KR19990023282A - 움직임 추정을 위한 전처리 방법 및 장치 - Google Patents

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바본뉴 쟝-이브스
브라이안드 제라드
브릭크만 게오르그/루엘랑 브리지뜨
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Abstract

본 발명은 제 1 프레임과 제 2 프레임간에서 움직임 추정을 하기 위하여 일련의 인터레이스된 프레임들을 포함하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법에 관한 것으로, 시간 필터링(16, 17)이 적어도 두 개의 입력 프레임들에 대하여 실행되는 상기 움직임 추정기에 의해 사용되는 상기 두 개 프레임들 각각을 전달하는 것을 특징으로 한다.
적용되는 장치들은 텔레비젼 표준 규격에 따른 비디오 화상 압축이나 비디오 화상 변환 분야에서의 움직임 추정기에 관한 것이다.

Description

움직임 추정을 위한 전처리 방법 및 장치
본 발명은 텔레비젼 화상 시퀀스를 처리하는데 사용되는 움직임 추정기를 위한 전처리 방법에 관한 것이다.
움직임 추정은 표준 규격 변환기나 상향 변환기라고 더욱 잘 알려진 고주파 변환기나 역-인터레이스기(de-interlacer)나 부호기와 같은 시스템에서 그 어느 때 보다 더욱 중요하게 되어가고 있으며, 한편으로 움직임 추정을 위한 알고리즘들은 더욱 강력하고 쉽게 조정되고 있다.
움직임 추정기는 다양한 형태들이 있는데, 예를 들면 블록 매칭 형이나, 점 대 점(point-to-point)형, 순환-펠 (recursive pel)형들이다. 이러한 움직임 추정기들의 동작을 향상하고, 성능을 늘리기 위하여, 일반적으로 움직임 추정기들에 전송된 화상들은 전 처리된다. 예를 들자면, 전처리 속도를 증가시키고 회로들을 단순화하기 위하여 화상의 크기를 감소시키기 위한, 필터링 다음에 하는 서브샘플링(subsampling)과, 움직임 추정기의 동작을 용이하게 하기 위하여 일부의 고 주파수를 제거하는 저역 필터링과, 라인들이 일치하는(사실상 이것은 역-인터레이스이다) 새로운 프레임을 얻기 위하여 각 프레임을 라인 보간 하는 것 등과 같은 것들이 전처리에 해당된다. 예를 들어, 프랑스 특허 번호 8812468에서 기술하고 있는 순환-펠형 추정기는 만족스러운 수준으로 동작하기 위하여 화상들에 대한 전처리를 필요로 한다. 마찬가지로, 블록-매칭형 추정기도 흔히 화상에 대한 전처리를 먼저 하게 된다.
움직임 추정기는 수평 윤곽선을 포함하는 인터레이스된 화상들에 대해서는 불완전하게 동작한다: 이렇게 수평 윤곽선을 포함하는 인터레이스된 화상들이 있는 영역에는 시각적 겹침효과가 있고, 다른 라인들을 나타내는 순차적인 프레임(successive frame)들은 그 영역에서 상관(correlation) 되지 않는다. 게다가, 순환-펠형 움직임 추정기는 이러한 영역에서는 발산하게 된다.
예컨대 공간 필터링(spatial filtering)과 같은, 앞에서 서술한 전처리 동작들은, 움직임 추정기 성능의 전반적인 향상을 가져오지만, 움직임-보상 또는 움직임-추정된 화상에서 특히 볼 수 있는, 움직임 추정기의 결점을 만족스러울 정도로 해결하지는 못해서, 화상 품질의 격하를 초래하게 된다.
본 발명의 목적은 앞에서 언급한 결점들을 완화하려는 것이다.
본 발명의 목적을 이루는 주체는, 제 1 프레임과 제 2 프레임사이에서 움직임을 추정하기 위하여 일련의 인터레이스된 프레임들을 포함하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법으로서, 시간 필터링(temporal filtering)이 최소한 두 개의 입력 프레임들에 기초하여 실행되어 움직임 추정기에 의해 사용될 두 개의 프레임들 각각을 전달하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 목적을 이루는 주체는 상기 방법을 구체화할 수 있는 장치인데, 이 장치는,
네 개의 순차적인 인터레이스된 프레임들을 저장하는 메모리와,
이들 네 개의 저장된 인터레이스된 프레임들을 네 개의 점진적인 프레임(progressive frame)으로 변환하는 수직 필터들(9, 10, 11, 12)과,
두 개의 필터링된 프레임들을, 즉 네 개의 저장된 프레임들중 앞에서부터 세 개의 저장된 프레임들에 해당되는 점진적인 선행 프레임형태의 제 1 프레임과, 마지막 세 개의 저장된 프레임들에 해당되는 점진적인 선행 프레임형태의 제 2 프레임을 전달하기 위한 시간 필터(16, 17)들, 및
이들 두 개의 필터링된 프레임들에 기초하여 실행하는 움직임 추정기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 특징과 장점은 실시예가 주어진 다음의 본 발명의 상세한 설명부와 첨부된 도면에 참조해서 더욱 잘 나타날 것이다.
도 1은 본 발명에 따른, 움직임 추정기를 위한 전처리 장치를 도시함;
도 2는 윤곽선 검출 회로를 도시함;
도 3은 전처리 체인에서 화상 프레임들을 도시함.
본 발명에 따른 방법은 세 개 프레임에 대한 시공간 필터링을 수행하는데, 즉, 점진적인 프레임들을 얻기 위하여 인터레이스된 프레임에 대하여 공간 필터링을 수행하고 그런 다음에 세 개의 순차적이고 점진적인 프레임에 대하여 시간 필터링을 수행한다. 화상들에 대하여 이러한 전처리를 하는 덕분으로, 움직임 추정기의 성능은 특히 수평 윤곽선을 점유하는 영역 및 일반적으로 임계 영역(critical areas)에서 향상된다.
도 1은 본 발명에 따른 처리 장치를 도시한다.
순차적인 인터레이스된 프레임의 형태의, 비디오 소스로부터 발생되는 화상 시퀀스에 대한 디지털 비디오 휘도 정보는 화상 메모리에 먼저 저장되어 있다. 이 메모리는 네 개 프레임용 메모리인데, 일반적으로 본 장치에만 한정되는 것이 아니기 때문에 상기 도면에 도시하지 않았다. 이 메모리는 선행 프레임들(Yinn-2, Yinn-1, Yinn)을 Yinn+1이라고 불리는 인덱스 n+1번째의 프레임과 함께 도 1에 도시된 전처리 장치의 네 개 입력단으로 전송한다.
네 개의 순차적인 인터레이스된 프레임들은 네 개의 입력단으로 라인별로 동시에 전송된다. 이들 입력들(Yinn-2, Yinn-1, Yinn, Yinn+1)의 각각은 유한 임펄스 응답(finite impulse response : FIR) 하프-밴드 수평 디지털 필터들(half-band horizontal digital filters)인, 디지털 필터들(1, 2, 3, 4)에 제각기 링크된다. 이들 필터들의 출력은 수평 주파수들을 위한 2:1 샘플링 회로들(sampler-by-2 circuit : 5, 6, 7, 8)의 입력단에 제각기 링크된다. 이들 샘플링 회로들의 출력들은 하프-밴드 수직 FIR 필터들(9, 10, 11, 12)의 입력단에 제각기 링크된다. 또한, 서브샘플러(6)의 출력은 윤곽선 검출기(14)의 입력에 링크되고, 서브샘플러(7)의 출력은 윤곽선 검출기(15)의 입력단에 링크된다. 필터(9, 10, 11, 12)의 출력들은 예를 들어 분배 버스(distribution bus : 13)같은 것을 경유하여 시간 필터들(16, 17)의 입력단들로 전송된다. 따라서, 필터들(9, 10, 11)로부터 출력되는 필터링된 프레임 신호들은 시간 필터(16)의 세 개의 입력단들에서 수신되고, 필터(10, 11, 12)로부터 출력되는 필터링된 프레임 신호들은 시간 필터(17)의 세 개의 입력단들에서 수신된다. 필터 (10, 12)의 제 2 출력단은 윤곽선 검출기들(14, 15)의 제 2 입력단들로 제각기 링크된다. 필터(16)의 출력단은 쿼터-밴드 수평 FIR 필터(18)의 입력단에 링크되고, 그 후 쿼터-밴드 수직 FIR 필터(19)의 입력단에 링크된다. 필터(17)의 출력단은 쿼터-밴드 수평 FIR 필터(20)의 입력단에 링크되고, 그 후 쿼터-밴드 수직 FIR 필터(21)의 입력단에 링크된다. 필터들(19, 21)의 출력은 전처리 장치의 출력들이다.
따라서, 전처리 장치의 네 개의 입력단들의 각각에 도달하는 디지털 비디오 휘도 신호들은 8개의 계수를 갖는 수평 일-차원 FIR 필터들의 도움으로 신호들의 대역폭 반으로 수평 필터링된다. 이 필터들은 시각적 겹침 방지 필터들이기 때문에 수평 서브샘플러의 상단부(upstream)에 위치하고 그 필터들의 계수는, 여기의 예에서, -22/1024; 43/1024; 135/1024; 442/1024; 442/1024; 135/1024; -43/1024; -22/1024이다.
그 후, 각 필터의 출력 신호는 샘플링 장치에 의해 서브샘플링되고, 팩터가 2인 수평 추림(decimation by factor of two)이 그 신호들에 대하여 실행된다. 이러한 샘플링의 목적은 화상의 해상도가 움직임 추정 회로들의 전류 처리 능력에 적합하게 하기 위한 것이다.
나머지 논의에서, 시간 필터링을 하고 또한 움직임 추정기측으로 전송을 하기 위하여 계산된 점진적인 프레임들은 전처리 장치측으로의 홀수 입력 프레임에 대하여 조정된다는 가정이 세워져 있다.
동작 모드는 서로 다른 두 개의 순간 시점에서 설명되는데, 하나는 도면에 나타난 바와 같이 전처리 장치의 네 개 입력단에서 Yinn-2에서부터 Yinn+1에 해당되는 프레임들이 있는 순간 시점 t1이며, 다른 순간 시점은 Yinn-1에서부터 Yinn+2에 해당되는 프레임들이 있는 순간 시점 t2이다. 프레임의 인덱스(n)는 홀수라고 가정하기로 한다.
- 순간 시점 t1
필터(1, 3)의 출력단에서 얻어지고 홀수 프레임들(n-2, n)에 해당되는 샘플링된 신호들은, 3개의 계수를 갖는 하프-밴드 수직 일-차원 FIR 필터(9, 11)의 도움으로 대역폭의 반에서 수직으로 필터링된다. 이들 필터들의 선택된 계수들은 :
0.25; 0.50; 0.25;
따라서, Yvn-2및 Yvn이라고 불리우게 될 이들 하프-밴드 수직 필터들의 출력단에서 얻게 되는 프레임들은, 자신의 라인들을 입력 프레임들에 있는 라인들상에 위치하게 하며, 휘도값들은 현재(방금 샘플링한) 라인과 현재라인 이전의 선행 라인과 선행 라인 이전(위)의 라인의 휘도값들을 가중 평균(weighted averaging)냄으로써 얻게 된다. 그 결과는 선행라인이 된다. 하프-밴드 수직 필터들의 출력단에서 얻게 되는 프레임들은 홀수 프레임으로서 조정된 프레임들이다.
필터(2, 4)의 출력단에서 얻어지고 또한 짝수 프레임들(n-1, n+1)에 해당되는 샘플링된 신호들은, 0.50으로 선택된 계수를 두 개 갖는 하프-밴드 수직 일-차원 FIR 필터(10, 12)의 도움으로 대역폭의 반으로 수직 필터링된다.
여기서, Yvn-1과 Yvn+1이라고 불리우게 되는 얻은 프레임들은, 자신들의 라인들을 입력 프레임들(n-1, n+1)에서의 라인들 사이에 위치하게 하여, 그 결과 이들 라인들이 프레임들(n-2, n)로부터 달성된 점진적인 프레임들에 대응하게 된다. 이것은, 왜냐하면 생성된 라인 픽셀의 휘도값이 아래에 있는 라인(현재 라인)과 위에 있는(이전) 라인의 픽셀들의 휘도값을 평균냄으로써 얻게 되기 때문이다. 따라서, 이것들도 역시 홀수 프레임들로서 정렬된 프레임들이다.
- 순간 시점 t2
필터(9, 11)에 도달하는 신호들은 짝수 프레임들(n-1, n+1)로부터 비롯된 것들이다. 여기서 사용한 필터링은 0.50으로 선택된 계수를 두 개 갖는 하프-밴드 수직 일-차원 필터링이다. 따라서, 달성된 프레임들(Yvn-1,Yvn+1)은 자신의 라인들이 홀수 프레임에 정렬되어 있다.
필터(10, 12)에 도달하는 신호들은 홀수 프레임들(n, n+2)로부터 비롯되는 것들이다. 이들 필터들에 의해 사용된 여기서의 필터링은 0. 25, 0.50, 0.25인 세 개의 계수를 갖는 하프-밴드 수직 일-차원 필터링이다. 따라서, 달성된 프레임들(Yvn,Yvn+2)은 자신들의 라인들이 홀수 프레임들에 정렬되어 있다.
그 결과, 프레임들(Yvn-2,Yvn-1,Yvn,Yvn+1)은 순간 시점(t1)에서의 출력이며, 프레임들(Yvn-1,Yvn,Yvn+1,Yvn+2)은 순간 시점(t2)에서 수직 하프-밴드 필터들(9, 10, 11, 12)로부터의 출력으로서, 상기 수직 하프-밴드 필터들은 수신된 프레임들의 패리티(parity)에 따라 교대로 두 개 계수에 따른 필터링과 세 개 계수에 따른 필터링을 실행한다. 이들 프레임들은 모두 홀수 프레임들로 조정된다(짝수 패리티의 프레임으로 조정하는 것도 똑같이 가능하다). 시간 필터들에 의해 사용되는 프레임들이 바로 이들 점진적인 프레임들이다.
또한, 시간 필터들은 윤곽선 검출 회로(14, 15)로부터 정보를 수신한다.
순간 시점(t1)에서, 회로(14)는 샘플러(6)에서 생긴 짝수 프레임(n-1)에 있는 라인과, 필터(10)에 저장되어 있으며 그 필터에서 생긴 상기 프레임(n-1)의 선행 라인을 동시에 수신한다. 회로(15)는 홀수 프레임(n)으로부터의 라인과 필터(11)에 저장되어 있는 상기 홀수 프레임의 선행 라인을 수신한다. 순간 시점(t2)에서, 프레임들의 패리티는 반전되는데, 결과적으로 라인들의 패리티들도 반전된다. 회로(14, 15)가 시간 필터측으로 전송된 이진 윤곽선 정보를 얻는 것에 대해서는 나중에 설명하기로 한다.
본 발명의 상세한 설명부의 나머지는 순간 시점(t1)에 대해서만 언급하는데, 이것은 동작하는 방식이 순간 시점(t2)에서와 동일하며, 하단부쪽에 있는 회로들에 의해 처리된 화상들은 점진적인 화상들이기 때문이다.
세 개 프레임들(Yvn-1,Yvn,Yvn+1)에서 행해지는 제 1 시간 필터링은 시간 필터(17)에 의해 실행된다. 현재 라인에서의 현재 픽셀을 계산하기 위하여 현재 픽셀의 위치(동일 라인, 동일 컬럼)에 해당되는 프레임들(Yvn-1,Yvn,Yvn+1)의 픽셀들의 각각에 대한 휘도값을 고려하는데, 즉 13/64; 38/64; 13/64로 선택된 필터의 계수값들을 사용하여 이들 휘도값들을 각각 가중(weighting) 필터링한다.
이들 계수 값들은 주기적 시변정수를 이용할 수 있고, 한 예로서 주어졌을 뿐이다. 상기 계수 값들은 1/3, 1/3, 1/3로 선택되어 질 수도 있다.
따라서, 출력신호는 이 세 개의 계수 짝(trio)에서 중간에 있는 계수에 시간적으로(temporally) 중심을 두게 된다.
이러한 시간 필터(17)는 화상의 수직 고주파수들에 대해서만 인에이블된다. 그렇게 하기 위하여, 수평 서브샘플링된 중앙 프레임(Yinn)은 한번에 두 개의 라인들씩, 즉 현재 라인과 선행 라인이, 이하에 설명되는 수평 윤곽선 검출기(15)측으로 전송되는데, 수평 윤곽선 검출기의 임무는 이러한 수직 고주파수들에 해당되는 영역을 결정하는 것이다.
검출된 영역에 대한 필터링된 신호나 또는 관계가 없는 영역에 대한 프레임 (Yvn)에 해당되는, 시간 필터(17)의 출력 신호(ytn)는, 그 후 계속해서 각각 5개의 계수를 갖는 두 개의 쿼터-밴드 필터들(20, 21)로 전송되는데, 그 필터들은 5개의 계수를 갖는 제 1 쿼터-밴드 수평 필터와 5개의 계수를 갖는 제 2 쿼터-밴드 수직 필터이다. 이들 필터들의 역할은, 움직임 추정을 용이하게 하기 위하여 화상을 약간 불선명하게 하는 것이다. 대상물(object)의 윤곽선에서의 경사도는 정정되어 경사도 알고리즘(gradient algorithm)을 이용하는 움직임 추정기가 수렴(convergence)하는 것을 허용한다. 이들 필터링 회로들의 출력 신호는 전처리 장치의 출력 신호(Yen)이며, 이 출력 신호는 움직임 추정기의 제 1 입력단측으로 전송되는데, 그 제 1 입력단은 도면에 도시되어 있지 않다.
세 개의 프레임들(Yvn-2,Yvn-1,Yvn)에 대하여 행해지는 제 2 시간 필터링은 동시에 실행된다. 전에 지적했던 바와 같이, 상기 프레임들(Yvn-2,Yvn-1,Yvn)의 현재 픽셀에 해당되는 세 개 픽셀의 휘도값을 고려하는데, 13/64; 38/64; 13/64로 선택된 필터의 계수들을 사용하여 이들 휘도값들을 각각 가중(weighting) 필터링한다.
이 시간 필터(16)는 화상의 수직 고주파수들에 대해서만 인에이블된다. 그렇게 하기 위하여, 수평 서브샘플링된 프레임(Yinn-1)은 전송되는데, 한번에 두 개의 라인씩, 현재 라인과 선행라인이 나중에 설명되는 수평 윤곽선 검출기(14)측으로 전송되고, 수평 윤곽선 검출기의 임무는 영역이 이러한 수직 고주파수들에 해당되는지를 결정하는 것이다.
검출된 영역에 대한 필터링된 신호나 또는 이 밖에 관계가 없는 영역에 대한 프레임 (Yvn-1)에 해당되는, 시간 필터(16)의 출력 신호는, 그 후 연속적으로 각각 5개의 계수를 갖는 두 개의 쿼터-밴드 필터들(18, 19)로 전송되는데, 상기 두 개의 필터는 5개의 계수를 갖는 제 1 쿼터-밴드 수평 필터와 5개의 계수를 갖는 제 2 쿼터-밴드 수직 필터이다. 이들 필터들의 역할은, 움직임 추정을 용이하게 하기 위하여 화상을 약간 불선명하게 하는 것이다. 이들 필터링 회로들의 출력신호는 전처리 장치의 출력 신호(Yen-1)이며, 이 신호는 움직임 추정기의 제 2 입력단측으로 전송되는데, 그 제 2 입력단은 도면에 도시되어 있지 않다.
윤곽선 검출 회로(14, 15)의 기능은 화상의 수평 윤곽선을 검출하는 것이다. 이러한 회로의 다이어그램은 도 2에 도시되어 있다.
모서리 검출 회로의 앞에서 언급한 두 개 입력은 수직 경사도 검출 회로(22)의 두 개 입력이다. 이 회로(22)는 침식 회로(erosion circuit : 23)에 링크되고, 그리고나서 확장 회로(dilation circuit : 24)에 링크 되어 있는데, 그 확장 회로의 출력은 시간 필터측으로 전송된다.
화상의 각 픽셀에 대하여, 수직 경사도 검출 회로는 다섯 개의 수평 픽셀과 두 개의 수직 픽셀이 이루는 면적을 갖는 신축 윈도(sliding window)를 이용하여 경사도를 측정한다. 그렇게 하기 위하여, 각 입력단, 즉 제 1 입력단에는 샘플러(6 또는 7)의 출력인, 그 프레임의 라인(i+1)이 전달되고, 제 2 입력단에서는 필터(10 또는 11)에 저장되어 있던 선행 라인(i)이 전달되는데, 이들 두 개의 라인들은 소정의 순간 시점에서 조사되는 윤곽선 검출기에 달려 있거나 혹은 소정의 윤곽선 검출기에 있어서 고찰되는 순간 시점에 따라 짝수 또는 홀수 프레임의 라인들일 수 있다. i라인과 j컬럼으로 된 각 픽셀에 대하여, 그 합계는 라인(i)에 있는 픽셀과 아래에 있는 즉 라인(i+1)에 있는(또는, 만약에 인터레이스된 프레임들의 라인 번호를 유지하기를 원하는 경우에 있어서 라인은 i+2임)픽셀간의 휘도 차이로 계산되는데, 그 합계를 구하는 것은 현재 픽셀 및 동일한 라인에 있는 네 개의 서로 인접해 있는 픽셀들에 대하여 실행된다. 이러한 총계는 임계값(Thr)과 비교된다.
Y(i,j)는 현재 프레임의 라인(i)과 컬럼(j)에 있는 픽셀의 휘도값을 나타내며, Thr은 192로 선택된 임계값을 나타낼 때, 만약 다음에 나오는 특징이 아래의 식에 따른다면:
예컨대 이진수 1은 이 총계에 해당되는 현재 픽셀에 할당된다. 반대되는 경우에 있어서는, 이진수 0이 할당된다.
그 결과로서, 획득한 수평 윤곽선 정보의 이진수 화상은 그 후 수학적인 형상처리 연산자에 의해 처리된다.
일반적으로, 침식 회로(23)측으로 전송된 이진수 화상은 비교적 잡음이 있는 편이어서 필터링할 필요가 있다.
수평 방향으로의 침식은 9 개의 수평 픽셀과 한 개의 수직 픽셀이 이루는 면적의 신축 윈도에 기초하여 실행된다. 임계값은 예컨대 3의 값으로 고정된다. 1의 값을 갖는 현재 픽셀(윈도우의 중간에 위치에 있음)의 각각에 대하여, 윈도우에서 1의 값을 갖는 픽셀들이 몇 개 있는지 계산되고, 만약 계산한 수가 임계값보다 적거나 동일하면 현재 픽셀은 0의 값으로 셋팅된다. 이러한 처리는 비순환이며, 이것은 초기 화상의 픽셀들 값이며 그 다음의 현재 픽셀을 계산할 때 고려되는 현재 픽셀의 계산된 새로운 값은 아니다.
그리고 나서, 확장은 다음과 같은 두 개의 단계에 의해 실행되는데:
수평 방향으로의 확장은 9 개의 수평 픽셀과 한 개의 수직 픽셀로 이루어지는 면적의 윈도우에 기초하여 실행된다. 임계값은 3과 동일하게 선택된다.
그리고, 수직 방향으로의 확장은 한 개의 수평 픽셀과 두 개의 수직 픽셀로 이루어지는 면적의 윈도우에 기초하여 실행된다. 임계값은 예컨대 1의 값으로 결정된다.
이들 확장들의 각각에 있어서, 현재 픽셀이 0의 값을 갖고 있을 때 , 그 윈도우에서 1의 값을 갖는 픽셀의 숫자가 계산되고, 만약 그 숫자가 임계값보다 크거나 동일하다면 현재 픽셀은 1의 값으로 셋팅 된다.
수직 확장에 사용되는 윈도우는 원인형(causal : )인데, 그것을 다시 말하자면 현재 픽셀 및 위의(그 현재 픽셀 이전의) 픽셀을 포함하는 것을 말한다. 결과적으로, 상기 방법에서는 어떠한 처리에 관계된 부가적인 딜레이가 없다.
마크(mark)되었거나 마크되지 않은, 다시 말해 시간 필터링에 관계되었거나 관계되지 않은 픽셀들에 해당되는 이진수 형태의 정보 아이템은, 각각의 현재 라인에 대하여 윤곽선 검출 회로들의 출력단에서 얻을 수 있다. 시간 필터들로 전송되는 것은 바로 상기의 정보 아이템이다.
이러한 윤곽선 검출에 사용되는 프레임은 검출기(15)에서는 프레임(Yinn)이며, 검출기(14)에서는 프레임(Yinn-1)이다.
도 3은 본 전처리 방법의 여러 가지 단계에서의 다양한 프레임들(n-2부터 n+1)의 라인에 있는 픽셀을 도시한다.
시간은 횡좌표를 따라 도시되어 있고, 축은 좌측을 향하여 오리엔테이션되어서 n-2부터 n+1로의 프레임의 용어로 눈금이 매겨져 있으며, 프레임에 있는 라인들은 세로좌표 축을 따라 표시되어 있다.
도 3a는 입력 프레임(Yin)으로부터 점진적인 프레임(Yv)(또한 화상이라고 불리기도 함)을 얻는 것에 대하여 나타내고 있다.
L은 홀수 라인이며, 프레임(n-2, n)에 있어서, 라인들(l-2, 1, l+2)의 픽셀들은 프레임(yvn-2,yvn)에 있는 라인(l)의 픽셀을 구성하는데 사용된다. 홀수 프레임(n-1 및 n+1)들에 있어서, 라인(l-1 및 l+1)의 픽셀들은 프레임들(Yvn-1,Yvn+1)에서의 라인(l) 픽셀을 얻는 것을 가능하게 한다.
도 3b는 시간 필터링에 대하여 설명한다. 프레임(Yvn-2,Yvn-1,Yvn)에서의 라인(l)에 있는 픽셀들은 필터링된 프레임(Ytn-1)의 라인(l)에 있는 픽셀을 산출하기 위하여 처리된다. 프레임(Yvn-1,Yvn,Yvn+1)에 있어서 라인(l)의 픽셀들은 필터링된 프레임(Ytn)의 라인(l)에 있는 픽셀을 산출하기 위하여 처리된다.
도 3c는 시간 필터들(18, 20)의 출력 프레임(Yt)으로부터 출력 프레임(픽셀)(Ye)을 달성하는 것을 도시한다.
프레임(Ytn-1)의 라인(l, l+2, l+4, l+6 및 l+8)에 있는 픽셀들은 본 장치의 출력단에서 프레임(Yen-1)에서의 라인(l+4)에 있는 픽셀을 산출하기 위하여 필터링된다.
프레임(Ytn)의 라인(l, l+2, l+4, l+6 및 l+8)에 있는 픽셀들은 본 장치의 출력단에서 프레임(Yen)에 대한 라인(l+4)에서의 픽셀을 산출하기 위하여 필터링된다.
움직임 추정기는, 여기 보기를 든 실시예에서, 움직임 벡터를 계산하기 위하여 서로 비교가 될 홀수 라인들로 정렬된 프레임들에 해당되는 점진적인 프레임들(Yen-1,Yen)을 수신한다.
프레임들의 라인들에 대하여 실행되는 처리들을 설명하기 위하여 도 1로 다시 돌아가기로 한다. 본 장치의 입력단에서 동일한 순간 시점에서 수신되는 라인들(100 및 101)을 예로 들어 보기로 하는데, 라인(100)은 짝수 프레임들(Yn-1,Yn+1)에 해당되고 라인(101)은 홀수 프레임들(Yn-2,Yn)에 해당된다. 이들 라인들은 수평 필터링과 샘플링이 실행된 후에 하프-밴드 수직 필터들로 전송된다.
필터들(9, 11)은 필터링되고 샘플링된 라인(101)을 수신한 다음에 필터링된 라인(99)을 전달하는데, 이때 상기 필터링은 앞에서 설명한 바와 같이 라인들(97, 99, 101)을 사용하기 때문이다. 이와 동시에, 필터들(10, 12)은 필터링되고 샘플링된 라인(100)을 수신한 다음에 라인들(98, 100)에 기초하여 계산된 라인(99)을 출력한다.
네 개 점진적인 프레임들에 있는 구(old) 라인들은 이러한 방식으로 필터들의 출력단에서 얻어진다. 세 개 프레임(n-2, n-1, n)의 라인(99)은 필터링된 상기 동일한 라인(99)을 전달하기 위한 목적으로 상기 필터링을 수행하는 제 1 시간 필터측으로 전송된다. 이와 동시에, 제 2 시간 필터는 필터링된 상기 동일한 라인(99)을 전달하기 위한 목적으로 동일한 순간 시점에서 입수할 수 있는 그 다음의 세 개에 해당되는 점진적인 프레임들(n-1, n, n+1)의 라인(99)을 사용한다.
쿼터-밴드 수직 필터는, 쿼터-밴드 수평 필터링을 실행한 후에 본 전처리 장치의 출력이기도 한 메디안 라인(median line : 95)을 출력하기 위하여 필터링된 선행 라인들(91, 93, 95, 97)과 필터링된 라인(99)을 사용한다.
화상의 소위 수평 윤곽선들은 좀처럼 완벽한 수평이 아니며, 이들 윤곽선들은 프레임들에 대하여 계단처럼 나타난다. 이러한 처리 동작의 목적은, 특히 계산된 점진적인 프레임이 그 라인들과 점진적인 프레임에 상응하는 입력 프레임에 대하여 시프트(shift)될 때(여기서의 예에서는 선행 프레임들이 짝수 프레임들로부터 계산될 때), 점진적인 프레임에서 인터레이스된 프레임들에 포함된 정보를 가능한 한 가장 잘 복구하기 위함이다. 움직임 추정의 결과는 더 낳은 질을 갖게 될 것이며, 그 결과로서 움직임 추정기에 관계되는 두 개의 점진적인 프레임들간의 상관관계(correlation)도 더욱 강해지게 된다. 따라서, 형상 처리 연산자(morphological operator)들도 또한 화상 재생 기능을 포함할 수 있게 된다.
시간 필터링은 또한 에코도 발생시키는데 움직임 추정은 자연적으로 그 에코에 관계하여 실행되고 그럼으로써 상기 움직임 추정이 향상하게 되는데, 왜냐하면움직임 추정기에 전송된 모든 화상들이 동일한 처리과정을 겪고 에코(echo)의 경사도는 원래 화상의 경사도와 동일한 속도를 갖고 있기 때문이다.
복합 대상물(complex object)이 교차할 때, 시간 필터링 알고리즘은 덜 강력해 지는데, 이것은 시간 필터링이 수평 윤곽선을 갖는 영역에 대하여 예약되어 있기 때문이다. 따라서, 이러한 필터링 때문에 예를 들어 대상물이 나타나거나 사라지는 화상과 대상물이 서로 교차하는 화상에 있어서 그 화상에 포함되어 있는 정보가 손상되는 위험성은 제한된다.
물론, 시간 필터링은 완성된 화상에 대해서도 실행될 수 있고, 필터링되는 영역을 선택하는 것도 결과적으로 실행될 수 있다. 상기의 필터링되는 영역에 대한 선택은 선택항목이다.
두 개의 시간 필터들과 두 개의 윤곽선 검출기들로의 분리는 물론 정해진 것이 아니어서, 공통의 필터링 회로 및/또는 공통의 윤곽선 검출 회로를 사용하는 것도 똑같이 가능한데, 이들 공통 회로들은 도 1에서 설명된 각 회로들에서 수신한 정보를 처리할 수 있도록 개조될 수 있다.
더 나아가서, 화상 시퀀스(image sequence)의 연속적인 프레임들을 저장하고 상기 연속적인 프레임들을 한 라인씩 필터들측으로 배당하는 화상 메모리는 또한 전처리 장치에서 없어서는 안될 부분으로 간주될 수 있다.

Claims (12)

  1. 제 1 프레임과 제 2 프레임간의 움직임을 추정하기 위하여 일련의 인터레이스된 프레임들을 포함하여 구성된 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법에 있어서,
    시간 필터링(16, 17)은 적어도 두 개의 입력 프레임들에 기초하여 실행되어 상기 움직임 추정기에 의해 사용되는 상기 두 개의 프레임들의 각각을 전달하는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 시간 필터링(16, 17)은 수직 필터링(9, 10, 11, 12)에 의해 달성된 점진적인(progressive) 프레임들에 대하여 실행되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서, 제 1 수직 필터링(10, 12)은, 상기 짝수 입력 프레임들에 대하여 실행되고 제 2 수직 필터링(9, 11)은 상기 홀수 입력 프레임들에 대하여 실행되어 점진적인 프레임들을 얻게 되는데, 상기 모든 점진적인 프레임들은 미리 결정된 패리티(parity)를 갖는 입력 프레임으로 정렬되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 수직 필터링을 하기 전에, 하프-밴드 수평 필터링(1, 2, 3, 4)은 상기 입력 프레임들에 대하여 실행되고, 그 후에 필터링된 상기 화상들에 대하여 수평 추림(5, 6, 7, 8)이 실행되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 네 개의 순차적(successive) 프레임들을 저장하고, 제 1 시간 필터링(16)은 상기 네 개의 프레임들 중에서의 앞으로부터 세 개의 프레임들에 실행되어 상기 제 1 프레임을 상기 움직임 추정기측으로 전송하고, 제 2 시간 필터링(17)은 상기 네 개의 프레임들 중에서의 뒤로부터 세 개의 프레임들에 실행되어 상기 제 2 프레임을 상기 움직임 추정기측으로 전송하는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 프레임들에 대한 상기 시간 필터링(16, 17)은 라인별로 실행되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  7. 제 1항 내지 제 6항 중 한 항에 있어서, 상기 시간 필터링된 프레임들은 쿼터-밴드 필터(18, 20)에 의해 수평으로 그 다음에 필터링되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  8. 제 1항 내지 제 7항 중 한 항에 있어서, 상기 시간 필터링된 프레임들은 쿼터-밴드 필터(19, 21)에 의해 수직으로 그 다음에 필터링되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  9. 제 1항 내지 제 8항 중 한 항에 있어서, 상기 수평 윤곽선의 검출(14, 15)은 상기 입력 프레임들에 대하여 실행되고, 상기 시간 필터링은 이러한 상기 윤곽선을 포함하는 상기 영역에 대하여만 실행되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 윤곽선 검출은 상기 경사도 연산자(gradient operator)들에 기초하여 실행되며, 침식(erosion)과 확장(dilation)형태의 형상 처리 연산(morphological operation)이 그 다음에 실행되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 방법.
  11. 제 1항에 따른 상기 방법을 실행하기 위하여 움직임 추정기를 위한 전처리 장치에 있어서,
    네 개의 순차적이고 인터레이스된 프레임들을 저장하는 메모리와;
    상기 네 개의 저장된 인터레이스된 프레임들을 네 개의 점진적인 프레임들로 변환시키는 수직 필터들(9, 10, 11, 12)과;
    두 개의 필터링된 프레임들을 전달하기 위한 시간 필터(16, 17)로서, 상기 점진적인 프레임 형태의 상기 제 1 필터링된 프레임은 상기 저장된 프레임들중에서의 앞에서부터 세 개의 저장된 프레임들에 해당되고, 상기 점진적인 프레임 형태의 상기 제 2 필터링된 프레임은 상기 저장된 프레임들중에서의 뒤로부터 세 개의 저장된 프레임들에 해당되는 것으로서, 상기 시간 필터와;
    상기 두 개의 필터링된 프레임들에 대하여 실행하는 움직임 추정기를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 장치는, 상기 시간 필터들(16, 17)의 상기 출력 프레임을 필터링하기 위하여 직렬로 쿼터-밴드 수직 필터(18, 20)와 쿼터-밴드 수평 필터(19, 21)를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 화상 시퀀스를 전처리하는 장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100750108B1 (ko) * 2001-03-02 2007-08-17 삼성전자주식회사 비월 비디오 시퀀스에서 반복적 움직임을 검출하기 위한방법 및 장치와 비월 비디오 신호 처리를 위한 장치
KR20180108453A (ko) * 2017-03-24 2018-10-04 엑시스 에이비 비디오 스트림을 인코딩하기 위한 방법, 비디오 인코더, 및 비디오 카메라

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6714258B2 (en) * 2000-03-15 2004-03-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Video-apparatus with noise reduction
US7412002B2 (en) * 2000-04-28 2008-08-12 Texas Instruments Incorporated Image preprocessing with selective lowpass filtering from motion compensation
US9892606B2 (en) 2001-11-15 2018-02-13 Avigilon Fortress Corporation Video surveillance system employing video primitives
US8564661B2 (en) 2000-10-24 2013-10-22 Objectvideo, Inc. Video analytic rule detection system and method
US8711217B2 (en) * 2000-10-24 2014-04-29 Objectvideo, Inc. Video surveillance system employing video primitives
US7095445B2 (en) * 2000-12-20 2006-08-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of detecting motion in an interlaced video sequence based on logical operation on linearly scaled motion information and motion detection apparatus
US7424175B2 (en) 2001-03-23 2008-09-09 Objectvideo, Inc. Video segmentation using statistical pixel modeling
US6625310B2 (en) * 2001-03-23 2003-09-23 Diamondback Vision, Inc. Video segmentation using statistical pixel modeling
CN101448162B (zh) * 2001-12-17 2013-01-02 微软公司 处理视频图像的方法
DE10306555A1 (de) * 2002-03-06 2003-09-18 Siemens Ag Verfahren zur Bearbeitung einer mit einem dynamischen Bildwandler, insbesondere einem Festkörperbilddetektor aufgenommenen Strahlungsbildsequenz bestehend aus mehreren nacheinander aufgenommenen Strahlungsbildern eines Untersuchungsobjekts
US7110459B2 (en) * 2002-04-10 2006-09-19 Microsoft Corporation Approximate bicubic filter
US7620109B2 (en) * 2002-04-10 2009-11-17 Microsoft Corporation Sub-pixel interpolation in motion estimation and compensation
US7116831B2 (en) * 2002-04-10 2006-10-03 Microsoft Corporation Chrominance motion vector rounding
US7305034B2 (en) * 2002-04-10 2007-12-04 Microsoft Corporation Rounding control for multi-stage interpolation
US20050013498A1 (en) * 2003-07-18 2005-01-20 Microsoft Corporation Coding of motion vector information
US7499495B2 (en) * 2003-07-18 2009-03-03 Microsoft Corporation Extended range motion vectors
US8064520B2 (en) 2003-09-07 2011-11-22 Microsoft Corporation Advanced bi-directional predictive coding of interlaced video
US7317839B2 (en) * 2003-09-07 2008-01-08 Microsoft Corporation Chroma motion vector derivation for interlaced forward-predicted fields
US7599438B2 (en) * 2003-09-07 2009-10-06 Microsoft Corporation Motion vector block pattern coding and decoding
US7567617B2 (en) * 2003-09-07 2009-07-28 Microsoft Corporation Predicting motion vectors for fields of forward-predicted interlaced video frames
US7724827B2 (en) * 2003-09-07 2010-05-25 Microsoft Corporation Multi-layer run level encoding and decoding
EP1631068A3 (en) * 2004-08-26 2008-09-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for converting interlaced image into progressive image
US20060182184A1 (en) * 2005-02-11 2006-08-17 Florent Maheo Device and method for pre-processing before encoding of a video sequence
US7751484B2 (en) * 2005-04-27 2010-07-06 Lsi Corporation Method for composite video artifacts reduction
US7920628B2 (en) * 2005-07-29 2011-04-05 Broadcom Corporation Noise filter for video compression
KR101392294B1 (ko) * 2006-04-17 2014-05-27 오브젝트비디오 인코퍼레이티드 통계적인 픽셀 모델링을 이용한 비디오 분할
US8009932B2 (en) * 2006-09-13 2011-08-30 Providence Engineering and Environmental Group LLC Automatic alignment of video frames for image processing
US9326004B2 (en) 2008-06-03 2016-04-26 Broadcom Corporation Reduced memory mode video decode
KR20130082304A (ko) * 2012-01-11 2013-07-19 한국전자통신연구원 고해상도용 상세단위 움직임 추정 장치
US10305620B2 (en) * 2013-05-03 2019-05-28 Zte (Usa) Inc. Method and apparatuses for algorithm on QAM coherent optical detection
US9942560B2 (en) 2014-01-08 2018-04-10 Microsoft Technology Licensing, Llc Encoding screen capture data
US9774881B2 (en) 2014-01-08 2017-09-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Representing motion vectors in an encoded bitstream
US9749642B2 (en) 2014-01-08 2017-08-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Selection of motion vector precision

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5049993A (en) * 1990-10-03 1991-09-17 Bell Communications Research, Inc. Format conversion preprocessing method and circuit
CA2126467A1 (en) 1993-07-13 1995-01-14 Barin Geoffry Haskell Scalable encoding and decoding of high-resolution progressive video
KR960012937B1 (ko) * 1993-08-31 1996-09-25 대우전자 주식회사 적응적 전처리 기능을 갖는 영상 부호화 장치
KR0120729B1 (ko) * 1993-11-30 1997-10-22 양승택 공간영역 계층 부호화 장치에서의 움직임 정도 구분 방법
US5828786A (en) 1993-12-02 1998-10-27 General Instrument Corporation Analyzer and methods for detecting and processing video data types in a video data stream
KR100282141B1 (ko) * 1993-12-08 2001-02-15 구자홍 영상 부호화기의 시공간 전치 필터
KR960028548A (ko) * 1994-12-29 1996-07-22 배순훈 3차원 대역분할에 의한 영상부호화장치
US5572565A (en) 1994-12-30 1996-11-05 Philips Electronics North America Corporation Automatic segmentation, skinline and nipple detection in digital mammograms
GB2307127B (en) 1995-11-09 2000-01-26 Sony Uk Ltd Controlling signal processing
FR2742900B1 (fr) * 1995-12-22 1998-02-13 Thomson Multimedia Sa Procede d'interpolation de trames progressives
US6037986A (en) * 1996-07-16 2000-03-14 Divicom Inc. Video preprocessing method and apparatus with selective filtering based on motion detection
US5847772A (en) 1996-09-11 1998-12-08 Wells; Aaron Adaptive filter for video processing applications
US5978823A (en) 1997-01-27 1999-11-02 Hitachi America, Ltd. Methods and apparatus for implementing and controlling a digital modulator
KR100203294B1 (ko) * 1997-02-06 1999-06-15 윤종용 동영상부호화시스템에서의 노이즈 감소를 위한 필터링방법 및 장치

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100750108B1 (ko) * 2001-03-02 2007-08-17 삼성전자주식회사 비월 비디오 시퀀스에서 반복적 움직임을 검출하기 위한방법 및 장치와 비월 비디오 신호 처리를 위한 장치
KR20180108453A (ko) * 2017-03-24 2018-10-04 엑시스 에이비 비디오 스트림을 인코딩하기 위한 방법, 비디오 인코더, 및 비디오 카메라

Also Published As

Publication number Publication date
ID20657A (id) 1999-02-04
HU223981B1 (hu) 2005-04-28
HU9801780D0 (en) 1998-09-28
MY129499A (en) 2007-04-30
ZA986530B (en) 1999-02-05
FR2766946A1 (fr) 1999-02-05
HUP9801780A2 (hu) 1999-04-28
EP0896299A1 (en) 1999-02-10
FR2766946B1 (fr) 2000-08-11
CN1143550C (zh) 2004-03-24
US6396876B1 (en) 2002-05-28
HU9801730D0 (en) 1998-09-28
JP4308942B2 (ja) 2009-08-05
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