC)에 따라 복원 영상 데이터(RGB)를 데이터전압으로 변환하고, 이 데이터전압을 데이터라인들(15)에 공급한다.The data driving circuit 12 converts the restored image data RGB into a data voltage according to the data control signal DDC from the timing controller 11 , and supplies the data voltage to the data lines 15 .

게이트 구동회로(13)는 타이밍 콘트롤러(11)로부터의 게이트 제어신호(GDC)에 따라 스캔 신호를 생성한 후, 이 스캔 신호를 라인 순차 방식에 따라 게이트라인들(16)에 공급함으로써, 데이터전압이 기입될 표시패널(10)의 수평 표시라인을 선택한다.
The gate driving circuit 13 generates a scan signal according to the gate control signal GDC from the timing controller 11 and supplies the scan signal to the gate lines 16 according to a line sequential method, thereby providing a data voltage A horizontal display line of the display panel 10 to be written is selected.

이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.Those skilled in the art from the above description will be able to see that various changes and modifications can be made without departing from the technical spirit of the present invention. Accordingly, the technical scope of the present invention should not be limited to the contents described in the detailed description of the specification, but should be defined by the claims.

10 : 표시패널 11 : 타이밍 콘트롤러
12,13 : 패널 구동회로 20 : 영상 압축 장치
21 : 압축특성 분석부 22 : 분석결과 저장부\
23 : 최적조합 도출부 24 : 지연버퍼
25 : 영상 압축부 30 : 프레임 메모리
40 : 영상 복원 장치10: display panel 11: timing controller
12,13: panel driving circuit 20: image compression device
21: compression characteristic analysis unit 22: analysis result storage unit\
23: optimum combination derivation unit 24: delay buffer
25: video compression unit 30: frame memory
40: video restoration device

Claims (15)

입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석하는 단계;
상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계; 및
상기 압축 방법의 최적 조합에 따라 상기 슬라이스 내의 블록들을 압축하는 단계를 포함하고,
상기 블록별 압축 특성을 분석하는 단계는,
상기 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시키면서, 각 압축 방법에 따른 데이터의 압축 크기 및 압축 손실을 계산하는 단계; 및
상기 블록들에 대응되는 압축 방법들의 각 조합에 대해 조합별 압축 크기의 총합 및 조합별 압축 손실의 총합을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
dividing the input image into at least one slice, dividing the slice into a plurality of blocks, and analyzing compression characteristics for each block by applying a plurality of preset compression methods to the blocks;
optimizing the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of compression methods capable of minimizing data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block; and
compressing the blocks in the slice according to an optimal combination of the compression methods;
The step of analyzing the compression characteristics for each block comprises:
calculating a compression size and compression loss of data according to each compression method while matching the compression methods to the blocks; and
and calculating the sum of compression sizes for each combination and the sum of compression losses for each combination for each combination of compression methods corresponding to the blocks.
 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계는,
상기 조합별 압축 크기의 총합 또는, 상기 조합별 압축 손실의 총합을 기준으로 압축 방법의 조합들을 정렬한 후, 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이는 단계; 및
상기 제한 조건을 만족하는 조합들 중에서 상기 목표 압축률을 만족하는 압축 크기를 가지며 상기 압축 손실의 총합이 가장 작은 조합을 상기 최적 조합으로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
The method of claim 1,
The step of optimizing the number of allocated bits for each block comprises:
reducing the number of combinations by applying a preset constraint after arranging combinations of compression methods based on the sum of the compression sizes for each combination or the sum of the compression losses for each combination; and
and selecting a combination that has a compression size that satisfies the target compression ratio and has the smallest total compression loss among combinations that satisfy the constraint condition as the optimal combination.
 제 3 항에 있어서,
상기 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이는 단계는,
상기 블록들에 대한 압축 방법의 모든 조합들이 정렬된 이후에 수행되거나, 또는 상기 블록들에 대한 압축 방법의 부분 조합들이 정렬될 때마다 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
4. The method of claim 3,
The step of reducing the number of combinations by applying the preset constraint condition includes:
The image compression method according to claim 1, wherein the compression method is performed after all combinations of compression methods for the blocks are aligned, or is performed whenever partial combinations of compression methods for the blocks are aligned.
 삭제delete 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석하는 단계;
상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계; 및
상기 압축 방법의 최적 조합에 따라 상기 슬라이스 내의 블록들을 압축하는 단계를 포함하고,
상기 블록별 압축 특성을 분석하는 단계는,
상기 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜, 각 블록별로 압축 크기에 따라 상기 압축 방법들을 정렬하는 단계를 포함하고,
상기 블록별 할당 비트수를 최적화하는 단계는,
미리 정해진 효율 조건을 적용하여 각 블록별로 비 효율적인 압축 방법들을 제거하는 단계;
각 블록에서 제거되고 남은 압축 방법들을 각 블록의 압축방법 후보군으로 선정하는 단계; 및
상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 상기 압축 방법의 최적 조합을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
dividing the input image into at least one slice, dividing the slice into a plurality of blocks, and analyzing compression characteristics for each block by applying a plurality of preset compression methods to the blocks;
optimizing the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of compression methods capable of minimizing data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block; and
compressing the blocks in the slice according to an optimal combination of the compression methods;
The step of analyzing the compression characteristics for each block comprises:
Corresponding the compression methods to the blocks, and aligning the compression methods according to the compression size for each block,
The step of optimizing the number of allocated bits for each block comprises:
removing inefficient compression methods for each block by applying a predetermined efficiency condition;
selecting the remaining compression methods removed from each block as a compression method candidate group for each block; and
and selecting an optimal combination of the compression methods by applying a greedy algorithm to the compression method candidate group of each block.
 제 6 항에 있어서,
상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 상기 압축 방법의 최적 조합을 선택하는 단계는,
상기 각 블록의 압축방법 후보군을 압축 크기를 기준으로 정렬한 후, 최소 압축 크기를 가지는 압축 방법을 해당 블록의 초기 압축방법으로 선택하는 단계;
상기 각 블록의 압축방법 후보군에서 상기 초기 압축방법을 제외한 나머지 압축 방법들에 대해 효율성을 계산하는 단계; 및
상기 각 블록에서 현재 선택된 압축방법을 다음 압축방법으로 갱신시 효율이 가장 큰 블록의 압축방법만을 선택적으로 갱신하고, 모든 블록들에 대해 선택된 압축방법들의 압축크기 총합을 계산하고, 상기 압축크기 총합이 미리 정해진 목표 사이즈와 동일해 질 때의 압축방법들을 상기 압축 방법의 최적 조합으로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
7. The method of claim 6,
Selecting an optimal combination of the compression methods by applying a greedy algorithm to the compression method candidate group of each block comprises:
selecting a compression method having a minimum compression size as an initial compression method of the corresponding block after aligning the compression method candidates of each block based on a compression size;
calculating efficiencies for the remaining compression methods except for the initial compression method in the compression method candidate group of each block; and
When the currently selected compression method in each block is updated to the next compression method, only the compression method of the block with the highest efficiency is selectively updated, the sum of the compression sizes of the selected compression methods for all blocks is calculated, and the sum of the compression sizes is and outputting compression methods when they are equal to a predetermined target size as an optimal combination of the compression methods.
 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석하는 압축특성 분석부;
상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화하는 최적조합 도출부; 및
상기 압축 방법의 최적 조합에 따라 상기 슬라이스 내의 블록들을 압축하는 영상 압축부를 포함하고,
상기 압축특성 분석부는,
상기 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시키면서, 각 압축 방법에 따른 데이터의 압축 크기 및 압축 손실을 계산한 후, 상기 블록들에 대응되는 압축 방법들의 각 조합에 대해 조합별 압축 크기의 총합 및 조합별 압축 손실의 총합을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
a compression characteristic analyzer that divides the input image into at least one slice, divides the slice into a plurality of blocks, and analyzes compression characteristics for each block by applying a plurality of preset compression methods to the blocks;
an optimal combination derivation unit for optimizing the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of compression methods capable of minimizing data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block; and
an image compression unit for compressing blocks in the slice according to an optimal combination of the compression methods;
The compression characteristic analysis unit,
After calculating the compression size and compression loss of data according to each compression method while matching the compression methods to the blocks, the sum of the compression sizes for each combination and each combination for each combination of compression methods corresponding to the blocks Video compression apparatus, characterized in that it calculates the sum of compression loss.
 삭제delete 제 8 항에 있어서,
상기 최적조합 도출부는,
상기 조합별 압축 크기의 총합 또는, 상기 조합별 압축 손실의 총합을 기준으로 압축 방법의 조합들을 정렬한 후, 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이고,
상기 제한 조건을 만족하는 조합들 중에서 상기 목표 압축률을 만족하는 압축 크기를 가지며 상기 압축 손실의 총합이 가장 작은 조합을 상기 최적 조합으로 선택하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
9. The method of claim 8,
The optimal combination derivation unit,
After arranging the combinations of compression methods based on the sum of the compression sizes for each combination or the sum of the compression losses for each combination, the number of combinations is reduced by applying a preset constraint,
and selecting a combination having a compression size that satisfies the target compression ratio and having the smallest total compression loss among combinations satisfying the constraint condition as the optimal combination.
 제 10 항에 있어서,
상기 최적조합 도출부는,
상기 블록들에 대한 압축 방법의 모든 조합들이 정렬된 이후에 상기 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이거나, 또는
상기 블록들에 대한 압축 방법의 부분 조합들이 정렬될 때마다 상기 미리 설정된 제한 조건을 적용하여 상기 조합들의 수를 줄이는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
11. The method of claim 10,
The optimal combination derivation unit,
After all combinations of compression methods for the blocks are sorted, the number of combinations is reduced by applying the preset constraint, or
The image compression apparatus according to claim 1, wherein the number of combinations is reduced by applying the preset constraint whenever partial combinations of the compression method for the blocks are aligned.
 삭제delete 입력 영상을 적어도 하나 이상의 슬라이스로 나누고 상기 슬라이스를 다수의 블록들로 분할한 후, 미리 설정된 다수의 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜 블록별 압축 특성을 분석하는 압축특성 분석부;
상기 블록별 압축 특성을 기반으로 하여, 정해진 목표 압축률을 만족하면서 데이터 손실을 최소화할 수 있는 압축 방법의 최적 조합을 찾아 블록별 할당 비트수를 최적화하는 최적조합 도출부; 및
상기 압축 방법의 최적 조합에 따라 상기 슬라이스 내의 블록들을 압축하는 영상 압축부를 포함하고,
상기 압축특성 분석부는, 상기 압축 방법들을 상기 블록들에 대응시켜, 각 블록별로 압축 크기에 따라 상기 압축 방법들을 정렬하고,
상기 최적조합 도출부는, 미리 정해진 효율 조건을 적용하여 각 블록별로 비 효율적인 압축 방법들을 제거하고, 각 블록에서 제거되고 남은 압축 방법들을 각 블록의 압축방법 후보군으로 선정한 다음, 상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 상기 압축 방법의 최적 조합을 선택하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
a compression characteristic analyzer that divides the input image into at least one slice, divides the slice into a plurality of blocks, and analyzes compression characteristics for each block by applying a plurality of preset compression methods to the blocks;
an optimal combination derivation unit for optimizing the number of allocated bits for each block by finding an optimal combination of compression methods capable of minimizing data loss while satisfying a predetermined target compression rate based on the compression characteristics for each block; and
an image compression unit for compressing blocks in the slice according to an optimal combination of the compression methods;
The compression characteristic analyzer aligns the compression methods according to the compression size for each block by matching the compression methods to the blocks,
The optimal combination derivation unit removes inefficient compression methods for each block by applying a predetermined efficiency condition, selects the remaining compression methods removed from each block as a compression method candidate group for each block, and then selects the compression method candidate group for each block. An image compression apparatus, characterized in that the optimal combination of the compression methods is selected by applying a greedy algorithm to .
 제 13 항에 있어서,
상기 최적조합 도출부는,
상기 각 블록의 압축방법 후보군에 그리디 알고리즘을 적용하여 상기 압축 방법의 최적 조합을 선택하기 위해,
상기 각 블록의 압축방법 후보군을 압축 크기를 기준으로 정렬한 후, 최소 압축 크기를 가지는 압축 방법을 해당 블록의 초기 압축방법으로 선택하고,
상기 각 블록의 압축방법 후보군에서 상기 초기 압축방법을 제외한 나머지 압축 방법들에 대해 효율성을 계산한 다음,
상기 각 블록에서 현재 선택된 압축방법을 다음 압축방법으로 갱신시 효율이 가장 큰 블록의 압축방법만을 선택적으로 갱신하고, 모든 블록들에 대해 선택된 압축방법들의 압축크기 총합을 계산하고, 상기 압축크기 총합이 미리 정해진 목표 사이즈와 동일해 질 때의 압축방법들을 상기 압축 방법의 최적 조합으로 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
14. The method of claim 13,
The optimal combination derivation unit,
In order to select an optimal combination of the compression methods by applying a greedy algorithm to the compression method candidate group of each block,
After sorting the compression method candidates of each block based on the compression size, the compression method having the minimum compression size is selected as the initial compression method of the corresponding block,
After calculating the efficiency of the remaining compression methods except for the initial compression method in the compression method candidate group of each block,
When the currently selected compression method in each block is updated to the next compression method, only the compression method of the block with the highest efficiency is selectively updated, the sum of the compression sizes of the selected compression methods for all blocks is calculated, and the sum of the compression sizes is An image compression apparatus characterized in that the compression methods when they become equal to a predetermined target size are output as an optimal combination of the compression methods.
 제 8 항, 제 10 항, 제 11항, 제 13 항 및 제 14 항 중 어느 한 항의 영상 압축 장치;
상기 영상 압축 장치로부터의 압축 영상을 저장하는 프레임 메모리;
상기 영상 압축 장치의 압축 알고리즘에 대응하는 복원 알고리즘을 바탕으로 상기 압축 영상을 복원하는 영상 복원 장치; 및
상기 영상 복원 장치로부터의 복원 영상을 표시패널에 기입하는 표시패널 구동회로를 포함한 표시장치.The image compression apparatus of any one of claims 8, 10, 11, 13 and 14;
a frame memory for storing the compressed image from the image compression device;
an image restoration apparatus for restoring the compressed image based on a restoration algorithm corresponding to the compression algorithm of the image compression apparatus; and
and a display panel driving circuit for writing the restored image from the image restoration apparatus on a display panel.
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