KR20050035040A - 디지털 영상 데이터의 복호화 방법 - Google Patents

디지털 영상 데이터의 복호화 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털 영상 데이터의 복호화 방법에 관한 것으로, 특히, 입력된 DCT 계수가 라플라시안 분포를 갖는것을 고려하여 역양자화함으로써 재생영상의 화질을 향상시킬 수 있다. 본 발명에 따른 디지털 영상 데이터의 복호화 방법은 입력된 영상 프레임의 각 블록의 픽셀위치(i,j)에 대한 확률분포함수를 계산하는 과정과; 상기 확률분포함수를 이용하여 라플라시안 파라미터에 대한 신뢰 추정치를 구하는 과정과; 상기 신뢰 추정치를 이용하여 라플라시안 파라미터를 계산하는 과정과; 상기 라플라시안 파라미터로부터 각 픽셀위치(i,j)에서의 확률분포함수 를 산출하는 과정과; 상기 확률분포함수를 이용하여 질량중심을 계산하고, 이 질량중심

Description

디지털 영상 데이터의 복호화 방법{DECODING METHOD OF DIGITAL IMAGE DATA}
본 발명은 디지털 영상 데이터의 복호화 방법에 관한 것으로서, 특히 수신측 역양자화 방법을 개선한 디지털 영상 데이터의 복호화 방법에 관한 것이다.
최근 영상매체의 발달과 함께 고용량/고화질의 동영상을 제공하는 디지털 영상 서비스에 대한 관심이 증가함에 따라 많은 영상 데이터를 상대적으로 적은 통신채널을 이용하여 전송 및 저장하기 위해 영상압축에 대한 필요성이 증대되고 있다.
신호처리나 영상압축에서 실제의 입력신호는 연속적인 실수값을 갖는데, 이러한 값을 그대로 표현하고자 한다면 데이터의 양이 무한하게 증가하여, 실제 데이터를 처리하는 과정에서는 메모리 문제나 처리속도에 대한 문제를 수반하게 된다. 따라서, 상기 입력신호의 데이터 양을 이산적인 값으로 표현해야 할 필요성이 발생하는데, 양자화는 실수로 표현되는 x라는 입력값을 유한한 개수의 비트로 나타내는 것이다. 즉, 상기 영상압축을 위해서는 양자화가 필요하다.
도 1은 일반적인 양자화 과정을 도시한 도면으로, JPEG 및 MPEG의 인트라(intra) 프레임에 공통적으로 적용된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 양자화기는 입력된 DCT 계수 (i,j=0,1,...,7)를 복원레벨 로 매핑시킨다. 이때, 상기 복원레벨 는 집합｛｝에 속하는 값을 갖고, L은 양자화기의 레벨 개수이다.
상기 양자화기의 매핑과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
집합｛ ｝은 상기 DCT 계수의 범위로서, 과 을 최소 및 최대값으로 갖는 결정레벨이다.
만약, 상기 DCT 계수가 구간 〔）에 속한다면, m번째 복원레벨인 으로 매핑된다. 상기 DCT 계수 에 대한 도 1의 입출력 매핑 관계는 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
이때, 상기 함수 round(x)는 x에 가장 가까운 정수값을 출력하며, 는 양자화 계단 크기를 의미한다.
상기 DCT 계수가 구간 〔）에 속한다면, 상기 DCT 계수 는 =｛x｜x∈〔）｝으로 표현되며, 상기 에 대한 표현레벨은 수학식 2와 같이 표현할 수 있다.
상기 수학식 1과 수학식 2에 의해 는 수학식 3과 같이 복원레벨 으로 매핑된다.
도 2는 도 1에 도시된 양자화기의 입출력 특성을 도시한 그래프로서, 상기 DCT 입력이 0≤<0.5에서는 상기 복원레벨은 0이고, 상기 DCT 입력이 0.5≤<1.5에서는 상기 복원레벨은 1이 된다.
상기한 양자화 방법은 균일 양자화 방법으로, 도 1에 도시된 균일 양자화기는 설계가 간단하여 대부분의 디지털 영상 코덱인 JPEG, MPEG 등의 부호화 및 복호화 방법에 채택이 된다.
그러나, 상기 양자화기에 입력되는 DCT 계수는 균등분포가 아니라 라플라시안(laplacian) 분포를 가지고 있기 때문에 상기와 같은 균일 양자화 방법으로 영상 데이터를 압축하면 양자화 오차가 커져 재생화질이 저하된다는 단점이 있다.
상기 균일 양자화기의 문제점을 해결하기 위한 비균일 양자화기 중, 가장 대표적인 최적 양자화기가 로이드-맥스(Lloyd-Max) 양자화기이다.
상기 로이드-맥스 양자화기는 각 양자화 레벨에 대해 최소평균자승오차를 갖도록 최적의 결정레벨과 복원레벨을 산출하는 양자화기로, 구현 복잡도가 매우 높기 때문에 실질적으로 사용될 때에는 많은 계산량이 요구되어 시스템 부하가 가중된다는 문제점이 있다.
종래의 디지털 영상 데이터의 복호화 방법은 도 1에 도시된 바와 같은 균일 양자화기를 사용하여 역양자화한다.
만약, 상기 입력 DCT 계수의 확률분포함수(PDF : Probability Distribution Function)가 균등분포를 이룬다면, 종래의 복호화 방법은 상기 로이드-맥스 양자화기와 동일한 성능을 보이게 된다.
그러나, 상기 입력 DCT 계수는 라플라시안 분포를 갖고 있기 때문에, 균일 양자화기를 사용하는 종래의 디지털 영상 데이터의 복호화 방법은 양자화 오류가 많이 발생하여 수신측에서 복원된 영상의 화질이 저하된다는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 수신측의 복호화 과정에 있어서 역양자화 방법을 개선하여 화질을 향상시킬 수 있는 있는 디지털 영상 데이터의 복호화 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 디지털 영상 데이터의 복호화 방법은 입력 DCT 계수를 복원레벨로 매핑하는 특성을 갖는 양자화기를 이용하여 디지털 영상 데이터를 역양자화하는 디지털 영상 데이터의 복호기에 있어서, 입력된 영상 프레임의 각 블록의 픽셀위치(i,j)에 대해 0으로 입력된 값을 카운트하여 확률분포함수를 계산하는 과정과; 상기 확률분포함수를 이용하여 라플라시안 파라미터에 대한 신뢰 추정치를 구하는 과정과; 상기 신뢰 추정치를 이용하여 라플라시안 파라미터를 계산하는 과정과; 상기 라플라시안 파라미터로부터 각 픽셀위치(i,j)에서의 확률분포함수 를 산출하는 과정과; 상기 확률분포함수를 이용하여 질량중심을 계산하고, 이 질량중심을 복원레벨로 설정하는 과정으로 구성되는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 디지털 영상 데이터의 복호화 방법의 실시예를 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 디지털 영상 데이터의 복호화 방법은 로이드-맥스 양자화기보다 적은 연산량으로 상기 로이드-맥스 양자화기에 근접한 성능을 얻기 위한 방법이다.
비균일 양자화기인 로이드-맥스(Lloyd-Max) 양자화 설계 관점에서, 최적의 결정레벨은 서로 이웃하는 결정레벨의 질량 중심에 위치하기 때문에 양자화기에 입력된 DCT 계수의 확률분포함수를 추정할 수 있다면 최적에 가까운 결정레벨을 찾을 수 있다.
본 발명에서는 수학식 3에서 산출된 복원레벨 대신에 구간 〔）에서의 질량 중심을 결정레벨의 새로운 복원레벨로 결정한다. 상기 새로운 복원레벨은 수학식 4와 같다.
이때, 는 입력 DCT 계수의 확률분포함수이다.
상기 수학식 4를 적용하기 위해서는 복호기가 를 알고 있어야 한다.
상기 의 확률분포함수 를 효율적으로 추정하는 방법을 설명하면 다음과 같다.
일반적으로 휘도 DCT 계수의 AC(alternate current) 성분은 수학식 5와 같은 라플라시안 분포로 알려져 있다.
이때, 는 라플라시안 파라미터로서, 입력 DCT 계수의 분포를 결정하는 변수이다. 디지털 부호 및 복호화에서 DCT의 단위는 8×8블록이므로, 1개의 DC(direct current) 성분을 제외한 총 63개의 AC성분에 대해 개별적인 라플라시안 파라미터 값이 할당되어야 한다.
상기 수학식 5를 이용하면, 확률변수의 평균은 정의에 의해 수학식 6과 같이 계산된다.
상기 수학식 6으로부터 라플라시안 파라미터는 수학식 7과 같이 정리된다.
상기 라플라시안 파라미터와 확률변수의 평균 사이는 역관계가 성립된다는 것을 수학식 7로 알수 있다.
상기 수학식 7에 의해 계산된 라플라시안 파라미터와 실제 블록의 특정 위치에서의 확률분포함수를 비교함으로써 수학식 7의 신뢰도를 검증할 수 있다.
표 1은 512×512 크기의 'Couple' 테스트 영상에 대한 라플라시안 파라미터를 수학식 7을 이용하여 계산한 결과이다.
j
0 1 2 3 4 5 6 7
i 0 - 0.028 0.046 0.065 0.086 0.122 0.164 0.227
1 0.030 0.068 0.100 0.128 0.166 0.221 0.280 0.330
2 0.052 0.096 0.139 0.174 0.218 0.275 0.332 0.396
3 0.078 0.129 0.183 0.230 0.279 0.352 0.423 0.484
4 0.106 0.160 0.219 0.274 0.328 0.404 0.460 0.523
5 0.142 0.196 0.267 0.330 0.377 0.460 0.508 0.572
6 0.183 0.237 0.297 0.372 0.409 0.496 0.552 0.600
7 0.234 0.275 0.348 0.406 0.458 0.545 0.595 0.625
도 3a와 도 3b는 실제 확률분포와 수학식 7을 이용하여 계산한 확률분포를 비교 도시한 도면이다.
도 3a는 8×8블록의 (2.2)에서의 실제 확률분포와 표 1의 라플라시안 파라미터=0.139를 이용하여 구현한 확률분포를 비교 도시한 그래프로서, 실제 확률분포와 수학식 7을 이용하여 계산된 확률분포가 거의 유사한 것을 알 수 있다.
도 3b는 (6.5) 위치에서의 실제 확률분포와 표 1의 라플라시안 파라미터 =0.496를 이용하여 구현한 확률분포를 비교 도시한 그래프로서, 도 3a와 마찬가지로 실제 확률분포와 수학식 7을 이용한 확률분포가 거의 유사하다. 즉, 상기한 결과로부터 수학식 7의 신뢰성은 보장된다.
그러나, 상기 입력 DCT 계수에 대해 역양자화기에서 알 수 있는 정보는 상기 의 복원레벨인 뿐이므로, 주어진 정보인 를 이용하여 상기 확률변수의 평균를 추정한다.
상기 확률변수의 평균은 수학식 8의 과정에 의해 근사화가 가능하다.
수학식 8의 결과식에서 두번째 항목이 지배적인 값이지만 첫번째 항목도 큰 값에 대해서는 무시할 수 없다. 따라서, 첫번째 항목을 계산하기 위해 먼저 상기 라플라시안 파라미터에 대한 신뢰도가 높은 추정치를 산출한다.
상기 라플라시안 파라미터에 대한 신뢰 추정치를 산출하기 위해서 도 2로부터 얻을 수 있는 확률관계식을 이용한다.
상기 수학식 9에서 는 엔트로피(entropy) 복호화된 8×8블록의 (i,j)번째 위치에서의 0의 개수를 계산함으로써 알 수 있다. 상기 수학식 9을 이용여 계산된 를 이용하여 라플라시안 파라미터를 구하면 수학식 10과 같다.
이때, 함수 는 x에 대한 자연로그 함수이다.
상기 수학식 11의 결과를 상기 라플라시안 파라미터에 대한 신뢰 추정치인 로 표시하여, 상기 수학식 8를 다음과 같이 정리할 수 있다.
상기 수학식 11과 수학식 7에 의해 라플라시안 파라미터는 수학식 12와 같은 관계식으로 정리할 수 있다.
상기 수학식 12의 신뢰성을 증명하기 위하여 512×512크기의 테스트 이미지인 'Couple'을 JPEG의 표준 양자화 테이블을 이용하여 부호화하였고, 상기 수학식 12를 이용하여 복호기에서 상기 라플라시안 파라미터 값을 계산하였다.
표 2는 상기 수학식 12를 이용하여 계산한 라플라시안 파라미터 값을 나타낸 것으로, 상기 표 1과 표 2의 결과값이 매우 유사하다.
j
0 1 2 3 4 5 6 7
i 0 - 0.028 0.046 0.066 0.088 0.127 0.169 0.234
1 0.030 0.067 0.107 0.131 0.159 0.217 0.269 0.343
2 0.051 0.101 0.145 0.169 0.229 0.283 0.351 0.377
3 0.074 0.134 0.177 0.229 0.273 0.343 0.435 0.501
4 0.113 0.168 0.206 0.261 0.319 0.418 0.451 0.541
5 0.137 0.187 0.251 0.339 0.361 0.444 0.497 0.556
6 0.171 0.228 0.311 0.351 0.418 0.479 0.563 0.641
7 0.250 0.291 0.362 0.425 0.447 0.568 0.613 0.653
따라서, 상기 라플라시안 파라미터의 신뢰 추정치를 이용하여 상기 라플라시안 파라미터를 추정하는 수학식 12의 신뢰성이 증명된다.
결론적으로, 상기 수학식 12에 의해 구해진 라플라시안 파라미터 값을 이용하여 상기 수학식 4의 질량중심을 계산하고, 이 값을 복원레벨로 정하면 종래 기술에 따라 균일 양자화 방법으로 구해지는 복원레벨보다 더 정확한 복원레벨 값을 산출할 수 있고, 양자화에 의해 발생하는 잡음을 감소시켜 복조화된 영상의 화질을 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 디지털 영상 데이터의 복호화 방법을 도시한 흐름도로서, 디지털 영상 시스템의 수신측에 상술한 발명 내용을 적용하여 복호하는 방법이다.
먼저, 상기 수신측에 입력된 프레임의 각 8×8 블록의 64개의 픽셀 위치(i,j)에 대해 0으로 입력된 값을 카운트하여 확률분포함수 를 계산하고(S1), 계산된 확률분포함수 를 수학식 10에 적용하여 라플라시안 파라미터에 대한 신뢰 추정치인 를 구한다(S2).
상기 신뢰 추정치를 상기 수학식 12에 대입하여 라플라시안 파라미터를 산출한다(S3). 이때, 상기 수학식 12를 계산하기 위해 필요한 양자화 계단 크기는 상기 수신측에 입력되는 비트스트림의 헤더에 포함된 양자화 파라미터 정보로부터 알 수 있다.
상기 수학식 12를 통해 산출된 라플라시안 파라미터를 상기 수학식 5에 대입하여 각 픽셀위치(i,j)에서의 라플라시안 확률분포함수 를 구하고(S4), 상기 라플라시안 확률분포함수 를 상기 수학식 4에 적용하여 계산함으로써 질량중심을 산출한(S5) 후, 상기 질량중심을 복원레벨로 설정한다(S6).
상기와 같이 상기 질량중심을 복원레벨로 설정하여 복호화하는 본 발명은 종래의 복호화 방법보다 복원된 영상의 화질을 향상시킬 수 있다.
도 5는 종래의 균일 양자화기와 본 발명에서 제안한 방법을 채택한 양자화기의 율-왜곡(rate-distrotion) 성능을 비교 도시한 그래프로서, 본 발명에 따른 결과값이 종래의 표준 균일 양자화기에 비해 모든 엔트로피 레벨에서 낮은 평균자승오차를 가진다. 따라서, 본 발명에 따른 복호화 방법이 종래의 복호화 방법보다 우수한 성능임을 알 수 있고, 특히, 작은 엔트로피 레벨에서는 종래의 양자화기보다 두드러지게 성능이 우수하다는 것을 알 수 있다.
그리고, 본 발명에 따른 복호화 방법과 종래의 복호화 방법의 재생화질을 객관적으로 평가하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)를 비교하여 표 3에 도시하였다.
상기 평가를 위해 사용된 테스트 영상은 'Lena', 'Couple', 'Peppers' 영상이고, 이 테스트 영상은 모두 8bit 그레이(gray) 영상이며, 크기는 512×512이다. 다양한 테스트를 위하여 지표(quality factor) q가 각 테스트 영상의 양자화 품질을 여러 레벨로 조절한다.
상기 표 3에서 모든 지표 q값에 대해 본 발명의 복호화 방법에 의한 PSNR값이 종래의 복호화 방법에 의한 PSNR값보다 높은 것을 알 수 있고, 본 발명에 따른 복호화 방법으로 얻을 수 있는 PSNR 이득은 약 0.2~0.5dB인 것을 알 수 있다.
Image quality factor(q) standard JPEG method(dB) proposed method(dB) improvement(dB)
Lena 1 35.86 36.07 0.21
3 32.59 32.90 0.31
5 30.87 31.35 0.48
7 29.67 30.21 0.54
10 28.36 28.90 0.50
15 26.85 27.36 0.48
20 25.62 26.14 0.47
Couple 1 34.85 35.08 0.23
3 31.39 31.71 0.32
5 29.70 30.13 0.43
7 28.60 29.08 0.48
10 27.44 27.90 0.46
15 26.06 26.56 0.50
20 25.06 25.53 0.47
Peppers 1 34.90 35.17 0.27
3 32.37 32.72 0.35
5 30.92 31.29 0.37
7 29.81 30.30 0.49
10 28.55 29.03 0.48
15 27.01 27.52 0.51
20 25.82 26.34 0.52
이와 같이, 본 발명에 따른 디지털 영상 데이터의 복호화 방법은 균일 양자화기를 채택하고 있는 대부분의 디지털 영상 복호기에 적용될 수 있고, 질량중심으로 최적화된 복원레벨을 이용하여 재생화질을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 일반적인 양자화기의 입출력 관계를 도시한 도면,
도 2는 도 1에 도시된 양자화기의 입출력 특성을 도시한 그래프,
도 3a와 도 3b는 (2, 2)와 (6. 5)의 위치에서의 실제 확률분포와 수학식 7을 이용하여 계산한 확률분포를 비교 도시한 그래프,
도 4는 본 발명에 따른 디지털 영상 데이터의 복호화 방법을 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명에 따른 양자화기와 종래의 양자화기의 율-왜곡(rate-distrotion) 성능을 비교 도시한 그래프

Claims (6)

  1. 입력 DCT 계수를 복원레벨로 매핑하는 특성을 갖는 양자화기를 이용하여 디지털 영상 데이터를 역양자화하는 디지털 영상 데이터의 복호기에 있어서,
    입력된 영상 프레임의 각 블록의 픽셀위치(i,j)에 대해 0으로 입력된 값을 카운트하여 확률분포함수를 계산하는 과정과;
    상기 확률분포함수를 이용하여 라플라시안 파라미터에 대한 신뢰 추정치를 구하는 과정과;
    상기 신뢰 추정치를 이용하여 라플라시안 파라미터를 계산하는 과정과;
    상기 라플라시안 파라미터로부터 각 픽셀위치(i,j)에서의 확률분포함수 를 산출하는 과정과;
    상기 확률분포함수를 이용하여 질량중심을 계산하고, 이 질량중심을 복원레벨로 설정하는 과정으로 구성되는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 데이터의 복호화 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 신뢰 추정치는
    를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 데이터의 복호화 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 양자화 계단 크기는
    입력 영상의 비트스트림 헤더에 포함된 양자화 파라미터 정보로부터 검출하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 데이터의 복호화 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 라플라시안 파라미터는
    를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 데이터의 복호화 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 확률분포함수는
    를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 데이터의 복호화 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 질량중심는
    인 것을 특징으로 하는 디지텅 영상 데이터의 복호화 방법.
    여기서, tm≤xm <tm+1 이다.
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