KR19990050394A - High speed conversion parameter detection device and detection method - Google Patents
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Abstract
본 발명은 동영상 전송시스템에서의 물체지향부호화를 사용한 고속 변환파라미터 검출장치 및 방법에 관한 것으로서, 고속 파라미터 검출장치는 먼저 두영상 즉 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구한 후 이동 물체에 대한 레벨링을 한 다음 1/4 크기로 축소된 저해상도 차영상을 구하고, 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 간이 파라미터인 6-파라미터를 검출하며, 검출 결과값을 원해상도에의 영상합성 결과와 비교하여 물체별로 파라미터 검증을 시도하여 성공적으로 검증이 되면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화한 다음 채널 정보를 전송하고, 검증이 실패하면 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 표준 파라미터인 8-파라미터를 검출하고 다시 원영상에서의 영상 합성 결과와 비교하여 물체별로 검증한 후 검증이 성공하면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화하고, 실패하면 이 영역에 대해 다항식 근사법에 의해 임의의 형태의 영역 근사화를 하여 채널 전송함으로써, 파라미터 검출 방법이 갖는 과다한 계산량을 감축할 수 있으며, 계산량 감축으로 인한 복원 화질의 저하를 보상할 수 있고, 이동량이 적은 영상에 대해 표준 변환 파라미터 검출 방식인 8-파라미터 대신 간이 변환파라미터 검출 방식인 6-파라미터 방법을 적용하여 원영상의 화질의 저하가 거의 없이 계산량을 감축할 수 있는 효과가 있다.The present invention relates to an apparatus and method for detecting fast transformed parameters using object-oriented encoding in a video transmission system. The apparatus for detecting high speed parameters first obtains a difference image between two images, that is, a current image and a previous image, and then performs leveling on a moving object. Then, we obtain the low resolution difference image reduced to 1/4 size, detect the 6-parameter as a simple parameter in the low resolution original image by using the low resolution difference image, and compare the detection result with the result of image synthesis to the original resolution. If the verification is successful, the parameter information is encoded and the boundary information of the object is encoded, and then the channel information is transmitted.If the verification fails, the 8-parameter, which is a standard parameter, is detected from the low resolution original image using the low resolution difference image. After verifying each object by comparing with the result of image synthesis in the original image, If it succeeds, it encodes parameter and object boundary information, and if it fails, it can reduce the amount of computation that the parameter detection method has. It is possible to compensate for the deterioration of the reconstructed image quality due to the reduced image quality, and to apply the 6-parameter method, which is a simple conversion parameter detection method, instead of the 8-parameter, which is the standard conversion parameter detection method, to the image with a small amount of movement, the amount of calculation without any deterioration in the image quality of the original image There is an effect that can reduce.
Description
본 발명은 동영상 전송시스템에서의 물체지향부호화를 사용한 고속 변환파라미터 검출장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fast conversion parameter detection apparatus and method using object-oriented coding in a video transmission system.
종래의 동영상 전송 시스템에서 움직임 검출 및 보상 방법은 크게 두가지로 나눌 수 있는데 첫째는, 영상을 일정한 크기의 블록으로 나눈 후 각 블록에 대한 움직임을 검출, 복원하는 블록정합 알고리듬(Block Matching Algorithm, 이하 BMA라 칭함)이며, 둘째는 영상을 물체 단위로 움직임을 검출, 복원하는 물체지향 부호화 (object-oriented coding) 방법이다.In the conventional video transmission system, motion detection and compensation methods can be largely divided into two types. First, a block matching algorithm (BMA) for detecting and restoring motion for each block after dividing an image into blocks having a predetermined size. The second method is an object-oriented coding method for detecting and restoring motion in units of an object.
전자는 계산량은 적으나, 영상을 블록 단위로 처리하므로 블록 경계에서 필연적으로 화질저하가 발생하며, 후자의 방법은 이러한 영상내에 화질저하를 보상하기 위해 영상을 물체 단위로 처리하므로, 시각적으로 상기 BMA보다 우수한 화질의 영상을 복원할 수 있고 정보전송량 측면에서도 더 많은 정보를 압축할 수 있다.Although the former has a small amount of computation, the image processing is performed in units of blocks, and thus image quality deterioration inevitably occurs at the block boundary. The latter method processes the image in units of objects in order to compensate for the degradation in the image. Better image quality can be restored and more information can be compressed in terms of information transmission.
그러나, 후자의 방법을 사용하는 경우, 상기 도 1에 도시된 바와 같이, 각 영상을 움직이는 물체단위로 분할한 후 이동 정보와 형태 정보 그리고 밝기 정보를 표현하는 파라미터 정보를 전송하는 변환파라미터 검출시에, 과다한 계산량이 심각한 문제가 된다.However, when the latter method is used, as shown in FIG. 1, when the conversion parameter is detected, each image is divided into moving object units and transmitted with parameter information representing movement information, shape information, and brightness information. Too much computation is a serious problem.
동영상 전송 시스템에서 물체지향 부호화 방법은 기존의 움직임 검출 방법에 비해, 영상내에 존재하는 물체단위로 움직임을 검출 복원할 수 있어 시각적으로 보다 우수한 화질의 영상을 복원할 수 있고, 정보전송량 측면에서도 더 많은 정보를 압축할 수 있다.In the video transmission system, the object-oriented encoding method detects and restores motion in units of objects existing in the image, compared to the conventional motion detection method, so that the image can be visually reconstructed with better image quality, and in terms of information transmission amount. Information can be compressed.
도 1은 종래의 물체지향부호화 방법의 블록 구성도로서, 영상분석부(10)는 입력영상을 각각의 물체단위로 분할하여 이전영상에 대한 합성영상부(30)를 사용해 현재영상내에 있는 물체의 움직임 정보 (A i )와 형태정보 (M i ) 그리고 밝기정보 (S i )를 추정하는 부분이다.1 is a block diagram of a conventional object-oriented encoding method, wherein the image analyzer 10 divides an input image into units of each object and uses a composite image unit 30 for a previous image to determine an object in the current image. This section estimates motion information ( A i ), shape information ( M i ), and brightness information ( S i ).
파라미터 부호화부(20)는 추정된 파라미터들을 각각의 정보에 적합하게 부호화하며, 파라미터 메모리부(50)는 물체 파라미터 정보를 저장하고, 파라미터 복호화부(40)에서 메모리에 저장된 정보들이 복원된다.The parameter encoder 20 encodes the estimated parameters appropriately for each piece of information, the parameter memory unit 50 stores the object parameter information, and the parameter decoder 40 restores the information stored in the memory.
또한 영상 합성부(30)는 검출된 파라미터들을 사용하여 영상을 합성하는 부분으로 현재 영상에 대한 파라미터들을 검출하기 위한 이전영상의 합성된 영상을 저장한다.Also, the image synthesizing unit 30 synthesizes an image using the detected parameters and stores the synthesized image of the previous image for detecting parameters of the current image.
도 2는 종래의 물체지향부호화 방법을 사용한 처리 과정 흐름도로서, 이는 변환 파라미터를 계산하고(S1) 구해진 변환 파라미터에 의해 영상을 합성하며(S2) 그리고 구해진 변환 파라미터들이 정확한지를 검사한다(S3).2 is a flowchart of a process using a conventional object-oriented encoding method, which calculates a conversion parameter (S1), synthesizes an image by the obtained conversion parameter (S2), and checks whether the obtained conversion parameters are correct (S3).
변환 파라미터 계산(S1)에서는 인접한 두장의 영상으로부터 차영상을 구해 움직임이 있는 부분에 대해서는 표준 8-파라미터 검출 방법을 사용하여 이동정보를 구하며, 이때의 변환 파라미터를 사용하여 영상합성부(S2)에서 합성영상을 만든다.In the conversion parameter calculation (S1), a difference image is obtained from two adjacent images, and motion information is obtained using a standard 8-parameter detection method for a moving part, and the image synthesis unit S2 uses the conversion parameter at this time. Create a composite image.
모델 검증부(S3)에서는 합성된 영상과 원영상의 오차를 계산해 정확한 변환 파라미터가 구해졌는지를 판단하여 구해진 변환 파라미터가 적합한지를 검사하여 그 물체에 적합한 정보를 전송한다.The model verification unit S3 calculates an error between the synthesized image and the original image, determines whether the correct conversion parameter is obtained, checks whether the obtained conversion parameter is suitable, and transmits information suitable for the object.
상기 도 2에서S k +1은 현재영상을
상기 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 동영상 전송에서 사용되는 물체지향부호화에서 기존의 파라미터 검출 방법이 갖는 과다한 계산량을 크게 감축하고, 화질 저하를 최소화시키는 것을 목적으로 한다.In order to solve the above problems, an object of the present invention is to greatly reduce an excessive amount of computation of a conventional parameter detection method in object-oriented encoding used in video transmission, and to minimize image degradation.
도 1 은 종래의 물체지향부호화 방법의 블록 구성도,1 is a block diagram of a conventional object-oriented encoding method;
도 2 는 종래의 물체지향부호화 방법을 사용한 처리 과정 흐름도,2 is a flowchart of a process using a conventional object-oriented encoding method;
도 3 은 본 발명의 고속 변환파라미터 검출을 위한 계층적 차영상 구조도,3 is a hierarchical difference image structure diagram for fast transform parameter detection according to the present invention;
도 4 는 본 발명이 적용되는 전체 처리 흐름도.4 is an overall processing flowchart to which the present invention is applied.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
10 : 영상 분석부10: image analysis unit
20 : 파라미터 부호화부20: parameter encoding unit
30 : 영상 합성부30: image synthesis unit
40 : 파라미터 복호화부40: parameter decoder
50 : 파라미터 메모리부50: parameter memory
100 : 이전 원영상100: previous original video
200 : 현재 원영상200: current original image
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 입력영상을 각각의 물체단위로 분할하여 이전영상에 대한 합성영상을 사용해 현재영상내에 있는 물체의 움직임 정보(A i )와 형태정보(M i ) 및 밝기정보(S i )를 추정하는 영상분석부, 추정된 파라미터들을 각각의 정보에 적합하게 부호화하는 파라미터 부호화부, 물체 파라미터 정보를 저장하는 파라미터 메모리부, 메모리에 저장된 정보들을 복원하는 파라미터 복호화부, 검출된 파라미터들을 사용하여 영상을 합성하는 부분으로서 현재 영상에 대한 파라미터들을 검출하기 위해 이전영상의 합성된 영상을 저장하는 영상 합성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention divides an input image into respective object units and uses a composite image of a previous image to obtain motion information ( A i ), shape information ( M i ), and brightness information ( i ) of an object in the current image. An image analyzer for estimating S i ), a parameter encoder for encoding the estimated parameters according to respective information, a parameter memory unit for storing object parameter information, a parameter decoder for restoring information stored in the memory, and a detected parameter. And an image synthesizing unit storing the synthesized image of the previous image to detect parameters for the current image as a part of synthesizing the image using the image.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 3은 본 발명의 고속 변환파라미터 검출을 위한 계층적 차영상 구조도로서, 본 발명은 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구하여 원 차영상의 1/4 크기로 축소한 후 축소된 저해상도 영상에서 변환 파라미터를 구한 후 이값을 이용, 원해상도의 변환 파라미터를 계산하여 이를 이용하는 방법이다.3 is a hierarchical difference image structure diagram for fast transform parameter detection according to the present invention. The present invention obtains a difference image between a current image and a previous image, reduces the image to one-fourth the size of the original difference image, and then converts the image from a reduced low resolution image. After obtaining the parameter, this value is used to calculate the conversion parameter of the original resolution.
이 방법을 단계별로 설명하면, 단계 1에서는 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구한다.In this step-by-step description, step 1 obtains the difference image between the current image and the previous image.
그리고 단계 2에서는 2 x 2 블록에 해당하는 4개의 화소중에서 절대값이 가장 큰 값을 선택한 다음, 단계 3에서 선택된 위치에 해당되는 원해상도 영상에서 해당 화소값을 검출한다.In operation 2, the absolute value is selected among the four pixels corresponding to the 2 × 2 block, and then the pixel value is detected in the original resolution image corresponding to the position selected in operation 3.
단계 4에서는 이러한 방식으로 검출한 화소값으로 저해상도 영상을 재구성한 다음, 단계 5에서는 결합형 변환 파라미터를 검출한다.In step 4, the low resolution image is reconstructed with the pixel values detected in this manner, and then in step 5, the combined transformation parameter is detected.
그러나 변화 영역이 아주 작아 변환 파라미터에 의해 움직임 묘사가 불가능한 경우에는 변환파라미터 대신 물체 내부의 밝기정보를 경계정보와 함께 전송한다.However, when the change area is so small that it is impossible to describe the motion by the conversion parameter, the brightness information inside the object is transmitted together with the boundary information instead of the conversion parameter.
이 경우 일반적인 다항식 근사법을 사용하면 임의의 형태의 영역 근사화가 가능하며, 전송정보량도 줄일 수 있다.In this case, the general polynomial approximation can be used to approximate any type of region and reduce the amount of transmission information.
본 발명에서는 상기와 같이 원해상도와 저해상도의 2계층으로 나누어 변환파라미터를 검출하였는데, 이와 같이 하면 계산량을 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 크게 감축가능하다.In the present invention, the conversion parameters are detected by dividing into two layers of the original resolution and the low resolution as described above. By doing so, the calculation amount can be reduced to about 1/4 compared to the conventional method.
그러나 이러한 계산량 감축으로 인한 복원 영상의 화질 저하가 나타나며, 이를 보상하기 위해 도 3에 도시한 바와 같이 변환 파라미터를 적응적으로 결합 사용하는 알고리듬을 제안하였다.However, the degradation of the image quality of the reconstructed image due to the reduction of the computation amount appears, and to compensate for this, an algorithm that adaptively combines and uses the conversion parameters as shown in FIG. 3 is proposed.
즉 물체변화 탐지시 이동량이 적은 물체에 대해서는 간이 변환 파라미터 검출 방법인 6-파라미터 방법을 사용하고, 이동성이 큰 경우에는 기존에 많이 사용되는 표준 변환 파라미터 검출 방법인 8-파라미터 방법을 사용하였다.That is, the 6-parameter method, which is a simple conversion parameter detection method, is used for the object having a small amount of movement when the object change is detected, and the 8-parameter method, which is a standard conversion parameter detection method that is frequently used, is used when the mobility is large.
도 4는 본 발명이 적용되는 전체 처리 흐름도로서, 수행 순서를 살펴보면 다음과 같다.4 is an overall processing flowchart to which the present invention is applied.
먼저 연속된 두 영상 즉 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구한 다음(S4) 이동 물체에 대한 라벨링(labeling)을 한다(S5).First, two successive images, that is, the difference image between the current image and the previous image are obtained (S4), and then the labeling of the moving object is performed (S5).
다음 1/4 크기로 축소된 저해상도 차영상을 구한 다음(S6), 이 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 간이 파라미터인 6-파라미터를 검출한다(S7).Next, a low-resolution difference image reduced to a quarter size is obtained (S6), and then a 6-parameter, which is a simple parameter, is detected in the low-resolution original image using the low-resolution difference image (S7).
상기 결과값을 원해상도에의 영상합성 결과(S8)와 비교하여 물체별로 파라미터 검증의 성공 여부를 판단한다(S9).The result value is compared with the result of the image synthesis to the desired resolution (S8) to determine whether the parameter verification is successful for each object (S9).
상기 판단 후 성공적으로 검증이 되면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화한 다음(S10) 채널 정보를 전송한다(S11).Upon successful verification after the determination, the parameter and the boundary information of the object are encoded (S10), and then channel information is transmitted (S11).
상기 판단 후 검증에 실패하면 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 표준 파라미터인 8-파라미터를 검출하고(S12) 다시 원영상에서의 영상 합성 결과(S13)와 비교하여 물체별로 성공 여부를 판단한다(S14).If the verification fails after the determination, 8-parameters, which are standard parameters, are detected in the low resolution original image using the low resolution difference image (S12), and success is determined for each object by comparison with the image synthesis result (S13) in the original image. (S14).
상기 판단 후 검증이 성공하면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화하고, 실패하면 이 영역에 대해 다항식 근사법에 의해 임의의 형태의 영역 근사화를 하여(S15), 영역 데이타 값대신 근사화 정보와 경계 정보를 전송함으로써 전송정보량도 줄인다.If the verification is successful after the determination, the parameter and the boundary information of the object are encoded, and if it fails, an arbitrary form of region approximation is performed on the region by polynomial approximation (S15), and the approximation information and the boundary information are transmitted instead of the region data values. This reduces the amount of transmission information.
상술한 바와 같이 본 발명은 동영상 전송 시스템에서의 물체지향부호화를 사용한 변환 파라미터 검출 장치에 본 발명과 같은 알고리즘을 적용함으로써, 첫째, 기존의 변환 파라미터 검출 방법이 갖는 과다한 계산량 감축에 적합하다.As described above, the present invention is applied to the conversion parameter detection apparatus using the object-oriented encoding in the video transmission system, and thus, firstly, it is suitable for reducing the excessive amount of calculation of the existing conversion parameter detection method.
즉, 이 방법을 사용하면 원영상으로부터 1/4 크기의 저해상도 영상을 재구성하며, 이에 대한 변환 파라미터를 검출함으로써 계산량이 기존 방법에 비해 약 1/4로 축소되는 효과가 있다.In other words, this method reconstructs a 1 / 4-resolution low-resolution image from the original image, and by detecting the conversion parameter there is an effect that the amount of calculation is reduced to about 1/4 compared to the conventional method.
둘째, 6-파라미터와 8-파라미터용 검출 방법을 결합시켜 적응적으로 사용함으로써, 계산량 감축으로 인한 복원 화질의 저하를 보상할 수 있으며, 특이 이동량이 적은 영상에 대해서는 표준 변환 파라미터 검출 방식인 8-파라미터 방식 대신 간이 변환파라미터 검출 방식인 6-파라미터 방법을 사용함으로써 원영상의 화질의 저하가 거의 없이 계산량을 감축할 수 있는 효과가 있다.Second, the combination of the 6-parameter and 8-parameter detection methods can be used adaptively to compensate for the degradation of reconstructed image quality due to the reduction of computation. By using the 6-parameter method, which is a simple conversion parameter detection method, instead of the parameter method, the amount of computation can be reduced with little deterioration in the image quality of the original image.
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