KR20020053014A - 데이터 처리 방법 - Google Patents

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KR20020053014A
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로렝제앙마리에 로우벨로우
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요트.게.아. 롤페즈
코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명은 디지털 입력 영상에 포함된 데이터를 처리하는 방법에 관한 것이다. 상기 데이터 처리 방법은 디지털 입력 영상 내측의 자연적 컨투어 영역(NC)을 검출(THR)할 수 있는, 화소들 값들(Y)의 그래디언트 필터 단계(GF)를 포함한다. 본 발명은 또한 현재 화소 및 상기 현재 화소에 인접한 화소들의 값들(Y)에 기초해서 불연속성 값의 계산(CT)으로부터 블록 단위 코딩 기술로부터 발원하는 블록킹 아티팩트들을 검출하는 단계(BAD)를 포함한다. 상기 방법은 마지막으로 상기 그래디언트 필터 단계에 의해서 결정된 자연적 컨투어 영역(NC)들에 포함된 화소들을 제외하고 상기 블록킹 아티팩트 검출 단계(BAD)로부터 나오는 화소들의 값들(Y)의 로우 패스 필터 단계(LPF)를 포함한다.

Description

데이터 처리 방법{Data processing method}
본 발명은 디지털 입력 영상에 포함된 데이터를 처리하는 방법에 관한 것이다
본 발명은 블록 단위 코딩 기술, 예컨대 MPEG(Motion Pictures Expert Group) 표준에 따라 앞서 코딩되고 다음에 디코딩된 디지털 영상에서의 블록들의 검출, 및 블록 단위 코딩 기술에 의해서 야기되어지는 비주얼 아티팩트들을 감쇄시키기 위한 상기 블록들에 포함된 데이터의 보정에 응용된다.
유럽 특허출원 번호 제817497A2호에는, 블록킹 아티팩트들 및 모션 보상된 영상의 링잉(ringing) 노이즈로 인한 아티팩트들을 감소시킬 수 있는 방법에 대해 기술하고 있다. 이런 목적 달성을 위하여, 종래 기술에 따르는 처리 방법은 글로벌 스레숄딩(global thresholding) 및 로컬 스레숄딩이 수행되어지는 바이너리 에지 맵을 발생시킬 수 있는 그래디언트 필터 단계를 포함한다. 상기 방법은 필터 창의 도움으로 결정되는 바이너리 에지 맵 내측 영역이 균등질 영역 또는 에지 포함 영역인지의 여부를 판정할 수 있는 단계를 포함한다. 마지막으로 상기 방법은, 그 영역이 균등질인 경우에 제 1 세트의 소정 계수들, 및 상기 영역이 에지들을 포함하는 경우에 제 2 세트의 소정의 계수들을 활용하는 필터 단계로서, 상기 제 2 세트의 소정의 계수들은 상기 영역내의 컨투어(contour)들의 위치의 함수로서 적응되는, 상기 필터 단계를 포함한다.
본 발명의 목적은 데이터의 압축으로 인해 야기되는 블록킹 아티팩트들을 간단하고 효율적인 방식으로 검출할 수 있는 데이터 처리 방법을 제안하기 위한 것이다. 본 발명은 다음의 사항들을 고려하고 있다.
종래 기술에 따르는 데이터 처리 방법은 디지털 입력 영상의 각 블록에 대해 블록에 속하는 화소들의 그래디언트 값들의 평균 및 표준 편차의 계산을 필요로 한다. 이러한 계산은 계산 리소스들과 관련해서 고비용적이며, 그러한 방법은 구현하기가 복잡하다.
이러한 단점들을 완화시키기 위하여, 본 발명을 따르는 데이터 처리 방법은, 블록 단위 코딩 기술로부터 발원하는 블록킹 아티팩트들을 검출하는 단계를 포함하고, 상기 검출 단계는,
- 현재 화소 및 상기 현재 화소에 인접한 화소들의 값들에 기초해서 불연속 값을 계산하는 단계와,
- 현재 화소 및 상기 현재 화소의 인접 화소들의 불연속 값들로부터 현재 화소의 아티팩트 값을 결정하는 단계와,
- 아티팩트 값들로부터 블록킹 아티팩트들을 식별하는 단계의
부단계들을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이러한 데이터 처리 방법은 간단한 연속성 테스트에 기초해서 블록 단위 코딩 기술로부터 발원하는 블록킹 아티팩트들을 검출할 수 있다. 아티팩트 값을 결정하는 단계와 마찬가지로 이 연속성 테스트는 제한된 수의 화소들만을, 즉 현재 화소 및 그 현재 화소 주변의 여러 화소들만을 필요로 한다. 양호한 실시예에 있어서, 불연속성 값은 현재 화소의 값, 및 현재 화소에 바로 앞에 있으면서 그 현재 화소를 뒤따르는 화소들의 값들의 반합계(half-sum) 간의 비교로부터 계산된다. 따라서, 본 발명에 따르는 데이터 처리 방법은 블록킹 아티팩트들을 검출하기 위해 적은 계산 리소스들 만을 필요로 한다.
또한, 종래 기술에 따른 처리 방법은, 블록킹 아티팩트들에 대응하는 블록 경계들을 영상에 포함된 자연적인 오브젝트 컨투어들에 대응하는 것들과 구별하지 못한다. 따라서 이러한 방법에 의해 검출된 블록 경계들의 후처리(post-processing)는 영상에 포함된 자연적인 컨투어들을 열화시킬 위험이 있다.
그러므로, 본 발명에 따른 데이터 처리 방법은 디지털 입력 영상에서 자연적인 컨투어 영역을 검출하는데 적합한, 화소들의 값들을 필터링 하는 그래디언트 필터 단계를 더 포함한다.
따라서, 후처리 단계 동안에는, 블록킹 아티팩트 검출 단계로부터 오는 화소들이 그래디언트 필터 단계에 의해 결정된 자연적인 컨투어 영역들에 포함된 화소들을 제외하고 처리된다.
마지막으로, 상기 종래 기술 문헌에서 개시된 방법은 디지털 입력 영상의 디코딩 파라미터들을 알아야 한다. 이들 디코딩 파라미터들은 디코더측에서 액세스가능하지만, 텔레비전 수상기측에서는 액세스할 수 없다.
그러므로, 본 발명의 데이터 처리 방법은,
- 식별 단계로부터 발원하는 블록킹 아티팩트들의 영상에서의 위치를 테이블에 저장하는 단계와,
- 상기 테이블내의 블록킹 아티팩트들의 대다수의 위치로부터 블록킹 코딩 기술의 블록들에 대응하는 그리드의 위치를 계산하는 단계와,
- 현재의 수직 블록킹 아티팩트 및 직전의 수직 블록킹 아티팩트 간의 간격의 발현 수를 나타내는 컨투어들의 값들 중에서 보다 더 큰 값으로부터 그리드 크기를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
블록 코딩 기술의 블록들에 대응하는 그리드의 크기 및 위치의 결정은 디코딩 파라미터들을 알 필요 없이 적응된 형태로 상기 후처리 단계를 적용할 수 있게 한다.
본 발명의 상기 및 기타 다른 양태들은 비제한적인 예로서 하기에서 기술되는 실시예들을 참조하여 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 데이터 처리 방법을 도시하는 도면.
도 2a 및 도 2b는 화소 값들의 각종 형태들에 대한 블록킹 아티팩트들을 결정하는 단계를 도시한 도면.
도 3은 수평 방향에 있어서 블록 단위 코딩 기술로부터 발원하는 식별 및 블록킹 아티팩트 저장 단계들을 나타내는 도면.
도 4는 수직 방향에 있어서 블록 단위 코딩 기술로부터 발원하는 식별 및 블록킹 아티팩트 저장 단계들을 나타내는 도면.
도 5는 그리드의 위치를 계산하는 단계를 나타내는 도면.
도 6은 그리드의 크기를 계산하는 단계를 나타내는 도면.
도 7a 및 도 7b는 각각 수평 방향 및 수직 방향에서 자연적인 컨투어 영역을 검출할 수 있는 그래디언트 필터 단계를 도시하는 도면.
도 8a 및 도 8b는 각각 수평 방향 및 수직 방향에서 블록 단위 코딩 기술로부터 발원하는 블록킹 아티팩트들을 각각 처리할 수 있는 로우 패스 필터 단계를 도시하는 도면.
본 발명은 디지털 비디오 입력 신호에 포함되어 있는 데이터를 처리하는 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은 디지털 비디오 신호가 블록 단위 코딩 기술에 따라 이전에 코딩된 경우에 상기 디지털 비디오 신호의 시각적 화질을 개선하도록 의도되어 있다.
보다 구체적으로는 상기 데이터 처리 방법은 MPEG 표준에 따라 코딩되고 이어 디코딩된 디지털 영상 시퀀스들의 관점에서 개발되었다. 하지만 상기 방법은 예컨대 H.261 또는 H.263과 같은 블록 단위 코딩 기술에 따라 코딩되고 이어 디코딩된 임의의 다른 디지털 비디오 신호에 대해서도 응용할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따르는 데이터 처리 방법을 나타내는 도면이다. 상기 데이터 처리 방법은,
- 디지털 입력 영상에서 자연적인 컨투어 영역(NC)을 검출(THR)할 수 있게 하는 화소들의 값들(Y)의 그래디언트 필터 단계(GF)와,
- 상기 블록 단위 코딩 기술로부터 아티팩트들이 발원하는 블록킹 아티팩트 검출 단계(BAD)로서,
- 현재 화소 및 상기 현재 화소의 인접 화소들의 값들(Y)에 기초해서 불연속성 값을 계산하는 단계(CT)와,
- 현재 화소 및 상기 현재 화소의 인접 화소들의 불연속성 값들에 기초해서 현재 화소의 아티팩트 값을 결정하는 단계(BAC)와,
- 아티팩트 값들에 기초해서 블록킹 아티팩트들을 식별하는 단계(ID)와,
- 상기 식별 단계(ID)로부터 나오는 블록 아티팩트들의 영상에서의 위치를 테이블에 저장하는 단계(STO)와,
- 테이블내의 블록킹 아티팩트들의 대다수의 위치로부터 블록 단위 코딩 기술의 블록들에 대응하는 그리드의 위치를 계산하고(GRID), 현재 수직 블록 아티팩트 및 바로 앞의 수직 블록 아티팩트 간에 간격이 발생하는 횟수를 나타내는컨투어 값들의 보다 더 큰 값으로부터 그리드 크기를 계산하는 단계를 포함하는, 상기 블록킹 아티팩트 검출 단계(BAD)와,
- 상기 그래디언트 필터 단계에 의해 결정된 자연적인 컨투어 영역들(NC)에 포함된 화소들을 제외하고 상기 블록킹 아티팩트 검출 단계(BAD)로부터 나오는 화소들의 값들(Y)의 로우 패스 필터 단계(LPF)를 포함한다.
제 1 예에서, 상기 데이터 처리 방법의 목적은 MPEG 표준의 경우에 n=8일 때 n×n 화소들의 블록들의 블록 단위 코딩 기술을 통해 별도의 코딩으로부터 발원하는 블록킹 아티팩트들을 검출하기 위한 것이다.
이 목적을 달성하기 위하여, 우선, 블록킹 아티팩트들의 잘못된 검출을 방지하도록 영상의 구조 및 자연적인 컨투어들을 추출하는 것이 필요하다. 그러므로, 블록킹 아티팩트 검출 방법은 필터된 값들(G)을 생성하도록 디지털 입력 영상에 포함된 화소들의 값들의 그래디언트 필터 단계(GF)를 포함한다. 양호한 실시예에 있어서, 상기 그래디언트 필터 단계는 소벨(Sobel) 필터들을 사용하고 대상 화소들의 값들(Y)은 루미넌스 값들이다. 이러한 필터들은 로버스트(robust) 및 효율적인 컨투어 검출을 보장하기 때문에 선택되었다. 또한, 그래디언트의 그것들의 계산 기능 이외에, 상기 필터들은 한편으로는 노이즈 영상의 경우에 컨투어들의 검출에 대해서 그것들의 로버스트니스(robustness)를 증대시키고 다른 한편으로는 링잉(ringing) 노이즈로 인한 화소들의 자연적인 컨투어들과의 비교를 방지할 수 있는 상기 필터된 데이터의 스무싱(smoothing) 효과를 갖는다. 각각 수평 및 수직적으로 적용된 소벨 필터들(SH, SV)은 다음과 같다.
따라서 필터링 이후의 루미넌스 값들(GH, GV)은 GH= Y·SH, GV= Y·SV이다. 다음에, 이들 필터된 값들(G)은 스레숄드(threshold) 값들(THR)과 비교된다. 만일 그것들이 스레숄드 값들보다 더 높다면, 자연적인 컨투어(NC)가 검출될 것이다. 이들 스레숄드 값들은 균등질 구조를 검출하도록 충분히 낮아져야겠지만, 자연적인 컨투어들에 기인한 것이 아니고 블록킹 아티팩트들에 기인한 불연속성을 추출하지 않도록 충분히 높아야 한다. 양호한 실시예에서, 수평 스레숄드 값들(THRH) 및 수직 스레숄드 값들(THRV)은 0∼255의 범위에서 변하는 루미넌스 값들에 대해 각각 35 및 50 이다.
또한 블록킹 아티팩트 검출 방법은 현재 화소에 인접하는 화소들에 대한 현재 화소의 값의 연속성 또는 불연속성을 테스트할 수 있는 단계(CT)를 포함한다. 불연속성 점들의 검출은 연속적인 루미넌스 값들(Y)에 의해 형성된 이산적 함수의 이차 도함수의 연구 조사에 근거하고 있다. 이 이차 도함수는 다음과 같은 경우에 0이다.
수직 방향에서 2·Y(i,j) = Y(i-1,j) + Y(i+1,j) (1)
수평 방향에서 2·Y(i,j) = Y(i,j-1) + Y(i,j+1) (2)
여기서, Y(i,j)는 위치 (i,j)의 화소의 루미넌스 값이다.
수평 방향에서의 수평 불연속성 값 ch(i,j) 또는 수직 불연속성 값 cV(i,j)은 각각 식 (1) 및 식 (2)에 의해서 추론되어진다. 양호한 실시예에서, 불연속성 값은 이차 도함수 값이 0인 경우에 1인 이진 값이고, 따라서 루미넌스 값들의 연속성이 존재한다면, 반대의 경우에 0이다. 즉, 다음과 같다.
불연성을 테스트하는 단계(CT)는 현재 화소 및 상기 현재 화소의 인접 화소들의 불연성 값들에 기초해서 현재 화소의 아티팩트 값을 결정하는 단계(BAC)에 선행한다.
도 2a 및 도 2b는 상이한 화소 형태들(Y1∼Y5)에 대해 블록킹 아티팩트들을 결정하는 단계를 나타낸다. 불연속성 값들(C)은 또한 아티팩트(A)가 결정되는 때를 고려하여 화소들에 대해 나타내어지고, 0인 불연속성 값은 블랙 스퀘어(square)로 나타내어지고 1인 값은 그레이 스퀘어로 나타내어진다. 제 1 유형의 아티팩트 Av1은 다음의 식 (5)에 기초해서 결정되며, 도 2d에 대응된다.
여기서,는 c의 상보값(complementary value)을 나타낸다.
제 2 유형의 아티팩트 Av2는 다으므이 식 (6)에 기초해서 결정되며, 도 2b에대응된다.
위의 두 식들은 바람직하게는 수직 아티팩트들을 결정하는데 이용된다. 수평 아티팩트들을 검출하기 n이하여, 아티팩트 Ah는 다음의 식 (7)에 기초해서 결정된다.
효과에 있어서, 두 개의 인터리브된 프레임들에 의해 형성된 영상들의 경우에 수직 서브샘플링은 보다 더 간단한 식을 이용하게 하고, 수직 방향에서의 프레임의 처리는 메모리와 관련하여 고비용적이다. 보다 일반 적인 방식에 있어서, 상기 각종 식들은 모두 동일한 목적을 갖는다. 다시 말해서, 위치 (i,j)를 갖는 현재 화소의 중심에서의 불연속성을 결정하고 그 주변에서의 연속성을 결정하는데 목적이 있다. 따라서, 본 발명은 상기 식들에 의해서 전혀 제한되지 않는다. 또한, "클램핑 노이즈(clamping noise)"라 불리는 자연적 간섭이 발생하는 다크(dark) 영역은 통상적으로 아티팩트 결정 영역으로부터 제외된다.
상기 결정 단계의 결과는 하나 또는 다양한 식들(1∼3) 또는 유사한 식들이아티팩트(A)를 결정하게 하는 경우에 위치 (i,j)를 갖는 화소에 대해 1인 수평 또는 수직 아티팩트 값이다.
다음으로, 블록킹 아티팩트들을 검출하는 방법은 이전에 결정된 아티팩트 값들에 기초해서 블록킹 아티팩트들을 식별하는 단계(ID)를 포함한다. 도 3 및 도 4는 수평 및 수직 방향에서 상기 식별 단계를 각각 나타내는 도면이다. 이 식별 단계의 일반적인 아이디어는, H를 블록의 높이라 하고 W를 블록의 폭이라 할 때 수평 방향에서의 W의 연속 아티팩트들 또는 수직 방향에서의 H의 연속 아티팩트들이 결정된 경우에 수평 또는 수직 블록 아티팩트가 식별된다는 것이다.
도 3에 따르면, 수평 아티팩트(HAC)가 결정(y)되었다면, 수평 카운터(HCI)는 증분된다. 이 수평 카운터의 값은 블록(HAD)의 폭(W)과 비교된다. 수평 카운터의 값이 W보다 더 높다면(y), 수평 블록킹 아티팩트가 식별되고, 테이블 hTab은, i를 수평 블록킹 아티팩트가 있는 영상의 라인으로 하고, %를 결과가 i 대 H의 비의 나머지인 연산자로 할 때 저장 단계(SCO) 동안에 위치 i%H에서의 제 1 블록킹 아티팩트 카운터를 저장할 수 있다. 현재 화소에 대해서 블록킹 아티팩트가 전혀 식별되지 않는다면(n), 그 다음의 화소가 테스트된다(SC). 현재 화소에 대해 아티팩트가 결정되지 않았다면(n), 수평 카운터는 0으로 리세트되고(HCR) 그후 그 다음 화소가 테스트된다(SC).
도 4에 따르면, 수직 아티팩트(VAC)가 결정되었다면(y), 수직 카운터(VCI(j))는 수직 블록킹 아티팩트가 있는 영상의 컬럼 j에 대해 증분된다. 이 수직 카운터의 값은 블록(VAD)의 높이(H)와 비교된다. 이 수직 카운터의 값이 H보다 더 높다면(y), 수직 블록킹 아티팩트가 식별되고(y), 테이블 vTab는 저장 단계(STO) 동안에 위치 j%W에서 제 2 블록킹 아티팩트 카운터를 저장할 수 있다. 블록킹 아티팩트가 현재 화소에 대해 식별되지 않는다면(n), 다음의 화소가 테스트된다(SC). 아티팩트가 현재 화소에 대해 결정되지 않았다면(n), 카운터는 (VCR(j))를 포함한 컬럼에 대해 0으로 리셋트되고, 그 후 다음의 화소가 테스트된다(SC). 또한, 수직 카운터는 바람직하게는 상기 저장 단계 이후에 컬럼 j(VCR(j))에 대해 0으로 리세트되고, 이것은 저장 비용을 절감하기 위한 것이다.
테이블들 hTAB 및 vTAB는 코딩 블록들의 크기에 대응하는 그리드의 분포 확률을 추론할 수 있게 한다.
효과에 있어서, MPEG 표준에 따라 코딩된 디지털 비디오 신호에 속하는 영상은 8라인 및 8 픽셀의 블록들을 포함하고, 제 1 영상 블록은 위치 (0,0)에서 시작된다. 디지털 아날로그 변환 및 아날로그 디지털 변환 때문에 그리고 디지털 비디오 신호의 전처리(preprocessing) 알고리즘의 이용 가능한 결과로서, 상기 신호에 속하는 원영상은 여러 개의 화소들에 의해 쉬프트될 수도 있다. 다른 한편으로, 원영상은 낮은 전송 레이트에 대해 양호한 시각적 화질을 유지하도록 다양한 수평 코딩 포맷들에 따라 코딩될 수도 있다. 그런 경우에, 원영상은 코딩되기 이전에 수평적으로 다운샘플되고, 그리고나서 그것의 최초 포맷을 다시 찾도록 디코딩 동안에 수평적으로 업샘플된다. 그 결과로서 업샘플링으로 인해 그리드의 크기가 변경되고, 코딩은 항상 8라인 및 8픽셀들의 블록에 대해 행하여진다. 그리드의 위치 및 크기 값들이 디코더나 셋톱 박스에서 디코딩 동안에 알려져 있다면, 이것은 그러한 정보를 포함하지 않는 아날로그 신호를 수신하는 텔레비전 수상기에 대해 유지되지 않는다.
이런 단점을 개선하기 위하여, 본 발명을 따르는 데이터 처리 방법은, 테이블에서의 블록킹 아티팩트들의 대다수의 위치로부터 블록 단위 코딩 기술의 블록들에 대응하는 그리드의 위치, 및 현재 수직 블록킹 아티팩트 및 바로 앞의 수직 블록킹 아티팩트 간에 간격이 발생하는 횟수를 나타내는 카운터 값들의 보다 더 큰 값으로부터 그리드 크기를 계산하는 단계(GRID)를 포함한다. 현재 영상에 대한 그리드의 현재 크기 또는 현재 위치의 상기 계산 단계(GRID)는 선행하는 영상들에 대해 결정되는 그리드들의 크기들이나 선행 위치들의 함수로서, 그리고 도 5 및 도 6에 따르는 상기 크기들 또는 선행 위치들의 값들의 전개(evolution)를 나타내는 컨피던스(confidence) 파라미터의 함수로서 실행되어진다. 양호한 실시예에서, 수직 방향에서는 어떠한 포맷 변환도 불필요하며 수평 방향에서는 2개의 포맷 변환이 가능하므로, 3개의 가능한 그리드 크기들 H×W, 즉 8×8 화소들, 8×10 화소들, 및 8×12 화소들이 그 결과로 얻어지게 된다. 그러나, 본 발명은 MPEG 코딩에 의해 가장 빈번하게 사용되는 상기 3개의 크기들에 국한되지는 않는다.
그리드의 크기를 검출하기 위하여, 도 4는 점선으로 도시된 부가적인 단계들을 소개하고 있다. 이들 단계들의 원리는 8, 10, 및 12 화소들로 저장된 마지막 수직 블록킹 아티팩트로부터 현재 수직 블록킹 아티팩트가 멀리 떨어져 있는지를 결정하는 것이다. 양호한 실시예에 있어서, 다음 화소가 판독(SC)된 이후에 일반적인 카운터가 생성되고 이어서 증분된다. 저장 단계(STO)의 출력에서, 상기 일반 카운터의 값은 값들 8, 10, 12(VAL)와 비교된다. 일반 카운터의 값이 8이나 10이나 12 이면, 8, 10, 및 12 화소들의 폭에 각각 관련되는 카운터들 그리드8, 그리드 10 및 그리드12 중의 하나가 증분되고(GCI), 그 이후에 다음의 화소가 판독된다(SC).
그리드의 위치(GP)는 영상이 인터리브되어 있는지 아닌지에 따라 프레임이나 영상이 처리된 이후에 테이블들 hTab[i] 및 vTab[j] 에서 가장 유망한 값들 (imax,jmax)에 대해 검색함으로써 결정된다. 이들 가장 유망한 값들은, 최대값들 hTab 및 vTab를 제공하는 값들, 또는 그리드가 위치 (imax,jmax)에 있을 확률 pk가 소정의 스레숄드, 예컨대 수평 및 수직 방향 각각에서 50%보다 더 높게 되는 값들이다. 여기서, Tab = hTab 또는 Tab = vTab 인 경우에 pk는 다음과 같다.
도 5에 따르면, 그리드의 위치가 선행 영상에 대해 상대적으로 변화한 경우(GP)(위치는 초기화 동안에 또는 가장 유망한 값들이 결정될 수 없는 경우에 변화하지 않도록 되어 있다), 제 1 테스트(T1)는 감분 이후의 위치 카운터의 값이 제 1 소정의 스레숄드, 예컨대 0보다 더 낮은 지의 여부를 알기 위해 실행되어진다. 이것이 경우(y)라면, 위치 카운터는 제 1 스레숄드(C0)의 값으로 설정되고 그리드 위치의 마지막 값이 이용되며, 그 값은 최초에 (0,0)이고, 프레임이나 다음 영상이 조사된다(SCT). 그리드의 위치(GP)가 변화하지 않았다면(n), 증분 이후에 위치 카운터의 값이 제 2 소정의 스레숄드, 예컨대 15보다 더 높은 지의 여부를 알도록 제 2 테스트(T2)가 행해진다. 이것이 경우(y)이면, 카운터는 제 2 스레숄드의 값으로 설정되고(C15) 그리드 위치의 현재 값이 이용되며(CUP), 다음의 프레임 또는 영상이 조사된다(SCT). 제 1 또는 제 2 테스트(T1 또는 T2)가 만족스럽지 않다면(n), 위치 카운터의 값이 제 3 소정의 스레숄드, 예컨대 5보다 더 높은 지의 여부를 알도록 제 3 테스트(T3)가 실행된다. 이것이 경우(y)라면, 그리드 위치의 현재 값이 사용되고(CUP), 아니라면(n), 그리드 위치의 마지막 값이 사용된다(LAP). 따라서, 현재 영상에 대해 결정된 그리드의 위치는 이 기간 동안에 그리드의 위치의 일관성의 대표적인 컨피던스 파라미터를 형성하는 위치 카운터의 값에 기초해서 확인되거나 부정된다. 따라서 그리드 위치의 변화는 다양한 연속적 프레임들이 동일한 위치를 나타내는 경우에만 가능하고, 새로운 위치는 선행 위치가 다수의 프레임들에 대해 그것의 위치(본 예에서는 15)에 있었는지의 여부를 확인하는데 보다 더 어렵게 한다.
그리드의 크기(GP)는 영상이 인터리브되어 있는지 아닌지에 따라 프레임 또는 영상의 처리 이후에 카운터들의 값들 그리드8, 그리드 10 및 그리드 12 중에서 최대값을 검색함으로써 결정된다. 도 6에 따르면, 그리드의 크기(GS)가 선행 영상에 대해 상대적으로 변화되었다면(y), 크기 카운터는 0으로 설정되고(C0) 그리드 크기의 마지막 값이 사용되고(LAS), 이 값은 최초에 8×8 화소들이며, 다음 프레임 또는 영상이 조사된다(SCT). 반대의 경우(n)에는, 증분 이후의 크기 카운터의 값이 본 예에서는 5로 고정된 스레숄드보다 더 높은 지의 여부를 알기 위해서 제 4 테스트(T4)가 실행되어진다. 이것이 경우(y)이면, 그리드 크기의 현재 값이 이용되고(CUS), 아닌 경우(n)에는 그리드 크기의 마지막 값이 이용된다(LAS). 따라서 크기 카운터는 시간 기간 동안에 그리드의 크기의 일관성을 얻을 수 있는 컨피던스 파라미터를 형성하고, 그리드의 크기는 5개의 연속 프레임들이 동일한 그리드 크기를 제공하는 경우에만 변경될 수 있다.
그리드의 크기 및 위치를 결정하는 것은 기타 다른 방법들로도 가능하다. 예컨대, 도 6은 그리드의 위치를 결정하는데 적용될 수 있다.
전술한 검출 방법은 셋톱 박스나 간단한 텔레비전 수상기에 의해서 수신된 비디오 신호가 블록 단위 코딩 기술에 따라 코딩되었는지의 여부를 검출할 수 있다. 검출 방법의 결과에 따라 보정 동작들이 결정된다. 예를 들어 이들 동작들은 특정 영상 처리 방법을 적용시키지 않거나, 또는 반대로 상기 검출 방법에 의해 생성된 데이터의 기능으로서 후처리(post-processing) 방법을 적용하는 것이다.
양호한 실시예에서, 후처리 방법이 구현된다. 상기 방법은 그래디언트 필터 단계(GF, THR)에 의해 결정된 자연적인 컨투어 영역들(NC)에 포함된 화소들을 제외하고 블록킹 아티팩트 검출 단계(BAD)로부터 나오는 화소들의 값들(y)의 로우 패스 필터 단계(LPF)를 포함한다. 이 필터 단계의 결과는 필터된 화소 값들(Yf)을 포함하는 영상이며, 그 시각적 화질은 처리 전의 영상에 대해 상대적으로 개선된다.
도 7a 및 도 7b는 각각 수평 및 수직 방향에서의 자연적인 컨투어 영역들을 규정하고 있다. 이들 영역들은 수직 자연적 컨투어(VNC) 및 수평 방향에서 이 컨투어(EA)의 양 측 상의 여러 화소들과, 수평 자연적 컨투어(HNC) 및 수직 방향에서 이 컨투어(EA)의 양 측 상의 여러 화소들을 포함한다.
이 필터 단계(LPF) 동안에 이용된 필터들은 바람직하게는 검출된 아티팩트들에 적용된다. 따라서 필터링의 효율은 실제적으로 검출 효율에 의존한다. 이런 이유로, 필터 단계를 구현하는 비용 또한 감소된다. 또한, 필터 단계는 블록킹 아티팩트 검출 단계와는 전혀 무관하고 따라서 검출 단계로부터 나오는 파라미터들 및 사용자의 희망에 따라 적응될 수도 있다. 본 명세서에서 두 필터 옵션들은 예로서만 제안되어 있다.
제 1 실시예에서, 5개의 계수들을 갖는 필터들 LP5 9개의 계수들을 갖는 필터들 LP9 이 각각 수직 및 수평 필터링에 사용된다. 이들 필터들은 예를 들면 다음과 같다.
제 2 실시예에서는, 필터들은 수평 및 수직 필터링을 각각 행하기 위한 도 8a 및 도 8b에 의해 규정된 가변 길이 필터들이다. 예로서, 수평 필터는 다음의 식들에 대응된다.
여기서, ADD는 가산을 나타내고, >>는 2(>>1), 4(>>2) 등에 의한 분할에 대응하는 비트들의 우측으로의 시프트를 나타낸다. 이러한 필터들은 낮은 메모리 비용으로 간단하게 구현될 수도 있다.
도 2 ∼도 8a 및 도 8b을 참조하여 기술한 위의 설명은 본 발명을 제한하기보다는 발명의 예시일 뿐이다. 첨부된 청구범위의 범위내에서 다른 대안적인 예들이 존재함은 명백하다.
상술한 기능들을 소프트웨어를 이용하여 구현하는 방법들도 다수 존재한다. 이와 관련하여, 도 2 ∼도 8a 및 도 8b는 개략적인 것이며, 각 도면은 하나의 실시예를 나타낸다. 따라서, 하나의 도면이 별도의 블록들의 형태로 다양한 기능들을 보여주고 있다고 할지라도, 이것은 하나의 소프트웨어 아이템이 다양한 기능들을 실행하는 것을 배제하는 것은 아니다. 또한 이것은 하나의 기능이 소프트웨어 유닛에 의해 실행될 수 있는 것을 배제하고 있지 않다.
텔레비전 수상기 회로 또는 적절하게 프로그램되어 있는 디지털 텔레비전 수상기/디코더 회로에 의해서 상기 기능들을 구현할 수 있다. 프로그램 메모리에 포함된 명령들의 세트는 회로로 하여금 도 2 ∼도 8a 및 도 8b를 참조하여 앞에서 기술한 각종 동작들을 실행할 수 있게 할 수도 있다. 또한 명령들의 세트는 예컨대 명령들의 세트를 포함하는 디스크와 같은 데이터 캐리어를 판독함으로써 프로그램 메모리에 로딩될 수도 있다. 또한 상기 판독은 예컨대 인터넷과 같은 통신 네트워크를 통해서 실행될 수도 있다. 그런 경우에 서비스 프로바이더는 명령들의 세트를 관심있는 당사자에게 사용 가능하게 한다.
청구범위에서 괄호안의 참조 부호들은 제한하는 형태로 해석되어서는 안된다. 단어 '포함하는'은 청구범위에서 다른 구성요소들이나 단계들의 존재를 배제하지 않는다. 구성요소나 단계의 단수 표기는 복수의 그들 구성 요소들이나 단계들의 존재를 배제하지 않는다.

Claims (10)

  1. 화소들의 형태로 디지털 입력 영상에 포함된 데이터를 처리하는 방법으로서, 아티팩트들이 블록 단위 코딩 기술로부터 발원하는 블록킹 아티팩트 검출 단계(BAD)를 포함하는 데이터 처리 방법에 있어서,
    상기 검출 단계는,
    - 현재 화소 및 상기 현재 화소에 인접한 화소들의 값들에 기초해서 불연속 값을 계산하는 부단계와,
    - 현재 화소 및 상기 현재 화소의 인접 화소들의 불연속 값들로부터 현재 화소의 아티팩트 값을 결정하는 부단계와,
    - 아티팩트 값들로부터 블록킹 아티팩트들을 식별하는 부단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산 부단계(CT)는 현재 화소의 값이 현재 화소 바로 뒤의 화소의 값 및 바로 앞의 화소의 값의 반합계와 상이한 경우에 불연속성을 검출하도록 적응되는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 디지털 입력 영상에서 자연적 컨투어 영역(NC)를 검출(THR)하도록 적응되는, 화소들의 값들(Y)의 그래디언트 필터 단계(GF)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 그래디언트 필터링은 소벨(Sobel) 필터를 사용하는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 그래디언트 필터 단계(GF, THR)에 의해서 결정된 자연적 컨투어 영역(NC)에 포함된 화소들을 제외하고 상기 블록킹 아티팩트 검출 단계(BAD)로부터 나오는 화소들의 값들(Y)의 로우 패스 필터 단계(LPF)를 더 포함하는, 데이터 처리 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 검출 단계(BAD)는,
    - 식별 단계(ID)로부터 발원하는 블록킹 아티팩트들의 영상에서의 위치를 테이블에 저장하는 부단계(STO)와,
    - 상기 테이블내의 블록 아티팩트들의 대다수의 위치로부터 코딩 기술 블록들의 블록들에 대응하는 그리드의 위치를 계산하는 부단계(GRID)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 계산 부단계(GRID)는 현재 수직 블록킹 아티팩트 및 그 바로 앞의 수직 블록킹 아티팩트 사이에 간격이 생기는 횟수들을 나타내는 카운터 값들중 보다 더 큰 값으로부터 그리드 크기를 결정하도록 적응되는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리 방법.
  8. 제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
    현재 영상에 대한 그리드의 현재 크기 또는 현재 위치의 상기 계산 부단계(GRID)는 선행 영상들에 대해 결정된 그리드의 선행 크기들이나 위치들의 함수로서, 그리고 상기 선행 크기들이나 위치들의 값들의 전개를 나타내는 컨피던스 파라미터의 함수로서 행하여지는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리 방법.
  9. 명령들의 세트를 포함하는 텔레비전 수상기용 컴퓨터 프로그램 프로덕트에 있어서,
    상기 명령들이 상기 텔레비전 수상기의 회로에 로드되는 경우, 상기 회로로 하여금 제 1 항 내지 제 8 항중 어느 한 항에 기재된 데이터 처리 방법을 실행하게 하는, 컴퓨터 프로그램 프로덕트.
  10. 명령들의 세트를 포함하는 디코더용 컴퓨터 프로그램 프로덕트에 있어서,
    상기 명령들이 상기 디코더의 회로에 로드되는 경우, 상기 회로로 하여금 제 1 항 내지 제 5 항중 어느 한 항에 기재된 데이터 처리 방법을 실행하게 하는, 컴퓨터 프로그램 프로덕트.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100524856B1 (ko) * 2002-10-17 2005-10-28 엘지전자 주식회사 블록 경계 영역 필터링 방법
KR100803132B1 (ko) * 2006-04-26 2008-02-14 엘지전자 주식회사 웨이브렛 변환을 이용한 엠펙 노이즈 제거 방법 및 장치
KR100839304B1 (ko) * 2005-06-15 2008-06-17 엘지전자 주식회사 동영상 디코딩 방법

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2841423A1 (fr) * 2002-06-25 2003-12-26 Koninkl Philips Electronics Nv Procede de detection d'artefacts de bloc
KR20050027271A (ko) 2002-07-31 2005-03-18 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 블록킹 아티팩트들의 동적 검출
US20040037361A1 (en) * 2002-08-22 2004-02-26 Eduardo Gudis Video block error sensing by detection of shapes in output
US7218794B2 (en) * 2003-04-10 2007-05-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for detecting grid in block-based compressed video
WO2005004489A1 (ja) * 2003-07-02 2005-01-13 Sony Corporation ブロック歪検出装置及びブロック歪検出方法、並びに映像信号処理装置
JP3802018B2 (ja) * 2003-07-10 2006-07-26 ザイオソフト株式会社 画像解析装置および画像解析プログラムおよび画像解析方法
KR20060058703A (ko) * 2003-08-06 2006-05-30 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 블럭 아티팩트 검출
CN1303574C (zh) * 2005-02-01 2007-03-07 珠海金山软件股份有限公司 一种实时三维图像处理装置
US7787703B2 (en) * 2005-05-11 2010-08-31 Xerox Corporation Method and system for extending binary image data to contone image data
WO2007020572A1 (en) * 2005-08-18 2007-02-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Image processor comprising a block artifacts detector
US7580569B2 (en) * 2005-11-07 2009-08-25 Xerox Corporation Method and system for generating contone encoded binary print data streams
US7773254B2 (en) * 2005-11-10 2010-08-10 Xerox Corporation Method and system for improved copy quality in a multifunction reprographic system
US7869093B2 (en) * 2005-11-17 2011-01-11 Xerox Corporation Method and system for improved copy quality in a multifunction reprographic system
US20080049238A1 (en) * 2006-08-28 2008-02-28 Xerox Corporation Method and system for automatic window classification in a digital reprographic system
JP4834536B2 (ja) * 2006-12-22 2011-12-14 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記憶媒体
KR101392482B1 (ko) * 2007-08-30 2014-05-07 삼성전자주식회사 블록킹 효과 제거 시스템 및 방법
US7961224B2 (en) * 2008-01-25 2011-06-14 Peter N. Cheimets Photon counting imaging system
EP2112831A1 (en) * 2008-04-24 2009-10-28 Psytechnics Ltd Method and apparatus for measuring blockiness in video images
US9460491B2 (en) * 2008-08-25 2016-10-04 Xerox Corporation Method for binary to contone conversion with non-solid edge detection
US8265421B2 (en) * 2008-11-06 2012-09-11 Sony Corporation Video system with blocking artifact two-dimensional cross filtering
CN101998031B (zh) * 2009-08-21 2012-06-27 凌阳科技股份有限公司 在缩放器中去除视频信号的振铃噪声的滤波系统及方法
JP4703759B2 (ja) * 2009-11-27 2011-06-15 株式会社東芝 画像処理装置および同装置における画像処理方法
CN101765009B (zh) * 2009-12-28 2012-10-10 硅谷数模半导体（北京）有限公司 视频图像的压缩、解压缩方法和用于lcd过驱动的电路
KR20150040295A (ko) 2012-08-09 2015-04-14 톰슨 라이센싱 이미지에서의 인공 엣지들을 검출하기 위한 방법 및 장치

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2690299B1 (fr) * 1992-04-17 1994-06-17 Telecommunications Sa Procede et dispositif de filtrage spatial d'images numeriques decodees par transformation par bloc.
KR0148130B1 (ko) * 1992-05-18 1998-09-15 강진구 블럭킹아티팩트를 억제시키는 부호화/복호화 방법 및 그 장치
US5590064A (en) * 1994-10-26 1996-12-31 Intel Corporation Post-filtering for decoded video signals
KR0181032B1 (ko) * 1995-03-20 1999-05-01 배순훈 인터리빙을 이용한 물체 기반 부호화방법 및 장치
DE19626985C1 (de) * 1996-07-04 1998-01-02 Siemens Ag Verfahren und Anordnung zur Reduktion von Codierungsartefakten von blockbasierten Bildcodierungsverfahren und objektbasierten Bildcodierungsverfahren
KR100242637B1 (ko) * 1996-07-06 2000-02-01 윤종용 동보상된 영상의 블록화효과 및 링잉노이즈 감소를 위한 루프필터링방법
JP3800704B2 (ja) * 1997-02-13 2006-07-26 ソニー株式会社 映像信号処理装置及び方法
FR2785116B1 (fr) * 1998-10-27 2000-12-29 France Telecom Procede de controle de la qualite d'images numeriques diffusees
KR100366643B1 (ko) * 1998-11-25 2003-02-19 삼성전자 주식회사 구획현상제거방법및장치
US6317522B1 (en) * 1998-12-03 2001-11-13 Philips Electronics North America Corp. Systems and methods for post-processing decompressed images
US6529638B1 (en) * 1999-02-01 2003-03-04 Sharp Laboratories Of America, Inc. Block boundary artifact reduction for block-based image compression
KR100319557B1 (ko) * 1999-04-16 2002-01-09 윤종용 블럭 단위로 부호화된 영상의 블럭 경계 잡음 성분 제거 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100524856B1 (ko) * 2002-10-17 2005-10-28 엘지전자 주식회사 블록 경계 영역 필터링 방법
KR100839304B1 (ko) * 2005-06-15 2008-06-17 엘지전자 주식회사 동영상 디코딩 방법
KR100803132B1 (ko) * 2006-04-26 2008-02-14 엘지전자 주식회사 웨이브렛 변환을 이용한 엠펙 노이즈 제거 방법 및 장치

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Publication number Publication date
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JP2002290975A (ja) 2002-10-04
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