KR20040106383A - 저속 어플리케이션들을 위한 디지털 이미지 처리 방법 - Google Patents

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KR20040106383A
KR20040106383A KR10-2004-7017100A KR20047017100A KR20040106383A KR 20040106383 A KR20040106383 A KR 20040106383A KR 20047017100 A KR20047017100 A KR 20047017100A KR 20040106383 A KR20040106383 A KR 20040106383A
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KR10-2004-7017100A
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보르게아르나우드
정조엘
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명은 데이터 블록을 포함하는 디지털 이미지들(30)을 처리하는 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은 연속적인 컴포넌트들(Lj,Lk)이 미리 결정된 임계값보다 낮은 값 만큼 다른 두 인접 블록들(Bj,Bk)을 포함하는 동질 영역을 결정하는 단계(31)를 포함한다. 또한, 인접한 블록들을 분리하는 경계의 양 측면에 초기 데이터의 세트를 포함하는 정정될 세그먼트(Sjk)를 결정하는 단계(32)를 포함한다. 마지막으로 상기 방법은 정정될 상기 세그먼트의 초기 데이터의 상기 세트를, 세트는 다양한 정정된 데이터 세트들(34)로부터 랜덤으로 선택된 정정된 데이터의 세트(S'jk)로 대체하는 단계(33)를 포함하고, 데이터의 정정된 세트의 평균값은 두 인접한 블록들의 연속적인 컴포넌트들의 평균값과 실질적으로 동일하게 된다..

Description

저속 어플리케이션들을 위한 디지털 이미지 처리 방법{Digital image processing method for low-rate applications}
인터넷과 휴대용 가전 제품들이 갑자기 증가하면서, 저속 및 실시간 어플리케이션을 위한 모바일 네트워크들(mobile networks)들을 통해 비디오 데이터를 전송할 필요가 있게 되었다. 코딩 기술들은 예를 들어 MPEG-4 또는 H.26L 표준과 같은 어플리케이션들의 형태에 대해 구현되었고, 이런 기술들은 이산 블록 변환(discret block transformation)에 기초한다. 블록-기반 코딩 기술들로 인한 블록킹 결점들을 정정하도록 저속에 특히 전용된, 블록킹 효과들을 정정하는 기술들이 병행하여 개발되었다.
종래의 정정 방법들은 특히, 균일하고 적절히 컨트라스트된 영역들(uniform and moderately contrasted areas)에서 항상 효과적이 되진 못한다. 이는 도 1에 기초한다. 이는 이미지 영역의 평균 휘도(AvgL)의 함수(function)로서 뷰어에 의해 볼 수 있는 최소 휘도 값들 △L의 차이를 표현하는 기준 함수를 개략적으로 도시하며, 상기 영역은 예를 들어 한쌍의 인접한 블록들에 의해 커버되는 표면과 실질적으로 동일하다. 상기 함수는 휘도가 0 과 Lmax=255 사이에 있는 경우, 약 70과 같은 평균 휘도 유닛(L0)에 대해 약 1 또는 2 유닛과 같은 최소(△L0)통해 통과한다. 상기 함수(f)는 "비디오 코딩을 위해 일반화된 블록-엣지 결함 메트릭(A generalized block-edge impairment metric for video coding)"라고 명명된 H.R Wu 및 M.Yuen의 논문과 1997년 11월 IEEE 신호 처리 레터들(Signal Processing Letters)에 발간된 vol 4, n. 11, pp 317-320 에 보다 상세히 기술되어 있다. 따라서, 필터링은 가시적인 단점들의 형태를 억제(suppress)하는데 쓸모 없거나 거의 쓸모 없게 된다.
국제 특허 출원 WO 2001/58169(국제 참조 PHFR000011)는 이러한 가시적인 결점들을 감소시키기 위해 의도된 이미지 처리 방법을 개시한다. 이를 위해서, 상기방법은,
- 예를 들어, 입력 이미지의 데이터를 저역-통과 필터링, 선형 필터링하는 단계와,
- 인접한 블록들을 분리하는 경계의 양 측면에 필터링된 데이터의 세트를 포함하는, 정정될 세그먼트를 결정하는 단계와,
- 적어도 1 비트의 랜덤 이진수를, 정정될 세그먼트에 속하는 필터링된 데이터에 가산함으로써 정정하는 단계를 포함한다.
가변 노이즈와 동등한 랜덤 이진수의 가산은, 가산된 노이즈가 일반적으로 바로 후속하는, 정정될 세그먼트에 관하여 정정되는 현재 세그먼트가 다르기 때문에 블록킹 결점들(block artefacts)의 가시성을 감소시키는 것을 허용한다. 그러나, 종래 기술 방법은 노이즈 생성의 전체 랜덤 특성(totally random character)으로 인해 때때로 비효과적일 수 있다.
본 발명은 데이터 블록들을 포함하는 디지털 이미지들을 처리하는 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은, 연속적인 컴포넌트들이 미리 결정된 임계값보다 낮은 값만큼 다른 두 인접한 블록들을 포함하는 동질 영역(homogeneous region)을 결정하는 단계와, 상기 인접한 블록들을 분리하는 경계의 양 측면에 초기 데이터의 세트를 포함하는 정정될 세그먼트를 결정하는 단계(32)를 포함한다.
또한, 본 발명은 이러한 이미지 처리 방법을 구현하는 처리 디바이스에 관한 것이다.
본 발명은 저속 비디오 코딩의 분야에서 그 자신의 어플리케이션을 특히 발견한다. 코딩 기술은 예를 들어, H,26L 표준 또는 동등한 표준에 기초하여 디지털 이미지들의 시퀸스가 미리 코딩된 이후에, 데이터 블록의 형태로 디코딩되며, 본 발명은 블록-기반 코딩 기술에 의해 초래되는 가시적인 결점들(visual artefacts)을 약하게 하기 위해 디코딩된 데이터의 정정을 허용한다. 따라서, 본 발명은 모바일 전화들 또는 개인 휴대용 정보 단말기(personal digital assistants)와 같은 휴대용 가전 제품에 알맞게 통합될 수 있다.
도 1은 이미지 영역의 평균 휘도의 함수로서 뷰어(viewer)로 볼 수 있는 최소 휘도 값들의 차이를 나타내는 개략적인 기능도.
도 2는 한쌍의 인접 블록들을 나타내는 도면.
도 3은 본 발명에 따라 디지털 이미지 처리 방법의 블록도를 도시하는 도면.
도 4는 본 발명의 사용에 대응하는 가능한 정정된 데이터의 다양한 세트들을 나타내는 도면.
도 5는 본 발명의 양호한 실시예에 따라 디지털 이미지들을 처리하는 완전한 방법의 블록도.
도 6은 분류 단계내에서 클래스의 선택을 위해 블록 내부를 고찰한 서브-블록을 기술하는 도면.
도 7은 열화 측정의 함수로서 필터들 및 클래스들의 쌍들의 연관을 나타내는 도면.
도 8은 본 발명에 따라 디지털 이미지 처리 방법에 의해 유리한 방식으로 사용될 수 있는 4개의 평활화하는 필터들(smoothing filters)을 나타내는 도면.
도 9는 본 발명에 따라 디지털 이미지 처리 방법을 포함하는 디코딩 방법의 블록도.
도 10은 본 발명에 따라 디지털 이미지 처리 방법을 포함하는 코딩 방법의 블록도.
본 발명의 목적은 보다 효과적인 디지털 이미지 처리 방법을 제안하는 것이다.
실제로, 많은 노이즈 구성들은 종래 기술 방법에 의해 랜덤으로 생성될 수 있는데, 예를 들어, 정정될 세그먼트가 4개의 초기 데이터 및 1비트의 가산된 이진수를 포함하는 경우에, 16이 된다. 어떤 구성들은 당연히 적절하지 않지만, 비효율적이라고 말할 수 없다.
그러므로, 본 발명에 따른 디지털 이미지 처리 방법은, 정정될 세그먼트의 초기 데이터의 세트를 정정된 데이터의 세트로 대체하는 단계를 더 포함하고, 상기 세트는 데이터의 다양한 정정된 세트들로부터 랜덤으로 선택되고, 정정된 데이터의 세트의 평균값은 두 인접한 블록들의 연속적인 컴포넌트들의 평균값과 실질적으로 동일한 것을 특징으로 한다.
따라서, 상기 구성들은 두 인접 블록득의 연속적인 컴포넌트들의 평균 값과 실질적으로 동일한 정정된 데이터의 세트의 평균값에 대응하는 것들만을 유지한다. 두 인접 블록들 사이의 1개의 휘도 유닛의 차이를 갖는 4개의 초기 데이터를 포함하는, 정정될 세그먼트의 경우, 오직 5개의 구성들만이 가능한 16으로부터 유지한다. 정정될 세그먼트들의 초기 데이터를 이러한 구성으로 대체하는 사실은, 랜덤 이진수가 두 블록들의 연속적인 컴포넌트들의 차이보다 높은 정정된 세그먼트의 데이터의 값을 제공하고, 결과적으로, 정정된 데이터의 세트의 평균 값이 두 인접 블록들의 연속적인 컴포넌트들의 평균값과 거의 동일하지 않는 종래 기술과 대조적으로, 부가적인 단점들을 이미지 컨텐트에 인위적으로 부가하지 않는 것을 허용한다.
이러한 수단(measure)은 상기 방법을 더 단순하고 효과적이 되게 하고, 여기서, 정정된 데이터의 다양한 세트에 대응하는 다양한 구성들은 메모리에 , 세트의 정정된 데이터의 평균값에 관한 기준을 고려면서 미리 저장되거나 랜덤으로 생성될 수 있다.
또한, 본 발명은 디지털 이미지들을 처리하는 상기 방법을 포함하는 디코딩방법과, 상기 디코딩 방법을 구현하는 비디오 디코더에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 디지털 이미지들을 처리하는 상기 방법을 포함하는 코딩 방법과 상기 코딩 방법을 구현하는 비디오 코더에 관한 것이다.
마지막으로, 본 발명은 디지털 이미지들을 처리하는 상기 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
본 발명의 다양한 측면들은 비-제한적인 예로서, 이하에 기술된 실시예(들)를 참조하여 설명되고 명료하게 될 것이다.
본 발명은 특히 저속 및 실시간 어플리케이션들에 대해, 블록-기반 코딩 기술에 따른 코딩 및 디코딩된 디지털 이미지들의 시퀀스를 처리하는 방법에 관한 것이다. 코딩 기술은 본 명세서의 예에서 H.26L 표준을 사용하지만, MPEG-4 표준 또는 임의의 다른 동등한 표준도 사용될 수 있다. 본 방법은 예를 들어, JPEG 표준에 따라 정지 이미지(fixed image)에 또한 적용 될 수 있다는 것이 관측될 것이다.
상기 블록-기반 코딩 기술은 디지털 이미지를 블록들로 분류한다. H.26L 표준의 경우에, 상기 블록들은 4 픽셀들의 4 로우들이다. 코딩동안, 상기 블록들은 주파수 변환을 할 것이다. H.26L 표준 및 대부분의 종래의 기술들의 경우에는 DCT(Discrete Cosine Transform)이다. 디코딩동안, 블록킹 효과(blocking effect)들은 블록들(A)의 경계들을 따라 나타날 수 있다, 블록킹 효과는 에지와 비슷하지만, 이미지의 컨텐트에 실제로 적절히 존재하진 않는다. 특히, 본 발명의 목적은 "그릇된(false)" 에지들이 매우 낮은 값들의 휘도 차이에 대응하지만, 그럼에도 불구하고, 예를 들어, 디지털 이미지 포맷의 어떤 조작들 이후 또는 이미지의 휘도레벨들에 또한 의존하여, 고해상도를 갖는 스크린 상에서 어떤 관측 존건들하에서 볼 수 있을 때, 블록들의 경계에 있는 "그릇된" 에지들을 제거하는 것이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 픽셀들의 한 쌍의 인접 블록들(Bj 및 Bk)이 미리 결정된 휘도 레벨(Lj 및 Lk) 각각 과 , 휘도 차이 값(△L)을 갖는 것으로 가정하자. 상기 휘도 차이는, 각각의 두 블록들이 균일한 경우, 두 블록들 사이의 어느 하나의 실제값이 된다. 이는, 거의 균일한 블록들의 경우에 두 블록들의 평균 휘도 값들 사이의 차이 또는, 계산 자원을 절약하기를 원하는 경우 두 블록들 사이의 최소 또는 최대 차이가 또한 될 수 있다.
도 3은 본 발명에 따라 디지털 이미지(Im) 처리 방법을 기술한다. 상기 방법은,
- 연속적인 휘도 컴포넌트들(Lj 및 Lk)이 본 예에서, 하나 또는 두 휘도 유닛들과 동일한 미리 결정된 임계값보다 낮은 값 만큼 다른 두 인접 블록들(Bj 및 Bk)을 포함하는 동질 영역을 결정하는 결정 단계 HBD(31), 즉,
Lj = Lk ±1 또는 Lj = Lk ± 2 이고,
- 인접 블록들을 분리하는 경계의 양 측에 초기 데이터의 세트를 포함하는 정정될 세그먼트(Sjk)를 결정하는 결정 단계 CAD(32)로서, 도 2의 예에서, 이는 경계의 양 측에 2 픽셀들을 갖는 4 픽셀들의 세그먼트인, 상기 결정 단계 CAD(32)와,
- 정정될 세그먼트의 초기 데이터의 세트를 정정된 데이터(L'1 내지 L'4)의 세트(S'jk)로 대체하는 대체 단계 RPL(33)로서, 상기 세트는 정정된 데이터 PAT(34)의 다양한 가능 세트들로부터 랜덤으로 선택되고, 정정된 데이터 L'1 내지L'4의 세트의 평균 값(M)은 두 인접 블록들의 연속적인 컴포넌트들의 평균 값과 동이하게 되는, 즉,
M=(L'1 + L'2 + L'3 + L'4) / 4 = (Lj + Lk) / 2 인, 상기 대체 단계를 포함한다.
양호하게는, 정정된 데이터(L'1 내지 L'4)는 계속 휘도 값들(Lj 및 Lk) 사이에 위치된다.
상기 대체 단계는 두 인접 블록들의 중첩(overlapping)을 정정될 다양한 세그먼트들에 적용되도록 의도되는데, 즉, H.26L 표준의 경우에 4 세그먼트들이 된다. 정정된 세그먼트(S'jk)는 다양한 가능한 구성들로부터 랜덤으로 선택된다. 초기에 나타나는 블록킹 결점을 좀 더 자연스럽게 처리하는 사실을 초래하는, 각각의 정정된 세그먼트들이 후속 또는 바로 선행하는 세그먼트들과 다르게 될 가능성은 높다.
도 4는 본 발명의 구현에 대응하는 다양한 가능한 정정된 데이터 세트들을 나타내는데, 즉, 4개의 픽셀들의 정정될 세그먼트들 및 1과 동일한 휘도 차이 값 △L 대한 5개의 구성들이 있다. 처음 4개의 구성들(41 내지 44)에 대해, 블록들의 경계 양 측에 정정된 데이터의 세트의 각 절반의 평균 값은 두 인접 블록들의 연속적인 컴포넌트들의 평균값과 같다. 제 5 구성(45)은 정정된 데이터의 세트의 평균값이 두 인접 블록들의 연속적인 컴포넌트들의 평균 값과 같다고 예견될 수 있는 다른 구성에 대응한다.
본 발명에 따른 이미지 처리 방법은 수평적으로 및 수직적으로 인접한 블록들에 대해 적용된다. 이는, 예를 들어 인접 블록들 사이에 1 또는 2 휘도 유닛들의 휘도 차이를 정정하는데 무익한 것으로 판명된(tune out) 선형 필터링과 같은 저역-통과 필터 단계가 후속하는 것이 일반적이다. 다음의 기술은 본 발명에 따른 이미지 처리 방법을 포함하는 완전한 이미지 처리 방법에 논의할 것이고, 특히, 단순하고 효과적인 필터링 방법을 논의할 것이다. 그러나, 당업자는 본 발명이 필터링의 이러한 형태로 제한하지 않는다는 것을 알 수 있을 것이다.
상술된 처리 방법은 도 5에 예시된 바와 같이 완전한 이미지 처리 방법에 통합될 수 있다. 아직 발간되지 않은 프랑스 특허 출원 02 00487 에 더 자세히 기술되는 방법은 다음 단계들을 포함한다.
디코딩된 디지털 이미지(Im)는 우선 디지털 이미지(Im)의 열화 측정(DM)을 전달하는 열화 평가 단계 DEGR(51)의 입력에 제공된다. 열화 측정(DM)은 예를 들어, 이미지 양자화 단계에 대응하거나, 또는 사용된 코딩 기술로부터 알려진 특유의 특징들의 함수로서 상기 양자화 단계의 실질적으로 변환된 값에 또한 대응한다.
그 후, 열화 측정(DM)에 기초하여 필터 결정 단계 DEC(52)가 후속한다. 상기 단계는 필터 단계가 필요한지의 여부를 이미지(Im)의 한 쌍의 인접 블록들(Bj,Bk) 및 열화 측정 DM에 대해 결정한다. 예를 들어, 다음의 기준들에 따라 필터의 결정이 이루어진다.
- 블록들(Bj 및 Bk) 사이의 최대 휘도 차이가 열화 측정(DM)의 1.5 배보다 작으면, 필터의 결정은 긍정(y)이다. 따라서, 이 경우에, 실제 엣지가 관여되지 않았다고 고려된다.
- 상기가 아닌 경우, 필터의 결정은 부정(n)이다. 이때, 블록들 사이의 최대 휘도 차이는 필터링이 필요없는 자연스런 윤곽에 대응하는 실제 엣지에 대해 충분히 높다고 고려된다.
열화 평가 단계 DEGR(51) 및 필터 결정 단계 DEC(52)와 동시에, 이미지(Im)는 분류 단계 CLASS(53)에 블록단위(block by block)로 제공된다. 분류 단계 CLASS(53))는 본 명세서의 예에서, 4개의 클래스들(Cl1 내지 Cl4)인 미리 규정된 클래스들의 세트로부터 선택된 클래스(Cli), 블록(B)와 연관된다.
- 블록(B)은, 다음의 조건들을 만족하는 경우, 동질 클래스(Cl1)에 속한다.:
│m1- m2│＜ S, 이며,
m1= max｛apq｝p=1..p-2,q=1...Q-2이고, m2=min｛apq｝p=1...p-2,q=1...Q-2이다.
즉, m1이 Q픽셀들의 P로우들을 포함하는 블록(B) 외부의 세그먼트들을 포함하지 않는, 도 6에서 규정된 서브-블록(SB)의 계수들(apq)의 최대이고, m2는 서브-블록(SB)의 계수들(apq)의 최소이며, S는 예를 들어, 우리 경우에, 3과 동일한 기준이 된다.
- 블록(B)은 어떤 라인(p)에 대해서, 서블 블록(SB)의 p=1 내지 p-2 인 경우, 로우 클래스(Cl2)에 속한다:
│m1- m2│＜ S, 이며,
m1= max｛apq｝q=1...Q-2이고, m2=min｛apq｝q=1...Q-2이다.
즉, m1은 서브-블록(SB)의 라인(p)의 계수들(apq)의 최대이고, m2는 서브-블록(SB)의 라인(p)의 계수들(apq)의 최소이다.
- 블록(B)은 어떤 컬럼 q에 대해서, 서브-블로(SB)의 q=1 내지 Q-2인 경우, 컬럼(Cl3)의 클래스에 속한다:
│m1- m2│＜ S, 이며,
m1= max｛apq｝p=1..p-2이고, m2=min｛apq｝p=1...p-2이다.
즉, m1은 서브-블록(SB)의 컬럼(q)의 계수들(apq)의 최대이고, m2는 서브-블록(SB)의 컬럼(q)의 계수들(apq)의 최소이다.
- 만약, 이전의 조건들 중 어느것도 만족하지 않는 경우, 블록(B)은 해칭된 클래스(hatched class)(Cl4)에 속한다.
상기 단계를 출발하여, 고립된 블록들은 더이상 고려되지 않지만, 수평적으로 및 수직적으로 인접한 쌍들의 블록들은 고려된다. 한 쌍의 클래스들(Clm, Cln)에 연관된 한 쌍의 인접한 블록들(Bj,Bk)은 필터 선택 단계 SEL(54)에 의해 이어서 처리된다. 필터(FI)의 선택은 도 7에 예시된 바와 같이 클래스들의 쌍들을 필터들에 연관시키는 미리 규정된 모델들 MOD(55)에 기초하여, 디지털 입력 이미지(Im)의 열화 측정(DM) 및 클래스들(Clm, Cln)의 쌍의 함수로서 이루어지고, 여기서, F0는 블록들의 쌍을 필터링하지 않는 것에 대응한다.
그 후, 인접한 블록들(Bj, Bk)의 쌍 및 그것과 연관된 필터(FI)는 인접한 필터링된 블록들(B'j, B'k)의 쌍을 전달하는 필터 단계(56)의 입력에 제공된다. 본 예에서, 4개의 필터들(F1 내지 F4)이 사용된다. 이것들은 저역-통과,선형 필터들이며, 수직 방향(vertical direction) 또는 수평 방향으로 적용된다. 이것들은 도 8에 표현된다.
상기 필터링된 인접한 블럭(B'j, B'k)의 쌍은, 적절히 컨트라스트된 균일 영역들에서 가시적인 블록들의 작은 결점들을 제거하기 위해, 도 3에 기술된 것에 따라, 처리 단계(30)가 실행될 것이다.
이에 의해, 본 발명에 따른 방법은 디코딩된 디지털 이미지(Im)의 블록들의 쌍들 및 블록들을 처리한 후에 필터링된 디코딩된 디지털 이미지(ImF)를 전달한다.
도 9는 디코딩된 디지털 이미지들을 생성하고, 본 발명에 따른 완전한 처리 방법을 활용하는 처리 디바이스를 포함하기에 알맞은 비디오 디코더의 동작을 예시한다.
비디오 디코더는,
- 정량화된 데이터(quantified data)를 생성하기에 알맞은 코딩된 디지털 데이터 ES의 가변 길이 디코딩 수단 VLD(91)와,
- 변환된 데이터를 생성하기에 알맞은 양자화된 데이터의 역 양자화 수단 IQ(92)와,
- 본 예에서, 상술한 바와 같이 데이터를 역으로 변환시키는, 데이터의 IDCT(inverse discrete cosine transform)(93)인 역 주파수 변환 디바이스를 포함한다.
압축 해제 디바이스는, 이미지 메모리 MEM(95)로 인하여, 이미지 데이터-블록 단위(data-block-by-data block)의 재구성 단계 REC(94)를 더 포함한다. 이는, 본 발명에 따른 처리 방법을 활용하는 처리 디바이스 COR(96)을 마지막으로 포함하며, 상기 디바이스는 스크린 DIS(97)상에 디스플레이를 고려하여 처리된 디지털 이미지들을 생성하도록 재구성된 디지털 이미지의 블록들을 처리하기에 알맞게 된다.
도 10은 데이터 블록들의 형태로 디지털 이미지들(IN)을 수신하고, 코딩 루프내에서, 본 발명에 따른 완전한 처리 방법을 활용하는 처리 디바이스에 후속하는 역 주파수 변환 수단을 포함하는데 알맞은 비디오 코더의 동작을 예시한다.
비디오 코더(100)는,
- 상술한 바와 같이, 디지털 비디오 데이터를 변환된 데이터로 만드는, 직접적인 이산 코사인 변환(DCT)(101)인 직접적인 주파수 변환 디바이스와,
- 양자화된 데이터를 생성하기에 알맞은, 변환된 데이터의 양자와 수단 Q(102)와,
- 코딩된 데이터(ES)를 생성하기에 알맞은, 양자화된 데이터의 가변 길이 코딩 수단 VLC(103)을 포함한다.
또한,
- 변환된 데이터를 생성하기에 알맞은, 양자화된 데이터의 역 양자화 수단(IQ)(104)과,
- 상술한 바와 같이, 변환된 데이터 및 역으로 변환된 데이터의 역 이산 코사인 변환 디바이스(IDCT)(105)와,
- 변환 디바이스(IDCT) 및 움직임 보상 디바이스(MC)(106)으부터 오는 데이터의 가산기(adder)와,
- 처리된 데이터의 블록을 이미지 메모리(MEM)(108)로 공급하도록 가산기의 출력으로부터 오는 디코딩된 데이터의 블록들을 처리하기에 알맞고, 본 발명에 따른 처리 방법을 활용하는 처리 디바이스(COR)(107)와,
- 움직임 추정 디바이스(ME)(109)에서 생기는 움직임 벡터들과 움직임 보상 디바이스(MC)(106)에 의해 사용되는 이미지들을 저장하기에 알맞은 이미지 메모리(MEM)(108)와,
- 디지털 입력 비이오 데이터(IN)으로부터의 데이터와 움직임 보상 디바이스로부터 오는 데이터 감산하기에 알맞고, 그 결과가 변환 디바이스(DCT)에 전달되는 감산기의 연속하는 조합을 포함하는 예측 유닛을 포함한다.
또한, 처리 디바이스(COR)(107)는 처리가 차이 신호에 영향을 미치고, 재구성 신호에 영향을 미치지 않게 되도록 역 이산 코사인 변환 디바이스(IDCT)(105)와 가산기 사이에 삽입되는 것이 고려될 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 처리 방법을 활용하는 처리 디바이스는 코딩 품질 뿐 아니라 출력 레이트면에서도 비디오 코더의 성능이 눈에 띠게 향상될 수 있다. 또한, 도 10의 비디오 코더와 도 9의 비디오 코더를 케스케이드 조합(cascade combination)으로 연결하는 것은 도 9의 비디오 코더로 케스케이딩된 표준 비디오 코더에서 얻어진 이미지 품질 또는, 표준 비디오 디코더로 캐스캐이딩된 도 10의 비디오 코더의 이미지 품질보다 상당히 양호한 뛰어난 이미지 품질을 얻는것을 허용한다.
본 발명에 따른 처리 방법은 적절히 프로그래밍된 비디오 디코더 회로 또는 비디오 코더 회로로 구현되는 것이 가능하다. 프로그램 메모리에 포함된 컴퓨터 프로그램은 상기 회로로 하여금 도 3 또는 5를 참조하여 앞서 기술한 다양한 동작들을 실행하게 할 수 있다. 또한, 컴퓨터 프로그램은 예를 들어 프로그램을 포함하는 디스크와 같은 데이터 캐리어(data carrier)를 판독함으로써 프로그램 메모리에 로딩될 수 있다. 상기 판독은 예를 들어 인터넷과 같은 통신 네트워크를 통해 또한 수행될 수 있다. 이 경우, 서비스 제공자는 다운로딩될 수 있는 신호 형태로 관심된 측들에 이용가능한 컴퓨터 프로그램이 될 것이다.
본 문서에서 괄호내의 어떠한 참조부호도 방식(fashion)을 제한하는 것으로 해석되지 않아야 한다. 용어 "포함하는" 및 그 변화형들은 대체로, 상기 용어 이후에 나열된 것 이외의 다른 소자들 또는 단계들의 존재뿐 아니라 상기 용어 이후에 나열된 복수의 소자들 또는 단계들을 배제하지 않는다.

Claims (9)

  1. 데이터 블록들을 포함하는 디지털 이미지들(30)을 처리하는 방법으로서,
    연속적인 컴포넌트들(Lj,Lk)이 미리 결정된 임계값보다 낮은 값만큼 다른 두 인접한 블록들(Bj,Bk)를 포함하는 동질 영역(homogeneous region)을 결정하는 단계(31)와,
    상기 인접한 블록들을 분리하는 경계의 양 측에 초기 데이터의 세트를 포함하는 정정될 세그먼트(Sjk)를 결정하는 단계(32)를 포함하는, 상기 디지털 이미지 처리 방법에 있어서,
    정정될 상기 세그먼트의 초기 데이터의 상기 세트를 정정된 데이터의 세트(S'jk)로 대체하는 단계(33)를 더 포함하고, 상기 세트는 정정된 데이터(34)의 다양한 세트들로부터 랜덤하게 선택되고, 정정된 데이터의 세트의 평균값은 상기 두 인접한 블록들의 상기 연속적인 컴포넌트들의 평균값과 실질적으로 동일한 것을 특징으로 하는, 디지털 이미지 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 대체 단계는 상기 두 인접한 블록들을 중첩하는(overlapping) 정정될 다양한 세그멘트들에 적용되도록 의도되는 것을 특징으로 하는, 디지털 이미지 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 정정된 데이터의 상기 세트의 한 절반의 평균 값은 상기두 인접 블록들의 상기 연속적인 컴포넌트들의 상기 평균값과 실질적으로 동일한 것을 특징으로 하는, 디지털 이미지 처리 방법.
  4. 디코딩된 디지털 이미지들을 생성하도록 의도되고, 처리된 디지털 이미지들을 생성하도록 상기 디코딩된 디지털 이미지들을 처리하기 위한 제 1 항 내지 제 3 항 중 한 항에 청구된 바와 같은 처리 방법을 포함하는 디코딩 방법.
  5. 디지털 이미지들을 데이터 블록들의 형태로 코딩하는 방법으로서,
    제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 청구된 바와 같은 처리 단계에 후속되는 역 주파수 변환 단계를 포함하고, 처리된 데이터 블록들을 생성하도록 상기 역 주파수 변환 단계로부터 들어오는 디코딩된 데이터 블록들을 처리하기에 알맞은, 데이터 블록들의 형태로 디지털 이미지들을 코딩하는 방법.
  6. 디코딩된 디지털 이미지들을 생성하기에 알맞은 비디오 디코더로서,
    제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 따른 처리 방법을 활용하는 처리 디바이스를 포함하고, 처리된 디지털 이미지들을 생성하도록 상기 디코딩된 디지털 이미지들을 처리하기에 알맞은, 디코딩된 디지털 이미지들을 생성하기에 알맞은 비디오 디코더.
  7. 데이터 블록들의 형태로 디지털 이미지들을 수신하기에 알맞은 비디오 코더로서,
    제 1 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 청구된 바와 같은 처리 방법을 활용하는 처리 디바이스가 후속되는 역 주파수 변환 수단을 포함하고, 처리된 데이터 블록들을 생성하도록 역 주파수 변환 수단으로부터 오는 디코딩된 데이터 블록들을 처리하기에 알맞은, 데이터 블록들의 형태로 디지털 이미지들을 수신하기에 알맞은 비디오 코더.
  8. 제 7 항에 청구된 바와 같은 비디오 디코더를 포함하고, 가전 제품(appliance)의 스크린상에 상기 처리된 디지털 이미지들을 디스플레이하는, 휴대용 가전 제품.
  9. 명령들의 세트를 포함하고, 명령들이 회로에 로딩될 때, 상기 회로로 하여금 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 청구된 바와 같은 디지털 이미지들의 처리 방법를 실행하게 하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
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