KR20020007402A - 액티브 비디오 신호에 대한 주관적 잡음 측정 - Google Patents

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KR20020007402A
KR20020007402A KR1020017014166A KR20017014166A KR20020007402A KR 20020007402 A KR20020007402 A KR 20020007402A KR 1020017014166 A KR1020017014166 A KR 1020017014166A KR 20017014166 A KR20017014166 A KR 20017014166A KR 20020007402 A KR20020007402 A KR 20020007402A
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KR1020017014166A
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하이얀 헤
크리스티안 헨트셸
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요트.게.아. 롤페즈
코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명에 따라, 종래 기술의 비디오 영상들에 비해 주관적으로 우수한 것으로 인지되는 비디오 영상을 생성하는 향상된 비디오 신호를 생성하기 위해 액티브 비디오 신호 중의 잡음 신호들을 측정하고 필터링하는 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 장치는 (1) 비디오 신호의 주파수 성분들을 필터링하는 필터, (2) 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 절대값을 산출하는 절대값 유니트, (3) 주관적인 인간의 지각 능력에 관련된 임계값에 대한 화소들의 절대값을 클리핑하는 클리핑 유니트, (4) 슬라이딩 윈도우가 비디오 영상의 하나의 프레임의 상이한 영역들 내에 순차로 위치하는 경우, 슬라이딩 윈도우 내에 배치된 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들을 합산하는 합산기 회로, 및 (5) 비디오 영상의 비디오 신호 내의 잡음을 나타내는 화소들의 클리핑된 절대값들의 적어도 하나의 최소합을 검출하는 검출기를 포함한다. 이러한 장치 및 방법은 주관적으로 우수한 비디오 영상들의 생성을 허용하는 잡음에 대한 비디오 신호의 비율을 제공한다. 이러한 장치 및 방법은 또한 비디오 신호 내의 블로킹 아티팩트를 측정한다.

Description

액티브 비디오 신호에 대한 주관적 잡음 측정{Subjective noise measurement on active video signal}
현재 텔레비전 세트 내의 비디오 신호 영상 향상 회로는 잡음 신호들을 측정하여 필터링하기 위해 잡음 측정 알고리즘을 사용함으로써 영상 향상을 제공한다. 아날로그 신호들의 세계에서, 가장 통상적인 유형의 잡음은 가우스 잡음(Gaussian noise)이다. 그러므로, 대부분의 종래 기술의 잡음 측정 알고리즘들은 가우스 잡음만을 측정하여 필터링하도록 설계되었다.
비디오 신호상의 잡음이 하나 이상의 소스로부터 발생할 수 있기 때문에, 비디오 신호 내에 검출되는 잡음은 하나 이상의 성분으로 구성될 수 있다. 각각의 잡음 신호 성분은 그 자체 특성을 가질 수 있다. 이는 동일한 유형으로 된 잡음신호 성분들에 대해서도 정확하다. 예를 들면, 비디오 신호 내의 모든 잡음 신호 성분들이 가우스 잡음 유형일지라도, 각각의 가우스 잡음 신호 성분의 주파수 특성은 다른 가우스 잡음 신호 성분들 각각의 주파수 특성과 상이할 것이다.
계속적으로 증가하는 환경에서 디지털 송신 레벨에 따라, 디지털 송신 MPEG 아티팩트는 비디오 신호들에서 보다 통상적으로 나타난다. 고품질 비디오 신호들을 유지하기 위해, 비디오 신호들에 따른 MPEG 아티팩트들의 효과를 제거하는 것이 바람직하다. 현재 텔레비전 세트들 내에 존재하는 잡음 측정 알고리즘들은 가우스 잡음만을 측정할 수 있기 때문에, 비디오 신호로부터 MPEG 아티팩트들을 검출하고, 측정하여 제거하기 위해 텔레비전 세트 회로에 별개의 MPEG 아티팩트 검출기를 부가할 필요가 있다.
비디오 신호 내에서 1개 이상의 가우스 잡음 신호 성분을 검출할 수 있는 장치 및 방법을 갖는 것이 바람직할 것이다. 또한, 그 장치 및 방법이 비디오 신호 내의 MPEG 아티팩트 잡음 신호 성분들을 검출할 수도 있는 경우가 바람직할 것이다.
비디오 신호 내의 잡음을 제거하기 위해, 비디오 신호 내의 잡음 레벨이 확인되어야 하고, 이어서 비디오 신호로부터 공제되어야 한다. 비디오 신호 내의 잡음 레벨을 확인하기 위한 많은 존재 기술들이 존재한다. 예를 들면, 비디오 신호 내의 제곱 평균 제곱근("rms") 잡음의 간단한 측정은 다음 식으로부터 얻어질 수있다.
식(1)에서, Nestimated는 추정된 잡음이고, s[i]는 ith구간 내의 잡음이 없는 신호이고, n[i]는 ith구간의 잡음이다. 수신된 신호는 (s[i] + n[i])이기 때문에, Nestimated의 측정은 단지 s[i]가 공지되어 있을 때 얻어질 수 있다. 이는 s[i] 가 공백 레벨(blanking level) Vbl과 동일한 것으로 공지된 경우에 비디오 신호의 수평 공백 구간(또는 수직 공백 기간)의 잡음을 측정할 가능성을 제안한다. 공백 레벨 Vbl이 정확하게 공지되어 있지 않더라도, 그것은 공백 구간에서 (s[i] + n[i])의 장기간의 평균으로서 추정될 수 있다.
불행하게도, 공백 구간내에 잡음 레벨의 추정치는 액티브 비디오 신호내의 잡음 레벨의 신뢰할 수 있는 추정치는 아니다. 이것은 공백 신호들이 클램프 잡음(clamp noise) 및 싱크 지터(sync jitter)를 최소화시키기 위해 비디오 카세트 레코더 및 신호 반복기 스테이션(signal repeater station)에 의해 자주 재삽입되기 때문이다. 즉, 잡음이 적은 새로운 블랭킹 신호들이 보다 많은 잡음을 가질 수 있는 오래된 공백 신호들 대신에 삽입된다. 그러므로, 새롭게 삽입된 공백 신호들 내의 잡음은 액티브 비디오 신호 내에 실지로 포함된 잡음보다 적어질 수 있다. 액티브 비디오 신호 내의 잡음 레벨과 새로 삽입된 공백 신호들의 잡음 레벨을 동등하게 함으로써, 액티브 비디오 신호 내의 실제 잡음 레벨의 과소 평가를 초래할 수 있다.
이러한 이유 때문에, 비디오 신호의 액티브 비디오 신호부에서 잡음 레벨을 측정할 필요가 있다. 이것은 액티브 비디오 신호 내의 신호와 잡음 간에 구별되는 문제점을 도입한다. 이러한 문제점을 다루기 위한 한가지 방법은 영상이 일정한 휘도(luminance)의 특정한 최소량의 수평 스트레치들(horizontal stretches)을 포함하는 것으로 가정하는 것이다. 일정한 휘도(또는 거의 일정한 휘도)를 갖는 L 화소들의 이러한 스트레치 각각에서, 화소들의 이러한 스트레치들 내의 편차는 잡음에 의해 유발되는 것으로 추정된다. 분산을 판정함으로써 이러한 국부적인 잡음 신호들의 레벨을 다음과 같이 추정할 수 있다:
식(2)에서, 화소부는 좌표(x,y,f)로 규정된다. 특정 화소에 대해, "x" 값은 한 라인 내의 화소의 위치를 지정하고, "y" 값은 하나의 프레임 내의 라인 위치를 지정하며, "f" 값은 프레임의 위치를 지정한다. 방송 중에 화소들은 순차로 송신된다. 그러므로, 송신중 임의의 특정 화소의 위치는 단일(즉, 1차원) 좌표에 의해 지정될 수 있다. 단일 좌표는 "i"로서 칭할 수 있고, "i" 값은 하기 식에 의해 산출된다:
식(3)에서, Tx는 샘플 시간이고, TL은 라인 기간이며 Tf는 필드 기간이다. Tx, TL및 Tf값들은 특정 표준(예, PAL, NTSC)에 대해 고정된다. 송신 동안 화소의 위치는 이러한 방법을 사용하여 지정될 수 있다.
식(2)에서, Nestimated(x,y,f)는 추정된 잡음이고, L은 화소들의 선택된 스트레치 내의 화소들의 수이며, F[x,y,f]는 (Y[i]+n[i])와 동일하다. Y[i]는 ith구간의 휘도이고, n[i]는 ith구간의 잡음이다. 식(2)에서, Fx,t,f는 (Y[i]+n[i])신호의 국부적인 평균이고, 하기 식에 의해 산출된다:
액티브 비디오 신호 내의 잡음 레벨을 추정하는 분산 방법을 이용하기 위해서, 많은 영역들로부터 분산을 산출할 필요가 있다. 영상은 일정한 휘도의 특정량의 작은 영역들을 포함하는 것으로 추정된다. 또한, 가장 작은 분산을 초래하는 영역들인 영상으로부터 어떠한 디테일을 포함하지 않고, 잡음만을 포함하는 것으로 추정된다. 문제는 영상이 많은 "플랫(flat)" 영역(영상에 어떠한 콘트라스트도 없거나 또는 거의 콘트라스트가 없는 경우)을 포함한다면, 분산법이 잡음의 과소 평가를 초래한다는 것이다. 이것은 잡음 측정을 화상 콘텐트에 의존하게 한다.
이러한 문제점을 해결하는 한 가지 방법은 R 최소 잡음 추정치 이상의 잡음 추정치의 평균을 취하는 것이고, 여기서 R은 0이 아닌 양의 정수인 미리 선택된 수이다. 잡음 추정치의 평균화는 화상 콘텐츠에 따른 잡음 측정의 의존성을 감소시킨다.
잡음 측정 시스템이 비디오 신호 내의 잡음량을 추정한 후, 잡음 측정 시스템은 잡음 추정치를 비디오 시스템의 다른 신호 처리 소자에 전송한다. 그러한 신호 처리 소자중 하나는 액티브 비디오 신호로부터 신호의 잡음 성분들을 공제할 수 있는 잡음 공제 소자이다. 액티브 비디오 신호로부터 잡음 성분들의 공제는 적은 잡음 콘텐츠에 의해 개선된 비디오 영상들을 생성할 수 있는 향상된 액티브 비디오 신호를 제공한다.
비디오 신호 내에서 상이한 주파수 특성을 갖는 잡음 성분들의 존재는 잡음 측정 시스템( 및 그의 관련된 잡음 공제 소자)이 주관적인 인식의 관점에서 최상의 품질의 영상을 제공하지 못하는 비디오 신호에 대한 보정을 가능하게 할 수 있다. 보정된 비디오 신호에 의해 제공된 비디오 영상의 시청자들의 주관적인 인식은 누구나 잡음 측정 시스템에 의해 인가된 보정에 기초하여 기대할 수 있는 한 항상 양호한 것일 수는 없다. 이는 현존하는 잡음 측정 방법들이 인간의 육안에 보이게하기 위한 결과적인 비디오 영상들을 최적화시키는 방법으로 비디오 신호들로부터 잡음을 제거하도록 설계되지 않았기 때문이다.
그러므로, 인간의 육안의 특성들을 고려하는 방법으로 비디오 신호들 중 잡음 신호들을 측정하여 필터링할 수 있는 잡음 측정 장치들 및 방법들이 필요하다. 특히, 종래 기술의 잡음 측정 알고리즘에 의해 생성된 비디오 영상들의 화질에 비해 우수한 화질을 갖는 시청자들에 의해 주관적으로 인식할 수 있는 향상된 비디오 영상을 제공하는 방법으로 비디오 신호들 내의 잡음 신호들을 측정하여 필터링할수 있는 잡음 측정 장치들 및 방법들이 필요하다. 보다 상세하게는, 비디오 신호 내의 잡음이 인간의 육안으로 인지되기에 충분히 큰지 여부를 판정할 수 있는 잡음 측정 장치들 및 방법들이 필요하다.
본 발명은 비디오 신호를 향상시키는 장치 및 방법에 관한 것이며, 특히, 종래 기술의 비디오 영상들에 비해 주관적으로 우수하게 감지되는 비디오 영상을 생성하는 향상된 비디오 신호를 생성하기 위해 액티브 비디오 신호들 내의 잡음 신호들을 측정하여 필터링하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 장치 및 방법을 이용하는 텔레비전 셋의 블록도.
도 2는 본 발명의 장치 및 방법을 예시하는 블록도.
도 3은 본 발명의 장치의 작동 방법을 예시하는 흐름도.
본 발명은 일반적으로 비디오 영상을 시청하기 위해 사용되는 인체 시각 시스템의 특성들을 고려하는 방법으로 액티브 비디오 신호 내의 잡음 신호들을 측정하여 필터링시킬 수 있는 장치 및 방법을 포함한다.
본 발명의 유리한 일 실시예에서, 본 발명의 장치는 (1) 필터링된 비디오 신호를 형성하기 위해 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는 필터, (2) 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 형성할 수 있는 절대값 유니트, (3) 주관적인 인간의 지각 능력에 관련된 클리핑 임계값에 대한 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호들을 클리핑할 수 있는 클리핑 유니트, (4) 슬라이딩 윈도우 내에 배치된 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들을 합산할 수 있고, 슬라이딩 윈도우가 비디오 영상의 프레임의 상이한 영역들 내에 순차로 위치할 때 상기 값들의 복수의 합들을 얻을 수 있는 합산기 회로, 및 (5) 비디오 영상의 비디오 신호 중 잡음을 나타내는 신호를 얻기 위해, 상기 값들의 복수의 합들 중 최소값인 값들의 적어도 하나의 합을 검출할 수 있는 검출기를 포함한다.
본 발명의 주된 목적은 비디오 영상들을 시청하기 위해 사용되는 인체 시각시스템의 특성들을 고려하는 방법으로 비디오 신호들 내의 잡음 신호들을 측정하여 필터링할 수 있는 잡음 측정 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 종래 기술의 잡음 측정 장치 및 방법들에 의해 생성된 비디오 영상들의 화질에 비해 우수한 화질을 갖는 것으로서 시청자들에 의해 주관적으로 인식될 수 있는 향상된 비디오 영상을 제공하는 방법으로, 액티브 비디오 신호들 중 잡음 신호들을 측정하여 필터링할 수 있는 잡음 측정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
상기한 바는 당업자들이 다음의 본 발명의 상세한 설명을 보다 잘 이해할 수 있도록 본 발명의 특징 및 기술적 장점들을 오히려 대체적으로 약술하였다. 본 발명의 특허 청구의 범위의 주체를 형성하는 본 발명의 추가의 특징들 및 장점들은 이하 기재할 것이다. 당업자들은 그들이 본 발명의 동일한 목적을 수행하기 위한 다른 구조물들을 변형시키거나 또는 설계하기 위한 기초로서 개시된 개념 및 특정 실시예를 용이하게 사용할 수 있음을 인식해야 한다. 당업자라면 그러한 등가의 구성들이 광의의 형태의 본 발명의 정신 및 범위에서 벗어나지 않음을 역시 인식해야 한다.
본 발명의 상세한 설명을 착수하기 전에, 본 특허 출원 명세서 전반에 사용된 특정 단어들 및 어구들의 정의를 기재하는 것이 유익할 수 있다: 즉, "내포하다(include)" 및 "포함하다(comprise)" 및 그의 유사어들은 제한 없는 포함을 의미하고; "또는"은 모두를 포함하는 의미이고(이거나); "와 연관된" 및 "그와 연관된"이라는 어구 뿐만 아니라 그의 유사어들은 ∼내에 포함된, ∼와 상호 접속된, 함유하다, ∼내에 함유되는, ∼에 또는 ∼와 접속된, ∼에 또는 ∼와 결합하는, ∼와 소통할 수 있는, ∼와 협력하는, 삽입하다. 병치하다, ∼에 근사하는, ∼에 또는 ∼와 결합된, 갖다, ∼ 특성을 갖는 등을 포함하는 것을 의미할 수 있고; "제어기", "처리기" 또는 "장치"는 적어도 하나의 오퍼레이션을 제어하는 임의의 디바이스, 시스템 또는 그의 일부를 의미하고, 그러한 디바이스는 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어, 또는 이들중 적어도 2의 일부 조합으로 구축될 수 있다. 임의의 특정 제어기와 연관된 기능성은 국부적으로 또는 원격으로 집중되거나 또는 분배될 수 있음을 인식해야 한다. 특정 단어들 및 어구들에 대한 정의는 본 특허 출원 명세서 전반에 제공되어 있고, 당업계의 숙련자라면 대부분의 경우는 아니지만, 많은 경우에, 그러한 정의가 과거, 뿐만 아니라 장래에 그와 같이 정의된 단어들 및 어구들의 사용에 적용됨을 이해해야 한다.
본 발명 및 그의 장점의 보다 완전한 이해를 위해, 이하 수반된 도면과 연관시켜 취한 다음 설명을 참조하고, 여기서 동일한 숫자들은 동일한 대상물을 지정한다.
아래 고찰되는 도 1 내지 도 3 및 본 발명의 장치 및 방법의 원리를 기술하기 위해 본 특허 출원 명세서에 기재된 여러 가지 실시예들은 단지 예시하기 위한 것으로 본 발명의 범위를 어떠한 방법으로든지 제한하는 것으로 해석되지 않아야 한다. 본 발명의 장치 및 방법은 텔레비전 세트에서 비디오 신호를 향상시키는 장치 및 방법으로서 기재될 것이다. 본 발명의 장치 및 방법이 텔레비전 세트로 제한되지 않음을 깨닫는 것이 중요하다. 당업자들이라면 본 발명의 원리가 제한 없이 텔레비전 수상기, 텔레비전 카메라, 컴퓨터 비디오 디스플레이 시스템 및 비디오 신호들을 이용하거나 또는 처리하는 임의의 유형의 전자 장비를 포함하는 임의의 유형의 비디오 시스템에 성공적으로 적용될 수도 있음을 쉽게 이해할 것이다. 다음의 설명에서, 텔레비전 세트는 단지 예시의 목적으로 사용된다.
도 1은 본 발명의 장치 및 방법을 이용하는 텔레비전 세트(100)의 블록도이다. 텔레비전 세트(100)는 텔레비전 수상기(110) 및 디스플레이 유니트(115)를 포함한다. 디스플레이 유니트(115)는 음극선관(cathode ray tube) 또는 플랫 패널 디스플레이(flat panel display) 또는 비디오 영상들을 디스플레이하기 위한 임의의 유형의 장비일 수 있다. 텔레비전 수상기(110)는 텔레비전 신호들을 수신하기 위한 안테나(105)를 포함한다. 안테나(105)는 튜너(120)에 결합된다. 튜너(120)는 중간 주파수("IF") 처리기(125)에 연결된다. IF 처리기(125)는 임의의 MPEG 디코더(130)에 연결된다. MPEG 디코더(130)의 출력은 본 발명의 잡음 측정 회로(135)에 연결된다. MPEG 디코더(130)의 출력은 또한 후처리 회로(postprocessing circuit ; 140)에 연결된다. 잡음 측정 회로(135)는 후처리 회로(140)로 입력되는 것과 동일한 비디오 신호를 수신한다. 후처리 회로(140)의 출력은 디스플레이 유니트(115)에 입력된다. MPEG 디코더(130)는 텔레비전 수상기(110)가 MPEG 디코더를 포함하지 않는 아날로그 텔레비전 수상기일 수도 있기 때문에 "임의적(optional)"이다. 그러한 실시예에서, IF 처리기(125)의 출력은 MPEG 디코더(130)의 출력 대신에 잡음 측정 회로(135) 및 후처리 회로(140)에 의해 사용된다.
잡음 측정 회로(135)는 비디오 신호들 내에 존재하는 잡음 신호들을 측정하여 필터링하기 위해 MPEG 디코더(130)로부터 수신한 비디오 신호들을 처리한다. 하기에 보다 충분히 설명되는 바와 같이, 잡음 측정 회로(135)는 인간의 지각 특성들을 고려하는 방법으로 비디오 신호들을 처리한다. 잡음 측정 회로(135)의 출력은 잡음 측정 회로(135)가 MPEG 디코더(130)로부터 수신하는 비디오 신호들에 대한 신호 대 잡음비이다. 잡음 측정 회로(135)에 의해 결정되는 신호 대 잡음비는 종래 기술의 잡음 측정 회로들에 의해 제공되는 것보다 주관적으로 보다 정확하고 시각적으로 명확한 비디오 영상을 제공한다.
잡음 측정 회로(135)는 신호 대 잡음비 정보를 후처리 회로(140)에 전송한다. 후처리 회로들(140)은 비디오 신호들로부터 잡음 신호들을 제거하기 위해 신호 대 잡음비 정보를 이용할 수 있고, 그에 따라 비디오 신호들에 의해 생성되는 비디오 영상들의 화질을 향상시킬 수 있다.
후처리 회로(140)는 여러 가지 상이한 유형의 비디오 신호 처리를 수행할 수있다. 예를 들면, 일부의 비디오 신호 처리 어플리케이션은 (a) 잡음 레벨 적응형 잡음 감소 알고리즘들, (b) 잡음 레벨 적응형 선명도 향상, (c) 잡음 레벨 적응형 휘도-색차 분리, (d) 잡음 레벨 적응형 모션 검출, (e) 잡음 레벨 적응형 모션 추정 및 보상, (f) 잡음 레벨 적응형 상향 변환(noise level adaptive up-conversion), (g) 잡음 레벨 적응형 특징 향상, 및 (h) 잡음 레벨 적응형 객체 기반 알고리즘들(noise level adaptive object based algorithms)을 포함한다. 본 발명의 장치 및 방법은 MPEG 인코딩 전에 잡음 레벨 순응형 필터링을 위한 텔레비전 카메라들(도시하지 않음)과 같은 영상 전처리 회로들(image pre-processing circuit)에 역시 이용될 수 있음을 주목해야 한다.
컴퓨터 디스켓(145)의 개략적인 표시는 역시 도 1에 도시된다. 본 발명의 대안의 유리한 실시예에서, 컴퓨터 디스켓(145)은 텔레비전 수상기(100) 내의 컴퓨터 디스크 드라이브(도시하지 않음)에 삽입될 수 있다. 컴퓨터 디스크 드라이브는 잡음 측정 회로(135)로부터 직접적으로 (또는 후처리 회로(140)로부터 간접적으로) 잡음 측정 정보를 수신할 수 있고, 그 정보를 컴퓨터 디스켓(145)에 기록할 수 있다.
본 발명의 다른 대안의 유리한 실시예에서, 컴퓨터 디스켓(145)은 본 발명의 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 실행 가능한 방법 단계들을 포함한다. 이러한 유리한 실시예에서, 컴퓨터 디스켓(145)은 전산화된 데이터 및 명령들을 저장하고 전송할 수 있는 임의의 유형의 매체(인터넷을 포함함)의 표시로서 고려될 수 있다. 본 발명의 본 실시예에서, 후처리 회로(140)는 컴퓨터 디스켓(145)으로부터 (또는 전산화된 데이터 및 명령을 저장하고 전송하기 위한 임의의 유형의 매체로부터) 본 발명의 전산화된 방법 단계들을 수신할 수 있다. 후처리 회로(140)는 본 발명의 전산화된 방법 단계들에 따라 MPEG 디코더(130)로부터 비디오 신호들 내의 잡음을 측정할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 잡음 측정 회로(135)의 장치 및 방법을 예시하는 블록도이다. 입력 비디오 신호선은 신호 처리 브랜치들(210, 230, 250 및 270) 각각에 접속된다. 입력 신호선 상으로 입력되는 임의의 비디오 신호는 신호 처리 브랜치들 각각의 제1 소자에 동시에 전송된다. 4개의 전형적인 신호 처리 브랜치들을 도 2에 도시되지만, 본 발명은 4개의 신호 처리 브랜치들의 사용에 제한되지 않는다. 본 발명은 하나의 신호 처리 브랜치에 의해 실시될 수 있지만, 적어도 2개의 신호 처리 브랜치들이 사용될 때 보다 양호한 결과가 얻어진다. 얼마나 많은 신호 처리 브랜치들이 사용될 수 있는지에 관한 상한은 없다. 이는 신호 처리 브랜치(250)와 신호 처리 브랜치(270) 사이에 타원들로 도 2에 나타낸다.
신호 처리 브랜치(210)의 제1 소자는 신호 필터(211)이다. 필터(211)는 비디오 신호의 주파수 성분들의 특정 범위를 선택하고 통과시키기 위한 고역 필터(high-pass filter) 또는 대역 필터(band pass filter)이다. 필터(211)의 출력은 신호 처리 브랜치(210)의 제2 소자의 입력에 접속된다. 신호 처리 브랜치(210)의 제2 소자는 절대값 유니트(212)이다. 절대값 유니트(212)는 필터(211)에 의해 필터링된 비디오 신호의 화소들의 휘도의 절대값들을 산출한다. 또한, 절대값 유니트(212)는 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을나타내는 신호를 형성한다.
절대값 유니트(212)의 출력은 신호 처리 브랜치(210)의 제3 소자의 입력에 접속된다. 신호 처리 브랜치(210)의 제3 소자는 클리핑 유니트(213)이다. 클리핑 유니트(213)는 필터(211)에 의해 필터링된 비디오 신호의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호의 진폭을 클리핑한다. 클리핑 양은 미리 선택된 클리핑 임계 레벨에 의해 결정된다. 클리핑 유니트(213)를 위한 적절한 클리핑 임계값의 선택은 하기에 보다 충분히 기재될 것이다.
클리핑 유니트(213)의 출력은 신호 처리 브랜치(210)의 제4 소자의 입력에 접속된다. 신호 처리 브랜치(210)의 제4 소자는 프레임 또는 "윈도우" 내에 위치하는 화소들의 휘도의 절대값들을 나타내는 클리핑된 신호들의 값들을 합산하는 합산기 회로(214)이다. 유리한 실시예에서, 윈도우는 M 화소들 x N 화소들의 크기를 갖는 직사각형이다(이하 "M x N 윈도우"라 칭함). 그러나, 윈도우용으로 다른 형상들이 가능하다(예컨대, 다이아몬드형 또는 십자형). 예시의 목적상, 윈도우는 직사각형 M x N 윈도우인 것으로 추정될 것이다. 합산기 회로(214)는 M x N 윈도우 내에 위치하는 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들을 가산한다. 이어서, 합산기 회로(214)는 이후의 분석을 위해 그 합을 저장한다.
M x N 윈도우는 비디오 영상을 포함하는 프레임 상에서 이동 가능하다. 따라서, 그것은 때때로 "M x N 슬라이딩 윈도우"라 칭한다. 합산기 회로(214)는 M x N 슬라이딩 윈도우를 새로운 위치로 이동시키고, M x N 윈도우의 새로운 위치에 있는 화소들 각각의 휘도의 절대값들을 나타내는 클리핑된 신호들의 값들을 가산한다. 이어서, 합산기 회로(214)는 상술한 메모리 기억 장치 내의 새로운 위치로부터 그 합을 저장한다.
합산기 회로(214)는 비디오 영상을 포함하는 프레임 상에서 M x N 윈도우를 계속 이동시키고, 각각의 위치에서 M x N 윈도우 내의 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들을 계속 가산한다. 합산기 회로(214)가 비디오 영상을 포함하는 전체 프레임에 대해 이러한 공정을 완료하였을 때, 합산기 회로(214)는 각각의 M x N 윈도우 위치들 내의 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들의 완전한 합산 세트를 얻는다. 클리핑된 신호들의 값들의 이러한 완전한 합산 세트는 합산기 회로(214)의 출력이다.
합산기 회로(214)의 출력은 신호 처리 브랜치(210)의 제5 소자의 입력에 접속된다. 신호 처리 브랜치(210)의 제5 소자는 비디오 영상을 포함하는 프레임 내에 클리핑된 신호들의 값들의 R 최소 합들을 검출하는 검출기(215)이다. 즉, 검출기(215)는 합산기 회로(214)로부터 클리핑된 신호들의 값들의 완전한 합산 세트를 통해 탐색하고, 최소 값들을 갖는 R 합을 발견한다. 검출기(215)에서 설정된 미리 선택된 수 R은 0이 아닌 양의 정수인 수이다. 숫자 R이 가질 수 있는 최소값은 1의 값이다.
숫자 R이 1의 값을 갖는 것으로 선택된 경우, 검출기(215)는 최소값 합(즉, 검출기(215)가 합산기 회로(214)로부터 수신하는 완전한 합 세트 내의 모든 합들의 최소값을 갖는 합)을 검출한다. 숫자 R이 1보다 큰 값을 갖도록 선택되면, 검출기(215)에 의해 검출된 R 합은 잡음 신호에 대한 평균값 합을 얻기 위해 함께평균화된다. 잡음 신호에 대한 단일 최소값 합이 사용되는지의 여부 또는 잡음 신호에 대해 평균값 합이 사용되는지의 여부에 대하여, 잡음 신호의 결과 값은 비디오 신호에 대한 신호 대 잡음비를 얻기 위해 사용된다.
그러므로, 검출기(215)의 출력은 잡음 측정 회로(135)가 비디오 신호들이 필터(211)에 의해 필터링된 후 MPEG 디코더(130)로부터 수신하는 비디오 신호들에 대한 신호 대 잡음비이다. 검출기(215)의 출력은 신호 처리 브랜치(210)의 출력이다. 검출기(215)의 출력은 가산기 유니트(280)에 대한 입력이다. 가산기 유니트(280)는 다른 신호 처리 브랜치들 내의 다른 검출기들로부터 신호들을 수신할 수 있다. 가산기 유니트(280)의 출력은 잡음 측정 회로(135) 내에 포함된 신호 처리 브랜치들 각각으로부터의 신호들의 합을 나타낸다. 가산기 유니트(280)의 출력은 후처리 회로(140)의 입력에 연결된다.
순간 저역 통과 필터(temporal low pass filter)(도시하지 않음)는 잡음 추정 신호의 출력 품질을 개선시키기 위해 사용될 수 있다. 가산기 유니트(280)의 출력은 시간이 경과함에 따라 잡음 추정 신호를 평탄화시키는 저역 통과 순간 저역 통과 필터에 직접적으로 연결된다. 이러한 특징은 통상적으로 잡음 저레벨 적응 신호 처리에 대한 보다 우수한 결과가 된다. 일시적 저주파 필터의 출력인 저역 통과 순간 저역 통과 필터링된 잡음 추정 신호는 후처리 회로(140)의 입력에 결합된다.
제2 신호 처리 브랜치(230), 제3 신호 처리 브랜치(250) 및 제4 신호 처리 브랜치(270)는 제1 신호 처리 브랜치(210)와 동일한 원리로 작동한다. 그러나, 하나의 신호 처리 브랜치의 여러 가지 유니트들의 특정 파라미터들은 하나 이상의 다른 신호 처리 브랜치들의 파라미터들과 상이하다. 이러한 특징은 하나의 이상의 유형의 잡음 신호의 동시 측정을 허용한다.
예를 들면, 제1 신호 처리 브랜치(210)는 특정 주파수 범위 내의 가우스 잡음 신호를 측정하도록 설계될 수 있다. 제1 신호 처리 브랜치(210) 내의 필터(211) 및 다른 유니트들은 특정 가우스 잡음 신호를 측정하도록 설정된 파라메터 세트들을 가질 것이다. 동시에, 제2 신호 처리 브랜치(230)는 상이한 주파수 범위 내의 제2 가우스 잡음 신호를 측정하도록 설계될 수 있다. 제2 신호 처리 브랜치(230) 내의 필터(231) 및 다른 유니트들은 특정한 제2 가우스 잡음 신호를 측정하도록 설정된 파라메터들을 가질 것이다. 동시에, 다른 신호 처리 브랜치들(250, 270)은 MPEG 잡음 신호들과 같은 다른 유형의 잡음 신호들을 측정하도록 설계될 수 있다. 이러한 특징은 하나 이상의 유형의 잡음 신호가 잡음 측정 회로(135)에 의해 동시에 측정되게 한다.
이하, 잡음 측정 회로(135)의 개별 유니트들의 설명으로 돌아가서, 신호 처리 브랜치(230)의 필터(231), 신호 처리 브랜치(250)의 필터(251), 및 신호 처리 브랜치(270)의 필터(271)는 비디오 신호의 주파수 성분들의 특정 범위를 선택하고 통과시키기 위한 고대역 통과 필터 또는 대역 필터이다. 각각의 필터(211, 231, 251 및 271)는 동일한 주파수 범위를 선택하고 통과하도록 설계될 수 있다. 상기한 바와 같이, 선택적으로, 각각의 필터(211, 231, 251 및 271)는 상이한 주파수 범위를 선택하고 통과하도록 설계될 수 있다.
필터들(211, 231, 251 및 271)의 각 출력은 절대값 유니트들(212, 232, 252 및 272)의 각각의 입력에 접속된다. 절대값 유니트들(212, 232, 252 및 272)은 각각의 필터들(211, 231, 251 및 271)에 의해 필터링된 비디오 신호의 화소들의 절대값을 산출한다. 절대값 유니트들(212, 232, 252 및 272) 각각은 각각의 필터링된 비디오 신호들 내의 화소들의 휘도의 각각의 절대값들을 나타내는 신호를 형성한다.
각각의 절대값 유니트들(212, 232, 252 및 272)은 동일한 절대값 산출 알고리즘을 사용하도록 선택될 수 있다. 대안적으로, 각각의 절대값 유니트들(212, 232, 252 및 272)은 상이한 절대값 산출 알고리즘을 사용하도록 선택될 수 있다. 절대값 산출 알고리즘의 선택은 신호 주파수의 범위 또는 특정 신호 처리 브랜치에 의해 처리되고 있는 잡음 신호의 유형에 좌우될 수 있다.
절대값 유니트들(212, 232, 252 및 272)의 각각의 출력은 클리핑 유니트들(213, 233, 253 및 273)의 각각의 입력에 접속된다. 클리핑 유니트들(213, 233, 253 및 273)은 각각의 절대값 산출 유니트들(212, 232, 252 및 272)에 의해 산출된 비디오 신호의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 그 각각의 신호를 클리핑한다.
각각의 클리핑 유니트들(213, 233, 253 및 273)은 클리핑을 위해 동일한 임계값을 사용하도록 선택될 수 있다. 대안적으로, 각각의 클리핑 유니트들(213, 233, 253 및 273)은 클리핑을 위한 상이한 임계값을 사용하도록 선택될 수 있다. 클리핑을 위한 임계값의 선택은 신호 주파수들의 범위 또는 특정 신호 처리 브랜치에 의해 처리중인 잡음 신호의 유형에 의존될 수 있다.
클리핑 유니트들(213, 233, 253 및 273)의 각각의 출력들은 M x N 슬라이딩 윈도우 합산기 회로들(214, 234, 254 및 274)의 각각의 입력에 접속된다. M x N 슬라이딩 윈도우 합산기 회로들(214, 234, 254 및 274) 각각은 각각의 비디오 영상 프레임 내의 각 M x N 윈도우 위치들 내의 화소들의 클리핑된 신호들의 값들의 각각의 완전한 합 세트를 얻는다. 각각의 M x N 슬라이딩 윈도우 합산기 회로들(214, 234, 254 및 274)은 클리핑된 신호들의 값들의 그 각각의 완전한 합 세트를 그 각각의 검출기들(215, 235, 255 및 275)에 전송한다.
각각의 검출기들(215, 235, 255 및 275)은 그의 각각의 M x N 슬라이딩 윈도우들에 의해 커버되는 비디오 영상 프레임 내의 클리핑된 신호들의 값들의 최소 합의 규정된 숫자를 검출하도록 설계된다. 숫자 R은 모든 검출기들(215, 235, 255 및 275)에 대해 동일한 숫자이도록 선택될 수 있다. 대안적으로, 상이한 숫자 R은 각각의 검출기들(215, 235, 255 및 275)에 대해 선택될 수 있다. R에 대한 특정한 값의 선택은 신호 주파수들의 범위 또는 특정 신호 처리 브랜치에 의해 처리중인 잡음 신호의 유형에 의존될 수 있다.
검출기들(215, 235, 255 및 275)의 각각의 출력들은 가산기 유니트(280)에 접속된다. 가산기 유니트(280)는 검출기들(215, 235, 255 및 275)로부터의 신호들을 수신하고, 이들을 출력을 위해 통합된 신호를 조합한다. 가산기 유니트(280)의 출력은 신호 처리 브랜치들(210, 230, 250 및 270) 각각으로부터 신호들의 합을 나타내고, 그것은 잡음 측정 회로(135) 내에 포함된다. 가산기 유니트(280)의 출력은 후처리 회로(140)의 입력에 연결된다.
클리핑 유니트들(213, 233, 253 및 273)을 위한 적절한 클리핑 임계 레벨들의 선택은 인간의 육안이 상이한 공간 주파수에 대해 상이한 감각을 갖는 원리에 기초한다. 각각의 공간 주파수 성분에 대한 인간의 지각 임계값이 존재한다. 예를 들면, 각각의 신호가 동일한 양의 에너지를 갖는 신호 A 및 신호 B의 경우를 고려하자. 신호 A는 플랫 스펙트럼(flat spectrum)을 갖는다. 신호 B는 저대역 통과 협대역 스펙트럼(low passed narrowband spectrum)을 갖는다. 2개의 신호들이 동일한 에너지를 갖더라도, 신호 B는 신호 A보다 더 인식하기 쉬운 것이 명확하다.
특정 공간 주파수를 갖는 잡음 신호가 그러한 특정 공간 주파수에 대해 인간의 지각 임계값 이하인 경우, 그 잡음 신호는 인간 시청자들에 의해 인식될 수 없다. 본 발명의 클리핑 기능은 인간이 인지할 수 있는 잡음 신호들만이 잡음 신호들의 분석에 포함될 수 있도록 설계되었다.
공간 주파수에 대한 시각적 지각 임계값을 산출하기 위한 수학적 모델은 앤드류 B. 왓슨 등에 의해 "잔파장 양자화 에러에 대한 시각적 임계값(Visual Thresholds for Wavelet Quantization Error)"라는 표제의 논문에 제안되어 있다. 이 논문은 1996년, 영상 과학 및 기술 협회, SPIE 회보, Human Vision and Electronic Imaging, 제2657권 제44호 논문이다. 왓슨의 논문은 영상 압축에 기초한 이산적인 잔파장 변환에 대한 "지각적 손실이 없는(perceptually lossless)" 양자화 매트릭스의 설계 쪽을 지향하고 있다.
왓슨의 논문은 공간 주파수에 지각 임계값을 관련시키는 곡선을 갖는 모델을나타낸다. 이 곡선은 다음 식으로 기재한다.
식(5)에서, Y(x)는 지각 임계값이고, x는 공간 주파수이다. 본 발명의 일 실시예에서, 이러한 모델은 본 발명의 클리핑 유니트들(213, 233, 253 및 273)에 대한 클리핑 임계값들을 얻기 위해 사용된다.
특정한 개별 클리핑 유니트(예컨대, 클리핑 유니트 (213))에 대한 클리핑 임계값은 지각 임계값과 특정한 개별 필터(예컨대, 필터(211))의 공간 스펙트럼 응답의 곱을 적분함으로써 산출된다.
통상적으로, 임의의 신호 처리 브랜치, 즉, "nth" 브랜치에 대한 클리핑 임계값을 산출하기 위해, 필터 공간 스펙트럼 응답은 Sn(x)로 주어진다고 가정하자. 이어서, "nth" 브랜치에 대한 클리핑 임계값 Thn은 다음과 같이 주어질 수 있다:
상기 클리핑 임계값들을 사용함으로써 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호들을 클리핑함으로써 개선된 비디오 신호 대 잡음비를 생성한다. 개선된 비디오 신호 대 잡음비는 클리핑 또는 클리핑 임계값을 사용하지 않는 비디오 영상들에 비해 주관적으로 우수한 것으로 인지되는 비디오 영상들의 형성을 허용한다.
잡음 측정 회로(135)는 MPEG 디코딩된 비디오 신호 내의 잡음을 측정할 수 있다. MPEG 디코딩된 비디오 신호들 내에는 2가지 명확한 유형의 잡음 아티팩트가 존재한다. 제1 유형의 아티팩트는 "머스키토우(mosquito)" 잡음이라 칭한다. 머스키토우 잡음(mosquito noise)은 고주파수 변환 인자들의 감쇠로 초래되는 영상들의 첨예한 에지들 둘레에서 링잉 잡음(ringing noise)이다. 제2 유형의 아티팩트는 "블로킹(blocking)" 아티팩트라 칭한다. 블로킹 아티팩트(blocking artifact)는 원활한 천이(smoothe transition)가 양자화 공정에 의해 도입되는 돌연한 변화들(abrupt change)로 대체되는 경우에 발생하는 MPEG 디코딩된 비디오 신호의 평탄한 영역 내의 화소들의 시각적으로 인지할 수 있는 "블록(block)" 또는 "타일(tile)"이다. "블록" 또는 "타일"의 크기는 변환 디코딩에 사용되는 블록 크기와 동일하다. 그 크기는 전형적으로 8 x 8 화소들이다.
MPEG 디코딩된 시퀀스들의 품질은 인코딩 공정의 품질 인자(qualty factor)에 강하게 관련된다. 품질 인자가 높은 경우, 가장 많은 아티팩트들은 "머스키토우" 잡음일 것이다. 품질 인자가 낮은 경우, 가장 많은 아티팩트는 "블로킹" 아티팩트일 것이다.
본 발명은 "블로킹" 아티팩트를 검출하여 측정할 수 있다. "블로킹" 아티팩트를 검출하여 측정하기 위해, 잡음 측정 회로(135)는 제2 신호 처리 브랜치(230)의 R 최소 합들에 대한 제1 신호 처리 브랜치(210)의 R 최소 합들의 비율을 산출한다. 이러한 비율은 "블로킹" 아티팩트들의 공간 주파수가 제1 필터(211)의 주파수 범위 내에 주로 속하기 때문에 "블로킹" 아티팩트의 존재에 대한 양호한 척도이다.즉, 제1 필터(211)의 주파수 범위는 "블로킹" 아티팩트들에 대한 가장 통상적인 공간 주파수들을 포함하도록 선택된다.
그 비율은 실험적으로 결정된 "블로킹" 아티팩트 임계 수치와 비교된다. 그 비율이 "블로킹" 아티팩트 임계 수치보다 큰 경우, "블로킹" 아티팩트의 유효 숫자는 그 신호 내에 존재한다는 결정이 이루어진다. 잡음 측정 회로(135)는 판정 회로(290) 내에서 그 비율과 "블로킹" 아티팩트 임계 수치를 비교한다. 제1 신호 처리 브랜치(210)로부터 R 최소 합들의 값을 포함하는 검출기(215)의 출력은 판정 회로(290)에 연결된다. 제2 신호 처리 브랜치(230)로부터 R 최소 합들의 값을 포함하는 검출기(235)의 출력은 역시 판정 회로(290)에 연결된다. 판정 회로(290)는 제1 신호 처리 브랜치(210)로부터 R 최소 합들의 값을 제2 신호 처리 브랜치(230)로부터 R 최소 합들의 값에 의해 분할함으로써 그 비율을 산출한다. 이와 같이, 산출된 비율은 실험에 의해 결정된 "블로킹" 아티팩트 임계 수치에 비교된다.
그 비율의 값이 "블로킹" 아티팩트 임계 수치보다 크면, 블록 아티팩트 플래그(Block Artifact flag)는 플래그 설정 회로(291) 내에서 1의 값으로 설정된다. 그 비율의 값이 "블로킹" 아티팩트 임계 수치 이하인 경우, 블록 아티팩트 플래그(Block Artifact flag)는 플래그 설정 회로(292) 내에서 0의 값으로 리셋된다. 블록 아티팩트 플래그는 도 2에서 "BA 플래그(BA FLAG)"라 칭한다. 블록 아티팩트 플래그의 상태는 플래그 설정 회로(291) 및 플래그 설정 회로(292)를 후처리 회로(140)에 접속시키는 신호선들(도시하지 않음)에 의해 후처리 회로(140)에 연속적으로 제공된다. 이러한 방법으로, 후처리 회로(140)는 "블로킹" 아티팩트가비디오 신호 내에 현저하게 존재하는지 여부를 연속적으로 알려준다.
이러한 배열로서, 매우 낮은 주파수들로 배타적으로 구성된 비디오 신호는 사실상, "블로킹" 아티팩트들의 유효 숫자들이 존재하지 않을 때 블록 아티팩트 플래그가 설정될 수 있게 하는 것이 이론적으로 가능하다. 이것이 이론적으로 가능하지만, 실제로 그러한 비디오 신호들이 발생하는 경우는 매우 드물다. 따라서, 실제로 발생하는 거의 모든 비디오 신호들에 대해, 블록 아티팩트 플래그는 정확하게 설정될 것이다.
도 3은 본 발명의 장치의 동작 방법을 예시하는 흐름도이다. 비디오 영상을 형성할 수 있는 비디오 신호 내의 잡음을 측정하는 방법은 일반적으로 번호 300으로 나타낸다. 제1 단계(302)는 필터링된 비디오 신호를 형성하기 위해 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는 필터에 의해 비디오 신호를 필터링하는 단계이다. 제2 단계(304)는 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 결정하는 단계이다.
제3 단계(306)는 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 형성하는 단계이다. 제4 단계(308)는 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 클리핑하는 단계이다. 제5 단계(310)는 상기 비디오 영상의 하나의 프레임의 영역 내에 위치하는 M 화소들 x N 화소들의 크기를 갖는 슬라이딩 윈도우 내에 위치하는 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들을 합산하는 단계이다.
제6 단계(312)는 슬라이딩 윈도우가 비디오 영상의 프레임의 상이한 영역 내에 순차로 위치할 때 슬라이딩 윈도우 내에 배치된 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들의 복수의 합들을 획득하는 단계이다. 제 7 단계(314)는 클리핑된 신호들의 값들의 복수의 합들 중의 최소값인 클리핑된 신호들의 값들의 적어도 하나의 합을 검출하는 단계이다.
제8 단계(316)는 비디오 영상의 비디오 신호 내의 잡음을 나타내기 위해 클리핑된 신호들의 값들의 적어도 하나의 합을 이용하는 단계이다.
본 발명이 텔레비전 세트의 예시된 실시예들에 관하여 상세히 기재되었지만, 당업자들은 그것의 가장 넓은 형태로부터 본 발명의 정신 및 범위에서 벗어나지 않고 여러 가지 변화, 교체 및 변경이 이루어질 수 있음을 이해해야 한다.

Claims (13)

  1. 비디오 영상을 형성할 수 있는 비디오 신호 내의 잡음을 측정하는 장치(135)에 있어서,
    필터링된 비디오 신호를 형성하기 위해 상기 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는 필터(211);
    상기 필터링된 비디오 신호를 수신하기 위해 상기 필터(211)에 연결된 절대값 유니트(212)로서, 상기 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 형성할 수 있는 상기 절대값 유니트(212);
    상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 상기 신호를 수신하기 위해 상기 절대값 유니트(212)에 연결된 클리핑 유니트(213)로서, 상기 필터링된 비디오 신호의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 클리핑할 수 있는 상기 클리핑 유니트(213);
    슬라이딩 윈도우 내에 위치한 화소들에 대해 상기 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값들을 나타내는 상기 클리핑된 신호들의 값들을 합산할 수 있는 상기 클리핑 유니트(213)에 연결된 합산기 회로(214)로서, 상기 슬라이딩 윈도우가 상기 비디오 영상의 한 프레임의 상이한 영역들 내에 순차로 위치할 때 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들을 얻을 수 있는 상기 합산기 회로(214); 및
    상기 비디오 영상의 상기 비디오 신호 내의 잡음을 나타내는 신호를 얻기 위해, 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들 중 최소값인 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 적어도 하나의 합을 검출할 수 있는 상기 합산기 회로(214)에 결합된 검출기(215)를 포함하는, 잡음 측정 장치(135).
  2. 제1항에 있어서,
    상기 클리핑 유니트(213)는 클리핑 임계값 이하인 상기 신호의 임의의 부분을 삭제함으로써 상기 필터링된 비디오 신호 내의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 상기 신호를 클리핑할 수 있고, 상기 클리핑 임계값은 곱셈 결과의 하나의 인자가 공간 주파수의 함수인 인식 임계값이고 다른 인자가 상기 필터의 공간 스펙트럼 응답인 상기 곱셈 결과를 적분함으로써 산출되는, 잡음 측정 장치(135).
  3. 제2항에 있어서,
    공간 주파수의 함수인 상기 인식 임계값은,
    y = 10 exp[0.466(log(f)+0.40)2-0.31]
    에 의해 산출되는, 잡음 측정 장치(135).
  4. 제1항에 있어서,
    상기 검출기(215)는 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들 중 최소 R 값들(R은 0이 아닌 양의 정수)인 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 R 합들을 검출할 수 있는, 잡음 측정 장치(135).
  5. 제1항에 있어서,
    상기 필터(211)는 가우스 잡음 신호를 측정하기 위해 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는, 잡음 측정 장치(135).
  6. 제1항에 있어서,
    상기 필터(211)는 MPEG 신호 내의 머스키토우 잡음 아티팩트들(mosquito noise artifacts)을 측정하기 위해 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는, 잡음 측정 장치(135).
  7. 복수의 신호 처리 브랜치들(210, 230, 250,..., 270)을 포함하는 비디오 영상을 형성할 수 있는 비디오 신호내의 잡음을 측정하는 장치(135)에 있어서,
    상기 비디오 신호를 수신하는 각각의 신호 처리 브랜치는:
    필터링된 비디오 신호를 형성하기 위해 상기 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는 필터(211, 231, 251, ..., 271);
    상기 필터링된 비디오 신호를 수신하기 위해 상기 필터(211, 231, 251, ..., 271)에 연결된 절대값 유니트(212, 232, 252, ..., 272)로서, 상기 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 형성할 수 있는 상기 절대값 유니트(212, 232, 252, ..., 272);
    상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 상기 신호를 수신하기 위해 상기절대값 유니트(212, 232, 252, ..., 272)에 연결된 클리핑 유니트(213, 233, 253, ..., 273)로서, 상기 필터링된 비디오 신호의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 클리핑할 수 있는 상기 클리핑 유니트(213, 233, 253, ..., 273);
    슬라이딩 윈도우 내에 위치한 화소들에 대해 상기 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값들을 나타내는 상기 클리핑된 신호들의 값들을 합산할 수 있는 상기 클리핑 유니트(213, 233, 253, ..., 273)에 연결된 합산기 회로(214, 234, 254, ..., 274)로서, 상기 슬라이딩 윈도우가 상기 비디오 영상의 한 프레임의 상이한 영역들 내에 순차로 위치할 때, 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들을 얻을 수 있는 상기 합산기 회로(214, 234, 254, ..., 274); 및
    상기 비디오 영상의 상기 비디오 신호 내의 잡음을 나타내는 신호를 얻기 위해, 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 상기 합들 중 최소 R 값들(여기서, R은 0이 아닌 양의 정수임)인 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 R 합들을 검출할 수 있는 상기 합산기 회로(214, 234, 254, ..., 274)에 결합된 검출기(215, 235, 255, ..., 275)를 포함하는, 잡음 측정 장치(135).
  8. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 신호 처리 브랜치들(210, 230, 250, ..., 270) 중 적어도 하나의 브랜치는 상기 비디오 신호 내의 블로킹 아티팩트들을 측정할 수 있는, 잡음 측정 장치(135).
  9. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 신호 처리 브랜치들(210, 230, 250, ..., 270) 중 제2 신호 처리 브랜치(230)로부터 상기 값들의 상기 복수의 합들 중의 R 최소 합들에 대한 상기 복수의 신호 처리 브랜치들(210, 230, 250, ..., 270) 중 제1 신호 처리 브랜치(210)로부터 상기 값들의 상기 복수의 합들 중 R 최소 합들의 비율을 산출할 수 있는 장치(290); 및
    블로킹 아티팩트들의 유효 숫자가 상기 비디오 신호 내에 존재하는지의 여부를 판정하기 위해 상기 비율을 실험에 의해 결정된 블로킹 아티팩트 임계 숫자와 비교할 수 있는 장치(290)를 포함하는, 잡음 측정 장치(135).
  10. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 신호 처리 브랜치들(210, 230, 250, ..., 270)의 각 브랜치 내의 각각의 클리핑 유니트(213, 233, 253, ..., 273)는 각각의 상기 클리핑 유니트(213, 233, 253, ..., 273)의 각각의 클리핑 임계값 이하인 상기 신호의 임의의 부분을 삭제함으로써, 상기 필터링된 비디오 신호 내의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 상기 신호를 클리핑할 수 있으며, 상기 각각의 클리핑 임계값은 곱셈 결과의 하나의 인자가 공간 주파수의 함수인 인식 임계값이고 다른 인자가 상기 각각의 클리핑 유니트(213, 233, 253, ..., 273)의 각각의 필터(211, 231, 251, ..., 271)의 공간 스펙트럼 응답인 상기 곱셈 결과를 적분함으로써 산출되는, 잡음 측정 장치(135).
  11. 비디오 영상을 형성할 수 있는 비디오 신호내의 잡음을 측정하는 방법에 있어서:
    필터링된 비디오 신호를 형성하기 위해 상기 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는 필터(211)로 상기 비디오 신호를 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 결정하는 단계;
    상기 필터링된 비디오 신호 내의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 형성하는 단계;
    상기 필터링된 비디오 신호의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 상기 신호를 클리핑하는 단계;
    상기 비디오 영상의 한 프레임의 한 영역 내에 위치한 슬라이딩 윈도우 내에 위치하는 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들을 합산하는 단계;
    상기 슬라이딩 윈도우가 상기 비디오 영상의 상기 프레임의 상이한 영역들 내에 순차로 위치할 때, 상기 슬라이딩 윈도우 내에 위치한 화소들에 대해 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들을 획득하는 단계; 및
    상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들 중 최소값인 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 적어도 하나의 합을 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 적어도 하나의 합은 상기 비디오 영상의 상기 비디오 신호 내의 잡음을 나타내는, 잡음 측정 방법.
  12. 비디오 신호 내의 잡음을 측정할 수 있는 잡음 측정 시스템(135) 내에서 사용하기 위해, 비디오 신호 내의 잡음을 검출하여 측정하기 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체(145) 상에 저장된 컴퓨터 실행가능 프로세스 단계들은:
    필터링된 비디오 신호를 형성하기 위해 상기 비디오 신호의 주파수 성분들의 범위를 선택할 수 있는 필터(211)로서 상기 비디오 신호를 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 비디오 신호 내의 화소들의 휘도의 절대값을 결정하는 단계;
    상기 필터링된 비디오 신호 내의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 신호를 형성하는 단계;
    상기 필터링된 비디오 신호 내의 상기 화소들의 휘도의 절대값을 나타내는 상기 신호를 클리핑하는 단계;
    상기 비디오 영상의 한 프레임의 한 영역 내에 위치한 슬라이딩 윈도우 내에 위치하는 화소들에 대해 클리핑된 신호들의 값들을 합산하는 단계;
    상기 슬라이딩 윈도우가 상기 비디오 영상의 상기 프레임의 상이한 영역들 내에 순차로 위치할 때, 상기 슬라이딩 윈도우 내에 위치한 화소들에 대해 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들을 획득하는 단계; 및
    상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 복수의 합들의 최소값인 상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 적어도 하나의 합을 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 클리핑된 신호들의 상기 값들의 상기 적어도 하나의 합은 상기 비디오 영상의 상기 비디오 신호 내의 잡음을 나타내는, 컴퓨터 실행가능 프로세스 단계들.
  13. 제1항 내지 제10항 중 어느 한항에 청구된 바와 같은 비디오 영상을 형성할 수 있는 비디오 신호 내의 잡음 측정 장치(135)를 포함하는, 텔레비전 수상기(110).
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