KR19980076488A - 블럭 기반 영상 처리 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

블럭 기반 영상 처리 방법 및 장치가 개시된다. 소정 블럭 단위로 처리되어 블럭화 현상을 갖는 영상 신호를 복원하는 이 장치는, 입력한 처리된 영상 신호의 각 블럭별로 윤곽 방향을 검출하는 윤곽 방향 검출 수단과, 윤곽 방향의 N개의 종류에 상응하는 처리된 영상 신호의 서로 다른 소정 대역들을 필터링하는 제1∼N대역 통과 필터들과, 검출된 윤곽 방향들에 응답하여 대역 통과 필터링된 영상 신호들중 적어도 하나를 선택하는 신호 선택 수단 및 신호 선택수단으로부터 출력되는 각 블럭의 선택된 영상 신호들을 합성하여 블럭화 현상이 제거된 원래의 영상을 재생하는 신호 합성 수단을 구비하는 것을 특징으로 한다.

Description

블럭 기반 영상 처리 방법 및 장치
본 발명은 영상 처리 시스템에 관한 것으로서, 특히, 영상을 블럭 단위로 처리하는 블럭 기반 영상 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.
영상 압축이나 필터링 등을 수행하는 영상 처리 시스템에서, 전체 영상을 작은 크기의 다수의 소영상(sub-image)으로 나누어 처리하는 것을 블럭 기반 영상 처리라 한다. 이 블럭 기반 영상 처리는 영상 처리에 따른 계산량을 줄일 수 있고, 효율적으로 그의 하드웨어를 구성할 수 있기 때문에 널리 사용되고 있다.
그러나, 블럭 기반 영상 처리는 블럭 단위로 영상을 처리하기 때문에 서로 다르게 처리된 블럭들 경계의 불연속성으로 블럭화 현상이 발생하며, 이러한 블럭화 현상은 처리된 영상의 화질을 저하시키는 문제점이 있다.
전술한 블럭화 현상을 발생하는 대표적인 예로서, JPEG(Joint Photographic Expert Group), MPEG(Moving Picture Expert Group), 디지탈 HDTV(High Definition TV)등에서, 정지영상과 동영상 부호화에 사용되는 블럭 이산 코사인 변환 기반 영상 압축이 있다.
전술한 블럭화 현상을 제거하기 위한 많은 종래의 방법들이 제안되어 왔으며 그 중 첫번째 방법으로서, 블럭의 경계에 저주파 통과 필터를 적용하는 방법이 있다. 이는 Reduction of blocking effects in image coding라는 제목으로 H. Reeves와 J. S. Lim에 저술된 Optical Engineering의 1984년 1월짜 Vol 23, No. 1의 34페이지부터 37페이지 및 Non-linear space-variant postprocessing of block coded images라는 제목으로 B. Ramamurthi와 A. gersho에 의해 1986년 10월에 발표된 IEEE의 Trans. Acoust., Speech, Signal Processing편 Vol. 34의 1258페이지부터 1267페이지에 상세히 기술되어 있다. 그러나, 이 방법은 블럭의 경계 뿐만 아니라 경계와 인접한 부분까지도 저주파 성분이 필터링되므로 화질이 무디어지는 문제점이 있다.
두번째 방법으로, 정규화 이론에 근거하여 공간 가변적인 블럭 현상을 반복적으로 제거하는 방법이 있으며, 이는 Regularized reconstruction to reduce blocking artifacts of block descrete cosine transform compressed images라는 제목으로 Y. Y. Yang, N. P. Galatsanos 및 A. K. Katsaggelos에 의해 1993년 12월에 발표된 IEEE의 Circuit Syst. Video Technol.편 Vol. 34의 421페이지부터 432페이지에 상세히 기술되어 있다.
한편, 대부분의 블럭 기반 영상 처리 시스템에서 후술되는 열화 연산자(H)는 일반적으로 비선형이며 공간 가변적이다. 따라서, 다음과 같은 종래의 방법들이 사용되었다.
즉, 세번째 방법으로서, 화소의 밝기값이 음수가 될 수 없고, 경계가 연속적이라는 제약 조건들을 반영하는 볼록 집합에 영상을 반복적으로 투영함으로서 블럭 현상을 제거하는 방법이 있으며, 이는 Iterative procedures for reduction of blocking effects in transform image coding라는 제목으로 R. Rosenhlotz와 A. Zakhor에 의해 1992년 3월에 발표된 IEEE의 Trans. Circuit Syst. Video Technol.편 Vol. 2의 91페이지부터 94페이지에 상세히 기술되어 있다.
블럭화 현상을 제거하기 위한 종래의 네번째 방법으로서, 적절하게 정해진 기준에 의한 최적화를 통해 이산 코사인 변환(DCT:Discrete Cosine Transform)계수 자체를 변화시키는 방법이 있으며, 이는 An optimization approach for removing blocking effects in transform coding라는 제목으로 S. Minami and A. Zakhor에 의해 1995년 4월에 발표된 IEEE의 Trans. Circuit Syst. Video Technol.편 Vol. 5의 74페이지부터 82페이지에 상세히 기술되어 있다.
결론적으로, 블럭 현상의 역과정에 고유한 해가 존재하지 않기 때문에, 종래의 두번째 및 세번째 방법들과 같은 반복적 형태의 영상 복원 혹은 네번째의 제약적 최적화 형태의 방법들이 사용되었다. 그러나, 이러한 반복적 방법들은 원하는 해를 얻기 위해 수렴하기 까지는 상당히 많은 시간이 요구하므로, 그 응용이 JPEG 부호화 영상등과 같이 실시간 처리가 요구되지 않는 분야에만 국한되어 사용되는 문제점이 있다. 또한, 두번째, 세번째 또는 네번째의 방법은 정지 영상의 처리에 있어서도 처리 속도가 느리기 때문에 여러가지 사용상의 제약이 따른다.
더우기, 화상 회의용 동영상 압축 표준 방식중 하나인 H.261과, MPEG1 및 MPEG2등으로 대표되는 동영상 압축 시스템이 정지영상에 비해서 상대적으로 많은 응용 분야를 갖으므로, 동영상에서 발생하는 블럭 현상을 실시간으로 처리할 수 있는 방법이 절실하게 요구되고 있다. 전술한 동영상 압축 시스템들은 비트율이 일정한 문턱값보다 작아지게 되면 블럭 현상을 발생시키고, 이와 같은 현상은 빠른 장면의 변화 순간에 나타나기 때문에 영상의 질을 더욱 심하게 열화시킨다고 할 수 있다.
한편, 영상의 콘트라스트를 확장하기 위한 방법으로 비중첩 공간 적응적 히스토그램 등화 방법이 있으며, 전체 영상을 균일한 크기의 중첩되지 않는 블럭으로 분할한 후, 분할된 블럭 내부에서 독립적으로 히스토그램 등화를 수행한다. 이 방식은 각 블럭의 독립적인 처리 때문에 인접한 블럭간의 단절 효과로 영상의 블럭화 현상이 발생하는 문제점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 블럭 기반 영상 처리시 발생하는 블럭화 현상을 공간 가변적 제약적 최적화 이론에 근거하여 제거하는 블럭 기반 영상 처리 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 상기 블럭 기반 영상 처리 방법을 수행하는 블럭 기반 영상 처리 장치를 제공하는데 있다.
도 1은 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 방법에서 영상 복원 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 2는 도 1에 도시된 제10단계를 세부적으로 설명하기 위한 본 발명에 의한 바람직한 일실시예의 플로우차트이다.
도 3은 4×4 이산 코사인 변환에 사용되는 16종류의 기저 함수들을 도식화한 도면이다.
도 4a∼4e들은 결정된 윤곽의 방향들을 나타내는 도면들이다.
도 5는 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 시스템의 바람직한 일실시예의 개략적인 블럭도이다.
도 6은 N×N 영상을 B×B 블럭 단위로 처리하기 위한 1차원 배열 형태를 나타내는 도면이다.
도 7은 JPEG에서 사용하는 양자화 테이블의 일례를 나타내는 도면이다.
도 8은 도 5에 도시된 본 발명에 의한 영상 복원부의 바람직한 일실시예의 블럭도이다.
상기 과제를 이루기 위해, 소정 블럭 단위로 처리되어 블럭화 현상을 갖는 영상 신호를 복원하는 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 방법은, 상기 처리된 영상 신호에 각 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출하는 단계와, 상기 처리된 영상 신호를 상기 윤곽 방향의 종류별로 각기 달리 대역 통과 필터링하는 단계와, 상기 각 블럭의 영상에 대한 영상 신호를 상기 검출된 윤곽 방향에 상응하여 상기 대역 통과 필터링된 영상 신호들로부터 선택하는 단계 및 상기 각 블럭의 선택된 영상 신호들을 합성하여 블럭화 현상이 제거된 원래의 영상을 재생하는 단계로 이루어지는 것이 바람직하다.
상기 다른 과제를 이루기 위해, 소정 블럭 단위로 처리되어 블럭화 현상을 갖는 영상 신호를 복원하는 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 장치는, 입력한 상기 처리된 영상 신호의 각 블럭별로 윤곽 방향을 검출하는 윤곽 방향 검출 수단과, 상기 윤곽 방향의 N개의 종류에 상응하는 상기 처리된 영상 신호의 서로 다른 소정 대역들을 필터링하는 제1∼N대역 통과 필터들과, 상기 검출된 윤곽 방향들에 응답하여 상기 대역 통과 필터링된 영상 신호들중 적어도 하나를 선택하는 신호 선택 수단 및 상기 신호 선택수단으로부터 출력되는 상기 각 블럭의 선택된 영상 신호들을 합성하여 블럭화 현상이 제거된 원래의 영상을 재생하는 신호 합성 수단으로 구성되는 것이 바람직하다.
이하, 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 방법을 첨부한 도면들을 참조하여 다음과 같이 설명한다.
도 1은 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 방법에서 영상 복원 방법을 설명하기 위한 플로우차트로서, 각 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출하는 단계(제10단계), 처리된 영상 신호를 윤곽 방향의 종류별로 각기 달리 대역 통과 필터링하고, 윤곽 방향에 상응하여 필터링된 영상신호들중 적어도 하나를 선택하는 단계(제12 및 제14단계) 및 선택된 영상 신호를 합성하여 블럭화 현상이 제거된 영상을 복원하는 단계(제16단계)로 이루어진다.
본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 방법에서는, 먼저 각 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출한다(제10단계). 영상의 윤곽 방향을 검출하는 방법에는 여러가지가 있으나 그 중 대표적인 방법으로서, 이산 코사인 변환 계수를 이용하여 영상의 윤곽 방향을 검출한다. 즉, 블럭 기반 처리된 영상 신호를 블럭 기반 영상 처리에서 사용되었던 블럭과 같은 크기를 갖는 블럭으로 분할한 후, 각 블럭에 대해 적어도 둘 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 구한다. 여기서, 이산 코사인 변환은 각기 다른 주파수를 갖는 코사인 함수를 기저함수로 이용하여 신호를 해석하는 일종의 변환 방법으로서, 원래의 영상이 N1×N2개의 화소로 이루어져 있을 경우, 이산 코사인 변환 계수들은 다음 수학식 1과 같이 표현된다.
[수학식 1]
여기서, Cx(k1, k2)는 이산 코사인 변환 계수를, k1및 k2들은 DCT 블럭의 행 및 열의 크기를 각각 나타낸다. 수학식 1은 k1이 0이상이고 N1-1이하이며, k2가 0이상이고 N2-1이하일 때 성립하고, 그렇지 않으면 이산 코사인 변환 계수는 0이 된다. 각 소정 블럭 단위로 이산 코사인 변환을 수행하여 구해진 계수들을 제1 및 제2소정 임계값들(T1 및 T2)과 비교함으로서 각 소정 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출한다. 여기서, T1및 T2는 사용자에 의해 임의로 조정될 수 있는 값으로서, T1및 T2의 크기를 조절함으로서, 윤곽의 방향이 더욱 세밀히 검출될 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 제10단계의 바람직한 일실시예를 세부적으로 설명하기 위한 본 발명에 의한 플로우차트이다.
도 3은 4×4 이산 코사인 변환에 사용되는 16종류의 기저 함수들을 도식화한 도면이다.
예를 들어, DCT블럭의 크기가 4×4인 경우, 도 3에 도시된 바와 같이 16종류의 기저 함수들과 그 각각에 해당하는 16개의 변환계수가 생성된다. 본 발명의 바람직한 일실시예에서는 16개의 변환계수들중 다음 수학식 2로 표현되는 두개의 이산 코사인 계수들 즉, 수평 방향의 윤곽을 나타내는 이산 코사인 변환계수(Ch) 및 수직 방향의 윤곽을 나타내는 이산 코사인 변환 계수(Cv)들을 이용하여 윤곽 방향을 결정한다.
[수학식 2]
도 4a∼4e들은 결정된 윤곽의 방향들을 나타내는 도면들로서, 도 4a는 윤곽 방향이 없는 것을 나타내고, 도 4b는 윤곽 방향이 45°기울어져 있는 것을 나타내고, 도 4c는 윤곽 방향이 135°기울어져 있는 것을 나타내고, 도 4d는 윤곽 방향이 180°즉, 수평방향인 것을 나타내고, 도 4e는 윤곽 방향이 90° 즉, 수직방향인 것을 각각 나타낸다.
임의의 블럭에 대한 영상의 윤곽 방향을 검출하기 위해, 먼저 ｜Cv｜＜ T1이고, ｜Ch｜＜ T1인가를 판단한다(제40단계). 만일, ｜Cv｜＜ T1이고, ｜Ch｜＜ T1이면, 그 블럭의 영상은 도 4a에 도시된 바와 같이 윤곽 방향이 없는 것으로 결정한다(제42단계). 그러나, ｜Cv｜≥ T1또는｜Ch｜≥ T1이면, Cv×Ch＞0인가를 판단한다(제44단계). 만일, Cv×Ch＞0이면, 그 블럭의 윤곽 방향이 제1소정 각도, 예를 들면 도 4b에 도시된 바와 같이 45°방향인 것으로 잠정적으로 결정한다(제54단계). 그러나, Cv×Ch≤0이면, 그 블럭의 윤곽 방향이 제2소정 각도, 예를 들면 도 4c에 도시된 바와 같이 135°방향인 것으로 잠정적으로 결정한다(제46단계). 제46단계 또는 제54단계후에, ｜Ch｜ - ｜Cv｜ ＞ T2인가를 판단한다(제48 또는 제56단계). 만일, ｜Ch｜ - ｜Cv｜ ＞ T2이면, 윤곽 방향이 제3소정각도, 예를 들면 도 4d에 도시된 바와 같이 180°의 수평 방향인 것으로 결정한다(제62단계). 그러나, ｜Ch｜ - ｜Cv｜ ≤ T2이면, ｜Cv｜ - ｜Ch｜ ＞ T2인가를 판단한다(제50 또는 58단계). 만일, ｜Ch｜ - ｜Cv｜ ＞ T2이면, 윤곽 방향이 제4소정 각도, 예를 들면 도 4e에 도시된 바와 같이 90°의 수직 방향인것으로 결정한다(제64단계). 그러나, 제50단계의 판단결과가 ｜Ch｜ - ｜Cv｜ ≤ T2이면, 윤곽 방향이 제2소정 각도, 예를 들면 도 4c에 도시된 바와 같이 135°방향인 것으로 최종 결정한다(제52단계). 또한, 제58단계의 판단결과가 ｜Ch｜ - ｜Cv｜ ≤ T2이면, 윤곽 방향이 제1소정 각도, 예를 들면 도 4b에 도시된 바와 같이 45°방향인 것으로 최종 결정한다(제60단계).
제10단계후에, 윤곽 방향의 종류가 5가지이면 블럭 기반으로 처리된 영상 신호를 5가지의 서로 다른 특정 대역들에서 필터링한다(제12단계). 즉, 윤곽 방향의 종류와 필터링되는 서로 다른 대역들의 수는 동일하다.
한편, 제12단계의 수행에 요구되는 시간은 제10단계의 수행에 요구되는 시간보다 휠씬 길기 때문에, 도 1에 도시된 방법과는 달리 제10단계와 제12단계가 동시에 수행될 수도 있다.
제12단계후에, 분할된 영상 신호의 각 블럭에 대한 블럭 영상 신호를 대역 통과 필터링된 5가지의 영상 신호들중 하나로부터 제10단계에서 검출된 윤곽 방향들에 상응하여 선택한다(제14단계). 제14단계후에, 선택된 영상 신호들을 합성하여 블럭화 현상이 제거된 원래의 영상을 복원한다(제16단계).
이하, 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 시스템의 바람직한 일실시예의 구성 및 동작을 첨부한 도면들을 참조하여 다음과 같이 설명한다.
도 5는 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 시스템의 바람직한 일실시예의 개략적인 블럭도로서, 이산 코사인 변환부(DCT)(80), 양자화부(82)를 구성하는 제산부(84) 및 반올림부(86), 역양자화부(88), 역 이산 코사인 변환부(IDCT:Inverse DCT)(90) 및 영상 복원부(92)로 구성된다.
도 6은 N×N 영상을 B×B 블럭 단위로 처리하기 위한 1차원 배열 형태를 나타내는 도면이다.
도 5에 도시된 DCT(80), 제산부(84) 및 반올림부(86)들로 구성되는 부호화부는 가로 및 세로의 크기가 각각 N인 영상 X(m,n)을 입력단자 IN1을 통해 입력하여 B×B 크기의 블럭 단위로 압축처리하고, 역양자화부(88) 및 IDCT(90)로 구성되는 복호화부는 압축된 신호를 부호화부로부터 입력하여 재생처리한다.
즉, 부호화부의 DCT(80)는 다음 수학식 3과 같이 1차원의 벡터로 표현되는 2차원 영상 신호를 입력단자 IN1을 통해 입력하여 이산 코사인 변환한다.
[수학식 3]
여기서, Xk는 k=p(N/B) + q일 때, 도 6에 도시된 바와 같이 (p,q) 번째 블럭을 사전 순으로 배열한 B2×1크기의 1차원 벡터이다. 설명의 편의상 N은 B의 배수라고 가정한다.
이 때, DCT(80)의 전달함수(C)를 행렬로 표현하면 다음 수학식 4와 같다.
[수학식 4]
여기서, [C]는 차례대로 사전적으로 배열된 B×B의 블럭 영상을 처리하기 위한 B2×B2크기의 순방향 이산 코사인 변환 행렬이다.
한편, 양자화부(82)의 제산부(84)는 DCT(80)에서 출력되는 신호를 입력하여 제산하고, 반올림부(86)는 제산된 신호를 입력하여 반올림한다. 이 때, 양자화부(82)의 전달함수(Q)는 제산부(84) 및 반올림부(86)의 전달함수들(D 및 R)의 곱으로서, 다음 수학식 5와 같다.
[수학식 5]
Q = RD
여기서, 제산부(84)의 전달함수(D)는 다음 수학식 6과 같이 표현된다.
[수학식 6]
도 7은 JPEG에서 사용하는 양자화 테이블의 일례를 나타내는 도면이다.
수학식 6의 행렬은 블럭 대각 행렬이고, k번째 대각 성분의 부행렬 [dk]은 그 내부 구조가 다시 대각 행렬로서, 각각의 대각 원소는 다음과 같은 방법으로 결정된다. 즉, 예를 들어 도 7에 도시된 JPEG 양자화 테이블에 근거하여 양자화를 수행한다고 가정할 때, [dk]의 대각 원소는 다음 수학식 7과 같다.
[수학식 7]
여기서, t(i,j)는 도 7에 도시된 양자화 테이블의 (i,j)번째 값을 의미한다.
수학식 5에서 행렬 R로 표현된 전달함수를 갖는 반올림부(86)의 반올림 처리는 압축-재생의 전과정을 통해서 유일한 비선형인 동시에 그의 역이 유일하게 정의되지 않는 다대일 연산을 요구한다. 따라서, 이 연산은 입력 벡터의 대응되는 원소에 대해서 반올림 연산을 수행하는 대각 행렬로 나타낼 수 있다.
한편, 행렬로 표현되는 제산부(84)의 전달함수(D)의 역행렬(D-1)을 전달함수로 갖는 역양자화부(88)는 양자화부(82)로부터 양자화된 신호를 입력하여 역양자화를 수행하고, 다음 수학식 8과 같은 행렬로 표현되는 전달함수(C-1)를 갖는 IDCT(90)는 역양자화부(88)의 출력을 입력하여 역 이산 코사인 변환한다.
결론적으로, 도 5에 도시된 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 시스템의 영상 압축/재생부(94)는 다음 수학식 9와 같은 전달함수를 갖는다.
[수학식 8]
여기서, [C]-1는 차례대로 사전적으로 배열된 B×B의 블럭 영상을 처리하기 위한 B2×B2크기의 역방향 이산 코사인 변환 행렬이다.
[수학식 9]
여기서, 각 행렬의 크기는 N2×N2이다.
수학식 9를 간략화하기 위해 C-1D-1QCX를 H라 할 때, H는 열화(degradation) 연산자로 볼 수 있다. 이 열화 연산자(H)에 의한 블럭화 현상을 없애기 위해, 본 발명에서는 반복적인 형태의 영상 복원 혹은 제약적 최적화 형태의 방법을 사용하는 종래의 방법을 사용하지 않고, 도 1에 도시된 방법을 사용하여 블럭화 현상을 제거한다. 도 1에 도시된 방법을 수행하는 도 5에 도시된 영상 복원부(92)는 블럭 기반으로 처리된 영상을 입력하여 다음과 같은 동작을 수행한다.
도 8은 도 5에 도시된 본 발명에 의한 영상 복원부(92)의 바람직한 일실시예의 블럭도로서, 영상 분할부(102), DCT 계수 계산부(104) 및 비교부(106)로 구성되는 윤곽 방향 검출부(100)와, 제1∼N대역 통과 필터들(110, 112, ..., 114)로 구성되는 필터부(108)와, 신호 선택부(116) 및 신호 합성부(118)로 구성된다.
도 8에 도시된 윤곽 방향 검출부(100)는 도 5에 도시된 압축/재생부(94)의 출력이나 또는 블럭 기반으로 처리되어 블럭화 현상을 갖는 임의의 영상 신호를 출력하는 시스템(미도시)로부터 입력단자 IN2를 통해 영상 신호를 입력하고, 입력한 영상 신호를 소정 블럭 단위로 분할하며, 분할된 각 블럭별로 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 구하고, 구한 이산 코사인 변환 계수들을 소정 임계값들과 비교하여 각 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출하는 역할을 한다. 즉, 도 1에 도시된 제10단계를 수행하는 역할을 한다.
이를 위해, 윤곽 방향 검출부(100)의 영상 분할부(102)는 입력단자 IN2를 통해 블럭 기반으로 처리된 영상 신호를 입력하여 소정 블럭 단위로 분할하고, 이산 코사인 계수(DCT) 계수 계산부(104)는 영상 분할부(102)에서 분할된 영상의 각 블럭별로 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 계산하여 출력한다. 비교부(106)는 계산된 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 소정 임계값들과 비교하여 각 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출한다. 즉, 비교부(106)에서는 도 2에 도시된 방법이 수행된다.
한편, 본 발명에 의한 윤곽 방향 검출부(100)는 도 8에 도시된 바와 같이, 영상 분할부(102), DCT 계수 계산부(104) 및 비교부(106)로 구성되지 않고, 달리 구성되어 영상의 윤곽 방향을 검출할 수도 있다.
이 때, 서로 다른 대역폭을 갖는 제1∼N(여기서, N은 윤곽 방향의 종류수)대역 통과 필터들(110, 112, ..., 114)은 각각 입력단자 IN2를 통해 영상 신호를 입력하여 각자의 대역에 해당하는 영상 신호의 성분을 필터링하고, 필터링된 영상 신호를 신호 선택부(116)로 출력한다. 이 때, 각 대역 통과 필터는 AE라고 표시되는 서로 다른 고주파 통과 필터를 사용하는 제약적 최소 제곱 오차 영상 복원 필터로서, 다음 수학식 10과 같은 전달함수[gE(k,l)]를 갖는 유한 임펄스 응답(FIR:Finite Impulse Response)필터에 의해 구현될 수 있다.
[수학식 10]
여기서, 첨자 E는 윤곽 방향의 종류가 5가지라면 0∼4까지의 값을 가지며, 분류된 영상 윤곽의 유형을 의미하고, HL(k,l)은 공간 불변적 저주파 통과 필터의 전달함수이고, H* L(k,l)은 HL(k,l)의 공액을 나타내고,는 블럭 단위로 분류된 윤곽 정보에 의해 방향이 결정되는 블럭 적응적 방향성 고주파 통과 필터의 전달함수(AE)의 이산 퓨리에 변환을 나타내고, λE는 상수이다.
저주파 통과 필터의 전달함수(HL)은, 예를 들어 다음 수학식 11과 같은 블럭 순환 행렬로 표현될 수 있으며,
[수학식 11]
블럭화 현상을 제거하기 위한 종래의 네번째 방법인 제약적 최적화 이론에 근거한 영상 복원 과정에서 높은 주파수 성분을 갖는 이산 코사인 변환 계수일수록 더욱 성기게 양자화 된다는 사실에 근거하여 저역 통과 필터에 전달함수(H)의 근사화된 값이다. 즉, 성기게 양자화 될수록 그 값이 0이 될 확률이 높아지기 때문에 H가 HL로 근사화 될 수 있는 것이다.
고주파 통과 필터의 전달함수(AE)는 다음 수학식 12와 같이 5가지의 종류로 표현될 수 있고,
[수학식 12]
,,,,
방향성 윤곽을 보존하면서 선택적으로 블럭 경계들을 평활화한다.
수학식 12에 고주파 전달함수는 차례대로, 단조형, 수직, 수평, 45° 및 135°엣지 블럭에 사용된다.
제1, 2, ... 또는 제N대역 통과 필터(110, 112, ... 또는 114)는 주파수 영역 또는 공간 영역에서 구현될 수 있다. 실시간 처리를 위한 고속 복원 필터를 구현하기 위해 역 퓨리에 변환을 이용하여 전달함수(gE)의 임펄스 응답을 구한 후, 상승된 코사인 창(rasied cosine window)을 사용하여 적당한 크기로 필터를 절삭하여 유한 임펄스 응답 구조의 필터를 구현한다.
신호 선택부(116)는 비교부(106)에서 검출된 윤곽 방향들에 상응하여 대역 통과 필터링된 영상 신호들중 하나를 선택하고, 선택된 영상 신호를 신호 합성부(118)로 출력한다.
신호 합성부(118)는 신호 선택부(116)로부터 출력되는 각 블럭의 선택된 영상 신호들을 합성하여 블럭화 현상이 제거된 원래의 영상로서 출력단자 OUT를 통해 출력한다. 그러므로, 열화 연산자에 의한 블럭화 현상이 제거될 수 있다.
결국, 도 5에 도시된 영상 복원부(92)는 MPEG 1 또는 MPEG 2에 의해 블럭 기반으로 압축/재생 처리된 동영상 신호 또는 JPEG에 의해 블럭 기반으로 압축/재생 처리된 정지 영상 신호를 입력하여 블럭화 현상을 제거하는데 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 영상 처리 시스템의 콘트라스트를 확장하기 위한 비중첩 공간 적응적 히스토그램 등화시, MPEG에 의해 압축되고 복원된 데이타가 콘트라스트 확장에 의해 양자화 잡음이 증폭될 수 있기 때문에, 증폭된 양자화 잡음을 제거하기 위해 사용되는 저역 통과 필터 대신에 사용될 수도 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 의한 블럭 기반 영상 처리 방법 및 장치는 정지 영상 뿐만 아니라 동 영상의 블럭 기반 처리 과정에서 발생하는 블럭화 현상 뿐만 아니라 기타 블럭 기반으로 영상을 처리하여 발생하는 블럭화 현상을 영상 복원의 이론에 근거한 공간 가변적 필터링을 사용하여 실시간으로 고속으로 제거할 수 있는 효과가 있다.

Claims (11)

  1. 소정 블럭 단위로 처리되어 블럭화 현상을 갖는 영상 신호를 복원하는 블럭 기반 영상 처리 방법에 있어서,
    (a) 상기 처리된 영상 신호에 각 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출하는 단계;
    (b) 상기 처리된 영상 신호를 상기 윤곽 방향의 종류별로 각기 달리 대역 통과 필터링하는 단계;
    (c) 상기 각 블럭의 영상에 대한 영상 신호를 상기 검출된 윤곽 방향에 상응하여 상기 대역 통과 필터링된 영상 신호들로부터 선택하는 단계; 및
    (d) 상기 각 블럭의 선택된 영상 신호들을 합성하여 블럭화 현상이 제거된 원래의 영상을 재생하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    (a1) 상기 처리된 영상 신호의 각 블럭별로 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 구하는 단계; 및
    (a2) 상기 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 사용하여 상기 각 블럭의 영상에 대한 상기 윤곽 방향을 검출하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 (a1)단계는,
    상기 처리된 영상 신호를 상기 소정 블럭 단위로 분할하는 단계; 및
    상기 분할된 각 블럭에 대해 상기 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 구하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 (a2) 단계는
    (e1) 수직 방향의 윤곽을 나타내는 제1이산 코사인 변환 계수(Cv) 및 수평 방향의 윤곽을 나타내는 제2이산 코사인 변환 계수(Ch)들이 제1소정 임계값보다 적은가를 판단하는 단계;
    (e2) 상기 Cv와 Ch가 상기 제1소정 임계값 보다 적으면 해당 블럭의 영상에 윤곽 방향이 없는 것으로 결정하는 단계;
    (e3) 상기 Cv 또는 Ch가 상기 제1소정 임계값 이상이면, 상기 Cv와 Ch의 곱이 양수인가를 판단하는 단계;
    (e4) 상기 Cv와 Ch의 곱이 양수이면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향이 제1소정 각도 방향에 있는 것으로 잠정적으로 결정하는 단계;
    (e5) 상기 Cv와 Ch의 곱이 양수가 아니면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향이 제2소정 각도 방향에 있는 것으로 잠정적으로 결정하는 단계;
    (e6) 상기 (e4)단계후에, 상기 Ch의 절대값으로부터 상기 Cv의 절대값을 감산한 결과가 제2소정 임계값보다 큰가를 판단하는 단계;
    (e7) 상기 Ch의 절대값으로부터 상기 Cv의 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향이 제3소정 각도 방향에있는 것으로 결정하는 단계;
    (e8) 상기 Ch의 절대값으로부터 상기 Cv의 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크지 않으면, 상기 Cv 절대값으로부터 상기 Ch 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 큰가를 결정하는 단계;
    (e9) 상기 Cv 절대값으로부터 상기 Ch 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽이 제4소정 각도 방향에 있는 것으로 결정하는 단계;
    (e10) 상기 Cv 절대값으로부터 상기 Ch 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크지 않으면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽이 상기 제1소정각도 방향에 있는 것으로 최종 결정하는 단계;
    (e11) 상기 (e5)단계후에, 상기 Ch의 절대값으로부터 상기 Cv의 절대값을 감산한 결과가 제2소정 임계값보다 큰가를 판단하는 단계;
    (e12) 상기 Ch의 절대값으로부터 상기 Cv의 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향이 상기 제3소정 각도 방향에 있는 것으로 결정하는 단계;
    (e13) 상기 Ch의 절대값으로부터 상기 Cv의 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크지 않으면, 상기 Cv 절대값으로부터 상기 Ch 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 큰가를 결정하는 단계;
    (e14) 상기 Cv 절대값으로부터 상기 Ch 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽이 상기 제4소정 각도 방향에 있는 것으로 결정하는 단계; 및
    (e15) 상기 Cv 절대값으로부터 상기 Ch 절대값을 감산한 결과가 상기 제2소정 임계값보다 크지 않으면, 해당 블럭의 영상에 대한 윤곽이 상기 제2소정각도 방향에 있는 것으로 최종 결정하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 처리된 영상 신호는 MPEG 1에 의해 블럭 기반으로 압축된 동영상 신호를 재생한 신호인 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 처리된 영상 신호는 MPEG 2에 의해 블럭 기반으로 압축된 동영상 신호를 재생한 신호인 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 처리된 영상 신호는 JPEG에 의해 블럭 기반으로 압축된 정지 영상 신호를 재생한 신호인 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 처리된 영상 신호는 영상 처리 시스템의 콘트라스트를 확장하기 위한 비중첩 공간 적응적 히스토그램 등화시, MPEG에 의해 압축되고 복원된 데이타가 콘트라스트 확장에 의해 양자화 잡음이 증폭될 수 있기 때문에, 증폭된 양자화 잡음을 제거하기 위해 사용되는 저역 통과 필터에 입력되는 휘도 신호인 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 방법.
  9. 소정 블럭 단위로 처리되어 블럭화 현상을 갖는 영상 신호를 복원하는 블럭 기반 영상 처리 장치에 있어서,
    입력한 상기 처리된 영상 신호의 각 블럭별로 윤곽 방향을 검출하는 윤곽 방향 검출 수단;
    상기 윤곽 방향의 N개의 종류에 상응하는 상기 처리된 영상 신호의 서로 다른 소정 대역들을 필터링하는 제1∼N대역 통과 필터들;
    상기 검출된 윤곽 방향들에 응답하여 상기 대역 통과 필터링된 영상 신호들중 적어도 하나를 선택하는 신호 선택 수단; 및
    상기 신호 선택수단으로부터 출력되는 상기 각 블럭의 선택된 영상 신호들을 합성하여 블럭화 현상이 제거된 원래의 영상을 재생하는 신호 합성 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 윤곽 방향 검출 수단은
    상기 처리된 영상 신호를 입력하여 상기 소정 블럭 단위로 분할하는 영상 분할 수단;
    상기 분할된 영상의 각 블럭별로 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 계산하는 이산 코사인 변환 계수 계산 수단; 및
    계산된 상기 적어도 두개 이상의 이산 코사인 변환 계수들을 소정 임계값들과 비교하여 상기 각 블럭의 영상에 대한 윤곽 방향을 검출하는 비교수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 장치.
  11. 제9항에 있어서, 상기 제1∼N대역 통과 필터들 각각은 유한 임펄스 응답 필터인 것을 특징으로 하는 블럭 기반 영상 처리 장치.
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