KR20010061979A - 비디오 신호 장애의 고조파 측정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 비디오 신호의 장애 측정 방법은 비디오 신호의 비디오 필드용 파워 스펙트럼을 생성한다. 파워 스펙트럼의 고주파수 단부에서 파워 스펙트럼의 최대 피크가 처음에 선택되며, 피크간의 공통 주파수 간격이 결정된다. 공통 주파수 간격이 아닌 부분의 피크가 공통 주파수 간격의 피크 진폭에 기여한 부분은 공통 주파수 간격의 피크 진폭으로부터 제거된다. 공통 주파수 간격에서 피크의 교정된 진폭의 평균이 얻어지며, 비디오 신호용 장애 미터로 정규화된다.

Description

비디오 신호 장애의 고조파 측정 방법 {HARMONIC MEASUREMENT OF BLOCKINESS IN VIDEO SIGNALS}

본 발명은 비디오 영상 신호용 화질의 평가 방법에 관한 것으로, 특히 비디오 영상 신호의 장애 고조파 측정 방법 및 장치에 관한 것이다.

위성 연결을 통한 전송 같은 디지털 비디오 전송에서는 대역폭(bandwidth)이 중요하며, 비디오 신호는 각 비디오 채널마다 요구되는 대역폭을 감소시키는 압축율의 변화에 지배를 받는다. 통상적으로 사용되는 압축 표준－예를 들면 JPEG(Joint Photographic Experts Group), MPEG(motion picture expert group) 또는 이들의 관련 변형체(proprietary variants)－은 비디오 신호로 나타나는 영상에왜곡(distortion)이 생기므로 고압축율을 구현하는데 손실이 크다. 왜곡의 양은 압축 인코더(encoder)의 사용이 가능한 영상의 복잡성(complexity) 및 초당 비트 수(비트율)의 함수이다. 사용자에게 방해물이 없는 비디오 영상이나 화상을 제공하면서도 압축량을 이상적으로 최대화한다.

미국 오리건주 비버톤의 Tektronix사가 제조한 PQA200(Picture Quality Analyzer, 화질 분석기)같은 현재의 화질 분석 장치가 기초로 참조된다. 비디오 시스템을 통하여 전송되는 비디오 신호는 측정 장치에서 참조 비디오 신호인 최초의 비디오 신호와 비교된다. 참조 비디오 신호는 측정 장치에 저장되거나 몇몇 다른 왜곡되지 않은 경로를 통하여 측정 장치에 전송된다. 참조 비디오 신호의 사용은 Sarnoff사의 JNDmetrix^TM인간 시각 모형 알고리즘 같은 매우 정확한 알고리즘에 필요하다. 그러나 이는 소스에서 인코더를 이중 검사하는 것처럼, 그 내용이 장래에 알려지거나 곧 유용한 비디오 신호 상에서만 측정이 이루어진다는 것을 뜻한다.

인코더의 성능 저하에 기초한 DCT(discrete cosine transform, 이산 코사인 변환)를 측정하는 다른 가능한 방법은 압축 비디오 흐름(stream)에서 정량 스케일의 조잡도(coarseness)의 직접적인 시험이 포함되며, 압축 참조의 형태로 비디오 채널 외부의 여러 수단에 의하여 전송되는 최초 영상의 복잡성의 측정과 선택적으로 결합되어 있다. 이러한 방법은 정확하지는 않지만, 어떤 경우라도 압축 비디오를 측정할 수 있다. 여기서, 다른 부가적인 부호기(codec)를 포함하여, 최종 소비자에게 전달되기 전에 이미 압축이 풀리고 다른 시스템을 통하여 통과하는 비디오는 제외한다.

DCT를 사용하여 비디오를 압축하는 경우에 초래되는 것처럼, 장애 주기에 대한 사전 지식이 없고 잡음을 생성하는 영상 내용이 존재하는 경우의 장애 인공물(blockiness artifact)을 측정할 수 있는 방법 및 장치가 요구된다.

따라서, 본 발명은 비디오 입력 신호의 장애 측정 고조파 방법과 장치를 제시한다. 파워 스펙트럼은 에지(egde) 여과 후, 비디오 선에서 선들의 총합의 고속 푸리에 변환이 행해짐에 따라 비디오 입력 신호의 비디오 필드로 얻어진다. 파워 스펙트럼의 고주파수 단부(end)로부터 최대 주파수 피크가 처음으로 선택되며, 피크당 공통 주기(common period)는 공통 주파수(common frequency) 간격을 나타내도록 결정된다. 공통 주파수 간격에서의 피크의 진폭은 반 또는 두 배의 공통 주파수 간격에서의 피크로 인하여 교정된다. 공통 주파수 간격에서 피크의 정정 진폭은 비디오 입력 신호용 장애 미터를 산출하기 위하여 평균화되고 정규화된다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제, 이점, 그리고 다른 현저한 특성은 첨부한 청구 범위 및 도면을 함께 참조할 경우, 다음의 발명의 상세한 설명으로부터 명백해진다.

도 1의 (A) 내지 (D)는 장애(blockiness) 및 박차 모양(spurious)의 피크의 존재 유무에 따른 비디오 신호의 스펙트럼 도식도이고,

도 2는 본 발명에 따른 비디오 신호의 장애를 측정하는 시스템의 순서도이고,

도 3은 본 발명에 따른 비디오 신호의 장애를 측정하는 장치의 블록도이다.

본 발명의 원리는 도 1의 (A) 내지 (D)에 예시한 것처럼, 특정 형태를 갖는 장애 인공물로 인하여 손상된 비디오 필드의 스펙트럼들을 측정하는데 있다. 이러한 비디오 필드의 스펙트럼들은 비디오 루마(luma) 내용을 운반하는 각 선을 에지여과하고, 하나의 비디오 필드로부터 모든 비디오 선들을 모아 하나의 선으로 만든 결과로 얻어진 선에 FFT(Fast Fourier Transform, 고속 푸리에 변환)같은 푸리에 변환을 행한다.

도 1의 (A)는 장애 인공물이 없는 경우, 비디오 내용에 의하여 산출되는 비디오 필드의 통상적인 스펙트럼을 나타낸다. 이러한 스펙트럼은 필드에 따라 조금씩 변하고 처한 환경에 좌우되지만, 그 형태의 기본적인 특성은 유지된다. 도 1의 (B)는 장애 인공물이 존재하는 비디오의 통상적인 스펙트럼을 나타낸다. 여기서 피크는 블록 경계(block boundaries)가 발생하는 주기에 반비례하는 주파수의 정수배에 위치하여 있다. 이상적으로 피크는 모두 크기가 동일하지만, 무조건 여과할 경우 도 1의 (C)에 예시한 것과 같은 모양이 될 수 있다. 비디오 내용은 종종 가파른 에지의 영상이 많아지거나 FIR(finite impulse response, 유한 임펄스 응답) 디지털 여과로 초래되는 인공물(artifact)을 지닌다. 이러한 경우, 도 1의 (D)의 경우가 될 수 있고, 여기서 스펙트럼의 다양한 피크는 장애 인공물을 나타내는 피크에 따라 존재한다.

도 2는 측정시 스펙트럼의 박차 모양의 주파수 피크를 제거할 수 있는 방법을 나타내며, 이로써 장애 인공물에 의하여 발생하는 스펙트럼 내용을 식별하고 측정할 수 있다. 스펙트럼의 고주파수 단부로부터의 큰 피크는 생성된 스펙트럼 피크 중에 정렬되고, 주파수 간격이 정수배에 해당하지 않는 스펙트럼 피크는 제거된다. 이렇게 함으로써, 스펙트럼에서 박차 모양의 피크는 대부분 제거되며 장애 인공물에 의하여 생성된 피크만이 남는다. 비디오에 존재하는 장애량은 이러한 스펙트럼 피크에서 파생된 몇몇 집합 측정(aggregate measure)으로 결정되며, 이러한 측정은 피크 진폭의 평균값이다.

집합선의 스펙트럼이 얻어지는 경우, 어느 스펙트럼 피크가 현저한지의 여부와 장애를 나타내는 이러한 피크들이 질서있게 분포되었는지 여부를 결정하도록 분석된다. 대부분의 자연적인 화상 에너지가 위치한 최저 주파수 빈(bin)에 대응하는 N－512 포인트 DFT용에서는 50개의 제1 DFT(discrete Fourier transform, 이산 푸리에 변환) 계수가 버려진다. 그 뒤, 스펙트럼은 정규화된 스펙트럼을 얻을 목적으로 최초의 스펙트럼에서 걸러진, 매끈한 기준선 스펙트럼을 얻도록 여과된다. 이 과정은 스펙트럼으로부터 백색 잡음(white noise)과 화상 내용 에너지 같은 대부분의 잡음을 제거한다. 그 뒤, 스펙트럼에서 P개의 최대 피크가 나타나고, 이러한 한 세트의 피크에서 공통 주기를 찾는다. 공통 주기는 영상에서의 현저한 장애 주기에 일치한다.

현저한 장애 주기가 결정되는 경우, 당해 주기에서의 장애량이 계산된다. 장애량을 계산하기 위하여, 반 및 두 배의 장애 주기로부터의 피크에 예상되는 기여분을 제거한 후, 평균 고조파 피크 높이를 측정한다. 그 후, 장애량은 다른 주기에 비교할 수 있는 정규화된 장애 미터(metric)를 얻도록 장애 주기에 의하여 측정된다.

일반적으로, 장애는 독립된 수평 및 수직 구성 요소를 갖는다. 트레이드 오프(tradeoff)로서, 수평 구성 요소만이 위와 같이 계산된다. 수직 구성 요소를 계산하기 위하여, 위의 수평 장애 탐지가 최초 입력 영상의 이항(transpose)에서 행해진다. 이상적인 장애 구현은 원래의 스펙트럼을 합쳐 계산하기보다는 각 선의 스펙트럼을 계산하고 평균하여 합치는 것이다. 이것은 크기를 계산하기 전에 서로상쇄시키는 것처럼, 서로 다른 선들의 상 특성이 집합 스펙트럼을 왜곡하지 않게 하여 준다. 그러나, 이러한 기술의 사용은 현재 엄두를 못낼 정도로 비용이 들어, 한 방향(수평 방향)으로만 장애를 측정하는 견고성이 약한 방법을 사용한다.

1. 동일한 장애량을 가진 두 프레임 간의 스펙트럼 계수의 진폭은 장애 주기에 비례하고, 보다 긴 주기를 가진 프레임은 이에 비례하여 그 스펙트럼에서 보다 많은 피크를 가진다. 따라서, 제1 프레임의 장애 주기가 8이고, 제2 프레임의 장애 주기가 16인 경우, 제1 프레임은 제2 프레임의 스펙트럼 진폭에 비하여, 진폭이 두 배이며 그 수는 반인 스펙트럼 진폭을 가진다. 장애를 정량화하는데 사용되는 미터는 장애 주기에 의한 장애 결과를 정규화함으로써 이러한 사실을 고려한다.

2. 프레임이 예를 들어 8과 16, 8과 12 같은 공통 고조파를 공유하는 다수의 장애 주기를 포함하는 경우, 합쳐진 스펙트럼은 왜곡된다. 예를 들어, 8 및 16 같은 경우에 있어서, 장애 주기가 8인 경우의 모든 스펙트럼 피크는 장애 주기가 16인 경우의 에너지의 기여분으로 인하여 증가한다. 이러한 가능성을 참작하지 않는 경우, 장애 주기가 8인 경우의 에너지가 실제보다 큰 값으로 계산될 수 있다. 역으로, 장애 주기가 16인 스펙트럼 피크를 측정하는 경우, 장애 주기가 8인 피크와 일치하는, 짝수 스펙트럼 피크들은 홀수 피크들보다 진폭이 크다. 장애 주기가 8 및 16인 장애 에너지의 상대적 기여분을 평가하는 다음의 방법을 제안한다.

스펙트럼 에너지를 평가하는 원하는 장애 주기가 주어지는 경우, 주기가 2×P인 홀수 고조파의 평균 에너지가 계산되고, 주기가 P인 모든 피크로부터 제거된다. 잠재적으로 공통(P, 2P) 2차 고조파인 경우 이러한 제1차 교정을 행하지만, 임의의 공유 고조파 구성의 원인을 밝히려는 보다 일반적인 주기(N ×P, M ×P)인 경우에는 교정하지 않는다.

3. 알려진 주기에서 장애 미터를 계산하는 것을 목표로 하는 경우, 전체 스펙트럼을 계산하는 것보다는 바라는 주파수에서 직접 DFT계수를 계산하는 것만으로 효율이 향상된다. 예를 들어 장애 주기가 8인 경우, 장애 주기가 64, 128, 192인 경우의 DFT계수만이 512-포인트 DFT를 이행하게끔 계산을 필요로 한다.

4. DFT는 단지 집적 주파수 빈(bin)만을 계산하기 때문에, 고조파가 단편적인 주파수 경계와 만나는 경우, 몇몇 에러가 발생한다. 제로 패딩(zero padding)과 몇몇 형태의 보간법으로 1024-포인트 DFT를 사용함으로써 보다 좋은 해상도를 얻을 수 있다. 보간법을 사용하는 경우 스펙트럼 스미어링(smearing)이 발생하지만, 이것은 DFT에서 다수의 인접한 빈으로 하여금 단편적인 고조파로부터 에너지를 받도록 한다. DFT에서 포인트의 수가 작을수록, 장애 미터의 정확도 및 정밀도는 떨어진다.

위에 언급한 방법은 전체 영상 장애의 집합 측정을 이끌어 내면서, 비디오 영상의 국부 지역에 적용할 수 있고, 장애의 집합 측정은 기초가 되는 영상의 인간 시각 여과(human vision filtering)에 따라 가중된 장애의 국부 측정으로부터 이를 형성함으로써 얻어질 수 있다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 방법을 행하기 위하여 요구되는 장치는 비디오신호를 디지털 형태로 변환하는 비디오 신호 수신기(12)를 포함하므로, 컴퓨터 기억 장치(14) 및 위에 서술한 스펙트럼을 얻도록 여과기(16)에 어레이 또는 비트맵을 저장할 수 있다. 장애 손상에 해당하는 스펙트럼 피크 정보는 위에 서술한 것처럼 적절한 분석기(18)에 의하여 격리되며, 측정한 장애는 적절한 표시 장치(20)에 나타난다.

따라서 본 발명은 입력 비디오 신호 파워 스펙트럼으로부터 생성되는 주파수 고조파를 이용하고, 스펙트럼의 최대 피크를 선택하고, 주파수의 정수배가 아닌 것은 제거하고, 각 세트의 피크에 대응하는 최대 장애량을 찾고, 현저한 세트의 피크용 장애 주기 및 장애량을 보고하여 장애 측정 방법을 제시하는데 있다.

Claims (7)

1. 고조파를 사용하여 입력 비디오 신호의 장애를 측정하는 방법에 있어서,

   입력 비디오 신호의 비디오 필드에 파워 스펙트럼을 생성하는 단계;

   공통 주파수 간격(common frequency interval)에서 생성되는 파워 스펙트럼으로부터 한 세트의 피크를 선택하는 단계; 및

   상기 한 세트의 피크에 대한 장애 측정 방법을 결정하는 단계

   를 포함하는 장애 측정 방법.
2. 제1항에서,

   상기 파워 스펙트럼을 생성하는 단계는,

   에지를 두드러지게 하기 위하여 상기 비디오 필드를 여과하는 단계;

   여과된 상기 비디오 필드 선을 하나의 선으로 합치는 단계; 및

   상기 파워 스펙트럼을 산출하도록 상기 하나의 선에 푸리에 변환을 행하는 단계

   를 포함하는 장애 측정 방법.
3. 제1항에서,

   상기 한 세트의 피크를 선택하는 단계는,

   초기 한 세트의 피크를 얻기 위하여 상기 파워 스펙트럼의 고주파수 단부의큰 피크들을 정렬하는 단계; 및

   상기 공통 주파수 간격을 정의하는 상기 피크 간의 공통 주기를 가지는 한 세트의 피크를 찾기 위하여 상기 초기의 한 세트의 피크를 검색하는 단계

   를 포함하는 장애 측정 방법.
4. 제3항에서,

   큰 피크들을 정렬하는 단계는,

   최저 주파수 빈에 대응하는 비디오 필드의 내용을 나타내는 N개의 제1 이산 푸리에 변환 계수를 제거하는 단계;

   매끈한 기준선 스펙트럼을 얻기 위하여 상기 파워 스펙트럼을 여과하는 단계;

   정규화된 스펙트럼을 얻기 위하여 상기 파워 스펙트럼으로부터 상기 매끈한 기준선 스펙트럼을 제거하는 단계; 및

   상기 초기의 한 세트의 피크로서 상기 정규화된 스펙트럼에서 P개의 최대 피크를 찾는 단계

   를 포함하는 장애 측정 방법.
5. 제1항에서,

   상기 장애 측정 방법을 결정하는 단계는 장애 측정으로서 한 세트의 피크의 진폭을 평균화하는 단계를 포함하는 장애 측정 방법.
6. 제3항에서,

   상기 장애 측정 방법을 결정하는 단계는,

   공통 주기의 반 및 두 배 주기에서 피크에 의하여 더해지는 한 세트의 피크의 진폭에 대한 기여분을 제거하는 단계;

   장애량을 얻기 위하여 상기 공통 주기에서 피크의 평균 고조파 피크 진폭을 측정하는 단계; 및

   장애 측정으로서 정규화된 장애 미터를 얻기 위하여 공통 주기로서 장애량을 측정하는 단계

   를 포함하는 장애 측정 방법.
7. 제6항에서,

   상기 한 세트의 피크의 진폭에 대한 기여분을 제거하는 단계는,

   평균 진폭에 대한 기여분을 산출하기 위하여 상기 공통 주기가 두 배인 홀수 고조파에서 피크의 진폭을 평균화하는 단계; 및

   상기 공통 주기의 피크의 진폭에서 상기 평균 진폭 기여분을 제거하는 단계

   를 포함하는 장애 측정 방법.