KR20000060518A - 영상 압축 방법 - Google Patents

Abstract

방대한 영상 정보를 웨이브렛 변환과 JPEG를 이용하여 압축하는 영상 압축 방법에 관한 것으로서, 특히 웨이브렛 변환을 통해 전체 영상을 각 주파수 밴드로 분할함으로써, 높은 압축율에서도 블록화 현상이 나타나지 않으며, 또한 웨이브렛 변환에 간단한 로우패스, 하이패스 필터를 사용하여 계산적으로 간단해지면서 짧은 시간에 수행이 가능하다. 그리고, 가장 낮은 밴드를 제외한 각 밴드는 블록 기반의 압축을 함으로써, 수행시간을 줄일 수 있은 뿐 아니라 시각적으로 경계 부분의 정보 손실을 최소화할 수 있다.

Description

영상 압축 방법{Image compressing method}

본 발명은 영상 압축에 관한 것으로서, 특히 방대한 영상 정보의 압축시 웨이브렛 변환(wavelet transform)과 JPEG를 이용하여 압축하는 영상 압축 방법에 관한 것이다.

종래의 영상 부호화 방법의 국제규격으로서 정지영상의 부호화/복호화 규격인 JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group), 동영상의 부호화/복호화 규격인 MPEG(Moving Picture Experts Group), 또 저전송율 비디오 표준안인 H.261, H.263등이 제시되고 있으며, 그 외에 화소단위로 웨이브렛 변환을 이용한 여러 가지 방식이 소개되었다.

이때, 국제 규격의 영상 부호화 방법은 입력 디지탈 영상신호를 DCT 변환하고 양자화한 다음, 양자화된 영상신호를 복원하여 원 영상 신호와의 오차를 검출하고 그 움직임을 추정하여 양자화 스텝을 제어함으로써 원하는 비트율을 확보하고 있다.

도 1은 이 중 JPEG의 전체적인 구성 블록도로서, DCT(Discrete Cosine Transform)을 이용하여 영상 정보를 압축 및 신장하는 방식이다. 도 1에서 100은 JPEG 엔코더의 상세 블록도로이고, 110은 JPEG 디코더의 상세 블록도이다.

즉, JPEG 엔코더(100)를 먼저 보면, 입력 영상은 8 ×8 또는 다른 적당한 크기의 블록으로 분할된 후 옵셋이 더해지는 가산기(101)를 통해 DCT(102)로 입력되어 각각의 블록에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform)가 수행된다. 즉, 각 블록의 영상을 공간 영역으로부터 주파수 영역으로 변환한다. 이때, 한 블록에 대해 DCT를 수행한 결과는 그 블록의 화소 특성에 따라 DC 성분과 AC 성분의 주파수로 분리되며, 양자화부(103)는 고주파 영역(AC 성분)보다는 저주파 영역(DC 성분)에 많은 정보를 포함하고 있다는 점을 이용하여 양자화를 수행한다. 상기 양자화에는 양자화 테이블 즉, 가중치 매트릭스(weighting matrix)와 양자화 스케일 코드(quantizer-scale-code)가 이용된다. 여기서, 상기 가중치 매트릭스는 각 DCT 계수의 가중치를 나타내고, 양자화 스케일 코드는 양자화 스텝을 결정한다.

이때, 양자화를 수행한 결과는 양자화 테이블에 따라 어느 정도 이상의 고주파 성분은 제거하고 저주파 성분만을 취함으로써 압축의 효과를 얻을 수 있다.

즉, DC 성분은 DPCM(Differential Pulse Code Modulation) 방식으로 양자화하고, AC 성분은 지그재그 스캔 방식으로 양자화한다.

그리고 나서, DC 성분의 인자들은 전송되는 순으로 앞블록 DC 성분의 인자와 차를 구하여 전송하게 된다. 즉, 이러한 양자화를 거친 정보는 가변 길이 코딩(Valiable Length Coding ; VLC)부(104)에서 호프만 코드(Huffman Code)를 적용하여 자주 나오는 값은 적은 수의 비트로, 드물게 나오는 값은 많은 수의 비트로 할당하여 전체 비트 수를 줄인 후 채널을 통해 전송한다.

따라서, JPEG 디코더(110)의 가변 길이 디코딩(Variable Length Decoding ; VLD)부(111)는 상기 VLC된 신호를 수신하여 가변 길이 디코딩한 후 역양자화부(102)에서 다시 DC 성분은 DPCM 방식으로 역양자화를 수행하고, AC 성분은 지그재그 스캔방식으로 역양자화를 수행한다. 그리고, 역양자화된 데이터는 IDCT부(112)에서 IDCT에 의해 공간적 화소값들로 변환한 후 가산기(114)에서 옵셋과 더하여 출력된다.

이때, JPEG이 가지고 있는 문제점으로는, 높은 압축율로 압축을 하였을 때 블록 단위로 DCT를 수행하여 엔코딩 과정을 거쳤기 때문에 블록간의 블록화 현상이 현저히 나타나게 된다. 또한, 고주파 성분의 인자를 많이 제거함으로써 영상의 모서리(edge) 부분의 정보를 잃어버리게 되어 영상이 전체적으로 흐리게 된다.

따라서, 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로서, 웨이브렛 변환을 이용한 블록 기반의 압축 방식이 있으며, 웨이브렛 변환과 벡터 양자화기(Vector Quantizer ; VQ)가 대표적이다.

즉, 웨이브렛 변환은 시간(공간)영역의 신호를 분해하여 각 주파수 성분으로 분석해 주는 수단으로서 푸리에 변환(Fourier Transform)과 유사하다. 그러나 푸리에 변환은 시간 영역에 있는 전체 신호를 분해하여 각 주파수 성분으로 나타낼뿐, 신호의 임의의 구간에 대한 주파수 성분의 분석은 불가능하다. 이것을 보안하기 위하여 Short Time Fourier Transform(STFT)이 제안되었다. STFT는 푸리에 변환에 임의의 시간영역에 대한 윈도우 함수를 곱한 것으로서, 시간 영역에서 임의의 구간에 주파수 성분을 분석할 수 있게 되었다. 하지만, 윈도우의 크기가 전 구역에 대하여 일정하기 때문에 영상을 분석하기에는 부적절하다. 즉, 영상의 특성은 경계부분에 대해서는 윈도우의 크기가 작아야 되고, 평활한 영역이나 텍스쳐 영역에 대해서는 윈도우의 크기가 넓어야 해상도(resolution)가 좋아지며 정확한 분석이 이루어진다.

따라서, 이러한 영상의 특성을 감안하여 제안된 변환 기법이 웨이브렛 변환이다. 이 웨이브렛 변환 기법의 특성은 앞에서 기술했듯이 고주파 영역에 대해서는 시간영역의 국부성이 좋아지고, 저주파 영역에서는 주파수 영역의 국부성이 좋아진다.

도 2는 이러한 웨이브렛 변환을 이용한 종래의 압축 방식의 전체적인 구성 블록도로서, 입력 영상은 웨이브렛 변환부(201)에서 웨이브렛 변환을 수행하면 다양한 해상도를 갖는 대역(subband)들로 분해된다.

이때, 가장 성긴(coarse) 대역(LL3)에는 원 영상의 저주파 성분들이 모여있고 그 외에 대역(LH3∼HH1)에는 세부 고주파 성분들이 모여있다. 그리고, 가장 높은 주파수 대역을 제외하고 주어진 대역에서의 모든 계수들은 다음 세부대역의 유사한 방향의 계수들과 관계가 있다.

따라서, 성긴 대역에 있는 계수를 페어런트(parent), 비슷한 방향으로의 같은 위치에 있는 더 세밀한 대역의 계수 집합을 칠드런(children)이라고 한다. 이때, 가장 낮은 주파수 대역에 있는 페어런트 노드(patent node)는 다른 방향의 3개의 칠드런을 가진다.

그리고, 상기와 같이 웨이브렛 변환된 밴드 중 가장 낮은 밴드 즉, 저주파 밴드의 영상(LL3)은 JPEG이나 다른 압축 알고리즘(203)을 사용하여 전송하거나, 화소값을 그대로 코딩하여 전송한다. 그 외의 밴드(LH3∼HH1)에 대해서는 양자화부(204)에서 각 밴드의 크기에 적당한 일정한 블록으로 분할하여 양자화하고, 상기 블록의 정수로 양자화된 화소값과 코드 북(code book)의 벡터 값을 비교하여 가장 유사한 코드 북의 인덱스(index)를 전송함으로써 압축 알고리즘을 수행한다.

그러나, 이러한 웨이브렛 변환 방식은 압축율이 향상되기는 하지만 영상에 따라 화소의 통계적 특성이 달라지기 때문에 코드북을 만들기가 어려울 뿐 아니라, 로컬 코드북을 만들었을 때는 전송해야 할 데이터에 코드북을 포함하고 있어서 전송 데이터가 증가하고, 글로벌 코드 북(global code book)을 만들었을때는 재생시 많은 에러가 발생하여 RMSE(Root Mean Square Error)가 증가하면서 화질의 열화를 가져오는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 중요한 정보를 포함하고 있는 경계부분의 정보를 잃어버리지 않으면서 높은 압축율로 방대한 영상정보를 압축하는 영상 압축 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은 웨이브렛 변환을 이용하여 블록화 현상을 최소화하는 영상 압축 방법을 제공함에 있다.

도 1은 일반적인 JPEG 엔코더/디코더의 구성 블록도

도 2는 일반적인 웨이브렛 변환이 적용된 압축 방식의 구성 블록도

도 3은 본 발명에 따른 영상 압축 방법을 수행하기 위한 동작 흐름도

도 4는 도 3에서 입력 영상을 웨이브렛 변환을 통해 다수개의 밴드 영상으로 분해한 예를 보인 도면

도 5는 도 4의 각 밴드를 각각 다수개의 블록으로 분할한 예를 보인 도면

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 압축 방법에 의하면, 입력 영상에 대해 웨이브렛 변환을 수행하여 다양한 해상도를 갖는 밴드들로 분해하는 단계와, 상기 단계에서 분해된 각 밴드들의 중요도에 따라 각 밴드의 영상을 상응하는 크기의 블록으로 분할하는 단계와, 상기 단계에서 가장 낮은 주파수 밴드의 영상은 JPEG 압축 알고리즘으로 압축하여 전송하는 단계와, 상기 단계에서 가장 낮은 주파수 밴드를 제외한 나머지 밴드의 블록들은 다수개의 레벨로 양자화를 수행하여 전송하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 웨이브렛 변환 단계는 로우 패스 필터와 하이 패스 필터를 이용하여 입력 영상을 웨이브렛 변환하는 것을 특징으로 한다.

상기 양자화 단계는 가장 낮은 주파수 밴드를 제외한 각 밴드의 블록들 중 같은 위치에서 우세한 에지 정보를 포함하고 있는 블록을 선택하는 단계와, 상기 선택된 블록내에 '0'이 아닌 수의 개수가 기설정된 일정 개수 이상일 때만 상기 선택된 블록을 다수개의 레벨로 양자화하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 양자화 단계의 양자화 값과 간격은 가장 낮은 밴드를 제외한 밴드 중에서 분산이 가장 큰 밴드를 선택하여 미리 결정하는 것을 특징으로 한다.

상기 양자화 단계는 이진 부호화를 이용한 비트맵을 생성시켜 '0'이 아닌 값의 위치 정보를 제공하고 '0'이 아닌 화소 값만을 전송하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 목적, 특징 및 잇점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명한다.

본 발명은 영상 정보에 웨이브렛 변환을 수행하여 여러 주파수 밴드로 분할하기 위한 시스템의 구성 요소로서 QMF(Quadrature Mirror Filter), 데시메이터(Decimator), 보간기(Interpolator)가 있으며, QMF의 구성요소는 웨이브렛 변환을 수행하는데 필요한 조건에 합당하도록 설계된 간단한 로우 패스 필터(low pass filter)와 하이 패스 필터(high pass filter)로 이루어진다. 즉, QMF를 구성하기 위하여 사용되는 필터는 가장 간단한 Haar 필터부터 시작해서 여러 종류의 필터가 있으며, 본 발명의 실시 예에서 사용된 필터는 영상 정보를 처리하기에 적절한 규칙성(regularity)이 가장 높은 8-탭 Daubechies 필터를 사용한다.

그리고, 웨이브렛 변환을 수행하여 나온 값들은 고정된 몇 개의 레벨로 양자화를 하게 된다. 이 양자화기는 입력되는 영상의 통계적 특성을 잘 반영하여 양자화 레벨을 결정하는 Lloyd-Max 양자화기로 설계되어 어떠한 영상에 대해서도 좋은 성능을 기대할 수 있다.

또한, 가장 낮은 밴드는 기존의 JPEG 압축 방식을 이용하여 압축을 하고, 그 외의 다른 밴드는 적당한 블록단위로 분할하여 압축을 하는데, 0의 값을 많이 포함하고 있기 때문에 비트맵을 생성시켜 ‘0’의 값이 아닌 위치와 '0'의 값이 있는 위치를 구별한다.

도 3은 이러한 본 발명의 영상 압축 방법을 수행하기 위한 동작 흐름도로서, 영상은 512*512와 256*256등 다양한 크기의 영상이 입력될 수 있으며, 본 발명에서는 실시예로 512*512 크기의 영상에 대하여 설명한다.

즉, 512*512 크기의 영상이 입력되면(단계 301), 웨이브렛 변환을 이용하여 입력 영상을 7개의 작은 밴드 영상(LL2, LH2, HL2, HH2, LH1, HL1, HH1)으로 분해한다(단계 302). 그리고, 도 4와 같이 중요도에 따라 LL2,LH2, HL2, HH2 밴드의 영상은 4*4 크기로(256*256 이하의 크기에서는 2*2로), LH1, HL1, HH1밴드 영상은 8*8크기의 (256*256 이하의 크기에서는 4*4크기의) 블록으로 분할한다.

그리고 나서, 가장 낮은 주파수의 밴드(LL2)는 JPEG 압축 알고리즘을 사용하여 압축한 후 전송한다(단계 303).

이때, 모든 밴드에서 분해된 블록의 수는 같기 때문에 가장 낮은 주파수 밴드(LL2)를 제외한 각 밴드의 블록들은 동시에 스캔되면서 각 블록내의 절대값 원소의 합을 구한다(단계 304). 즉, LH2, HL2, HH2 밴드는 수평, 수직, 대각선 방향의 에지 정보를 각 포함하고 있으므로 같은 위치에서 우세한 에지 정보를 포함하고 있는 블록 즉, 절대값의 합이 가장 큰 블록(X=A)을 선택하여 단계 306으로 진행한다.

상기 단계 306은 선택된 블록에서 '0'이 아닌 수의 개수가 3개 이상일 때만 양자화기로 전송하고(단계 307), 그 외에는 전송하지 않고 제로(zero) 처리를 한다(단계 312).

한편, 상기 단계 304에서 구한 나머지 두 밴드의 블록(X=B,C) 중에서 절대값의 합이 먼저 선택되어진 블록보다 1/3배 클 경우(S_x＞)에도 그 블록은 선택되어 상기 단계 306로 진행한다. 즉, 선택된 블록 내의 화소값은 '0'을 많이 포함하고 있으며 또한, 에지 정보(고주파 성분) 뿐만 아니라 평활한 영역과 텍스쳐 영역의 정보(저주파 성분)도 함께 포함하고 있기 때문에 단계 306에서 '0'이 아닌 수의 개수가 3개 이상이고 절대값의 합이 100이상 일 때만 단계 307의 양자화기로 전송하고 그 외에는 전송하지 않고 제로(zero) 처리를 한다(단계 312).

상기 단계 307에서 전송된 블록은 5비트 Lloyd-Max 양자화기를 통과하게 되며 Lloyd-Max 양자화기의 양자화 값과 간격은 위의 세 밴드 중에서 분산이 가장 큰 밴드를 선택하여 미리 결정한다.

또한, 도 5와 같이 상기된 세 개의 블록 중에서 선택된 블록과 공간적으로 상응하는 LH1,HL1,HH1 밴드 내의 8*8 크기의 블록을 선택한다(단계 308). 그리고, 선택된 블록 내에 0이 아닌 화소가 6개 이상이고 절대값의 합이 300이상인 블록만을 4비트 Lloyd-Max 양자화기로 전송하고(단계 309, 310), 그 이외의 경우는 전송하지 않고 제로 처리를 한다(단계 312). 여기서, 4비트 Lloyd-Max 양자화기의 양자화 값과 간격은 LH1,HL1,HH1 밴드 중에서 분산이 가장 큰 밴드를 선택하여 미리 결정한다.

그리고, 상기 단계 307의 5비트 Lloyd-Max 양자화기 또는 단계 310의 4비트 Lloyd-Max 양자화기에서 양자화된 값 즉, LH2, HL2, HH2, LH1, HL1, HH1의 밴드 내에서 선택된 각 블록들의 화소값은 '0'을 많이 포함하고 있기 때문에 이진 부호화를 이용한 비트맵을 발생시켜 '0'이 아닌 값의 위치 정보를 제공하고 '0'이 아닌 화소값만을 전송함으로써 불필요한 비트의 할당을 제거한다(단계 311)

이때, 상기된 임계값들을 고정시키지 않고 영상의 크기나 특성에 알맞게 조정 가능하게 함으로써, 더 좋은 화질의 영상을 얻을 수 있을 뿐 아니라 압축 효과도 높일 수 있다. 또한, 주파수 성분이 가장 낮은 밴드인 LL2 밴드는 기존에 나와 있는 JPEG 압축 방식을 이용함으로써 높은 압축 효과 뿐만 아니라 웨이브렛 변환에서 완전히 제거되지 않은 고주파 성분들을 완전히 제거되는 효과를 얻을 수 있다.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 영상 압축 방법에 의하면, 웨이브렛 변환을 통해 전체 영상을 각 주파수 밴드로 분할함으로써, 높은 압축율에서도 블록화 현상이 나타나지 않으며, 또한 웨이브렛 변환에 간단한 로우패스, 하이패스 필터를 사용하여 계산적으로 간단해지면서 짧은 시간에 수행이 가능하다. 그리고, 가장 낮은 밴드를 제외한 각 밴드는 블록 기반의 압축을 함으로써, 수행시간을 줄일 수 있은 뿐 아니라 시각적으로 경계 부분의 정보 손실을 최소화할 수 있다. 특히, 가장 낮은 주파스 밴드를 제외한 나머지 밴드의 압축시 코드북을 만들 필요가 없으므로 코드북을 만듦에 따라 발생했던 문제도 해결할 수 있다.

Claims (5)

1. 입력 영상에 대해 웨이브렛 변환을 수행하여 다양한 해상도를 갖는 밴드들로 분해하는 단계와,

   상기 단계에서 분해된 각 밴드들의 중요도에 따라 각 밴드의 영상을 상응하는 크기의 블록으로 분할하는 단계와,

   상기 단계에서 가장 낮은 주파수 밴드의 영상은 제 1 압축율을 갖는 압축 방법으로 압축하여 전송하는 단계와,

   상기 단계에서 가장 낮은 주파수 밴드를 제외한 나머지 밴드의 블록들은 다수개의 레벨로 양자화를 수행하여 전송하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 웨이브렛 변환 단계는

   로우 패스 필터와 하이 패스 필터를 이용하여 입력 영상을 웨이브렛 변환하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
3. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 1 압축율을 갖는 압축 방법은 정지화 영상에 적용되는 압축 알고리즘(JPEG)인 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 양자화 단계는

   가장 낮은 주파수 밴드를 제외한 각 밴드의 블록들 중 같은 위치에서 우세한 에지 정보를 포함하고 있는 블록을 선택하는 단계와,

   상기 선택된 블록내에 '0'이 아닌 수의 개수가 기설정된 일정 개수 이상일 때만 상기 선택된 블록을 다수개의 레벨로 양자화하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.
5. 제 4 항에 있어서,

   상기 양자화 단계의 양자화 값과 간격은 가장 낮은 밴드를 제외한 밴드 중에서 분산이 가장 큰 밴드를 선택하여 미리 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.