KR20040062257A - 움직임 보상에 기반한 개선된 노이즈 예측 방법 및 그장치와 이를 사용한 동영상 부호화 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 개선된 노이즈 예측 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 입력 영상의 노이즈 예측 방법은 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와, 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와, 상기 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 상기 계산된 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈를 예측하는 단계를 포함한다.

Description

움직임 보상에 기반한 개선된 노이즈 예측 방법 및 그 장치와 이를 사용한 동영상 부호화 방법 및 그 장치{Advanced method and apparatus for noise estimation based on motion compensation, and method and apparatus for encoding video using noise estimation based on motion compensation}
본 발명은 노이즈 예측 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 특히 MPEG 2 및 MPEG 4와 같은 움직임 보상(motion compensation: MC) 및 이산여현변환(discrete cosine transform: DCT)에 기반한 동영상 부호화기에 노이즈로 왜곡되어 있는 영상이 입력된 경우, 노이즈를 예측하여, 효과적으로 노이즈를 제거하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 아날로그 지상파 방송을 수신하여 이를 MPEG 2, MPEG 4와 같은 압축 방식을 이용해 부호화하여 저장하는 셋탑 박스 등이 선보이고 있다. 하지만, 수신기에 입력되는 영상은 전송 채널에 의해 화이트 가우시안 노이즈(white gaussian noise)를 비롯하여 여러 노이즈로 왜곡되어 있는 경우가 많다.
예를 들어, 영상 전체에 화이트 가우시안(white gaussian) 노이즈를 비롯하여 여러 노이즈들로 왜곡되어 있다. 이러한 영상을 그대로 압축할 경우, 노이즈의 영향으로 압축 효율이 떨어지게 된다.
따라서, 동영상에서의 노이즈 제거를 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 종래의 노이즈 제거 방법은 기본적으로 노이즈의 정도를 어느 정도 알고있다는 가정하에작동하게 되어 있기 때문에, 노이즈를 예측하기 위한 여러 가지 방법이 사용되고 있다.
이러한, 노이즈 예측 방법의 한 예는 유럽특허공보 제712554에 개시되어 있다.
이하에서는, 도 1을 참조하여, 종래의 노이즈 제거 방식을 설명한다.
도 1은 일반적인 노이즈 예측 장치를 도시하는 블록도이다.
종래의 노이즈 예측 장치는 제1 감산기(112), 프레임 메모리(114), 제1 절대값 계산기(116), 제1 저 대역 필터(low pass filter)(118), 제2 저 대역 필터(120), 제2 감산기(122), 제2 절대값 계산기(124), 제3 감산기(126), 제3 절대값 계산기(128), 합산기(130), 및 노이즈 양 예측기(132)로 구성된다.
먼저, 제1 감산기(112)는 현재 입력 영상과 프레임 메모리(114)로부터의 인접 영상에 기초하여, 인접한 두 영상간의 차이값을 계산한다. 계산된 인접한 영상간의 차이값은 제1 절대값 계산기(116)로 입력된다. 제1 절대값 계산기(116)는 계산된 절대값을 제3 감산기(126)로 입력한다.
한편, 제2 감산기(122)는 제1 저대역 필터(118)를 통과한 현재 입력 영상과 제2 저대역 필터(120)를 통과한 인접한 영상의 차이값을 계산한다. 계산한 저대역 필터링된 인접한 영상간의 차이값은 제2 절대값 계산기(124)로 입력된다. 제2 절대값 계산기(124)는 계산된 절대값을 제3 감산기(126)로 입력한다.
제3 감산기(126)는 제1 절대값 계산기(116) 및 제2 절대값 계산기(124)의 차이값을 계산하고, 계산된 차이값을 제3 절대값 계산기(128)로 입력한다. 제3 절대값 계산기(128)는 제3 감산기(26)에서 계산된 차이값에 대한 절대값을 계산하여 합산기(130)로 출력한다.
합산기(130)는 제3 절대값 계산기(128)에서 출력된 절대값을 프레임 단위로 합산한다.
노이즈 양 예측기(132)는 합산기(130)에서 구해진 출력 값에 기초하여 입력 영상에 포함된 노이즈의 양을 판단한다.
종래 노이즈 예측 장치(100)는 합산기(130)의 프레임 단위별로 계산된 값이 큰 경우, 노이즈가 많은 것으로 판단하고, 작은 경우에는 노이즈가 작은 것으로 판단한다.
하지만, 이러한 종래의 노이즈 예측 장치는 움직임이 거의 없는 영상에서는 노이즈 예측이 가능하지만, 움직임이 있는 영상에서는 움직임에 의해 합산기(130)의 출력값이 커지게 된다. 따라서, 움직임이 있는 영상의 경우, 노이즈 예측이 힘들어진다는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 종래 노이즈 예측 방법을 개선하여, 움직임 정보를 이용하여 노이즈를 효율적으로 예측하기 위한 개선된 노이즈 예측 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 또한 상기 개선된 노이즈 예측 방법 및 장치를 사용하는 동영상 부호기 및 부호화 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
도 1은 종래의 노이즈 예측 장치를 도시하는 블록도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 예측 장치를 도시하는 블록도
도 3 a, b는 본 발명에 따른 노이즈 예측에 사용되는 움직임 예측 방법을 설명하기 위한 도면
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 예측 방법을 도시하는 플로우차트
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 노이즈 예측 장치를 도시하는 블록도
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 예측 방법을 도시하는 플로우차트
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 예측 장치를 도시하는 블록도
도 8은 일반적인 MPEG 동영상 부호화기를 도시하는 블록도
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 개선된 동영상 부호화기를 도시하는 블록도
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 개선된 동영상 부호화기를 도시하는 블록도
상기 목적은 본 발명에 따른 입력 영상의 노이즈 예측 및/또는 제거 방법에 있어서, 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와, 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와, 상기 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 상기 계산된 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈를 예측하는 단계를 포함하는 방법에 의해 달성된다.
또한, 상기 목적은 DCT 기반의 동영상 부호화 방법에 있어서, 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와, 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와, 상기 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 상기 계산된 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈 양을 예측하는 단계와, 상기 예측된 노이즈 양에 기초해서, 변형 양자화 가중치 행렬을 결정하는 단계와, 상기 입력 영상에 대해 DCT 변환을 수행하는 단계와, 상기 DCT 변환된 입력 영상 데이터에 대해 상기 결정된 변형 양자화 가중치 행렬을 사용하여 양자화를 수행하는 단계를 포함하는 방법에 의해 달성된다.
또한, 상기 목적은 입력 영상의 노이즈 예측 및/또는 제거 장치에 있어서, 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제1 움직임 보상 정보 계산부와, 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제2 움직임 보상 정보 계산부와, 제1 및 제2 움직임 보상 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈를 예측하는 노이즈 판단부를 포함하는 장치에 의해 달성된다.
또한, 상기 목적은 DCT 기반의 동영상 부호화 장치에 있어서, 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제1 움직임 보상 정보 계산부와, 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제2 움직임 보상 정보 계산부와, 제1 및 제2 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈 양을 예측하는 노이즈 판단부와, 노이즈 판단부에서 예측된 노이즈 양에 기초해서 변형 양자화 가중치 행렬을 결정하는 양자화 가중치 행렬 결정부와, 입력 영상에 대해 DCT 변환을 수행하는 DCT 변환부와, DCT 변환된 입력 영상 데이터에 대해 상기 양자화 가중치 행렬 결정부에서 결정된 변형 양자화 가중치 행렬을 사용하여 양자화를 수행하는 양자화부를 포함하는 장치에 의해 달성된다.
이하에서는, 도 2 및 도 3 a, b를 참조하여, 본 발명에 따른 개선된 노이즈 예측 방법을 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 노이즈 예측 장치를 도시하는 도면이다.
도 2에 도시된 노이즈 예측부는 제1 해상도 SAD 계산부(210), 제2 해상도 SAD 계산부(220), 및 노이즈 판단부(270)를 포함한다.
노이즈 판단부(270)는 감산부(230), 절대값 계산부(240), 합산부(250), 및 노이즈 양 예측부(noise quantity estimation unit)(26)를 포함한다.
제1 해상도 SAD 계산부(210)는 도 3a에 도시된 바와 같이 제1 해상도에서 현재 프레임의 (i,j) 위치에서의 블록에 대해, 이전 프레임의 탐색 영역 내에서 움직임 벡터 MVL1을 탐색한다. 이후, 탐색된 움직임 벡터 MVL1에 대응하는 SAD, 즉 이전 프레임에서 MVL1만큼 이동한 후에 대응하는 화소간의 차이값 (sum of absolute difference: SAD)을 감산부(230)로 출력한다. 본 실시예에서는 제1 해상도는 원래 입력 영상의 원 해상도를 의미한다.
제1 해상도에서의 움직임 벡터 MVL1는 아래 수학식 1에 의해 결정된다.
여기에서, Fn(i,j)은 현재 프레임 (n 번째 프레임)에서 (i,j) 위치에 있는 화소, 즉 도 3(a)의 굵은 선으로 표시된 현재 블록내의 화소이다. 또한, ±S는 움직임 벡터가 탐색되는 탐색 영역을 의미한다. Fn-1(i,j)은 이전 프레임 (n-1 번째 프레임)에서 (i,j) 위치의 화소를 의미한다. 각 블록 크기는 NxN이다.
제2 해상도 SAD 계산부(220)는 도 3 b에 도시된 바와 같이 제2 해상도에서 현재 프레임의 (i,j) 위치에서의 블록에 대해, 이전 프레임의 탐색 영역 내에서 움직임 벡터 MVL2을 탐색한다. 이후, 탐색된 움직임 벡터 MVL2에 대응하는 SAD, 즉 이전 프레임에서 MVL2만큼 이동한 후에 대응하는 화소간의 차이값 SADL2를 감산부(230)로 출력한다. 본 실시예에서는 제2 해상도는 원래 입력 영상의 저 해상도를 의미한다.
한편, 본 실시예에서 저해상도는 원 영상에 대해 저역 통과 필터링(low pass filtering: LPF)을 수행한 것을 의미한다. 하지만, 선택적으로 원 영상에 대해 저역 통과 필터링을 수행한 후 서브-샘플링(sub-sampling)을 통해 프레임 크기를 줄인 프레임을 저해상도 프레임으로 사용하는 것도 가능하다.
이 경우, 제1 해상도에서는 16 ×16 블록당 움직임 벡터를 계산하고, 제 2 해상도에서는 프레임들의 가로 세로를 각각 1/2로 서브-샘플링하여 제1 해상도의 16 ×16 블록에 대응하는 8 ×8 블록의 움직임 벡터를 구하는 방식으로 계산한다.
감산부(230)에서는 제1 해상도 SAD 계산부에서 얻어진 SAD, 즉 SADL1과 제2 해상도 SAD 계산부에서 얻어진 SAD, 즉 SADL2의 차이값을 계산하고, 절대값 계산부(240)에서는 감산부(230)에서 계산된 SADL1및 SADL2의 차이에 대한 절대값을 구한다.
즉, 감산부(230) 및 절대값 계산부(240)는 현재 고려 중인 k번째 블록에 대해 각각의 해상도에서 얻어진 SADL1및 SADL2의 차이값에 대한 절대값, 즉 SAD_DIFFk를 아래 수학식 2에 따라 계산한다.
SAD_DIFFk= |SADL1-SADL2|
만약 제2 해상도에서의 프레임 크기가 제 1해상도에서의 프레임 크기의 1/4인 경우는 다음 수학식 3에 따라 SAD_DIFF가 구해진다.
SAD_DIFFk= |SADL1-4xSADL2|
합산부(250)에서는 현재 프레임내 모든 블록들에 대해 SAD_DIFF를 모두 합산하여, 합산된 양을 TOTAL_OF_SAD_DIFF 값으로 하여 노이즈 예측부로 출력한다.
노이즈 양 예측부(260)에서는 합산부(250)로부터 입력된 TOTAL_OF_SAD_DIFF 값에 기초하여 노이즈의 양을 예측한다.
도 2에는 도시되어 있지 않았지만, 노이즈 예측부(260)에서 예측된 노이즈 양에 대한 정보는 노이즈 제거 필터링부(noise reduction filtering unit)로 전송된다. 노이즈 제거 필터링부는 노이즈 양이 많은, 즉 TOTAL_OF_SAD_DIFF 값이 큰 프레임에 대해서는 강한 노이즈 제거 필터링을 수행하고, TOTAL_OF_SAD_DIFF 값이 작은 프레임에 대해서는 약한 노이즈 제거 필터링을 수행하도록 함으로써, 노이즈 제거 필터링을 효과적으로 수행하는 것이 가능하게 된다.
본 실시예에서는 원해상도와 저해상도로 구별되는 2가지 해상도 단계를 사용하였지만, 선택적으로 2 단계 이상의 해상도 단계에 대해 본 발명을 실시하는 것도 가능하다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 예측 방법을 도시하는 플로우차트이다.
단계 410은 제1 해상도에서 현재 프레임의 (i,j) 위치에서의 블록에 대해, 이전 프레임의 탐색 영역 내에서 움직임 벡터 MVL1을 탐색한다. 이후, 탐색된 움직임 벡터 MVL1에 대응하는 SAD, 즉 이전 프레임에서 MVL1만큼 이동한 후에 대응하는 화소간의 차이값 SADL1을 계산한다.
단계 420은 제2 해상도에서 현재 프레임의 (i,j) 위치에서의 블록에 대해, 이전 프레임의 탐색 영역 내에서 움직임 벡터 MVL2을 탐색한다. 이후, 탐색된 움직임 벡터 MVL2에 대응하는 SAD, 즉 이전 프레임에서 MVL2만큼 이동한 후에 대응하는 화소간의 차이값 SADL2를 계산한다.
단계 430에서는 현재 고려중인 블록, 즉 k번째 블록에 대해 단계 410에서 계산된 SADL1와 단계 420에서 계산된 SADL2의 차이값을 계산한 후, 계산된 SADL1및 SADL2의 차이값에 대한 절대값, 즉 SAD_DIFFk를 수학식 2나 수학식 3을 사용하여 구한다.
단계 440에서는 현재 프레임내 모든 블록들에 대해 SAD_DIFF를 모두 합산한 양, 즉 TOTAL_OF_SAD_DIFF를 계산한다.
단계 450에서는 단계 440에서 계산된 TOTAL_OF_SAD_DIFF에 기초하여 입력 영상의 노이즈 양을 예측한다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 노이즈 예측기를 도시하는 도면이다.
도 5의 노이즈 예측기는 제1 해상도 SAD 계산부(510), 제2 해상도 SAD 계산부(520), 및 노이즈 판단부(580)를 포함한다.
노이즈 판단부(580)는 감산부(530), 절대값 계산부(540), 합산부(550), 참조 SADref계산부(560), 및 노이즈 양 예측부(570)를 포함한다.
여기에서, 제1 해상도 SAD 계산부(510), 제2 해상도 SAD 계산부(520), 감산부(530), 절대값 계산부(540), 및 노이즈 양 예측부(570)는 도 2의 대응 기능부와 동일한 기능을 수행하므로 설명의 간단을 위해 상세한 설명은 생략한다.
참조 SADref계산부(560)에서는 제1 해상도 SAD 계산부(510)로부터 출력된 각 블록별 SAD 값들에 기초하여, 아래 수학식 4 또는 5에 따라 참조 SAD, 즉 SADref를 계산한다.
여기에서, A는 소정의 상수이다.
여기에서, A는 소정의 상수이며, SADhalf-pel은 반화소 탐색까지 끝난후의 SAD를 의미한다.
합산부(550)에서는 해당 블록의 SAD 또는 SADhalf-pel이 상기 수학식 4 또는 5에 의해 구해진 참조 SAD 보다 작은 SAD 값들 만을 합산하여, 프레임에 대한 SAD 값, 즉 TOTAL_OF_SAD_DIFF를 계산하여 노이즈 예측부(570)로 전송한다.
이와 같이, SAD 합산시 해당 블록의 SAD가 참조 SADref, 즉 원 해상도의 이전프레임에서의 평균 SAD 보다 상당히 큰 블록들의 SAD들을 제외시키는 것은 움직임 추정이 잘 이루어지지 않은 블록들의 SAD는 SAD 합산시 제외시킴으로써, 노이즈 예측을 보다 정확히 하는 것이 가능하다.
노이즈 예측부(570)에서는 SAD 합산부(550)로부터 전송된 TOTAL_OF_SAD_DIFF 값에 기초하여 노이즈 양을 예측한다.
도 5에는 도시되어 있지 않았지만, 노이즈 예측부(570)에서 예측된 노이즈 양에 대한 정보는 노이즈 제거 필터링부로 전송된다. 노이즈 제거 필터링부는 노이즈 양이 많은, 즉 TOTAL_OF_SAD_DIFF 값이 큰 프레임에 대해서는 강한 노이즈 제거 필터링을 수행하고, TOTAL_OF_SAD_DIFF 값이 작은 프레임에 대해서는 약한 노이즈 제거 필터링을 수행하도록 함으로써, 노이즈 제거 필터링을 효과적으로 수행하는 것이 가능하게 된다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 예측 방법을 도시하는 플로우차트이다.
단계 610은 제1 해상도에서 현재 프레임의 (i,j) 위치에서의 블록에 대해, 이전 프레임의 탐색 영역 내에서 움직임 벡터 MVL1을 탐색한다. 이후, 탐색된 움직임 벡터 MVL1에 대응하는 SAD, 즉 이전 프레임에서 MVL1만큼 이동한 후에 대응하는 화소간의 차이값 SADL1을 계산한다.
단계 620은 단계 610에서 계산된 화소간의 차이값 SADL1에 기초하여 수학식 3 또는 4에 따라 참조 SAD, 즉 SADref를 계산한다. 현재 프레임에서 구해진 SADref는 바로 다음 프레임의 노이즈 예측 시 사용됨에 주목하라.
단계 630은 제2 해상도에서 현재 프레임의 (i,j) 위치에서의 블록에 대해, 이전 프레임의 탐색 영역 내에서 움직임 벡터 MVL2을 탐색한다. 이후, 탐색된 움직임 벡터 MVL2에 대응하는 SAD, 즉 이전 프레임에서 MVL2만큼 이동한 후에 대응하는 화소간의 차이값 SADL2를 계산한다.
단계 640에서는 프레임내 현재 고려중인 블록, 즉 k번째 블록에 대해 단계 610에서 계산된 SADL1와 단계 630에서 계산된 SADL2의 차이값을 계산한 후, 계산된 SADL1및 SADL2의 차이값에 대한 절대값, 즉 SAD_DIFFk를 수학식 2에 기초하여 계산한다.
단계 650에서는 프레임내 블록들 중, SADL1< SADref을 만족하는 블록들에 대해서만 SAD_DIFF를 모두 합산하여, TOTAL_OF_SAD_DIFF를 계산한다.
단계 660에서는 단계 650에서 계산된 TOTAL_OF_SAD_DIFF에 기초하여 입력 영상의 노이즈 양을 예측한다.
도 7은 본 발명에 따른 노이즈 예측부(710)가 동영상 부호화에 적용되는 한 실시예를 도시하는 도면이다.
노이즈 예측부(710)는 입력 영상으로부터 도 2 또는 도 5에 따른 실시예에기초하여, 입력 영상에 포함된 노이즈 양을 예측하고, 예측된 노이즈 양에 대한 정보를 전처리부(720)로 출력한다.
전처리부(720)는 입력된 노이즈 양에 대한 정보에 기초하여 입력 영상에 대한 일반적인 노이즈 제거 필터링을 수행한다.
동영상 부호기(730)는 일반적인 동영상 부호기와 동일한 기능을 수행하므로 설명의 간단을 위해 상세한 설명은 생략한다.
도 8은 일반적인 동영상 부호화를 위한 부호화기를 도시하는 블록도이다.
VOD 서비스나 동영상 통신을 위해, 부호화기는 압축 기술에 의해 부호화된 비트 스트림을 생성하는 기능을 수행한다.
먼저, DCT(Discrete Cosine Transform)부(810)는 공간적 상관성을 제거하기 위해 8 ×8 화소 블록 단위로 입력되는 영상 데이터에 대해 DCT 연산을 수행하고, 양자화부(Quantization: Q)(820)는 DCT부(810)에서 얻어진 DCT 계수에 대해 양자화를 수행하여, 몇 개의 대표 값으로 표현함으로써, 고효율 손실 압축을 수행한다.
역양자화부(Inverse Quantization: IQ)(830)는 양자화부(820)에서 양자화된 영상 데이터를 역양자화한다. IDCT부(840)는 역양자화부(830)에서 역양자화된 영상 데이터에 대해 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환을 수행한다. 프레임 메모리부(850)는 IDCT부(840)에서 IDCT 변환된된 영상 데이터를 프레임 단위로 저장한다.
움직임 추정 및 보상부(Motion Estimation and Compensation: ME/MC)(860)는 입력되는 현재 프레임의 영상 데이터와 프레임 메모리부(850)에 저장된 이전 프레임의 영상 데이터를 이용하여 매크로 블록당 움직임 벡터(MV)와 블록정합오차(block matching error)에 해당하는 SAD(sum of absolute difference)를 추정한다.
가변 길이 부호화부(variable length coding: VLC)(870)는 움직임 추정부(860)에서 추정된 움직임 벡터(MV)에 따라 DCT 및 양자화 처리된 데이터에서 통계적 중복성을 제거한다.
도 9는 도 8에 도시된 일반적인 동영상 부호화기에 본 발명에 따른 노이즈 예측 방식을 적용한 개선된 동영상 부호기를 도시하는 도면이다.
본 발명에 따른 노이즈 제거 방식을 채용한 동영상 부호기는 일반적인 동영상 부호기에, 노이즈 예측부(980) 및 양자화 가중치 행렬 결정부(quantization weight matrix determination unit)(992)와 양자화 가중치 행렬 저장부(994)를 포함한다.
DCT부(910), IDCT부(940), 프레임 메모리부(950), 움직임 예측 및 보상부(960), VLC부(970)는 일반적인 동영상 부호화기에서와 동일한 기능을 수행하므로, 설명의 간단을 위해 상세한 설명은 생략한다.
노이즈 예측부(980)는 입력영상으로부터 도 2 또는 도 4에 따른 실시예에 기초하여, 입력 영상에 포함된 노이즈 양을 예측하고, 예측된 노이즈 양에 대한 정보를 양자화 가중치 행렬 결정부(992)로 출력한다.
양자화 가중치 행렬 결정부(992)는 노이즈 예측부(980)로부터 전송된 노이즈 정보에 기초하여 양자화 가중치 행렬을 결정하고, 이에 대응하는 양자화 가중치 행렬의 인덱스 정보를 양자화 가중치 행렬 저장부(994)로 전송한다. 본 실시예에서는, 양자화 가중치 행렬 결정부(992)는 노이즈 예측부(980)로부터의 노이즈 정보에 기초하여 양자화 가중치 행렬을 결정하였지만, 선택적으로 움직임 예측 및 보상부(960)로부터의 매크로블록 단위로 계산되는 분산값(variance)을 함께 고려하는 것도 가능하다.
본 실시예에서는, 양자화 가중치 행렬 저장부(994)에는 입력 영상에 포함된 노이즈 양에 따라 분류된 5개의 양자화 가중치 행렬이 저장된다.
양자화 가중치 행렬 결정부(992)는 노이즈 예측부(980)로부터 입력된 노이즈 정보를 사용하여, 대응하는 변형 양자화 행렬에 대한 인덱스를 양자화 가중치 행렬 저장부(992)로 전송한다. 양자화 가중치 행렬 저장부(992)에 저장된 양자화 가중치 행렬이 5가지 경우로 분류되는 경우, 상기 인덱스도 0, 1, 2, 3, 4 중 하나의 값이 된다.
양자화 가중치 행렬 저장부(994)는 양자화 가중치 행렬 결정부(992)로부터 입력된 양자화 가중치 행렬 인덱스에 기초하여, 해당 양자화 가중치 행렬을 선택하여 양자화부(920)로 전송한다.
양자화부(920)는 입력된 해당 양자화 가중치 행렬을 사용하여 양자화를 수행한다.
역양자화부(930)는 원래의 디폴트(default) 양자화 가중치 행렬에 기초하여 역양자화를 수행한다.
또한, 새로운 양자화 가중치 행렬들은 사용자가 임의로 정하는 것이 가능하다. 본 실시예서는 입력 영상 블록의 Y 성분에 대한 DCT 영역에서의 노이즈 제거 방식을 도시하고 있지만, Y 성분 이외의 U 및 V 성분에 대해서도 동일한 장치를 적용하는 것도 가능하다. 이때, U 및 V 성분을 위한 별도의 가중치 매트릭스가 필요하다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 노이즈 제거 방식을 채용한 개선된 동영상 부호기를 도시하는 도면이다.
본 실시예에 따른 노이즈 제거 방식을 채용한 동영상 부호기는 도 8의 일반적인 동영상 부호기에, 노이즈 예측부(1080) 및 변형 양자화 가중치 행렬 생성부(modified quantization weight matrix generation unit)(1090)를 더 포함한다. DCT부(1010), IDCT부(1040), 프레임 메모리부(1050), 움직임 예측 및 보상부(1060), VLC부(1070)는 도 8의 일반적인 동영상 부호화기와 동일한 기능을 수행하므로, 설명의 간단을 위해 상세한 설명은 생략한다.
노이즈 예측부(1080)는 입력영상으로부터 도 2 또는 도 5에 따른 실시예에 기초하여, 입력 영상에 포함된 노이즈 양을 예측하고, 예측된 노이즈 양에 대한 정보를 양자화 가중치 행렬 생성부(1090)로 출력한다.
변형 양자화 가중치 행렬 생성부(1090)는 노이즈 예측부(1080)로부터 전송된 노이즈 정보에 기초하여, 변형 양자화 가중치 행렬을 생성하고, 생성된 변형 양자화 가중치 행렬을 양자화부(1020)로 전송한다. 본 실시예에서는, 양자화 가중치 행렬 생성부(1090)는 노이즈 예측부(1080)로부터의 노이즈 정보에 기초하여 양자화 가중치 행렬을 결정하였지만, 선택적으로 움직임 예측 및 보상부(1060)로부터의 매크로블록 단위로 계산되는 매크로블록 분산값을 함께 고려하는 것도 가능하다.
양자화부(1020)는 양자화 가중치 행렬 생성부(1090)로부터 입력된 변형 양자화 가중치 행렬에 기초하여 양자화를 수행한다.
역양자화부(1030)는 원래의 디폴트 양자화 가중치 행렬에 기초하여 역양자화를 수행한다.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다. 특히, 본 발명은 MPEG-1, MPEG-2, MPEG 4 등과 같은 모든 동영상 부호화 장치 및 방법에 적용될 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 플래쉬 메모리, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브 (예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 움직임 보상을 이용한 노이즈 예측 방법 및 장치를 사용함으로써, 입력 영상의 노이즈를 보다 효과적으로 예측하는 것이 가능하며, 또한 본 발명에 다른 노이즈 예측 방법 및 장치를 채용한 동영상 부호화방법 및 장치의 경우, 입력 영상의 노이즈를 효과적으로 제거함으로써 동영상 부호화를 보다 효율적으로 수행하는 것이 가능하다는 효과가 있다.

Claims (36)

  1. 입력 영상의 노이즈 예측 및/또는 제거 방법에 있어서,
    (a) 상기 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상(motion compensation) 정보를 계산하는 단계와,
    (b) 상기 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와,
    (c) 상기 (a) 단계에서 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 상기 (b) 단계에서 계산된 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 해상도는 원 해상도이고, 상기 제2 해상도는 저 해상도인 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 해상도는 저대역 필터링(low pass filtering)을 수행함으로써 얻어지는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 보상 정보를 계산하는 단계는 블록 단위로 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 움직임 보상 정보는 SAD(sum of absolute difference)인 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 (c1) (a) 단계에서 계산된 제1 해상도에서의 SAD와 상기 (b) 단계에서 계산된 제2 해상도에서의 SAD에 기초하여, 상기 입력 영상의 블록 각각에 대한, 제1 및 제2 해상도에서의 SAD 차이값을 계산하고, 계산된 SAD 차이값의 절대값을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 (c2) 상기 (c1) 단계에서 계산된 각각의 블록에 대한 절대값을 프레임별로 합산하고, 프레임별로 합산된 절대값에 기초하여 노이즈 양을 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 (a1) 상기 계산된 제1 해상도에서의 SAD에 기초하여 참조 SAD를 계산하는 단계를 더 포함하며, 상기 (c2) 단계는 상기 제1 해상도에서의 SAD가 참조 SAD 보다 작은 블록에 대해서만, 상기 (C1) 단계에서 계산된 절대값을 합산하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    (d) 상기 (c) 단계에서 예측된 노이즈 정보에 기초하여, 입력 영상에 대하여 노이즈 제거 필터링을 행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. DCT 기반의 동영상 부호화 방법에 있어서,
    (a) 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와,
    (b) 상기 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 단계와,
    (c) 상기 (a) 단계에서 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 상기 (b) 단계에서 계산된 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈 양을 예측하는 단계와,
    (d) 상기 (c) 단계에서 예측된 노이즈 양에 기초해서, 변형 양자화 가중치 행렬을 결정하는 단계와,
    (e) 상기 입력 영상에 대해 DCT 변환을 수행하는 단계와,
    (f) 상기 DCT 변환된 입력 영상 데이터에 대해 (d) 단계에서 결정된 변형 양자화 가중치 행렬을 사용하여 양자화를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 부호화 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 해상도는 원 해상도이고, 상기 제2 해상도는 저 해상도인 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제2 해상도는 저대역 필터링을 수행함으로써 얻어지는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 (d) 단계는 입력 영상의 노이즈 양과 연관하여 분류되는 복수개의 변형 양자화 가중치 행렬 중 하나를 선택함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 움직임 보상 정보를 계산하는 단계는 블록 단위로 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 화소간 차이값 정보는 SAD인 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 (c1) (a) 단계에서 계산된 제1 해상도에서의 SAD와 상기 (b) 단계에서 계산된 제2 해상도에서의 SAD에 기초하여, 상기 입력 영상의 블록 각각에 대한, 제1 및 제2 해상도에서의 SAD 차이값을 계산한 후, 계산된 SAD 차이값의 절대값을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 (c2) 상기 (c1) 단계에서 계산된 절대값을 프레임별로 합산하고, 프레임별로 합산된 절대값에 기초하여 노이즈 양을 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 (a1) 상기 계산된 제1 해상도에서의 SAD에 기초하여 참조 SAD를 계산하는 단계를 더 포함하며, 상기 (c2) 단계는 상기 제1 해상도에서의 SAD가 참조 SAD 보다 작은 블록에 대해서만, 상기 (C1) 단계에서 계산된 절대값을 합산하는 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 입력 영상의 노이즈 예측 및/또는 제거 장치에 있어서,
    상기 입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제1 움직임 보상 정보 계산부와,
    상기 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제2 움직임 보상 정보 계산부와,
    상기 제1 및 제2 움직임 보상 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈를 예측하는 노이즈 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 제1 해상도는 원 해상도이고, 상기 제2 해상도는 저 해상도인 것을 특징으로 하는 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 제2 해상도는 저대역 필터링을 수행함으로써 얻어지는 것을 특징으로 하는 장치.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 움직임 보상 정보를 계산하는 단계는 블록 단위로 이루어지는 것을 특징으로 하는 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 움직임 보상 정보는 SAD인 것을 특징으로 하는 장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 노이즈 판단부는 상기 제1 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 SAD와 상기 제2 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제2 해상도에서의 SAD에 기초하여, 상기 입력 영상의 블록 각각에 대한, 제1 및 제2 해상도에서의 SAD 차이값을 계산한 후, 계산된 SAD 차이값의 절대값을 계산하는 SAD 차이값 계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 노이즈 판단부는 상기 SAD 차이값 계산부에서 계산된 각각의 블록에 대한 절대값을 프레임별로 합산하는 합산부와, 합산부의 결과값에 기초하여 노이즈 양을 예측하는 노이즈 양 예측부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 노이즈 판단부는 상기 제1 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 SAD에 기초하여 참조 SAD를 계산하는 참조 SAD 계산부를 더 포함하며,상기 합산부는 상기 제1 해상도에서의 SAD가 참조 SAD 보다 작은 블록에 대해서만, 상기 SAD 차이값 계산부에서 계산된 SAD 차이값의 절대값을 합산하는 것을 특징으로 하는 장치.
  27. 제19항에 있어서,
    상기 예측된 노이즈 양에 기초하여, 상기 입력 영상에 대하여 노이즈 제거 필터링을 행하는 노이즈 제거부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  28. DCT 기반의 동영상 부호화 장치에 있어서,
    입력 영상에 대해 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제1 움직임 보상 정보 계산부와,
    상기 입력 영상에 대해 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보를 계산하는 제2 움직임 보상 정보 계산부와,
    상기 제1 및 제2 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 움직임 보상 정보와 제2 해상도에서의 움직임 보상 정보에 기초하여 입력 영상의 노이즈 양을 예측하는 노이즈 판단부와,
    상기 노이즈 판단부에서 예측된 노이즈 양에 기초해서 변형 양자화 가중치 행렬을 결정하는 양자화 가중치 행렬 결정부와,
    상기 입력 영상에 대해 DCT 변환을 수행하는 DCT 변환부와,
    상기 DCT 변환된 입력 영상 데이터에 대해 상기 양자화 가중치 행렬 결정부에서 결정된 변형 양자화 가중치 행렬을 사용하여 양자화를 수행하는 양자화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 제1 해상도는 원 해상도이고, 상기 제2 해상도는 저 해상도인 것을 특징으로 하는 장치.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 제2 해상도는 저대역 필터링을 수행함으로써 얻어지는 것을 특징으로 하는 장치.
  31. 제28항에 있어서,
    상기 양자화 가중치 행렬 결정부는 입력 영상의 노이즈 양과 연관하여 분류되는 복수개의 변형 양자화 가중치 행렬 중 하나를 선택함으로써 변형 양자화 가중치 행렬을 결정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  32. 제28항에 있어서,
    상기 움직임 보상 정보를 계산하는 단계는 블록 단위로 이루어지는 것을 특징으로 하는 장치.
  33. 제32항에 있어서,
    상기 움직임 보상 정보는 SAD인 것을 특징으로 하는 장치.
  34. 제33항에 있어서,
    상기 노이즈 판단부는 상기 제1 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 SAD와 상기 제2 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제2 해상도에서의 SAD에 기초하여, 상기 입력 영상의 블록 각각에 대한, 제1 및 제2 해상도에서의 SAD 차이값을 계산한 후, 계산된 SAD 차이값의 절대값을 계산하는 SAD 차이값 계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  35. 제34항에 있어서,
    상기 노이즈 판단부는 상기 SAD 차이값 계산부에서 계산된 각각의 블록에 대한 절대값을 프레임별로 합산하는 합산부와, 합산부의 결과값에 기초하여 노이즈 양을 예측하는 노이즈 양 예측부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  36. 제34항에 있어서,
    상기 노이즈 판단부는 상기 제1 움직임 보상 정보 계산부에서 계산된 제1 해상도에서의 SAD에 기초하여 참조 SAD를 계산하는 참조 SAD 계산부를 더 포함하며, 상기 합산부는 상기 제1 해상도에서의 SAD가 참조 SAD 보다 작은 블록에 대해서만, 상기 SAD 차이값 계산부에서 계산된 SAD 차이값의 절대값을 합산하는 것을 특징으로 하는 장치.
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