KR20050013621A - 블록킹 아티팩트들 검출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 디지털 이미지 시퀀스 내의 블록킹 아티팩트들을 검출하는 방법에 관한 것이다. 방법은 적어도 한 카드의 불연속 화소들을 공급하게 디지털 이미지의 일부를 고역통과 필터링하는 단계(110)를 포함한다. 또한, 적어도 한 카드의 불연속 화소들로부터 블록킹 아티팩트들을 검출하는 단계(120)를 포함한다. 마지막으로, 상기 한 부분의 디지털 이미지 내에서, 이웃 행들보다 상당히 큰 불연속 화소들의 밀도를 갖는 격자 행으로서의 한 세트의 격자 행들을 탐색하는 단계(130)를 포함한다. 블록킹 아티팩트들을 검출하는 이러한 방법은 특히 효율적이며, 예를 들면 격자 행들 내 블록킹 아티팩트들을 더 잘 정정할 수 있게 한다.

Description

블록킹 아티팩트들 검출 방법{Method of detecting blocking artefacts}

블록킹 아티팩트들은 이산 코사인 변환 DCT 유형의 이산 변환을 사용하는 블록 기반 엔코딩 기술들에 있어 어려운 문제이다. 이들은 디코딩한 이미지 시퀀스에서 간혹 확실하게 보이는 블록 모자이크 형태로 나타난다. 이들 아티팩트들은 이산 변환에 이은 강(strong) 양자화에 기인하는 것으로, 강 양자화는 엔코딩된 블록들의 경계들에서 뚜렷한 불연속성들을 유발한다.

국제특허출원 WO 01/20912(docket:PHF99579) 호는 디코딩된 디지털 이미지 내 블록킹 아티팩트들에 대응하는 격자를 검출하여 국부화(localize)할 수 있게 하는 방법을 기재하고 있다. 이 방법은 텔레비전 디지털 프로그램들을 방송하는데 사용되는 이미지들의 주요 포맷들로부터 비롯되는 8X8, lOx8 및 12x8 화소들의 3개의 정규 격자 크기들을 검출할 수 있게 한다. 격자 8x8은 720 화소들의 756 행들의 포맷으로 엔코딩된 이미지 시퀀스에 대응하며, 10x8 격자에 가까운, 10-11-11x8 격자는 3/4 엔코딩 포맷이라 하는, 576x540 포맷으로 엔코딩된 것에 대응하며, 12x8 격자는 2/3 엔코딩 포맷이라 하는, 576x480 포맷으로 엔코딩한 것에 대응한다. 격자 크기는 블록킹 아티팩트들 사이의 가장 빈번한(frequent) 거리들을 찾아냄으로써 얻어진다. 이미지의 원점 (0,0)에 관한 격자의 오프셋은 모든 가능한 오프셋들 중에서, 가장 큰 개수의 블록킹 아티팩트들의 존재에 대응하는 오프셋을 찾아냄으로써 얻어진다.

본 발명은 블록킹 아티팩트들에 대응하는 격자를 검출하기 위해 디지털 이미지들 시퀀스의 화소들에 대응하는 데이터를 처리하는 방법에 관한 것으로, 상기 방법은 적어도 한 카드의 불연속 화소들을 공급하도록 한, 디지털 이미지의 일부를 고역 통과 필터링하는 단계, 및 상기 적어도 한 카드의 불연속 화소들로부터 블록킹 아티팩트들을 검출하는 단계를 포함하는 방법이다.

본 발명은 또한 본 발명에 따른 데이터 처리 방법을 구현하는 처리 디바이스를 포함하는 텔레비전 수신기에 관한 것이다.

특히 본 발명은 블록 기반 엔코딩 기술, 예를 들면 MPEG 표준(동화상 전문가 그룹, Motion Pictures Expert Group)에 따라 이전에 엔코딩된 후에 디코딩된 디지털 이미지 내의 블록킹 아티팩트들을 검출하는 것과, 블록 기반 기술에 의해 야기되는 눈에 보이는 아티팩트를 감쇄시키기 위해 이들 블록들 내 포함된 데이터를 정정하는 것에 적용될 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 데이터 처리 방법을 도시한 도면.

도 2는 블록 기반의 엔코딩 기술에 따라 엔코딩된 이미지들에서 주로 나타나는 두 개의 아티팩트 프로파일들(p1 및 p2)을 공간 영역 및 주파수 영역에서 나타낸 도면.

도 3은 블록킹 아티팩트들을 정정하는 방법을 기술한 도면.

도 4는 유형 p2의 블록킹 아티팩트를 정정하는 원리를 기술한 도면.

본 발명의 목적은 보다 효율적인 데이터 처리 방법을 제안하는 것이다.

종래 기술의 방법은 규칙적으로 이격된 블록킹 아티팩트들의 탐색 및 검출에기초한다. 이에 따라, 이미지 내의 한 크기의 격자 및 상기 이미지의 원점에 관하여 격자의 한 오프셋만을 탐색한다. 그러나, 격자는 이미지의 재샘플링에 기인하여 이미지 내에서 왜곡될 수도 있다. 이러한 왜곡은 10-11-11 패턴에 따라 격자의 폭이 변하는 3/4 엔코딩 포맷의 경우에서처럼 때로는 사전에 알 수도 있다. 그러나, 이러한 변화는 이것이 예를 들면 레이트 트랜스코딩, 16/9 텔레비전 수신기에서 4/3 포맷에서 16/9 포맷으로 이미지 포맷 변환, 이미지의 일부분의 줌, A/D 변환, 혹은 이들 상이한 변환들의 결합으로부터 비롯되기 때문에, 대부분 가변적이다. 이 경우, 종래 기술의 방법은 가장 빈번한 크기 및 위치를 갖는 격자를 보유해 두고 이 격자에 기초하여 사후 처리 단계를 적용하나, 부분적 혹은 심지어는 비효율적 정정의 위험이 있다.

이들 문제들을 극복하기 위해서, 본 발명에 따른 데이터 처리 방법은 일부의 디지털 이미지 내에서, 이웃한 행들보다 실질적으로 큰 블록킹 아티팩트들의 밀도를 갖는 격자 행으로서 한 세트의 격자 행들을 탐색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 처리 방법은 이미지의 행 당 블록킹 아티팩트들의 분석 및 분할에 근거하며 종래 기술에서처럼, 블록킹 아티팩트들 사이의 거리의 주기성의 탐색에 기초하지 않는다. 결과는 격자 행들 사이의 거리는 이미지를 재 샘플링하는 것에 기인하여 가변할 수 있으나 고정된 크기의 메시를 갖는 격자가 아닌 한 세트의 격자 행들이다. 이에 따라 본 발명에 따른 처리 방법은 가능한 재샘플링 동작들을 사전에 앎이 없이 재샘플링된 이미지들을 처리할 가능성을 제공한다.

또한, 선택이 세그먼트 별로 행해지는 종래 기술의 방법과는 반대로, 블록킹 아티팩트들의 선택이 행 별로 행해지므로 오 검출의 위험이 감소되고, 이는 방법의 효율을 상당히 향상시킨다.

본 발명의 이들 및 다른 면들은 이하 기술되는 실시예(들)을 참조로, 비제한적 예로부터 명백하고 이에 의해 명료하게 될 것이다.

본 발명은 블록 기반 엔코딩 기술에 따라 엔코딩 및 디코딩되는 디지털 이미지 시퀀스를 처리하는 방법에 관한 것이다. 본 예에서, 사용되는 엔코딩 기술은 이산 코사인 변환(DCT)에 기초한 MPEG 표준이지만 예를 들면 H.263 혹은 H.261 표준과 같은 어떤 다른 동등의 표준일 수도 있다. 이 방법은 예를 들면 JPEG 표준에 따라 엔코딩된 고정된 이미지에 적용될 수도 있는 것에 유의해야 할 것이다. 처리방법은 먼저, 이들 블록 기반 엔코딩 기술들에 기인한 블록킹 아티팩트들의 검출 및 예를 들면 사후 처리기술들 혹은 이미지 질 측정들과 같은 그에 이은 애플리케이션에 관계된다.

도 1은 본 발명에 따른 처리 방법을 도시적으로 도시한 것이다. 이러한 방법은 먼저, 한 부분의 디지털 이미지를 고역 통과 필터링(HPF)(110)하는 단계를 포함한다. 이 부분은 예를 들면 이미지가 두 개의 인터레이스된 프레임들로 구성되어 있다면 프레임의 두 필드들 중 하나이다. 바람직한 실시예에서, 고역 통과 필터링 단계는 필터 hp1 = [1,-1,-4,8,-4,-1,1]을 사용한 기울기(gradient) 필터링 단계이다. 이 필터는, 수평 및 수직으로, 행(LGN)마다, 디지털 이미지 시퀀스의 필드(FLD)의 휘도 Y(m,n)의 화소들에 적용되며, 여기서 m 및 n은, 각각, 수직 및 수평축에 따라 필드 내 화소의 위치에 대응하는 1과 M 사이의 정수 및 1과 N 사이의 정수이다(예를 들면, 576x720 엔코딩 포맷에서 M=288 및 N=720).

이 필터링 동작의 결과는 바람직하게, 불연속 화소들의 두 개의 카드들인 수평 카드(Eh)와 수직 카드(Ev)로 구성된다. 대다수의 재 샘플링 동작은 수평방향으로 수행되므로, 수직 불연속들을 나타내는 수평 카드(Eh)는 제 1 근사화로도 충분할 수 있다. 그러나, 본 발명에 따른 처리 방법은 불연속 화소들의 두 카드들(Eh, Ev)을 처리하는 것에 기초할 때 최적의 효율을 가질 것이다.

예를 들면, 1992년 4월 발행의 앤토니니(Antonini) 등의 논문 "웨이브렛 변환을 사용하는 이미지 코딩(Image Coding Using Wavelet Transform)" IEEE Trans. 이미지 처리(Image Processing), vol. 1, no. 2, pp. 205-220에서 제안된 웨이브렛변환용 고역통과 필터 hp2 = [0.045635882765054703, -0.028771763667464256, -0.2956358790397644, 0.5574351615905762, -0.2956358790397644, -0.028771763667464256, 0.045635882765054703]와 같은, 다른 기울기 필터들도 가능하다. 또한, 고역통과 필터(hp1)는 특히 간단하게 구현될 수 있고 필터(hp2)에 가까운 결과들을 낸다.

방법은 블록킹 아티팩트들에 대응하는 불연속들을 판정하는 단계(BAD)(120)를 포함한다. 사실, 불연속들은 자연적 콘투어들만이 아니라 블록킹 아티팩트들에 상응할 수 있다. 블록킹 아티팩트들에 대응하는 화소들의 선택은 불연속 화소들에 대응하는 필터링된 계수들(Yf)의 값들의 함수로서 수행되고, 따라서 두 개의 바이너리 카드들은 있을 수 있는 기초(elementary) 블록킹 아티팩트들의 위치를 갖게 된다. 도 2는 블록 엔코딩 기술에 따라 엔코딩된 이미지들에서 주로 나타나는 두 개의 아티팩트 프로파일들(p1, p2)을, 필터(hp1) 혹은 필터(hp2)로 필터링한 후에 주파수 영역과 공간 영역에서 이들을 나타낸 것이다. 제1 프로파일(p1)은 표준 블록킹 아티팩트에 대응하며 제2 프로파일(p2)은 재 샘플링 동작 혹은 동등의 처리 동작에 보내진 이미지에 있는 블록킹 아티팩트에 대응한다. 공간 영역에서, 제1 프로파일(p1)은 계단이 하나인 반면, 제2 프로파일(p2)은 두 개 계단이다. 주파수 영역에서, 제1 프로파일(p1)은 한 피크로 나타나고 제2 프로파일(p2)은 이중의 피크로 나타난다.

바람직한 실시예에서, 블록킹 아티팩트들에 대응하는 불연속들을 판정하는 단계는 자연적 콘투어들 및 눈에 보이지 않는 아티팩트들을 검출하는 서브-단계를포함한다. 이를 위해서, 수평으로 필터링된 계수 값 Yfh(m,n) 및/또는 수직으로 필터링된 계수 값 Yfv(m,n)은 블록킹 아티팩트에 대응할 수 있게 하기 위해서 두 개의 임계값들 사이에 놓여 있어야 한다. 제1 임계값(S1)은 가시성(visibility) 임계값에 대응하고, 제2 임계값은 위치(m,n)의 화소가 자연적 콘투어에 대응하는 한계(limit)에 대응한다. 다음과 같이 하여 필터링되는 계수들의 절대값에 대해 다음과 같은 조건이 취해지는 것이 바람직하다:

S1 < |Yfh(m,n)| < S2 및 S1 < |Yfv(m,n)| < S2

이에 택일적으로, 다음의 조건이 사용된다.

S'1 < |Yfh(m,n)|²+ |Yfv(m,n)|²< S'2

여기서, S'1 및 S'2은 S1 및 S2과 동일한 기능을 갖는다. 임계값들은 사용되는 필터에 따른다. 필터(hp2)에 대해서는 예를 들면 S'1 = 0.6 및 S'2 = 400, S1 = 0.5 및 S2 = 20을 취한다. 비디오 데이터 스트림들, 따라서 필드 양자화 스텝들에의 액세스가 가능한 MPEG-4 애플리케이션들의 경우, 처리방법의 효율을 보다 향상시키기 위해서 상기 양자화의 함수로서 임계값들(S1, S2)을 가변시키는 것이 특히 잇점이 있을 수 있다. 예를 들면, 임계값들은 양자화 스텝의 선형함수이다.

블록킹 아티팩트들에 대응하는 불연속들을 판정하는 단계는 블록킹 아티팩트들을 검출하는 서브-단계를 또한 포함한다. 프로파일(p1)에 대응하는 수직 아티팩트는 다음 조건이 만족될 경우 행 m에 상응하는 수평방향을 따라 수직 카드(Ev)를 스캐닝함으로써 검출된다:

|Yfv(m,n)| > |Yfv(m,n+k)|, k = -2,-1,+1,+2

블록의 경계는 |Y(m,n)-Y(m,n-l)| < |Y(m,n)-Y(m,n+l)|일 경우 위치(m,n)의 화소와 위치(m,n+1)의 화소 사이에 국부화되고, 그 반대의 경우엔 화소(m,n-1)의 화소와 위치(m,n)의 화소 사이에 국부화된다.

프로파일(p2)에 대응하는 아티팩트는 바람직한 실시예에서 f1=6 및 f2=2로 하여, 다음의 누적(cumulative) 조건들이 만족된다면 검출된다:

f1ㆍ|Yfv(m,n)| < (|Yfv(m,n-1)| + |Yfv(m,n+l)|)

|Yfv(m,n-1)| > f2ㆍ|Yfv(m,n-2)|

|Yfv(m,n+1)| > f2ㆍ|Yfv(m,n+2)|

블록의 경계는 위치(m,n-1)의 화소와 위치(m,n)의 화소 사이에 국부화된다. 각각의 프로파일(p1, p2)에 대응하는 수평 아티팩트의 검출은 열(column)(n)에 대응하는 수직방향으로 필터링된 계수들 Yfh(m,n)을 포함하는 수평 카드(Eh)를 스캐닝함으로써 마찬가지 방식으로 달성된다.

쉽게 실행될 수 있는 다른 실시예에서, 고역통과 필터링 단계는 필터 hp3 = [-1, 1]를 사용한 기울기 필터링 동작에 기초한다. 이러한 유형의 필터는 프로파일(p1)에 대응하는 표준형의 블록킹 아티팩트들을 쉽게 검출할 가능성을 제공한다. 블록킹 아티팩트들에 대응하는 불연속들을 판정하는 단계는 본 예에서, 0 내지 255 사이에서 변하는 휘도값들 Y(m,n)에 대해 Sh = 35 및 Sv = 50로 하고 다음과 같을 때, 검출되는 자연적 콘투어와 같은 자연적 콘투어들을 검출하는 서브-단계를 포함한다:

|Yfh(m,n)| < Sh 및 |Yfv(m, n)| < Sv

블록킹 아티팩트들에 대응하는 불연속들을 판정하는 단계는, 자연적 콘투어들을 제외하고 화소들의 필터링된 값들 Yfh 및/또는 Yfv에 대해 행해지는 서브-단계로서, 다음과 같을 때 검출되는 블록킹 아티팩트를 검출하는 서브-단계를 포함한다.

위의 식에서은 필드 내 Yfh의 절대값의 평균이다.

처리방법은 이웃하는 행들과 비교했을 때 기초(elementary) 블록킹 아티팩트들의 고밀도 세그먼트들의 화소들의 행들을 현재의 필드 내에서 탐색하는 단계(130)를 또한 포함한다.

먼저 이 탐색단계는 불연속 화소들의 카드의 수평 혹은 수직 행에 세그먼트들을 선택하도록 하는 선택 서브-단계 SEL(131)을 포함하고, 이들 세그먼트들은 미리 결정된 임계값(S0)보다 큰 다수의 연속한 블록킹 아티팩트들을 포함한다. 실제로, 서로 이격된 불연속들은 일반적으로 추가 잡음에 상응하는 반면, DCT 계수들의 큰 양자화에 기인하는 블록킹 아티팩트들은 일반적으로 엔코딩 블록들을 따라 선형 결함들이 나타나게 한다. 미리 결정된 임계값(S0)은 잘못 검출하지 않게 너무 낮지 않아야 한다. 검출된 기초(elementary) 블록킹 아티팩트들의 세그먼트들의 수를 감소시킴으로써 선택이 너무 구속받지 않도록 하기 위해 너무 높지도 않아야 한다. 실제로, 값(S0)은 720화소들 및 288 행들의 필드에 대해선 3으로 고정된다.

탐색단계는 행 L_i당 블록킹 아티팩트들의 레벨 Nb_i를 계산하는 서브-단계 CAL(132)를 포함하며, i는 필드 내 행의 수에 대응하는 정수이다. 바람직한 실시예에서, 블록킹 아티팩트들의 레벨은 행에 있는 기초(elementary) 아티팩트들의 세그먼트들에 연관된 화소들의 수를 카운트함으로써 얻어진다. 또 다르게는, 블록킹 아티팩트들의 레벨은 행의 선택된 세그먼트들의 기초 아티팩트들에 대응하는 불연속 화소들의 필터링된 계수들(Yf)의 값들을 합산함으로써 얻어질 수도 있다.

마지막으로, 탐색단계는 격자 행을 판정하는 단계 GLD(133)를 포함하며, 행은 한 세트의 이웃한 행들과 비교함으로써 검출된다.

제 1 프로파일(p1)의 경우에, 행(L_i)은,

Nb_i> α(Nb_i-1+ Nb_i+ Nb_i+1) 및 Nb_i> T1.N

이라면, 현재 행(L_i)의 블록킹 아티팩트 레벨과, 바로 전의 행(L_i-1)의 블록킹 아티팩트 레벨과, 바로 다음의 행(L_i+1)의 블록킹 아티팩트 레벨에 기초하여 격자 행인 것으로서 결정되고, 상기 식에서 α는 수직 행들의 검출에 있어 예를 들면 2/3이고 수평 행들의 검출에 있어선 3/5인 계수이고, T1은 격자에 속하는 것으로 간주될 수 있는 행 내 아티팩트들의 최소 퍼센티지이며, 이 퍼센티지는 본 예에서는 10%로 취해지고, N은 행 당 화소들의 수, 즉 본 예에서는 720이고, 따라서, T1과 N의 곱은 72이 된다.

제2 프로파일(p2)의 경우에, 행(L_i)은,

Nb_i> β(Nb_i-2+ Nb_i-1+ Nb_i+ Nb_i+1+ Nb_i+2) 및 Nb_i> T2.N

이라면, 현재 행(L_i)의 블록킹 아티팩트 레벨과, 바로 전의 행들(L_i-1및 L_i-2)의 블록킹 아티팩트 레벨들과, 바로 다음의 행들(L_i+1및 L_i+2)의 블록킹 아티팩트 레벨들에 기초하여 격자 행인 것으로서 결정되고, 상기 식에서 ß는 본 예에서는 2/3인 계수이고, T2는 수직행들의 검출에 대해서는 5%이고 수평 행들의 검출에 대해서는 20%인, 행 내 아티팩트들의 최소 퍼센티지이다. Nb_i>T2.N인 고전은 시스템의 신뢰도를 제어할 수 있는 가능성을 제공한다. T2의 값을 증가시킴으로써, 오 검출 위험이 감소된다.

전술한 처리방법의 단계들은 필드(150) 내 한 세트의 행들에 적용된다. 이어서, 처리방법은 다수 행들의 격자가 필드 내 있는지를 판정하도록 한 비준(validation) 단계 GV(140)를 포함한다. 이 단계는 일단 전체 필드가 조사되었다면 행해진다. 비준 단계는 특히, 엔코딩되지 않고 블록 기반 엔코딩 기술에 따라 디코딩된 이미지 시퀀스들에 대해서 혹은 고 비트 레이트들로 이들 기술들에 따라 엔코딩된 이미지 시퀀스들에 대해서, 격자 행들을 잘못 검출하지 않게 한다. 실제로, 오 검출은 동일 필드 내 있는 격자 행들의 수가 매우 적다면 일어날 수도 있다. 이에 따라, 비준 단계는 수평 격자 행들의 수와 수직 격자 행들의 수와의 합인, 필드 내 격자 행들의 총 수(Ntot)를, 미리 결정된 임계값(Stot)과 비교하는 것으로 구성된다. 본 예에서, 총 수(Ntot)는 프로파일(p1)에 대응하는 격자들의 행들만의 총계를 내는데, 그러나, 임계값(Stot)의 값을 수정함으로써 프로파일(p2)에 대응하는 격자 행들도 고려하는 것이 가능하다. 총 수(Ntot)가 임계값(Stot)보다 크다면, 격자는 필드 내에 있는 것이다. 미리 결정된 임계값(Stot)은 격자의 최대 크기가 16x16 화소들이라 가정함으로써 필드의 수평 및 수직 크기들(H, V)의 함수이고, 격자들의 적어도 일부, 본 예에서는 1/3은, 검출에 유효한 것으로 검출되어야 한다. 즉, 다음과 같다.

Stot = (H+V)/(3x16)

본 발명에 따른 데이터 처리방법의 제1 애플리케이션은 격자 행들에 있는 블록킹 아티팩트들을 정정하도록 이미지들을 사후 처리하는 것으로 구성된다. 정정은 검출된 블록킹 아티팩트의 프로파일에 따른다. 블록킹 아티팩트가 프로파일(p1)에 대응한다면, 도 3을 참조로 기술된 정정이 적용된다. 블록킹 아티팩트들을 정정하는 방법은,

- 블록의 경계의 좌측 혹은 위에 있는, 제1 세트의 N 데이터 u의 제1 이산 코사인 변환 DCT(31)을 계산하는 단계와,

- 블록의 경계의 우측 혹은 밑에 있고 제1 세트에 이웃한, 제2 세트의 N 데이터 v의 제2 코사인 이산 변환 DCT1(32)을 계산하는 단계와,

- 제1 및 제2 세트들을 연결한 것 CON(30)에 대응하고 변환된 한 세트의 데이터(W)를 제공하는 한 세트의 2N 데이터 w의 전역 이산 코사인 변환 DCT2(33)를 계산하는 단계와,

- 제1 (31) 및 제2 (32) 변환 DCT1로부터 얻어진 변환된 데이터로부터 예상 최대 빈도 kwpred를 결정하는 단계 PRED(34)로서,

Kumax = max(kε{0,...,N-1}/abs(U(k)) > T),

Kvmax = max(kε{0,...,N-1}/abs(V(k)) > T)이고,

T는 제로와는 다른 임계값으로 하여,

kwpred = 2.max(Kumax, Kvmax) + 2

와 같이 하여 계산되는 상기 단계와,

- 빈도가 예상 최대 빈도보다 크고, 기수 변환 데이터(W)를 전역 이산 변환에서 제로로 설정함으로써, 정정하여, 정정된 데이터(W')를 생성하는 단계 ZER(35), 및

- 정정된 데이터의 역 이산 코사인 변환 IDC2(36)을 계산하여 나중에 화면 상에 표시될 필터링된 데이터(w')를 생성하는 단계를 포함한다.

블록킹 아티팩트가 프로파일(p2)에 대응하면, 적지않게 정정이 수정되어야 한다. 실제로, 블록의 경계의 위치는 도 4에 도시된 바와 같이 프로파일(p2)에 대응하는 계단의 2중 계단 때문에 보다 정밀하게 주어져야 한다. 이를 위해서, 예비적으로 정정 방법은 화소의 바로 우측 p(n+1)에 놓여있는 이 화소의 휘도값에 중간 화소 p(n)의 휘도값을 부여하게 한 상기 휘도값을 재조정하는 단계를 포함한다. 이어서, 앞서 기술한 단계들이 적용되고, 여기서 블록의 경계는 중간 화소의 좌측에 있으며, 이는 세그먼트 v의 일부를 이룬다. 이에 택일적으로, 좌측의 화소의 휘도값에, 혹은 가장 가까운 휘도값을 갖는 화소의 휘도값에 대응하도록 중간 화소의 휘도값을 선택하는 것이 가능하다. 이 두 경우에, 세그먼트들 u 및 v의 위치는 정정단계를 적용하도록 그에 따라 맞게 조정된다.

본 발명에 따른 처리방법의 제2 애플리케이션은 이미지들의 질을 결정하기 위해서 필드의 블록 레벨을 측정하는 디바이스로 구성된다. 이 측정의 결과는 메트릭 측정이라고도 하는 것으로, 예를 들면 서로 다른 격자행들의 블록킹 아티팩트들(Nb_i)의 레벨들을 더함으로써 필드별로 계산된다.

본 발명에 따른 처리방법을 적합하게 프로그램되는 텔레비전 수신기 회로에 의해 구현하는 것이 가능하다. 프로그래밍 메모리 내 저장되는 컴퓨터 프로그램은 도 1을 참조로 앞서 기술한 서로 다른 동작들을 회로가 수행하게 할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 예를 들면 상기 프로그램을 포함하는 디스크와 같은 데이터 캐리어를 독출하기 위한 프로그램 메모리에 로딩될 수도 있다. 독출동작은 예를 들면 인터넷과 같은 통신 네트워크에 의해 수행될 수도 있다. 이 경우, 서비스 제공자는 이들 관계된 것들을 처리하기 위해 컴퓨터 프로그램을 다운로드 가능한 형태로 둘 것이다.

본 명세서에서 괄호 내 참조부호는 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. "포함하다"라는 동사는 청구항들에 기재된 것들 이외의 요소들 혹은 단계들의 존재를 배제하는 것은 아니다. 단수 표현의 요소 혹은 단계는 이러한 요소 및 단계가 복수로 존재하는 것을 배제하는 것은 아니다.

Claims (9)

1. 블록킹 아티팩트들에 대응하는 격자를 검출하기 위해서 디지털 이미지 시퀀스의 화소들에 대응하는 데이터를 처리하는 방법으로서, 적어도 한 카드의 불연속 화소들을 공급하게 위해, 디지털 이미지의 일부를 고역통과 필터링 하는 단계(110), 및 상기 적어도 한 카드의 불연속 화소들로부터 블록킹 아티팩트들을 검출하는 단계(120)를 포함하는 상기 방법에 있어서,

   상기 일부의 디지털 이미지 내에서 한 세트의 격자 행들을 탐색하는 단계(130)를 포함하며, 하나의 격자 행은 그의 이웃한 행들보다 실질적으로 더 큰 블록킹 아티팩트들의 밀도를 갖는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 탐색 단계는,

   - 상기 일부의 디지털 이미지의 한 행에서, 미리 결정된 제 1 임계값보다 큰 다수의 연속한 블록킹 아티팩트들을 포함하는 세그먼트들을 선택하는 서브-단계(131)와,

   - 상기 선택된 세그먼트들의 화소들의 값들에 기초하여 행 당 블록킹 아티펙트 레벨을 계산하는 서브-단계(132), 및

   - 현재의 행과 한 세트의 이웃한 행들의 상기 블록킹 아티팩트들의 레벨들의 비교에 기초하여 격자 행을 결정하는 서브-단계(133)를 포함하는, 데이터 처리 방법.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 일부의 디지털 이미지에 대한 상기 격자의 서로 상이한 행들의 상기 블록킹 아티팩트들의 레벨들을 더하도록, 상기 이미지 질을 측정하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 일부의 디지털 이미지 내 있는 격자 행들의 수가 제 2 미리 결정된 임계값보다 크다면 상기 일부의 디지털 이미지 내에 격자가 있는지를 판정하도록 한 비준(validation) 단계(140)를 또한 포함하는, 데이터 처리 방법.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 고역통과 필터링 단계(110)는 하나의 수평 카드와 하나의 수직 카드인 두 개의 불연속 화소들의 카드들을 공급하도록 의도되는, 데이터 처리 방법.
6. 제 1 항에 있어서,

   상기 블록킹 아티팩트들 검출 단계는 적어도 한 카드의 불연속 화소들로부터 제 1 유형(pl)의 블록킹 아티팩트들과 제 2 유형(p2)의 블록킹 아티팩트들을 검출하도록 의도되는, 데이터 처리 방법.
7. 제 6 항에 있어서,

   상기 격자 행들에 놓인 블록킹 아티팩트들을 이들의 유형(pl, p2)에 따라 정정하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
8. 제 7 항에 청구된 상기 데이터 처리 방법을 사용하는 처리 디바이스를 포함하는 텔레비전 수신기에 있어서,

   상기 수신기의 화면 상에 정정된 디지털 이미지들을 디스플레이할 목적으로, 디지털 이미지들의 시퀀스 내의 상기 격자 행들을 검출하고 상기 행들에 놓인 상기 블록킹 아티팩트들을 정정하는데 적합한, 텔레비전 수신기.
9. 한 세트의 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서,

   회로에 로딩될 때, 상기 회로로 하여금 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 청구된 디지털 이미지들을 처리하는 상기 방법을 수행하도록 하는, 컴퓨터 프로그램 제품.