KR19990075067A - 데이터 압축 회로 및 방법 - Google Patents

Abstract

제 1 영상 데이터를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환을 하여 샘플 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 제 2 영상 데이터를 출력하는 불연속 코사인 변환기, 제 2 영상 데이터와 같은 크기의 매트릭스 형태를 가지며, 제 2 영상 데이터의 각 주파수 성분에 대하여 해당되는 정수 양자 값들로써 구성되어 있는 큐 테이블, 불연속 코사인 변환기로부터 출력되는 계수들을 입력하여, 이들 각각을 큐 테이블을 구성하고 있는 정수 양자 값들 중에서 해당되는 정수 양자 값으로 분주하고, 이들을 지그재그 스캐닝, 및 라운딩하여 이를 하나의 벡터로서 출력하는 분주기, 분주기로부터 출력되는 상기 벡터를 입력하여 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하는 조건부 제로 삽입부, 및 조건부 제로 삽입부에 의해서 재조정되어 출력되는 벡터를 입력하여 이를 허프만 코딩과 같은 엔트로피 코딩 방법으로 인코딩하여 압축 출력 데이터로서 출력하는 허프만 인코더를 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 회로가 개시되어 있다. 본 발명에 의하면, 압축되어 출력되는 데이터의 사이즈가 감소되어 또한 원래의 영상 데이터와 동일한 화질을 가지도록 복원이 가능한 효과를 가진다.

Description

데이터 압축 회로 및 방법

본 발명은 데이터 압축(Compress) 회로에 관한 것으로서, 특히 JPEG(Joint Photography Expert Group) 데이터(Data) 압축 회로에 있어서 화질의 열화를 최소화하고 압축율을 높일 수 있도록 구성되어 있는 데이터 압축 회로에 관한 것이다.

JPEG 데이터 압축 기술은 불연속 코사인 변환(DCT: Discrete Cosine Transform)을 근간으로 하여 사진 등의 정지 영상(Still Image) 디지탈(Digital) 데이터를 1/5 내지 1/10 정도의 데이터로 압축하여 저장 매체에 저장하여 자장 매체의 용량을 최대한 활용하거나 일정한 전송 매체를 통하여 영상의 데이터를 빠르게 전달하고자 하기 위한 것이다.

그러므로 JPEG 데이터 압축 기술은 가급적 많은 데이터의 압축 기능과 더불어 복원 후에 원래의 영상과 동일한 화질을 확보하는 것이 매우 중요하다.

도 1은 종래의 JPEG 데이터 압축 회로의 블록도이다.

도 1을 참조하면, 종래의 JPEG 데이터 압축 회로는 불연속 코사인 변환기(110), 큐 테이블(120), 분주기(130), 및 허프만 인코더(Huffman Encoder)(140)를 구비한다.

불연속 코사인 변환기(110)는 8 × 8 매트릭스(Matrix) 형태의 영상 데이터(y[i,j])를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환(FDCT: Forward Discrete Cosine Transform)을 하여 샘플(Sample) 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수(Coefficient)를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 영상 데이터(Y[u,v])를 출력한다. 불연속 코사인 변환기(110)는 매트릭스의 블록들, Y(0,0) 내지 Y(7,7)에 대하여 모두 64 개의 계수를 발생시켜 출력한다. 여기서 영상 데이터(y[i,j])는 루미넌스(Luminance) 성분이나 크로미넌스(Chrominance) 성분이다. 그리고, 불연속 코사인 변환(FDCT) 이후, 매트릭스의 첫 번째 블록, Y(0,0)의 데이터는 가장 낮은 주파수, 즉 직류 성분의 계수이므로 매우 큰 값을 가진다.

큐 테이블(120)은 정수(Integer) 양자(Quantization) 값들로써 구성되어 있는 매트릭스이다. 일반적으로 큐 테이블(120)은 루미넌스 성분과 크로미넌스 성분에 대하여 다른 값들을 가진다. 큐 테이블(120)을 구성하고 있는 정수 양자 값들은 압축의 양(Amount)과 복원되는 영상의 화질(Quality)에 지대한 영향을 가진다.

분주기(130)는 불연속 코사인 변환기(110)로부터 출력되는 계수들(Coefficients)을 입력하여, 이들 각각을 큐 테이블(120)을 구성하고 있는 정수 양자 값들 중에서 해당되는 정수 양자 값으로 분주하고, 이들을 지그재그(Zigzag) 스캐닝(Scanning), 및 라운딩(Rounding)하여 이를 64 개 원소들(Elements)을 가지는 하나의 벡터(Vector)(Yzz[x])로서 출력한다.

허프만 인코더(140)는 분주기(130)로부터 출력되는 벡터(Yzz[x])를 입력하여 이를 허프만 코딩(Huffman Coding)과 같은 엔트로피(Entropy) 코딩 방법으로 인코딩(Encoding)하여 압축 출력 데이터(YCOM)로서 출력한다.

도 1을 참조하여, 종래의 영상 데이터 압축 회로의 동작을 설명하면 아래와 같다.

8 × 8 매트릭스(Matrix) 형태의 영상 데이터(y[i,j])는 불연속 코사인 변환기(110)에 입력되어 불연속 코사인 변환에 의해서 새로운 8 × 8 매트릭스 형태의 데이터(Y[u,v])로 변환된다. 불연속 코사인 변환은 푸울리에르 변환(FFT: Fast Fourier Transform)과 비슷한 것으로서, 새로운 8 × 8 매트릭스 형태의 데이터(Y[u,v])의 각 원소들(Elements)은 샘플(Sample) 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수(Coefficient)들이 된다. 즉 원소(Y[0,0])는 가장 낮은 주파수, 즉 직류 성분에 해당되는 계수이며, 원소(Y[7,7])는 가장 높은 주파수 성분에 해당되는 계수이다. 불연속 코사인 변환기(110)로부터 불연속 코사인 변환되어 출력되는 데이터(Y[u,v])는 아래의 수학식과 같이 나타내어진다.

여기서, C(i,u)는 아래의 수학식과 같다.

불연속 코사인 변환기(110)로부터 불연속 코사인 변환되어 출력되는 데이터(Y[u,v])는 분주기(130)에 입력되어 각 주파수 성분에 해당되는 정수 양자 값(q[u,v])에 의해서 양자화된다. 여기서, 각 주파수 성분에 해당되는 정수 양자 값(q[u,v])의 매트릭스는 큐 테이블(120)로부터 얻어진다. 분주기(130)에 의해서 양자화되어 발생되는 데이터(YQ[u,v])는 다음의 수학식과 같이 나타내어진다.

여기서, IR은 정수 라운딩(Integer Rounding)을 나타낸다. 큐 테이블(120)은 루미넌스 성분과 크로미넌스 성분에 대하여 다른 값들을 가진다. 큐 테이블(120)을 구성하고 있는 정수 양자 값들은 압축의 양(Amount)과 복원되는 영상의 화질(Quality)에 지대한 영향을 가진다. 양자화된 데이터(YQ[u,v])는 다시 지그재그 스캐닝을 통하여 64 개의 원소를 가지는 벡터(Yzz[x])로서 변환되어 분주기(130)로부터 출력된다. 지그재그 스캐닝을 통하여 변환되는 벡터(Yzz[x])는 낮은 주파수 성분부터 높은 주파수 성분의 순서로 정렬되는 원소들을 가지게 된다. 대부분의 영상 데이터의 경우에 벡터(Yzz[x])는 많은 수의 연속적인 제로(Zero)값들을 원소들로서 가지게 된다.

분주기(130)로부터 출력되는 벡터(Yzz[x])는 허프만 인코더(140)에 입력되어 엔트로피 코딩 방식인 허프만 코딩 방식에 의해서 압축되어 압축 출력 데이터(YCOM)로서 출력된다.

도 2는 도 1에 있어서, 각 블록으로부터 출력되는 데이터들의 개략도를 나타내고 있다. 여기서, 참조부호, Y[u,v]는 불연속 코사인 변환기(110)로부터 출력되는 데이터를 나타내고, 참조부호, YQ[u,v]는 분주기(130)에서 큐 테이블(120)에 의해 분주되어진 데이터를 나타내며, Yzz[x]는 분주기(130)에서 큐 테이블(120)에 의해 분주되어진 데이터(YQ[u,v])를 지그재그 스캐닝을 하여 출력되는 벡터를 나타낸다.

이와 같이, 통상의 영상 데이터 압축 기술은 변환(Transform)을 기초로 하는 부호화(Coding)이다. 종래의 JPEG 데이터 압축은 예컨대 8 × 8의 화소를 불연속 코사인 변환(FDCT)후에 동일한 크기의 룩-업 테이블(Look Up Table)의 계수로 분기(Divide) 및 라운딩(Rounding)하여 엔트로피(Entropy) 부호화를 실행하게 되어 있다. 일반적으로 신호(YQ[u,v])에 있어서, YQ[0,0]에 가까운 계수는 매우 저주파에 해당되므로 다시 복원하게 되면 사람의 눈에 의하여 식별이 되는 주요한 계수가 되고 YQ[8,8]에 가까운 계수는 매우 고주파가 되어 이를 복원하더라도 시각적으로 식별이 어려운 부분에 해당된다.

따라서, 본 발명의 목적은 데이터 압축 회로에 있어서, 특히 JPEG 영상 데이터 압축 회로에 있어서 화질의 열화를 최소화하고 압축율을 높일 수 있도록 구성되어 있는 데이터 압축 회로를 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 데이터 압축 방법에 있어서, 특히 JPEG 영상 데이터 압축 회로에 있어서 화질의 열화를 최소화하고 압축율을 높일 수 있도록 구성되어 있는 데이터 압축 방법을 제공하는 데 있다.

도 1은 종래의 데이터 압축 회로의 블록도이다.

도 2는 도 1에 있어서 각 블록으로부터 출력되는 데이터들의 개략도이다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 압축 회로의 블록도이다.

도 4는 도 3에 있어서 조건부 제로 삽입부의 구체적인 일 실시예에 따른 회로의 블록도이다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 압축 방법의 흐름도이다.

도 6은 도 5에 있어서 조건부 제로 삽입 단계의 구체적인 일 실시예에 따른 방법의 흐름도이다.

* 도면의 부호에 대한 자세한 설명

y[i,j], Y[u,v]: 영상 데이터들, Yzz[x],Yzz0[x]: 벡터들,

YCOM: 출력 압축 데이터, q[u,v]: 큐 테이블 데이터,

COND: 조건 신호, CON: 제어 신호.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 의한 데이터 압축 회로는

제 1 영상 데이터를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환을 하여 샘플 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 제 2 영상 데이터를 출력하는 불연속 코사인 변환기;

상기 제 2 영상 데이터와 같은 크기의 매트릭스 형태를 가지며, 상기 제 2 영상 데이터의 각 주파수 성분에 대하여 해당되는 정수 양자 값들로써 구성되어 있는 큐 테이블;

상기 불연속 코사인 변환기로부터 출력되는 계수들을 입력하여, 이들 각각을 상기 큐 테이블을 구성하고 있는 정수 양자 값들 중에서 해당되는 정수 양자 값으로 분주하고, 이들을 지그재그 스캐닝, 및 라운딩하여 이를 하나의 벡터로서 출력하는 분주기;

상기 분주기로부터 출력되는 상기 벡터를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하는 조건부 제로 삽입부; 및

상기 조건부 제로 삽입부에 의해서 재조정되어 출력되는 상기 벡터를 입력하여 이를 허프만 코딩과 같은 엔트로피 코딩 방법으로 인코딩하여 압축 출력 데이터로서 출력하는 허프만 인코더를 구비하여,

상기 압축 출력 데이터의 사이즈를 줄이도록 구성되어 있는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 의한 데이터 압축 방법은

제 1 영상 데이터를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환을 하여 샘플 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 제 2 영상 데이터를 출력하는 불연속 코사인 변환 단계;

상기 불연속 코사인 변환 단계 후, 상기 제 2 영상 데이터와 동일한 크기를 가지고, 상기 제 2 영상 데이터를 구성하고 있는 원소들 각각에 해당되는 소정의 정수 양자값을 가지는 큐 테이블을 설정하는 큐 테이블 설정 단계;

상기 큐 테이블 설정 단계 후, 상기 제 2 영상 데이터를 입력하여 이들 원소들 각각을 상기 큐 테이블을 구성하고 있는 정수 양자값들 중에서 해당되는 정수 양자값으로 분주하여 이를 제 3 영상 데이터로서 출력하는 분주 단계;

상기 분주 단계에서 분주된 상기 제 3 영상 데이터를 지그재그 스캐닝 하여 이를 하나의 벡터로 발생하여 출력하는 지그재그 스캐닝 단계;

상기 분주 단계로부터 출력되는 상기 벡터를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하는 조건부 제로 삽입 단계; 및

상기 조건부 제로 삽입 단계에 의해서 재조정되어 출력되는 상기 벡터를 이를 허프만 코딩과 같은 엔트로피 코딩 방법으로 인코딩하여 압축 출력 데이터로서 출력하는 허프만 인코딩 단계를 구비하여

상기 압축 출력 데이터의 사이즈를 줄이도록 구성되어 있는 것을 특징으로 한다.

이어서, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 자세히 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 압축 회로의 블록도를 나타내고 있다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 압축 회로는 불연속 코사인 변환기(310), 큐 테이블(320), 분주기(330), 조건부 제로 삽입부(340), 및 허프만 인코더(350)를 구비한다.

불연속 코사인 변환기(310)는 8 × 8 매트릭스(Matrix) 형태의 영상 데이터(y[i,j])를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환(FDCT: Forward Discrete Cosine Transform)을 하여 샘플(Sample) 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수(Coefficient)를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 영상 데이터(Y[u,v])를 출력한다. 불연속 코사인 변환기(310)는 매트릭스의 블록들, Y(0,0) 내지 Y(7,7)에 대하여 모두 64 개의 계수를 발생시켜 출력한다. 여기서 영상 데이터(y[i,j])는 루미넌스(Luminance) 성분이나 크로미넌스(Chrominance) 성분이다. 그리고, 불연속 코사인 변환(FDCT) 이후, 매트릭스의 첫 번째 블록, Y(0,0)의 데이터는 가장 낮은 주파수, 즉 직류 성분의 계수이므로 매우 큰 값을 가진다.

큐 테이블(320)은 영상 데이터(Y[u,v])와 같은 크기를 가지며, 영상 데이터(Y[u,v])의 각 주파수 성분에 대하여 해당되는 정수(Integer) 양자(Quantization) 값들로써 구성되어 있는 매트릭스이다. 일반적으로 큐 테이블(320)은 루미넌스 성분과 크로미넌스 성분에 대하여 다른 값들을 가진다. 큐 테이블(320)을 구성하고 있는 정수 양자값들은 압축의 양(Amount)과 복원되는 영상의 화질(Quality)에 지대한 영향을 가진다.

분주기(330)는 불연속 코사인 변환기(310)로부터 출력되는 계수들(Coefficients)을 입력하여, 이들 각각을 큐 테이블(320)을 구성하고 있는 정수 양자값들 중에서 해당되는 정수 양자값으로 분주하고, 이들을 지그재그(Zigzag) 스캐닝(Scanning), 및 라운딩(Rounding)하여 이를 64 개 원소들(Elements)을 가지는 하나의 벡터(Vector)(Yzz[x])로서 출력한다.

조건부 제로 삽입부(340)는 분주기(330)로부터 출력되는 벡터(Vector)(Yzz[x])를 입력하여 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하여 벡터(Yzz0[x])로서 출력한다.

조건부 제로 삽입부(340)는 분주기(330)로부터 출력되는 벡터(Yzz[x])를 입력하여 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수에 대해서만 적용되어 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하여 벡터(Yzz0[x])로서 출력한다.

허프만 인코더(350)는 조건부 제로 삽입부(340)에 의해서 재조정되어 출력되는 상기 벡터(Yzz0[x])를 입력하여 이를 허프만 코딩(Huffman Coding)과 같은 엔트로피(Entropy) 코딩 방법으로 인코딩(Encoding)하여 압축 출력 데이터(YCOM)로서 출력한다.

도 4는 도 3에 있어서 조건부 제로 삽입부(340)의 구체적인 일 실시예에 따른 회로의 블록도를 나타내고 있다.

도 4를 참조하면, 도 3에 있어서 조건부 제로 삽입부(340)의 구체적인 일 실시예에 따른 회로는 조건 설정부(410), 비교부(420), 및 제로 삽입부(430)를 구비한다.

조건 설정부(410)는 벡터(Yzz[x])를 입력하여 소정의 조건을 설정하여 이에 따라 조건 신호(COND)를 설정하여 출력한다.

조건 설정부(410)는 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 2 번째 원소와 특정 주파수 성분, 예컨대 32 번째에 해당되는 원소 사이의 모든 원소들을 적분하고 결과적으로 얻어지는 값이 거의 제로가 되도록 다시 이들을 소정의 값으로 나누어 이를 조건 신호(COND)로서 출력한다. 조건 설정부(410)는 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 2 번째 원소와 특정 주파수 성분, 예컨대 32 번째에 해당되는 원소 사이의 모든 원소들을 적분하고 결과적으로 얻어지는 값이 거의 제로가 되도록 다시 이들을 31의 정수(X)배로 나누어 이를 조건 신호(COND)로서 출력한다. 여기서, 정수(X)는 대략 6 내지 10 사이의 값으로 정의된다.

비교부(420)는 벡터(Yzz[x])와 조건 설정부(410)로부터 출력되는 조건 신호(COND)를 입력하여, 이에 따라 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소, 즉 벡터(Yzz[x])의 33 번째 이상의 원소들의 계수에 대해서만 인에이블 되어 이들 계수들의 값이 조건 신호(COND)보다 작은 경우에만 인에이블 되는 신호를 제어 신호(CON)로서 출력한다.

제로 삽입부(430)는 비교부(420)로부터 출력되는 제어 신호(CON)에 의해서 인에이블 되어 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소들의 계수, 즉 벡터(Yzz[x])의 33 번째 이상의 원소들의 계수가 조건 설정부(410)에서 설정되는 소정의 조건을 만족하는 경우에만 해당되는 원소의 계수를 제로값으로 대치하여 벡터(Yzz0[x])로서 출력한다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 압축 회로는 분주기(330)로부터 출력되는 벡터(Yzz[x])의 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소들의 계수를 소정 조건을 이용하여 해당되는 경우에 제로의 값으로 대치한다. 따라서, 허프만 인코더(350)로부터 인코딩되어 출력되는 출력 압축 데이터(YCOM)의 사이즈를 줄일 수 있으며, 또한 원래 영상 데이터와 동일한 화질을 가지도록 복원이 가능하다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 압축 방법의 흐름도를 나타내고 있다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 압축 방법은 불연속 코사인 변환 단계(510), 큐 테이블 설정 단계(520), 분주 단계(530), 스캐닝 단계(540), 조건부 제로 삽입 단계(550), 및 허프만 인코딩 단계(560)를 구비한다.

불연속 코사인 변환 단계(510)는 8 × 8 매트릭스(Matrix) 형태의 영상 데이터(y[i,j])를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환(FDCT: Forward Discrete Cosine Transform)을 하여 샘플(Sample) 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수(Coefficient)를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 영상 데이터(Y[u,v])를 출력한다. 불연속 코사인 변환 단계(510)는 매트릭스의 블록들, Y(0,0) 내지 Y(7,7)에 대하여 모두 64 개의 계수를 발생시켜 출력한다. 여기서 영상 데이터(y[i,j])는 루미넌스(Luminance) 성분이나 크로미넌스(Chrominance) 성분이다. 그리고, 불연속 코사인 변환(FDCT) 이후, 매트릭스의 첫 번째 블록, Y(0,0)의 데이터는 가장 낮은 주파수, 즉 직류 성분의 계수이므로 매우 큰 값을 가진다.

큐 테이블 설정 단계(520)는 영상 데이터(Y[u,v])와 같은 크기를 가지며, 영상 데이터(Y[u,v])의 각 주파수 성분에 대하여 해당되는 정수(Integer) 양자(Quantization) 값들로써 구성되어 있는 매트릭스 형태의 큐 테이블을 설정한다. 일반적으로 큐 테이블은 루미넌스 성분과 크로미넌스 성분에 대하여 다른 값들을 가진다. 큐 테이블을 구성하고 있는 정수 양자값들은 압축의 양(Amount)과 복원되는 영상의 화질(Quality)에 지대한 영향을 가진다.

분주 단계(530)는 불연속 코사인 변환 단계(510)로부터 출력되는 계수들(Coefficients)을 입력하여, 이들 각각을 큐 테이블 설정 단계(520)에서 설정된 큐 테이블을 구성하고 있는 정수 양자값들 중에서 해당되는 정수 양자값으로 분주하여 출력한다.

스캐닝 단계(540)는 분주 단계(530)에서 출력되는 데이터를 지그재그(Zigzag) 스캐닝(Scanning), 및 라운딩(Rounding)하여 이를 64 개 원소들(Elements)을 가지는 하나의 벡터(Vector)(Yzz[x])로서 출력한다.

조건부 제로 삽입 단계(550)는 스캐닝 단계(540)로부터 출력되는 벡터(Vector)(Yzz[x])를 입력하여 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치한다.

조건부 제로 삽입 단계(550)는 스캐닝 단계(540)로부터 출력되는 벡터(Yzz[x])를 입력하여 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수에 대해서만 적용되어 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치한다.

허프만 인코딩 단계(560)는 조건부 제로 삽입 단계(550)에 의해서 재조정되어 출력되는 벡터(Yzz0[x])를 입력하여 이를 허프만 코딩(Huffman Coding)과 같은 엔트로피(Entropy) 코딩 방법으로 인코딩(Encoding)하여 압축 출력 데이터(YCOM)로서 출력한다.

도 6은 도 5에 있어서 조건부 제로 삽입 단계(560)의 구체적인 일 실시예에 따른 방법의 흐름도를 나타내고 있다.

도 6을 참조하면, 도 5에 있어서 조건부 제로 삽입 단계(560)의 구체적인 일 실시예에 따른 방법은 조건 설정 단계(610), 비교 단계(620), 및 제로 삽입 단계(630)를 구비한다.

조건 설정 단계(610)는 벡터(Yzz[x])를 입력하여 소정의 조건을 설정하여 이에 따라 조건 신호(COND)를 설정하여 출력한다.

조건 설정 단계(610)는 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 2 번째 원소와 특정 주파수 성분, 예컨대 32 번째에 해당되는 원소 사이의 모든 원소들을 적분하고 결과적으로 얻어지는 값이 거의 제로가 되도록 다시 이들을 소정의 값으로 나누어 이를 조건 신호(COND)로서 출력한다. 조건 설정 단계(610)는 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 2 번째 원소와 특정 주파수 성분, 예컨대 32 번째에 해당되는 원소 사이의 모든 원소들을 적분하고 결과적으로 얻어지는 값이 거의 제로가 되도록 다시 이들을 31의 정수(X)배로 나누어 이를 조건 신호(COND)로서 출력한다. 여기서, 정수(X)는 대략 6 내지 10 사이의 값으로 정의된다.

비교 단계(620)는 벡터(Yzz[x])와 조건 설정 단계(610)로부터 출력되는 조건 신호(COND)를 입력하여, 이에 따라 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소, 즉 벡터(Yzz[x])의 33 번째 이상의 원소들의 계수에 대해서만 인에이블 되어 이들 계수들의 값이 조건 신호(COND)보다 작은 경우에만 인에이블 되는 신호를 제어 신호(CON)로서 출력한다.

제로 삽입 단계(630)는 비교 단계(620)로부터 출력되는 제어 신호(CON)에 의해서 인에이블 되어 벡터(Yzz[x])를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소들의 계수, 즉 벡터(Yzz[x])의 33 번째 이상의 원소들의 계수가 조건 설정 단계(610)에서 설정되는 소정의 조건을 만족하는 경우에만 해당되는 원소의 계수를 제로값으로 대치한다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 압축 방법은 스캐닝 단계(540)로부터 출력되는 벡터(Yzz[x])의 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소들의 계수를 소정 조건을 이용하여 해당되는 경우에 제로의 값으로 대치한다. 따라서, 허프만 인코더 단계(560)로부터 인코딩되어 출력되는 출력 압축 데이터(YCOM)의 사이즈를 줄일 수 있으며, 또한 원래 영상 데이터와 동일한 화질을 가지도록 복원이 가능하다.

본 발명에 의하면, 영상 데이터의 데이터 압축 회로에 있어서 지그재그 스캐닝 되어 출력되는 벡터에 대하여 소정 조건을 설정하여 이에 따라 벡터의 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소들의 계수들 중에서 해당되는 원소의 계수들을 제로의 값으로 대치한다. 따라서, 인코딩되어 출력되는 출력 압축 데이터의 사이즈를 줄일 수 있으며, 또한 원래 영상 데이터와 동일한 화질을 가지도록 복원이 가능한 효과를 가진다.

Claims (14)

1. 데이터 압축 회로에 있어서,

   제 1 영상 데이터를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환을 하여 샘플 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 제 2 영상 데이터를 출력하는 불연속 코사인 변환기;

   상기 제 2 영상 데이터와 같은 크기의 매트릭스 형태를 가지며, 상기 제 2 영상 데이터의 각 주파수 성분에 대하여 해당되는 정수 양자값들로써 구성되어 있는 큐 테이블;

   상기 불연속 코사인 변환기로부터 출력되는 계수들을 입력하여, 이들 각각을 상기 큐 테이블을 구성하고 있는 정수 양자값들 중에서 해당되는 정수 양자값으로 분주하고, 이들을 지그재그 스캐닝, 및 라운딩하여 이를 하나의 벡터로서 출력하는 분주기;

   상기 분주기로부터 출력되는 상기 벡터를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하는 조건부 제로 삽입부; 및

   상기 조건부 제로 삽입부에 의해서 재조정되어 출력되는 상기 벡터를 입력하여 이를 허프만 코딩과 같은 엔트로피 코딩 방법으로 인코딩하여 압축 출력 데이터로서 출력하는 허프만 인코더를 구비하여

   상기 압축 출력 데이터의 사이즈를 줄이도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 회로.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 조건부 제로 삽입부는 상기 분주기로부터 출력되는 상기 벡터를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수에 대해서만 적용되어 상기 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 회로.
3. 제 2 항에 있어서, 상기 조건부 제로 삽입부는

   상기 벡터를 입력하여 상기 소정의 조건을 설정하여 이에 해당되는 조건 신호를 출력하는 조건 설정부;

   상기 벡터와 상기 조건 설정부로부터 출력되는 상기 조건 신호를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수에 대해서만 인에이블 되어 이들 계수의 값이 상기 조건 신호보다 작은 경우에만 인에이블 되는 신호를 제어 신호로서 출력하는 비교부; 및

   상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수가 상기 소정의 조건을 만족하는 경우에만 상기 비교부로부터 출력되는 제어 신호에 의해서 인에이블 되어 상기 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수를 제로값으로 대치하는 제로 삽입부를 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 회로.
4. 제 3 항에 있어서, 상기 조건 설정부는 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 2 번째 원소와 32 번째 원소까지의 모든 원소들을 적분하고 다시 이를 소정 정수의 31배에 해당되는 수로 나누어 얻어지는 값을 상기 조건 신호로서 출력하는 데이터 압축 회로.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 조건 설정부는 6 내지 10 중에서 해당되는 상수를 상기 정수로서 사용하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 회로.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 불연속 코사인 변환기는 8 × 8의 크기를 가지는 매트릭스의 형태를 가지는 상기 제 1 영상 데이터를 입력하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 회로.
7. 제 6 항에 있어서, 상기 불연속 코사인 변환기는 8 × 8의 크기를 가지는 매트릭스의 형태를 가지는 상기 제 2 영상 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 회로.
8. 데이터 압축 방법에 있어서,

   제 1 영상 데이터를 입력하여 이를 불연속 코사인 변환을 하여 샘플 주파수의 정수배에 해당되는 주파수별 계수를 발생시켜 이에 따라 새로운 매트릭스 형태를 가지는 제 2 영상 데이터를 출력하는 불연속 코사인 변환 단계;

   상기 불연속 코사인 변환 단계 후, 상기 제 2 영상 데이터와 동일한 크기를 가지고, 상기 제 2 영상 데이터를 구성하고 있는 원소들 각각에 해당되는 소정의 정수 양자값을 가지는 큐 테이블을 설정하는 큐 테이블 설정 단계;

   상기 큐 테이블 설정 단계 후, 상기 제 2 영상 데이터를 입력하여 이들 원소들 각각을 상기 큐 테이블을 구성하고 있는 정수 양자값들 중에서 해당되는 정수 양자값으로 분주하여 이를 제 3 영상 데이터로서 출력하는 분주 단계;

   상기 분주 단계에서 분주된 상기 제 3 영상 데이터를 지그재그 스캐닝 하여 이를 하나의 벡터로 발생하여 출력하는 지그재그 스캐닝 단계;

   상기 분주 단계로부터 출력되는 상기 벡터를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하는 조건부 제로 삽입 단계; 및

   상기 조건부 제로 삽입 단계에 의해서 재조정되어 출력되는 상기 벡터를 이를 허프만 코딩과 같은 엔트로피 코딩 방법으로 인코딩하여 압축 출력 데이터로서 출력하는 허프만 인코딩 단계를 구비하여

   상기 압축 출력 데이터의 사이즈를 줄이도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
9. 제 8 항에 있어서, 상기 조건부 제로 삽입 단계는 상기 분주 단계로부터 출력되는 상기 벡터를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수에 대해서만 적용되어 상기 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수가 소정의 조건을 만족하는 경우에만 제로의 값으로 대치하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
10. 제 9 항에 있어서, 상기 조건부 제로 삽입 단계는

    상기 벡터를 입력하여 상기 소정의 조건을 설정하여 이에 해당되는 조건 신호를 출력하는 조건 설정 단계;

    상기 조건 설정 단계로부터 출력되는 상기 조건 신호를 입력하여 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수에 대해서만 인에이블 되어 이들 계수의 값이 상기 조건 신호보다 작은 경우에만 인에이블 되는 신호를 제어 신호로서 출력하는 비교 단계; 및

    상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수가 상기 소정의 조건을 만족하는 경우에만 상기 비교 단계로부터 출력되는 제어 신호에 의해서 인에이블 되어 상기 특정 주파수 이상의 고주파 성분에 해당되는 원소의 계수를 제로값으로 대치하는 제로 삽입 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 조건 설정 단계는 상기 벡터를 구성하고 있는 원소들 중에서 2 번째 원소와 32 번째 원소까지의 모든 원소들을 적분하고 다시 이를 소정 정수의 31배에 해당되는 수로 나누어 얻어지는 값을 상기 조건 신호로서 출력하는 데이터 압축 방법.
12. 제 11 항에 있어서, 상기 조건 설정 단계는 6 내지 10 중에서 해당되는 상수를 상기 정수로서 사용하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
13. 제 12 항에 있어서, 상기 불연속 코사인 변환 단계는 8 × 8의 크기를 가지는 매트릭스의 형태를 가지는 상기 제 1 영상 데이터를 입력하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.
14. 제 13 항에 있어서, 상기 불연속 코사인 변환 단계는 8 × 8의 크기를 가지는 매트릭스의 형태를 가지는 상기 제 2 영상 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 데이터 압축 방법.