KR20050089886A - 배경 움직임 벡터 검출 - Google Patents

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Abstract

이미지에 대해 계산된 움직임 벡터들의 세트로부터, 상기 이미지의 폐색영역의 한 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기(502)는, 상기 이미지의 움직임 벡터 필드(400)의 한 부분(402-436)에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 기초해서 상기 화소에 대해 모델 기반의 움직임 벡터를 계산하기 위한 계산 수단(510); 상기 모델 기반의 움직임 벡터를, 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 상기 움직임 벡터들과 비교하는 비교 수단(511); 및 상기 비교에 근거해서 상기 움직임 벡터들의 세트 중 특정 움직임 벡터를 선택하고 이 특정 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로서 할당하는 선택 수단(512)을 포함한다.

Description

배경 움직임 벡터 검출{Background motion vector detection}
본 발명은 이미지에 대해 계산된 움직임 벡터들의 세트로부터, 이미지의 폐색(occlusion) 영역 내 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기에 관한 것이다.
또한 본 발명은 일련의 입력 이미지들에 기초하여, 출력 이미지의 폐색 영역의 화소값을 계산하는 업-변환 유닛(500)에 관한 것으로,
- 상기 이미지의 움직임 벡터들을 추정하는 움직임 추정 유닛으로서, 상기 움직임 벡터들은 움직임 벡터 필드(400)를 형성하는 상기 움직임 추정 유닛;
- 상기 움직임 벡터들에 기초하여, 상기 이미지의 폐색 영역을 검출하기 위한 검출 유닛;
- 상기 움직임 벡터 필드의 한 부분에 기초하여 움직임 모델을 결정하기 위한 움직임 모델 결정 유닛;
- 배경 움직임 벡터에 기초하여, 시간적 보간(interpolation)에 의해 상기 화소값을 계산하기 위한 보간 유닛;
전술한 바와 같은, 상기 화소에 대한 상기 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기를 포함한다.
또한, 본 발명은 이미지 처리 장치를 관한 것으로,
- 일련의 입력 이미지들에 대응하는 신호를 수신하는 수신 수단; 및
- 전술한 바와 같은 업변환 유닛을 포함한다.
또한, 본 발명은 이미지에 대해 계산된 움직임 벡터들의 세트로부터, 상기 이미지의 폐색 영역 내 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 이미지에 대해 계산된 움직임 벡터들의 세트로부터, 상기 이미지의 폐색 영역 내 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 명령들을 포함하는 것으로, 컴퓨터 장치에 의해 로딩되는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
움직임 보상된 이미지 레이트 변환기들로부터 생성된 이미지들에서, 배경의 커버링(covering) 혹은 언커버링(uncovering)이 발생하는 경우, 움직이는 객체들의 경계들에서 아티팩트들이 눈에 보인다. 이들 아티팩트들은 할로들(halos)라고 한다. 이들 할로들엔 두 가지 이유가 있다. 첫 번째 다소 하찮은 원인은 움직임 벡터 필드의 해상도이다. 일반적으로, 움직임 벡터들이 사용 가능한 그리드의 밀도는 화소 그리드의 밀도보다 훨씩 적다. 예를 들면, 움직임 벡터들이 8x8 화소의 블록들에 대해 사용 가능하다면, 움직이는 객체들의 윤곽들은 벡터 그리드에서 대강 근사화될 수 있을 뿐이어서, 블록 할로 효과가 나타난다. 두 번째 덜 하찮은 원인은 비디오 시퀀스의 두 개의 연속적인 이미지들 간의 움직임을 추정하는 움직임 추정 유닛은, 배경 정보가 두 이미지들 중 어느 하나에서만 발생하는 커버링 혹은 언커버링 영역들에서 전형적인 것인, 이들 커버링 혹은 언커버링이 발생하는 영역들에서 제대로 수행할 수 없다는 것이다.
또한, 일반적으로 업변환 유닛들은 두 이미지들로부터의 정보, 즉 양방향 보간을 잘못 추정된 움직임 벡터들을 사용하여, 결합하여 업변환된 이미지를 생성한다. 이들 이미지들 중 하나는 폐색에 기인하여 정확한 정보를 포함하지 않아, 업변환된 이미지는 폐색 영역들에서 부정확하게 된다.
이들 문제들을 해결하기 위해서, 업변환 유닛은 폐색 영역들을 검출하고, 이들 영역들에 있는 폐색의 유형(즉, 커버링 혹은 언커버링)을 검출하고, 이들 영역들에 대한 정확한 움직임 벡터들을 결정하고, 업변환을 수행할 수 있어야 한다. G. 드 한(G. de Haan) 저, 2000년, 유니버시티 프레스 아인트호벤(University Press Eidhoven), ISBN 90-9014015-8, 책자 "멀티미디어 시스템을 위한 비디오 프로세싱(Video processing for multimedia systems)", 챕터 4에는 폐색 영역들의 검출 방법 및 커버링 혹은 언커버링 분류 방법이 설명되어 있다. 그러므로, 폐색 영역들에서 정확한 움직임 벡터를 결정하는 요건이 남아 있다.
도 1은 움직이는 공을 포함한 이미지 시퀀스를 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 도 1에 도시된 상황의 2-D 표현을 개략적으로 도시한 도면.
도 3a 및 도 3b는 종래기술의 움직임 추정에서 사용되는 양방향 매칭들을 개략적으로 도시한 도면.
도 4는 본 발명에 따른 움직임 모델을 결정하는데 있어 움직임 벡터 필드의 어느 부분이 사용되는가를 개략적으로 도시한 도면.
도 5는 본 발명에 따른 업변환 유닛을 개략적으로 도시한 도면.
도 6은 본 발명에 따른 이미지 처리 장치의 실시예를 개략적으로 도시한 도면.
본 발명의 목적은 폐색 영역에서 적합한 움직임 벡터를 쉽게 결정하기 위한 선택기를 제공하는 것이다.
본 발명의 이 목적은 선택기가,
-상기 이미지의 움직임 벡터 필드의 한 부분에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 기초해서 상기 화소에 대해 모델 기반의 움직임 벡터를 계산하기 위한 계산 수단;
-상기 모델 기반의 움직임 벡터를, 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 상기 움직임 벡터들과 비교하는 비교 수단; 및
-상기 비교에 근거해서 상기 움직임 벡터들의 세트 중 특정 움직임 벡터를 선택하고 이 특정 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로서 할당하는 선택 수단을 포함하는 것에 의해 달성된다.
전형적으로, 폐색 영역에 대해 계산되는 움직임 벡터들의 세트는 전경의 움직임에 대응하는 움직임 벡터, 즉 전경 움직임 벡터 및 배경의 움직임에 대응하는 움직임 벡터, 즉 배경 움직임 벡터를 포함한다. 그러나, 이 세트의 움직임 벡터들 중 어느 것이 배경에 대응하는지는 곧바로 알지 못한다. 이 배경 움직임 벡터는 널 벡터(null vector), 즉 움직임 전혀 없는 것에 대응할 수도 있을 것이다. 그러나, 많은 경우 카메라는 장면의 주 피사체를 추적하기 위해 이동하고 있는 것에 유의한다. 이것은 전경 움직임 벡터는 널 벡터에 대응하며 배경 움직임 벡터는 널 벡터와 같지 않지 않음을 의미한다.
움직임 벡터들의 세트 중에서 배경 움직임 벡터를 선택하기 위해서, 이미지의 배경의 전역 움직임 모델을 사용한다. 모델에 기초하여 모델 기반의 움직임 벡터는 특정의 화소에 대해 결정된다. 세트의 움직임 벡터들은 모델 기반의 움직임 벡터와 비교된다. 가장 잘 들어맞는 것을 배경 움직임 벡터로서 선택한다.
전역 움직임 모델은 움직임 벡터 필드의 경계들의 움직임 벡터들에 기초하는 것이 바람직하다. 즉, 움직임 모델을 결정하는데 적용되는 움직임 벡터 필드는 이미지의 경계들의 이웃의 화소들의 그룹들에 대해 추정되는 움직임 벡터들에 대응한다. 이들 움직임 벡터들이 배경에 대응하는 확률은 비교적 높다.
본 발명에 따른 선택기에 실시예에서, 비교 유닛은 상기 모델 기반의 움직임 벡터와 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 움직임 벡터들 간의 차이들을 계산하도록 구성되며, 상기 선택유닛은 상기 대응하는 차이가 상기 차이들의 최소 차이인 경우 상기 특정 움직임 벡터를 선택하도록 구성된다. 차이는 L1-놈(norm), 즉 비교될 움직임 벡터들의 성분들의 절대 차이들의 합일 수도 있을 것이다. 아니면, 차이는 L2-놈, 즉 비교될 움직임 벡터들의 성분들의 제곱을 취한 차이들의 합이다.
본 발명에 따른 선택기의 실시예에서, 움직임 모델은 변환 및 줌을 포함한다. 이러한 모델의 파라미터들은 계산하기가 비교적 쉽고, 모델은 강건하다. 이러한 팬-줌 모델로 비디오 이미지들 내 가장 빈번한 기하학적 동작들이 기술될 수 있다. 이러한 팬-줌 모델(pan-zoom model)로, 특정의 화소에 대한 모델 기반의 움직임 벡터 는 식(1)로 결정될 수 있다.
(1)
여기서 tx 및 ty는 변환을 정의하며, zx 및 zy는 줌을 정의하며 x 및 y는 이미지 내 위치이다. US 6,278,736 및 1998년 3월, 비디오 테크놀로지에 대한 회로들 및 시스템들에 대한 IEEE 회보(IEEE Transactions on circuits and systems for video technology)에서, 드 한 등 공저(G. de Haan, et al.), 논문 "파라미터의 움직임 모델로부터 후보 벡터들을 사용하는 효율적인 트루-움직임 추정기(An efficient true-motion estimator using candidate vectors from a parametric motion model)", Vol. 8, no. 1, 85-91페이지에는, 움직임 벡터 필드의 한 부분에 기초하여 움직임 모델이 어떻게 행해질 수 있는지를 기술하고 있다.
본 발명의 다른 목적은 폐색 영역의 적합한 움직임 벡터를 쉽게 결정하기 위한 선택기를 포함하는 서두부에 기술된 류의 업변환 유닛을 제공하는 것이다.
본 발명의 이 목적은 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기가 청구항 1에 청구된 것에 의해 달성된다.
본 발명의 또 다른 목적은 폐색 영역의 적합한 움직임 벡터를 쉽게 결정하기 위한 선택기를 포함하는 서두부에 기술된 종류의 이미지 처리 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 이 목적은 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기가 청구항 1에 청구된 것에 의해 달성된다.
이미지 처리 장치는 추가의 구성성분들, 예를 들면 출력 이미지들을 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스를 포함할 수 있다. 이미지 처리 장치는 하나 이상의 다음 유형들의 이미지 처리를 지원할 수도 있을 것이다.
- 비디오 압축, 즉, 예를 들면 MPEG 표준에 따른 엔코딩 혹은 디코딩.
- 디-인터레이싱: 인터레이싱은 기수 혹은 수수 이미지 라인들을 번갈아 전송하는 일반적인 비디오 방송 과정이다. 디-인터레이싱은 수직 해상 전부를 복구하려고 한다. 즉, 각 이미지에 대해 기수 라인 및 우수 라인이 동시에 입수될 수 있게 한다.
- 이미지 레이트 변환: 일련의 원 입력 이미지들로부터 더 큰 일련의 출력 이미지들이 계산된다. 출력 이미지들은 두 개의 원 입력 이미지들 사이에 시간적으로 놓여진다.
- 시간적 잡음 감소. 이것은 공간 처리를 수반할 수도 있어 공간-시간적 잡음이 감소하게 된다.
이미지 처리 장치는 예를 들면, TV, 셋탑박스, VCR(비디오 카세트 레코더) 플레이어, 위성튜너, DVD(디지털 다기능 디스크) 플레이어 혹은 레코더일 수도 있을 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 폐색 영역의 적합한 움직임 벡터를 쉽게 결정하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 이 목적은 상기 이미지의 움직임 벡터 필드의 한 부분에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 기초해서 상기 화소에 대해 모델 기반의 움직임 벡터를 계산하는 단계;
상기 모델 기반의 움직임 벡터를, 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 상기 움직임 벡터들과 비교하는 단계; 및
상기 비교에 근거하여 상기 움직임 벡터들의 세트 중 특정 움직임 벡터를 선택하고 이 특정 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로서 할당하는 단계를 포함하는 것에 의해 달성된다.
본 발명의 또 다른 목적은 폐색 영역의 적합한 움직임 벡터를 쉽게 결정하기 위한 서두부에 기술된 류의 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하는 것이다.
본 발명의 이 목적은 컴퓨터 프로그램 제품이, 로딩된 후에, 상기 처리수단에,
상기 이미지의 움직임 벡터 필드의 한 부분에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 기초해서 결정되는 움직임 모델에 기초하여 모델 기반 움직임 벡터를 계산하고;
상기 모델 기반의 움직임 벡터를, 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 상기 움직임 벡터들과 비교하고;
상기 비교에 근거하여 상기 움직임 벡터들의 세트 중 특정 움직임 벡터를 선택하고 이 특정 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로서 할당하는 것을 수행할 능력을 제공하는 것에 의해 달성된다.
선택기의 수정 및 이들의 변형들은 기술된 방법, 업변환 유닛, 이미지 처리장치 및 컴퓨터 프로그램 제품에 대응할 수 있다.
본 발명에 따른 선택기, 방법, 업변환 유닛, 이미지 처리장치 및 컴퓨터 프로그램 제품의 이들 및 다른 면들은 이하 기술되는 구현 및 실시예들과 첨부한 도면을 참조하여 기술한다.
도면 전체에 걸쳐 동일 구성요소에 동일 참조부호를 사용한다.
도 1에 상황을 고찰한다. 두 개의 연속한 원본, 즉 입력 이미지들(100, 104)은 각각 n-1의 제1 시점과 n의 제2 시점에서 주어진다. 이들 이미지들(100, 104)은 좌측에서 우측으로 이동하는 공(106)을 개략적으로 나타낸다. 중간 이미지(102)는 0 < α < 1로 n-α에서 생성된다. 이 중간 이미지(102)는 원 이미지들(100, 104) 모두로부터 구성된다. 양적인 시간은 축(108)에 대응한다. 수직 좌표들은 축(110)에 대응하고 수평좌표는 축(112)에 대응한다. 공은 의 속도를 갖고 배경은 정지, 즉 인 것으로 가정한다.
도 2는 도 1에 도시된 상황의 2-D 표현을 개략적으로 도시한 것이다. 도 2는 도 1에 대하여 회전된 것임에 유의한다. 시간축(108) 및 수평축(112)만이 도시되었다. 공(106)은 그레이(Grey) 사각형으로 표현되어 있다. 공(106)의 움직임 궤적과 배경의 움직임 궤적은 각각 화살표(114, 116)로 표시되어 있다. n-α에서의 출력 이미지(102)는 n-α에서 유효한 것으로 추정된 움직임 벡터들을 사용하여, 움직임 보상된 보간에 의해 생성된 것이다. 종래기술에 따른 움직임 추정 유닛 및 보간기에서의 문제들은 할로를 야기하는 것으로 이하 기술한다.
일반적으로, 움직임 추정 유닛은 한 세트의 후보 움직임 벡터들 중에서 가장 잘 매칭되는 움직임 벡터를 선택함으로써 일군의 화소들에 대한 한 움직임 벡터를 정한다. 일반적으로, 매칭 오류는 n-1에서의 입력 이미지로부터 화소들을 가져와서 이들 화소들을, 후보 움직임 벡터를 사용하여, n에서의 입력 이미지에서 가져온 화소들과 비교함으로써 얻어진 절대 차 합(SAD)이다. 즉,
여기서 는 움직임 벡터이고, 는 블록위치 에 놓여진 블록이고, 는 화소위치이며, 은 휘도 프레임이며, n은 이미지 번호이고, α는 상대위치이다. 한 예를 도 3a에 나타내었다. 움직임 벡터 는 두 이미지들의 동일 정보를 가리키며, 따라서 매칭 오류는 낮다. 움직임 벡터 는 시간 n에서의 이미지(104)의 정보와는 다른 n-1 시간에서의 이미지(100)의 정보를 가리킨다. 매칭 오류는 커지게 된다.
문제는 폐색 영역들에서 일어난다. 이들 영역들에서는 두 프레임들 중 한 프레임에는 정보가 나타나지 않기 때문에 어떠한 움직임 벡터도 정확한 매칭이 되게 할 수 없다. 언커버링인 경우 새로운 정보가 나타나고 따라서 이 정보는 시간 n-1의 이미지(100)에는 없다. 커버링인 경우 정보는 사라지고 따라서, 이 정보는 시간 n의 이미지(104)에선 나타나지 않는다. 이의 결과는 폐색 영역들에선 움직임 벡터 필드가 오류이라는 것이다. 도 3b는 그레이에서 이들 문제의 영역들(118, 120)을 도시한 것이다. 블랙 도트들(122, 124)은 움직임 벡터가 추정되어야 하는 화소들을 나타낸다. 블랙 도트들(122, 124)은 배경 내에 놓여 있지만, 배경은 시간 n-1의 이미지(100)나 시간 n의 이미지(104)에서 가려져 있기 때문에 이들 이미지 부분들의 움직임을 기술하는 어떠한 움직임 벡터도 없다.
공지의 업-변환에서, 통상적으로 두 이미지들 F(n), F(n-1)로부터의 대개 화소값 정보는 보간에 사용된다. 예를 들면, 움직임 보상 평균은 시간 n-1의 이미지(100)로부터의 움직임 보상 화소와 시간 n의 이미지(104)로부터의 움직임 보상 화소를 사용한다.
(3)
정확한 움직임 벡터가 사용될지라도, 시간 n-1에서의 이미지(100) 혹은 시간 n의 이미지(104)로부터의 화소는 틀린 것이기 때문에 폐색 영역들에서의 결과를 오류가 된다.
할로 문제에 대한 해결책은 적어도 두 단계들을 포함한다. 먼저, 정확한 움직임 벡터가 업-변환에서 사용되도록 폐색 영역들에서 틀린 것일 수 있는 움직임 벡터를 조절한다. 두 번째로, 정확한 움직임 벡터를 사용하여, 정확한 이미지로부터 화소값 정보를 가져온다. 즉, 양방향 페치(fetch) 대신 일방향 페치들을 사용한다.
그러나, 어떤 어려움들이 있다. 제1 단계를 수행하기 위해서는 폐색 영역들이 어디에 있는지를 알아야 한다. 그러므로, 폐색 검출 전경(foreground)/배경 움직임 검출이 필요한다.
제2 단계를 수행하기 위해서 어떤 유형의 폐색이 있는지를 알아야 한다. 커버링이라면, 시간 n-1의 이미지로부터의 화소값 정보를 가져와야 한다. 언커버링이라면, 시간 n의 이미지로부터 화소값 정보를 가져와야 한다. 그러므로, 커버링/언커버링 검출이 요구된다. 2000년, 유니버시티 프레스 아인트호벤(University Press Eindhoven),G. 드한(G. de Haan) 저, ISBN 90-9014015-8, "멀티미디어 시스템들을 위한 비디오 프로세싱(Video processing for multimedia systems)", 챕터 4, 책자에는 폐색영역들의 검출 방법 및 커버링/언커버링 분류방법이 기재되어 있다.
다음에, 본 발명에 따른 전경/배경 움직임 검출을 기술한다.
도 4는, 본 발명에 따라서, 움직임 벡터 필드(400)의 어떤 부분을 사용하여 배경의 전역 움직임 모델을 결정하는지를 개략적으로 도시한 것이다. 배경 움직임은 이미지의 경계들에 있는 것으로 가정한다. 그러므로, 이미지의 경계, 즉 움직임 벡터의 경계에 놓인 다수 블록들의 화소들에 속하는 다수의 움직임 벡터들은 이미지의 배경의 움직임 모델을 결정하는데 사용된다. 움직임 모델을 결정하는 방법은 미국특허 명세서 6,278, 736 및 1998년 3월, 비디오 테크놀로지에 대한 회로들 및 시스템들에 대한 IEEE 회보(IEEE Transactions on circuits and systems for video technology)에서, 드 한 등 공저(G. de Haan, et al.), 논문 "파라미터의 움직임 모델로부터 후보 벡터들을 사용하는 효율적인 트루-움직임 추정기(An efficient true-motion estimator using candidate vectors from a parametric motion model)", Vol. 8, no. 1, 85-91페이지에 상세히 설명되어 있다. 이 방법은 다수 쌍들의 블록들의 움직임 벡터로부터 팬-줌(pan-zoom) 모델을 결정하고 성분마다의 중앙값을 전역 팬-줌 모델로서 취한다. 본 발명에 따른 방법과 인용 논문에 기술된 것 간의 차이는 블록들의 선택이다. 본 발명에 따른 방법에서 이미지의 경계들로부터의 블록들이 사용된다. 바람직하게는 맨 위로부터 5개의 블록들(402, 410), 맨 밑의 경계로부터는 5개의 블록들(412-420), 좌측으로부터 4개의 블록들(422-428) 및 우측 경계로부터 4개의 블록들(430-436)이 사용된다. 이것은 총 18개의 블록들을 의미한다. 이러한 팬-줌 모델에 의해서, 특정 화소에 대한 모델 기반의 움직임 벡터 는 식(1)에 의해 결정될 수 있다.
폐색영역에서 위치 의 배경 움직임 벡터를 결정하기 위해서, 움직임 추정 유닛에 의해 결정된 움직임 벡터들의 세트가 필요하다. 통상적으로, 이 한 세트의 움직임 벡터는 두 개의 움직임 벡터들을 포함한다. 제1 움직임 벡터는 움직임 추정 유닛(502)에 의해 위치 에 대해 추정된 것으로, 이고 움직임 벡터의 대안 움직임 벡터는 이웃의 위치 +δ에 대해 결정되며, 이다. 일반적으로 이들 움직임 벡터들 중 하나는 전경 움직임 벡터에 대응하며 다른 하나는 배경 움직임 벡터에 대응한다. 대안 움직임 벡터 를 결정하기 위해서, 현 위치의 좌측 및 우측 r에의 다수의 화소들(전형적으로 δ=16) 위치들로부터의 움직임 벡터들이 평가된다. 현 벡터와 가장 다른 움직임 벡터를 대안 움직임 벡터 로서 선택한다.
여기서 는 벡터 필드이다(US 5,777,682 참조)
움직임 벡터들 및 를 전경 및 배경을 분류하기 위해서 이들 움직임 벡터들은 이미지의 배경에 대해 움직임 모델에 기초하여 계산된 움직임 벡터 와 비교된다. 실제 배경벡터는 로의 최소 거리를 갖는 움직임 벡터이다. 즉,
도 5는 본 발명에 따른 업-변환 유닛(500)을 개략적으로 도시한 것이다. 업-변환 유닛은 출력 이미지의 폐색 영역 내 화소값을, 일련의 입력 이미지들에 기초하여 계산하도록 구성된다. 업-변환 유닛은 다음을 포함한다.
- 이미지의 움직임 벡터들을 추정하기 위한 움직임 추정 유닛(504). 움직임 벡터들은 움직임 벡터 필드를 형성한다. 움직임 추정 유닛은 예를 들면, 1993년 10월, 비디오 테크놀로지에 대한 회로들 및 시스템들에 대한 IEEE 회보 vol. 3, no. 5에서의, G. 드 한(G. de Haan et. al.) 공저, 논문 "3-D 리커시브 탐색 블록 매칭을 가진 트루-움직임 추정(True-Motion Estimation with 3-D Recursive Search Block Matching)", 368-379 페이지에 명시된 바와 같다.
- 움직임 벡터들에 기초하여 이미지 내 폐색 영역들을 검출하기 위한 검출 유닛(508). 이 검출 유닛(508)은 G. 드 한(G. de Haan) 저, 2000년, 유니버시티 프레스 아인트호벤(University Press Eidhoven), ISBN 90-9014015-8, 책자 "멀티미디어 시스템을 위한 비디오 프로세싱(Video processing for multimedia systems)", 챕터 4에 상세히 명시되어 있다.
- 움직임 벡터 필드의 한 부분에 기초하여 움직임 모델을 결정하는 움직임 모델 결정 유닛(505). 이 움직임 모델 결정 유닛(505)은 도 4에 관련하여 기술된 바와 같다.
- 배경 움직임 벡터에 기초하여, 시간적 보간에 의해 출력 이미지(102)의 화소값을 계산하기 위한 보간 유닛(506);
- 위에 기술된 바와 같이, 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기(502). 이 선택기는 다음을 포함한다.
- 이미지의 움직임 벡터 필드(400)의 한 부분(402-436)에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 근거해서 화소에 대한 모델 기반의 움직임 벡터 를 계산하는 움직임 벡터 계산유닛(510);
- 움직임 벡터들의 세트의 움직임 벡터들 및 각각을 모델 기반 움직임 벡터 와 비교하는 비교 유닛(511);
- 비교에 근거해서 움직임 벡터들의 세트의 특정 움직임 벡터를 선택하고 특정 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터로서 할당하는 선택기 유닛(512).
움직임 추정 유닛(504), 검출 유닛(508), 움직임 모델 결정 유닛(505), 보간 유닛(506), 및 선택기(502)는 하나의 프로세서를 사용하여 구현될 수도 있다. 통상적으로, 이들 기능들은 소프트웨어 프로그램 제품의 제어 하에 수행된다. 실행 중에, 통상적으로 소프트웨어 프로그램 제품은 RAM과 같은 메모리 로딩되고 이 메모리로부터 실행된다. 프로그램은 ROM, 하드 디스크, 혹은 자기적 및/또는 광학적 기억장치와 같은 배경 메모리로부터 로딩될 수 있고, 혹은 인터넷과 같은 네트워크를 통해 로딩될 수도 있다. 선택적으로, ASIC(application specific integrated circuit)는 개시된 기능성을 제공한다.
업-변환 유닛(500)의 동작은 다음과 같다. 입력 접속기(514)에는 일련의 입력 이미지들(100, 104)을 나타내는 신호가 제공된다. 업-변환유닛(500)은 출력 접속기(516)에서, 입력 이미지들(100, 104) 및 중간 이미지들, 예를 들면 102를 포함한, 일련의 출력 이미지들을 제공하도록 구성된다. 움직임 추정 유닛(504)은 입력 이미지들(100, 104)에 기초하여 중간 이미지에 대한 움직임 벡터 필드(140)를 계산하도록 구성된다. 입력 이미지들(100, 104)의 화소값들(524)에 기초하고, 움직임 벡터들(522)에 기초하여, 보간 유닛(506)은 중간 이미지(102)의 화소값들을 계산하도록 구성된다. 원칙적으로, 이것은 화소값들의 양방향 페치에 의해 행해진다. 그러나, 위에 설명된 바와 같이, 이에 의해 폐색영역들에서 아티팩트들이 있게 된다. 이 때문에, 본 발명에 따른 업-변환 유닛(500)은 폐색영역들에 대한 대안의 보간을 수행하도록 구성된다.
업-변환 유닛(500)은 이미지 내 폐색 영역들을 검출하고 보간 유닛(506)의 제어를 위해서 검출 유닛(508)을 포함한다. 검출 유닛(508)은 특허출원 EP1048170에 기술된 바와 같이 폐색의 유형을 분류하도록 구성된다. 분류는 이웃 움직임 벡터들을 비교하는 것에 기초한다. 분류는 다음과 같다.
Dl,x는 좌측 움직임 벡터의 x-성분이며 Dr,x는 비교될 우측 움직임 벡터의 x-성분이다. 검출 유닛(508)은 선택기(502)에 일련의 움직임 벡터들(518)을 제공한다. 전형적으로, 이러한 움직임 벡터들의 세트는 두 개의 움직임 벡터들을 포함한다. 선택기(502)는 이들 움직임 벡터들 중 어느 것이 배경 움직임에 대응하는지와 이들 움직임 벡터들 중 어느 것이 전경 움직임에 대응하는지를 결정하도록 구성된다. 배경 움직임 벡터(526)에 기초하여 보간 유닛(506)은 적합한 이미지에서 대응하는 화소값을 가져오도록 구성된다:
- 커버링인 경우 배경 움직임 벡터는 시간 n-1에서 이미지의 화소값을 가져하기 위해 적용된다.
- 언커버링인 경우 배경 움직임 벡터는 시간 n에서의 이미지의 화소값을 가져오기 위해 적용된다.
선택적으로, 추가의 화소값들은 다른 움직임 벡터에 기초하여 선행 및 후속의 이미지들 둘 다에서 가져온다. 필터링 동작에 의해서, 예를 들면, 중앙값과 같은 차수 통계학적 연산에 의해서, 중간 이미지의 최종의 화소값이 계산된다.
요약하여 할로 감소는 다음과 같다. 할로 감소는 폐색 영역들을 결정함으로써 시작된다. 폐색 영역들에서만, 업-변환은 식(3)에 명시된 바와 같이, "정규(normal)" 업변환, 움직임 보상 평균에서 벗어난다. 폐색 영역들에서, 움직임 벡터 필드는 부정확하다. 그러므로, 현재의 화소에 대해 움직임 추정 유닛(504)에 의해 추정된 움직임 벡터 보다 대안의 움직임 벡터 가 더 나은지가 테스트된다. 이들 두 움직임 벡터들, 현재 및 대안 움직임 벡터는 배경 움직임 벡터를 결정하도록 구성되는 선택기(502)에 제공된다. 적합한 움직임 벡터로, 적합한 화소값을 선행 혹은 후속 이미지로부터 가져오게 된다.
도 6은 다음을 포함하는 본 발명에 따른 이미지 처리 장치(600)의 실시예를 개략적으로 도시한 것이다.
- 입력 이미지들을 나타내는 신호를 수신하는 수신 수단(602). 신호는 안테나 혹은 케이블을 통해 수신되는 방송신호일 수도 있지만 VCR(비디오 카세트 레코더) 혹은 디지털 다기능 디스크(DVD)와 같은 저장 디바이스로부터의 신호일 수도 있다. 신호는 입력 접속기(608)에 제공된다;
- 도 5에 관련하여 기술된 바와 같은 업-변환 유닛(500);
- 업-변환 유닛(500)의 출력 이미지들을 디스플레이 하기 위한 디스플레이 디바이스(606).
이미지 처리 장치(600)는 예를 들면 TV일 수도 있을 것이다. 아니면, 이미지 처리 장치(600)는 선택적 디스플레이 디바이스(606)를 포함하지 않고 디스플레이 디바이스(606)를 포함하는 장치에 출력 이미지들을 제공한다. 이어서, 이미지 처리 장치(600)는 예를 들면 셋탑 박스, 위성-튜너, VCR 플레이어, DVD 플레이어 혹은 레코더일 수도 있을 것이다. 선택적으로 이미지 처리 장치(600)는 하드 디스크와 같은 저장 수단, 혹은 예를 들면 광학 디스크들인 착탈가능 매체들에 저장하기 위한 수단을 포함한다. 이미지 처리 장치(600)는 필름-스튜디오 혹은 방송국에 의해 적용되는 시스템일 수도 있을 것이다.
전술한 실시예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니라 예시하는 것이며 당업자는 첨부된 청구항들 범위 내에서 다른 실시예들을 설계할 수도 있을 것임에 유의해야 한다. 청구항들에서, 괄호 내 어떠한 참조부호이든 청구항을 한정하는 것으로 해석되지 않을 것이다. '포함하다(comprising)'라는 용어는 청구항에 열거되지 않은 구성요소들 혹은 단계들의 존재를 배제하는 것은 아니다. 단수 표현의 구성요소는 복수의 이러한 구성요소들의 존재를 배제하는 것은 아니다. 본 발명은 몇가지의 구별되는 구성요소들을 포함하는 하드웨어에 의해서 그리고 적합히 프로그램된 컴퓨터에 의해서 구현될 수 있다. 몇가지 수단을 열거한 장치 청구항들에서, 이들 수단들 중 몇가지는 하드웨어의 하나의 동일한 아이템에 의해 실현될 수 있다.

Claims (10)

  1. 이미지에 대해 계산된 움직임 벡터들의 세트로부터, 상기 이미지의 폐색(occlusion) 영역의 한 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기(502)에 있어서,
    상기 이미지의 움직임 벡터 필드(400)의 한 부분(402-436)에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 기초해서 상기 화소에 대해 모델 기반의 움직임 벡터를 계산하기 위한 계산 수단(510);
    상기 모델 기반의 움직임 벡터를, 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 상기 움직임 벡터들과 비교하는 비교 수단(511); 및
    상기 비교에 근거해서 상기 움직임 벡터들의 세트 중 특정 움직임 벡터를 선택하고 상기 특정 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로서 할당하는 선택 수단(512)을 포함하는, 배경 움직임 벡터 선택기.
  2. 제1항에 있어서, 상기 움직임 벡터 필드(400)의 상기 부분은 상기 이미지의 경계들의 이웃에서 화소들의 그룹들에 대해 추정된 움직임 벡터들에 대응하는, 배경 움직임 벡터 선택기.
  3. 제1항에 있어서, 상기 비교 유닛은 상기 모델 기반의 움직임 벡터와 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 움직임 벡터들 간의 차이들을 계산하도록 배열되며, 상기 선택유닛은 상기 대응하는 차이가 상기 차이들의 최소 차이인 경우 상기 특정 움직임 벡터를 선택하도록 배열되는, 배경 움직임 벡터 선택기.
  4. 제1항에 있어서, 상기 움직임 모델은 변환(translation) 및 줌을 포함하는, 선택기.
  5. 입력 이미지들의 시퀀스에 기초하여, 출력 이미지의 폐색 영역 내의 화소값을 계산하는 업-변환 유닛(500)에 있어서,
    상기 이미지의 움직임 벡터들을 추정하는 움직임 추정 유닛(504)으로서, 상기 움직임 벡터들은 움직임 벡터 필드(400)를 형성하는 상기 움직임 추정 유닛(504);
    상기 움직임 벡터들에 기초하여, 상기 이미지에서 폐색 영역을 검출하기 위한 검출 유닛(508);
    상기 움직임 벡터 필드(400)의 한 부분(402-436)에 기초하여 움직임 모델을 결정하기 위한 움직임 모델 결정 유닛(505);
    배경 움직임 벡터에 기초하여, 시간적 보간에 의해 상기 화소값을 계산하기 위한 보간 유닛(506);
    제1항에 청구된, 상기 화소에 대한 상기 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 선택기(502)를 포함하는, 업변환 유닛.
  6. 이미지 처리장치(600)에 있어서,
    입력 이미지들의 시퀀스에 대응하는 신호를 수신하는 수신 수단(602); 및
    제5항에 청구된, 출력 이미지의 폐색 영역 내의 화소값을 계산하는 업변환 유닛(500)을 포함하는, 이미지 처리장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 출력 이미지를 디스플레이하는 디스플레이 디바이스(606)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 이미지 처리장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 장치는 TV인 것을 특징으로 하는, 이미지 처리장치.
  9. 이미지에 대해 계산된 움직임 벡터들의 세트로부터, 상기 이미지의 폐색 영역 내 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 방법에 있어서,
    상기 이미지의 움직임 벡터 필드(400)의 한 부분(402-436)에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 기초해서 상기 화소에 대해 모델 기반의 움직임 벡터를 계산하는 단계;
    상기 모델 기반의 움직임 벡터를, 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 상기 움직임 벡터들과 비교하는 단계; 및
    상기 비교에 근거하여 상기 움직임 벡터들의 세트 중 특정 움직임 벡터를 선택하고 상기 특정 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로서 할당하는 단계를 포함하는, 배경 움직임 벡터 선택 방법.
  10. 이미지에 대해 계산된 움직임 벡터들의 세트로부터, 상기 이미지의 폐색 영역 내 화소에 대한 배경 움직임 벡터를 선택하기 위한 명령들을 포함하는 것으로, 컴퓨터 장치에 의해 로딩되는 컴퓨터 프로그램 제품에서, 상기 컴퓨터 장치는 처리수단 및 메모리를 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은, 로딩된 후에, 상기 처리수단에,
    상기 이미지의 움직임 벡터 필드(400)의 한 부분(402-436)에 기초하여 결정되는 움직임 모델에 기초하여 상기 화소에 대한 모델 기반 움직임 벡터를 계산하는 단계;
    상기 모델 기반의 움직임 벡터를, 상기 움직임 벡터들의 세트의 각각의 상기 움직임 벡터들과 비교하는 단계;
    상기 비교 단계에 근거하여 상기 움직임 벡터들의 세트 중 특정 움직임 벡터를 선택하고 상기 특정 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로서 할당하는 단계를 수행할 능력을 제공하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
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