KR20060093074A - 전역 모션 적응성 디인터레이싱 방법 및 시스템 - Google Patents

전역 모션 적응성 디인터레이싱 방법 및 시스템 Download PDF

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에듀아도 로젤리오 코랄 소트
피터 스와츠
앤드류 매키넌
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제네시스 마이크로칩 인코포레이티드
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Abstract

신틸레이션(sintilation) 및 페더링(feathering) 부작용을 감소시키기 위한 전역 적응성 디-인터레이싱 시스템 및 방법이 공개된다. 비디오 시퀀스에 존재하는 전역 모션의 크기에 따라 MADI(모션 적응성 디인터레이싱) 로컬 모션 양자화 임계치들이 적응성으로 조정되어, 필드를 디-인터레이싱할 때 신틸레이션 부작용(로우 모션 이미지에서 주로 발생함) 및 페더링 부작용(하이 모션 이미지에서 주로 발생함)을 최소화시킬 수 있다. 필드 분류를 위해 전역 모션 시나리오 세트가 규정되며, 여러 다른 전역 모션 시나리오를 필드 단위로 검출하기 위해 다수의 전역 모션 인디케이터가 사용된다.

Description

전역 모션 적응성 디인터레이싱 방법 및 시스템{GLOBAL MOTION ADAPTIVE SYSTEM WITH MOTION VALUES CORRECTION WITH RESPECT TO LUMINANCE LEVEL}
도 1a, 1b는 샘플 비디오 시퀀스(진자형)로부터의 일례의 이미지와, 이에 관련된 전역 모션 R 및 S 신호의 도면.
도 2a는 샘플 비디오 시퀀스로부터 취득한 루마 레벨의 함수로 R 전역 모션 신호를 제시하는 3차원 그래프.
도 2b는 정규화된 R 전역 모션 신호를 루마 레벨의 함수로 도시하는 2차원 그래프.
도 3a는 샘플 비디오 시퀀스로부터 취득한 루마 레벨의 함수로 S 전역 모션 신호를 제시하는 3차원 그래프.
도 3b는 정규화된 S 전역 모션 신호를 루마 레벨의 함수로 도시하는 2차원 그래프.
도 4a는 진자의 움직임을 도시하는 도면으로서, 루마 레벨이 약간 감소하면서 페더링 효과가 나타나기 시작하는 도면.
도 4b는 같은 진자의 움직임을 도시하는 도면으로서, 루마 레벨이 100%로 설정된 상태이다. 이 경우에 시스템이 튜닝되고 이미지는 페더링 부작용없이 디스플 레이된다.
도 4c는 동일한 진자의 움직임을 도시하는 도면으로서, 이동하는 진자가 높은 수준의 페더링 부작용을 나타내는 수준까지 루마 레벨이 감소한 경우이다.
도 5a, 5b는 R 및 S 전역 모션 신호 교정 함수의 예를 도시한다.
도 6a는 샘플 비디오 시퀀스로부터 발생된, 함수 루마 레벨 및 모션 속도로 R 전역 모션 신호(교정전)을 도시하는 그래프.
도 6b는 루마 값에 대한 관측된 종속도를 보상받는 교정된 Rcorr 전역 모션 신호의 그래프. Scorr도 마찬가지로 교정되었다.
도 7은 세개의 전역 모션 시나리오를 표시하는 세가지 영역과 함께 샘플 비디오 시퀀스에 대한 Scorr 전역 모션 함수를 도시하는 그래프. Rcorr에 대해서도 동일한 세개의 영역이 규정된다. 이 영역들은 전역 모션 임계치를 Tlow와 Thigh로 규정함으로서 결정된다.
도 8은 다양하게 고려되는 전역 모션 시나리오와 그 조합들을 요약한 표.
도 9는 Scorr 및 dScorr 신호들의 두 그래프로서, dScorr의 제로 크로싱의 수를 표시한다. 이미지에서 수직 모션 패턴의 존재를 결정하기 위해 dScorr 차이 신호가 사용된다.
도 10은 전역 적응성 디-인터레이싱 방법을 설명하는 순서도.
도 11은 현 입력 필드가 ODD 패러티일 때 탭 구조를 도시하는 도면. 세개의 일련의 입력 비디오 필드들로부터의 탭들이 고려된다.
도 11b는 현 입력 필드가 EVEN 패러티일 때 동등한 탭 구조를 도시하는 도면. 각각의 탭은 이 필드의 한 라인에서 여러개의 화소에 대해 수평으로 필터링된다.
도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 전역 적응성 인터레이싱 방법을 설명하는 순서도.
본 발명은 모션 적응성 디-인터레이싱(motion adaptive deinterlacing)에 관한 발명으로서, 특히, 신틸레이션(scintillation) 및 페더링(feathering) 부작용을 감소시키기 위해 전역 모션 인디케이터에 따라 로컬 모션 임계치를 적응성으로 조정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
인터레이싱된 비디오 신호들은 두개의 비디오 필드를 포함한다. 즉, 이미지의 홀수선에 대해 하나, 이미지의 짝수 선에 대해 하나씩을 포함한다. 이는 이미지 캡처 프로세스로 인한 것이며, 카메라는 홀수선을 한 순간에 출력하고 짝수선은 약간 다음에 출력한다. 이는 이미지의 홀수선과 짝수선 사이에 시간 시프트를 발생시키고, 이는 프레임 기반 처리 시스템에서 처리되어야할 필요가 있다. 디-인터레이싱 프로세서는 두 필드로부터 클린 프레임을 조립함으로서 이 문제점을 극복하려 시도한다.
두 필드 간의 시간 시프트가 페더링 및 신틸레이션 부작용을 발생시키기 때문에, 모션 적응성 디인터레이싱(MADI) 기술이 제시되어 이러한 부작용을 감소시킬 수 있다. 일부 MADI 기술은 특정 문제 비디오 시퀀스의 디-인터레이서의 성능을 개선시키기 위해 수작업으로 조정될 수 있는 로컬 모션 임계치를 이용한다. 이때, 그외 다른 비디오 시퀀스의 성능을 희생할 수 있다.
따라서, 특정 비디오 시퀀스를 통과시키기 위해 MADI 임계치를 수동으로 조정하는 대신에, 로컬 MADI 임계치를 자동적으로, 그리고 적응성으로 조정하는 새로운 적응성 시스템을 개발하는 것이 바람직하다.
신틸레이션 및 페더링 부작용을 감소시키기 위한 전역 적응성 디-인터레이싱 시스템 및 방법이 공개된다. 비디오 시퀀스에 존재하는 전역 모션의 크기에 따라 MADI 로컬 모션 양자화 임계치들이 적응성으로 조정되어, 필드를 디-인터레이싱할 때 신틸레이션 부작용(로우 모션 이미지에서 주로 발생함) 및 페더링 부작용(하이 모션 이미지에서 주로 발생함)을 최소화시킬 수 있다. 필드 분류를 위해 전역 모션 시나리오 세트가 규정되며, 여러 다른 전역 모션 시나리오를 필드 단위로 검출하기 위해 다수의 전역 모션 인디케이터가 사용된다. 전역 모션 인디케이터는 루마 종속성(Luma dependencies)을 감소시키도록 교정되어, 신뢰성 및 견고성을 개선시킨다. 한 필드의 전역 모션 시나리오에 따라, 로컬 모션 임계치들이 적응성으로 조정된다. 양자화 임계치의 적응성 조정이 일시적 잡음 감소 및 크로스-칼라 억제 서브시스템에 부가적으로 적용될 수도 있다.
모션 적응성 디인터레이싱 및 로컬 모션 양자화 임계치
인터레이싱된 비디오 신호는 홀수 필드(라인 1, 3, 5,...)와 짝수 필드(라인 2, 4, 6,...)을 포함한다. 디인터레이싱 비디오 처리 시스템은 점진 디스플레이 장치에서의 디스플레이를 위해 인터레이싱된 비디오 입력 신호로부터 점진 비디오 출력 신호를 생성한다. 입력 비디오의 디인터레이싱을 위해 단순한 필드 병합(즉, 정적 메시)을 실행하는 것이 아니라, 수직 보간 및 시간 보간의 조합이 실행되어, 고품질의 디인터레이싱 이미지 프레임을 도출하고 이 이미지 프레임은 정적 영역에서 최소화된 깜박임 부작용(flickering artifact)을 가지며, 동적 영역(움직이는 영역)에서 최소화된 페더링 부작용(feathering artifact)을 가진다. 이 목표를 추가적으로 개선시키기 위해, 입력 시퀀스의 로컬 모션이 추정되어, 각 화소엔 근접한 로컬 모션의 존재 및 그 레벨에 따라 이미지의 정적 부분 및 동적 부분을 개별적으로 처리할 수 있다. 이를 동적 적응성 디인터레이싱(Motion Adaptive DeInterlacing: MADI)이라 하며, 이러한 MADI 시스템의 두가지 핵심 작업은 다음과 같다.
1. 모션 검출: 각 화소 및 그 인접부에 대한 로컬 모션의 레벨을 검출하는 단계.
2. 디인터레이싱: 이에 따라 점진 프레임을 생성함.
입력 비디오 시퀀스의 로컬 모션 존재를 검출하기 위해, 동일 패러티(즉, 짝수 및 짝수, 또는 홀수 및 홀수)의 두 필드가 MADI 시스템에 의해 사용되어, 두 필 드에서 동일 좌표들을 가진 두 화소 간의 값 차이(즉, 시간 차이)를 연산한다. 추가적으로, 수직 방향으로 두 인접 필드의 화소 값들 간의 차이가 연산되어, 수직 모션의 존재를 인식할 수 있다. MADI 시스템은 그후 도출한 시간 변화, 수직 변화, 그리고 비디오 신호에 존재하는 부가적인 전역 노이즈를 기반으로 각 화소에 대한 로컬 모션 값들을 추정한다. 추정되면, 로컬 모션 값들은 한 세트의 MADI 로컬 모션 양자화 임계치에 의해 표시되는 다수의 레벨로 양자화된다. 이 임계치들은 한 세트의 로컬 모션 범위를 규정한다. 그후 이 화소들은 양자화된 로컬 모션 값들에 따라 한 세트의 가용 방법에 의해 디인터레이싱된다.
전역-적응성 디인터레이싱 시스템
상술한 MADI 시스템이 디인터레이싱 부작용들을 감소시키지만, 디인터레이싱된 최종 시퀀스에는 신틸레이션 및 페더링 부작용이 여전히 존재한다. 본원에서는 비디오 시퀀스에 존재하는 전역 모션의 크기에 따라 MADI 로컬 모션 양자화 임계치들을 적응성으로 조정함으로서 신틸레이션 및 페더링 부작용을 감소시키는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템 및 방법이 공개된다. 시퀀스들의 분류를 위해 한 세트의 전역 모션 시나리오들이 규정된다. 여러 다른 전역 모션 시나리오들을 필드 단위로 검출하는 데 다수의 전역 모션 인디케이터들이 사용된다. 필드의 전역 모션 시나리오에 따라, 로컬 모션 임계치들이 동적으로 조정되어, 필드를 디인터레이싱할 때 신틸레이션 부작용(주로 로우 모션 이미지) 및 페더링 부작용(주로 하이 모션 이미지)을 최소화시킨다.
전역 모션 인디케이터 : R 및 S 신호
입력 이미지에 존재하는 전역 모션의 크기의 초기 표시자로 두 신호, 즉, R 및 S 신호들이 사용된다. 이 신호들은 디-인터레이서 시스템의 필름 모드 검출 블록에 의해 발생될 수도 있고, 개별적으로 연산될 수도 있다. R 및 S 신호들은 다음과 같은 입력 필드들의 함수로 규정된다.
c = curr_field - 인터레이싱된 비디오 신호의 현 필드의 루마 값(짝수 또는 홀수)
p = prev_field - 인터레이싱된 비디오 신호의 (시간상) 전 필드 루마 값(c가 짝수일 때 p는 홀수, c가 홀수일 때 p는 짝수)
p-1 = p 에 대한 전 필드 - p에 대한 (시간상) 전 필드의 루마 값.
R = c - p-1 <- R= sum (c-p -1 ) - 스칼라 R= sum(c-p-1)에 대한 결과의 화소간 감산 및 변환
S = c - p <- S= sum (c-p) - 스칼라 S= sum(c-p)에 대한 결과의 화소간 감산 및 변환
인터레이싱된 비디오 신호가 전역 모션을 거의 포함하지 않을 경우, c와 p는 거의 값은 값이며 그 차이는 작다. 더우기, 물체가 홀수 필드로부터 짝수 필드로 이동할 때(또는 짝수 필드로부터 홀수 필드로 이동할 때), 공간 시프트는 감산의 결과로 대응하는 만큼 증가한다. 샘플 비디오 시퀀스로부터의 일례의 이미지가 도 1a에 도시되어 있고, 이 시퀀스에 대한 R 및 S 신호가 도 1b에 도시되어 있다.
R 및 S 신호의 교정
여러 다른 비디오 필드들 간의 루마 감산 실행에 의해 R 및 S 전역 모션 인디케이터들을 취득하기 때문에, 이 신호들은 루마 레벨에 종속된다. 예를 들어, 고종 속도로 움직이는 물체들을 포함하는 하나의 특정 비디오 시퀀스가 두개의 루마 레벨(즉, 두 종류의 휘도 레벨)로 재생될 경우, 각 루마 레벨에 대응하는 및R 및 S 값들의 두 취득 세트는 서로 다를 것이다.
도 2a, 2b, 3a, 3b는 R 및 S 값들의 실제 샘플들을 도시하는 3차원 및 2차원 그래프이고, 이미지에 포함된 최대 루마 값에 대해 이 전역 모션 값들이 지수함수 형태로 변화하는 방식을 보여준다. 도 2a는 루마 레벨 및 샘플 비디오 시퀀스(R 샘플)의 함수로 R 신호를 제시한다. 도 2b는 루마 레벨의 함수로 R 신호를 제시한다. 도 3a는 루마 레벨 및 샘플 비디오 시퀀스(S 샘플)의 함수로 S 신호를 제시한다. 도 3b는 루마 레벨의 함수로 S 신호를 제시한다. 이 그래프들은 동일한 샘플 비디오 시퀀스로 발생되었다.
입력 비디오 필드들의 최대 루마 레벨들이 변할 때, R 및 S 신호의 크기가 팩터 f(Ymax)만큼 변경된다. 즉, 스케일링(축소 또는 확대)된다. 따라서, 이 순간부터 우리는 R 및 S 신호를 비교정 Suncorr 신호 및 비교정 Runcorr 신호로 부를 것이다.
Suncorr = S·f(Ymax)
Runcorr = R·f(Ymax)
이때, Ymax는 비디오 필드의 최대 루마 값을 나타낸다. 함수 f는 도 2b와 3b 에 도시된 것과 같은 지수함수이다.
루마 종속도 문제점은 도 4a, 4b, 4c의 예에서 제시되는 바와 같이 디인터레이서의 성능에 영향을 미친다. 이 세 도면은 모두 동일한 고정 로컬 모션 임계치 퀀타이저 설정을 가진다. 루마 레벨이 100%의 디폴트 값으로 설정될 때, 움직이는 물체가 페더링 효과를 나타내기 시작하는 방식으로 로컬 모션 임계치들이 조정되었다. 도 4a는 디폴트 100%로 설정된 루마 레벨에서의 움직이는 진자를 도시한다. 이 경우에, 이동하는 진자는 페더링을 나타내기 시작한다. 도 4b는 같은 속도로 움직이지만 120%로 설정된 루마를 가진 동일한 진자를 도시한다. 이 경우에, 페더링 부작용이 나타나지 않는다. 왜냐하면, 높은 로컬 모션 값들이 고정 로컬 임계치들보다 높아, 수직으로 필터링된 디-인터레이싱 이미지를 MADI 시스템이 생성하기 때문이다.
이와는 반대로, 도 4c는 동일한 속도로 움직이지만 루마가 80%로 설정된 동일한 진자를 도시한다. 이 경우에 이미지에 페더링 효과가 명확하게 나타난다. 왜냐하면, 낮은 로컬 모션 값들이 고정 로컬 임계치들보다 낮아, 필드-페어(field-paird: 즉, 정적 메시) 디-인터레이싱 이미지를 MADI 시스템이 생성하기 때문이다.
루마 레벨에 대한 종속도를 감소시키거나 제거하기 위해, Runcorr과 Suncorr 값들을 곱하기 위한 역함수 g(Ymax) = 1/f(Ymax) 가 규정된다.
Figure 112006012000519-PAT00001
이때, Scorr과 Rcorr 교정값들은 요망하는 R 및 S 인디케이터의 수용가능한 근사치를 나타낸다.
예를 들어, 역함수 g(Ymax)는 256-엔트리(8비트 시스템의 경우) 8.8 고정-포인트 조사표(가령 펌웨어나 하드웨어적으로 구현가능)로 규정될 수 있다. 도 5a, 5b는 교정 함수들의 예를 제시한다.
이 교정 함수 LUT에서, 필드에서 검출된 최대 루마 레벨(index)에 따라 엔트리가 선택된다. 그후 이 엔트리를 Suncorr과 Runcorr 값과 곱한다. 도시되는 교정 함수에서, 128(50%)보다 작은 루마 값들에 해당하는 엔트리들은 클리핑되어, 0에 의한 나눗셈에 의해 야기되는 과-교정을 방지하게 한다. 235와 같거나 235보다 큰 루마 값의 경우(ITU???-601 표준), 교정 값은 1로 클리핑된다.
주어진 필드에 대한 Suncorr 과 Runcorr의 쌍들을 교정하기 위해, 이 필드의 최대 루마 레벨이 결정된다. 최대 루마 값은 직접 연산될 수도 있고, 디인터레이싱 시스템으로부터 얻을 수도 있다. 예를 들어, MADI 칩은 현 필드에서 검출된 최대 루마 값을 가용하게 하는 레지스터를 가질 수 있다. 이 값은 교정 조사표에 대한 인덱스로 사용되어, 교정된 전역 모션 인디케이터로 사용될 Scorr 및 Rcorr을 얻기 위해 Suncorr과 Runcorr과 곱하게 될 교정 팩터를 적절하게 선택하게 한다.
도 6a, 6b는 교정 전후의 일례의 R 신호를 도시하는 3차원 그래프이다. 도 6a는 비디오 시퀀스로부터 발생되는, 루마 값과 모션 속도의 함수로 비교정 R 신호를 도시하는 그래프이다. 루마 값이 감소하면 Runcorr 신호가 감소한다는 점에 주목하자. 모션 인디케이터로서 Runcorr 신호가 루마 값에 독립적인 것이 바람직하다. 따라서, 도 6b에 도시되는 바와 같이, 이 신호가 교정되어(50-100%의 루마 레벨 범위에 대해), 루마 값에 대해 관측된 종속도를 보상한다.
이에 따라, 전역 모션 크기 값들이 감소하고, 따라서, Scorr 및 Rcorr 값들의 신뢰도높은 쌍들이 발생된다(50~100%의 루마 값 범위에 대해). 따라서, 어두운 장면에서도 디인터레이서의 높은 성능을 유지함으로서 디인터레이서의 견고성을 개선시킬 수 있다.
모션 시나리오
한 세트의 모션 시나리오가 규정되어, 수직 모션 패턴의 존재 및 전역 모션의 레벨에 따라 필드들을 분류할 수 있다. 다음의 시나리오가 사용된다.
- 로우 모션 시나리오: 정지 이미지나 매우 낮은 전역 모션 이미지를 표시
- 미디엄 모션 시나리오: 중간 전역 모션 이미지를 표시
- 하이 모션 시나리오: 하이 전역 모션 이미지를 표시
- 수직 모션 시나리오: 수직 전역 모션 패턴을 가진 이미지를 표시
시퀀스의 한 이미지가 주어졌을 때, Rcorr 및 Scorr 신호를 바탕으로 시나리오가 결정된다. 이 시나리오는 이미지의 전역 모션의 크기와 수직 모션의 존재 여부에 따라 로컬 모션 임계치에 대한 적정 조정을 표시한다. 예를 들어, 다음의 정의가 잘 들어맞는다는 것이 발견되었다.
Tlow = 3의 임계치보다 작은 Scorr 및 Rcorr 값들은 로우 전역 모션 시나리오를 표시하고, Tlow = 3과 Thigh = 4800 사이의 Scorr 및 Rcorr 값들은 중간 전역 모션 시나리오를 표시하며, Thigh = 4800 보다 큰 Scorr 및 Rcorr 값들은 높은 전역 모션 시나리오를 표시한다. 도 7은 전역 모션 시나리오를 나타내는 세개의 임의 영역과 함께 한개의 샘플 비디오 시퀀스에 대한 Scorr 신호의 그래프를 제시한다. 도 8의 표는 여러가지 고려되는 전역 모션 시나리오 및 이들의 조합을 요약하고 있다. 지금 현재, 음영없는 밝은 행들만이 고려되고 있다.
모션 적응성 디인터레이서의 퀀타이저 임계치 조정
일반적으로, 주어진 필드에서 특정 화소의 로컬 모션 값은 화소 루마/크로마의 함수를 연산함으로서 결정된다. 이때, 현 필드, 전 필드, 전전 필드에 포함된 특정 화소(및 그 인접 화소)가 관련된다.
비용 및 연산 오버헤드 등의 이유로, 분석되는 화소에 대한 취득 로컬 모션 값이 양자화되어 해상도를 저하시킨다. 퀀타이저의 임계치들을 조정할 수 있다면, 로컬 모션 코드들의 분포가 이에 따라 조정될 수 있다.
따라서, 퀀타이저 임계치들의 조정은 퀀타이저의 감도를 재분배시킨다. 퀀타이저 임계치들이 비교적 작은 값으로 설정될 경우, 모션 적응성 디인터레이서는 마치 높은 로컬 모션을 가진 것처럼 대부분의 화소들을 취급할 것이다. 결과적으로, 느리게 움직이는 물체들이 신틸레이션 부작용을 나타낼 것이다. 다른 한편, 퀀타이저 임계치들이 비교적 높은 값으로 설정될 경우, 모션 적응성 디인터레이서는 마치 낮은 로컬 값을 가진 것처럼 대부분의 화소들을 취급할 것이다. 결과적으로, 빠르게 이동하는 물체들이 패더링 부작용을 나타낼 것이다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 전역 모션의 크기에 따라 로컬 모션 양자화 임계치들을 조정한다. 한 예로, 로컬 모션 값들은 8비트 수치로 표현될 수 있고, 이어서, 세개의 로컬 모션 양자화 임계치 MADA_QUANT_THRESH0, MADI_QUANT_THRESH1, 그리고 MADI_QUANT_THRESH2 세트에 의해 표시되는 네개의 레벨(아래 참조)로 2비트 퀀타이저에 의해 양자화된다. 아래를 참조할 수 있다.
로컬 모션 레벨 0: 로컬 모션 < MADA_QUANT_THRESH0
로컬 모션 레벨 1: MADA_QUANT_THRESH0 < 로컬 모션 < MADI_QUANT_THRESH1
로컬 모션 레벨 2: MADA_QUANT_THRESH1 < 로컬 모션 < MADI_QUANT_THRESH2
로컬 모션 레벨 3: MADA_QUANT_THRESH2 < 로컬 모션
따라서, 본 예에서, 한 화소에 대해 취득한 양자화된 로컬 모션 값은 네개의 가용 디인터레이싱 방법 중 어느 것이 화소의 디인터레이싱에 사용될 지를 표시한다.
움직이는 물체의 화소 및 라인들이 "필드 페어링" 기술("fields pairing" technique)을 이용함으로서 잘못 디인터레이싱될 때 페더링 부작용이 발생한다. 이효과는 수평 라인으로 보이는 이동 물체 화소들의 오정렬에 해당한다. 이 문제점은 로컬 모션 임계치들의 값을 낮춤으로서 개선될 수 있다. 정적 물체의 화소 및 라인들이 "공간 처리"(수직 필터링) 기술("spatial processing" technique)의 이용에 의해 잘못 디인터레이싱될 때 신틸레이션 부작용이 발생한다. 이 효과는 정적 물체 화소들에 대한 깜박거림 부작용(flickering artifact)으로 나타난다. 이 문제점은 로컬 모션 임계치들을 높임으로서 개선될 수 있다.
이 임계치들은 한 세트의 디폴트 값들로 시작한다. 예를 들어, MADA_QUANT_THRESH0 = 6, MADI_QUANT_THRESH1 = 8, 그리고 MADI_QUANT_THRESH2 = 15의 디폴트 값들이 잘 들어맞는다는 것이 발견되었다. 입력 필드를 디인터레이싱하기 위해, 상술한 바와 같이 먼저, 이 필드에 대해 전역 모션 시나리오가 식별된다. 이 필드가 중간 모션 시나리오를 나타낼 경우, 디폴트 임계치들은 그대로 유지되고 퀀타이저에 의해 사용되어, 이 필드의 화소들에 대한 로컬 모션 값들을 결정하고 이에 따라 디인터레이싱 방법을 선택한다. 그러나, 이 필드가 로우 모션 시나리오를 포함하는 경우, 신틸레이션 부작용이 발생할 확률이 높아진다. 신틸레이션 부작 용이 나타나는 것을 방지하기 위해, 로컬 모션 임계치들을 높임으로서 퀀타이저의 로컬 모션 영역들이 이에 따라 재분포된다. 예를 들어, MADA_QUANT_THRESH0 = 13, MADI_QUANT_THRESH1 = 14, 그리고 MADI_QUANT_THRESH2 = 15의 조정값이 잘 들어맞는다는 것이 발견되었다.
다른 한편, 입력 필드가 하이 모션 시나리오를 포함할 경우, 임계치들은 이에 따라 낮아진다. 예를 들어, MADA_QUANT_THRESH0 = 4, MADI_QUANT_THRESH1 = 5, 그리고 MADI_QUANT_THRESH2 = 15의 조정치들이 잘 들어맞는다는 것이 발견되었다. 그 결과, 전역 모션의 존재는 디인터레이서에 의해 사용되는 로컬 모션 영역들에 적절하게 작용하여, 신틸레이션 및 페더링같은 부작용들을 감소시킬 수 있다.
수직 모션 패턴 검출
수직 모션은 중간 모션 시나리오 중 부작용들을 야기할 수 있다. 수직 전역 모션은 다수의 방식으로 검출된다. 한가지 접근법은 도 9의 그래프에 제시된 바와 같이 Scorr 신호를 이용한다. Scorr의 현재 값과 이전 값들 간의 증분 차이 dScorr를 연산하기 위해 버퍼가 규정된다. 즉, dScorr = (현 Scorr) - (전 Scorr). dScorr의 입력 샘플들은 도 9에서처럼 제로 크로싱들의 수를 카운팅함으로서 바로 분석된다. 특정 주기에 대한 제로 크로싱 카운트가 명시된 임계치(가령, 10)를 벗어날 경우, 이는 주기적 패턴이 검출되었다는 것이다(수직 모션에 의해 주로 나타남). 이러한 검출에 이어, Scorr의 크기가 분석되어 특정 시나리오들(가령, 수직 패턴 및 중간 전역 모션)을 검출할 수 있고, 따라서, 개선된 이미지를 디스플레이하도록 로컬 모션 퀀타이저에서 조정을 실행한다.
수직 모션 검출에 대한 또다른 접근법은 네 단계 프로세스에 의해 수직 전역 모션을 검출하는 수직 모션 검출기 소자를 이용한다. 먼저, 개별 화소들의 수직 모션이 검출된다. 이 모션 값들은 입력 필드를 분할하는 타일들의 수직 모션을 결정하는 데 사용된다. 마지막으로, 전체 필드가 수직 모션에 있다고 판정되는 지를 결정하기 위해 이 필드에서의 타일들의 모션 값들이 사용된다. 도 11a는 현 입력 필드가 ODD 패러티일 때 탭 구조를 도시한다. 일련의 세 입력 비디오 필드들로부터의 탭들이 고려된다. 탭 A와 C는 현 입력 필드로부터의 것이고, B, D, E는 현 필드에 대한 반대 패러티의 이전 필드로부터의 것이다. C'은 현 필드와 동일한 패러티의 이전 필드의 것이다. 도 11b는 현 필드가 EVEN 패러티일 때 동등한 탭 구조를 제시한다. 각각의 탭은 이 필드의 한 라인 내의 여러 화소들에 대해 수평으로 필터링된다.
화소 수직 모션은 현 필드의 가장 위 화소와 가장 아래 화소를 반대 패러티를 가진 이전 필드의 화소들과 비교함으로서 연산된다. 예르 들어, 현 필드가 ODD필드일 때, 탭 C가 탭 E나 탭 B에 높은 상관관계를 보일 경우, 이 화소는 하향 방향을 가진다고 말할 수 있다. 모션 앨리어싱(motion aliasing)을 방지하기 위해, 하향 모션의 검출은, 현 필드의 탭과 상관되지 않은 동일 패러티를 가진 이전 필드의 대응하는 위치의 화소를 바탕으로 한다(가령, C와 C'은 상관되지 않아야 한다). 상관은 간단한 절대 차를 이용하여, 또는 보다 정교한 상관 함수를 이용하여 측정 될 수 있다. 수직 모션의 화소들은 그 모션 방향을 바탕으로 하여 타일 카운터를 증분시키거나 감소시킨다.
현 필드의 탭들은 장방형 타일로 공간적으로 분할된다 각각의 타일에 카운터가 연계되며, 이 카운터는 앞서 연산한 화소 모션에 따라 증분되거나 감소한다. 타일 카운터는 타일 내의 전체 화소 모션의 측정치를 제공한다. 타일 카운터가 양일 경우, 화소들은 평균적으로 상향으로 이동한다. 음일 경우, 화소들은 평균적으로 하향으로 이동한다. 카운터값을 임계치와 비교함으로서 노이즈 면역성을 제공할 수 있다. 임계치를 넘을 경우, 타일은 수직 방향인 것으로 판정된다. 타일 모션의 방향에 따라 필드 수직 모션 카운터가 증분되거나 감소된다.
그후 필드 모션 카운터를 또다른 임계치와 비교하여, 전체 필드가 수직 모션을 가지는 지를 결정할 수 있다. 이 임계치는 패러티와 같은 입력 필드의 속성을 기반으로 하는 적응성이다. 이는 필드가 수직 모션을 가지는 지를 표시하는 2비트 출력 신호를 생성하며, 만약 수직 모션을 가질 경우 상향 또는 하향의 모션 방향이 생성된다.
마지막으로, 여러 필드에 대한 수직 모션의 히스토리가 유지된다. 이 수직 모션이 여러 필드들에 대해 일관되고 동일 방향일 경우, 수직 모션이 실제함에 관한 높은 신뢰도가 존재한다. 이 경우에, 입력 시퀀스가 수직 모션을 포함함을 최종 1-비트 출력 신호가 표시한다. 이 출력 신호는 히스테리시스를 이용하여 노이즈가, 검출된 수직 모션에서 급속한 일련의 변화를 일으키는 것을 방지한다.
도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 전역 적응성 디인터레이싱 방법을 설명 하는 순서도이다. 단계 1202에서 입력 포트나 비디오가 변경될 경우, 단계 1203에서 표준(디폴트) MADI 위치 모션 임계치들을 인출(fetch)하고, 단계 1204에서, 이들을 MADI 로컬 모션 퀀타이저로 로딩시키며, 단계 1205에서 콘트래스트 툴 매개변수들을 설정하고, 단계 1206으로 진행한다. 그렇지 않을 경우, 단계 1206으로 바로 진행한다. 단계 1206에서, GL_MADI_EN=0일 경우(즉, 전역-적응성 시스템이 동작하지 않을 경우), 단계 1207에서 콘트래스트 분포를 얻고 교정 팩터를 결정한다. 단계 1208에서 R 및 S 신호들을 판독하고 단계 1209에서 R 및 S 신호들을 교정한다. 단계 1210에서 전역 모션 시나리오를 결정하고 단계 1211에서 수직 모션의 존재를 결정한다. 단계 1212에서 수직 모션의 존재와 전역 모션 시나리오에 따라 MADI 로컬 모션 임계치들을 조정하고, 단계 1213으로 진행하여 이 프로세스를 완료한다.
일시적 노이즈 감소
부가적으로, 디인터레이서는 일시적 노이즈 감소(temporal noise reduction: TNR) 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이 컴포넌트는 유연성 증가를 위해 별도의 위치 모션 값 컨타이저를 가진다. 이러한 실시예에서, 인터레이서의 서브시스템으로부터 초기 노이즈 측정을 얻을 수 있고, 이때, 이러한 서브시스템은 노이즈 미터와 부가적인 일부 디지털 필터링 단계를 포함할 수 있다. 이에 따라 신뢰도높은 노이즈 측정을 생성할 수 있다. 그후 이 노이즈 측정은 전역 모션 인디케이터 Scorr과 Rcorr과 조합되어, 측정된 노이즈 및 전역 모션에 따라 노이즈 감소양과 로컬 모션 임계치들을 자동적으로 조정한다. 전역 모션 값들을 이용하는 목적은, 노이즈 감소의 크 기가 하이 모션 물체에서 비교적 높을 경우 발생하는 이동하는 물체에 대한 고스트 부작용(번짐)을 방지하는 것이다. 노이즈 측정치를 이용하는 목적은 이미지에 존재하는 노이즈에 따라 노이즈 감소의 크기를 조정하는 것이다.
크로스 칼라 억제
부가적으로, 디인터레이서는 크로스 칼라 억제(CCS) 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이 컴포넌트는 유연성 증가를 위해 별도의 로컬 모션 값 퀀타이저를 가진다. 이러한 실시예에서, 전역 모션 인디케이터 Scorr 및 Rcorr을 바탕으로 퀀타이저 임계치를 조정할 수 있고, 이에 따라, 모션에 연루된 비디오 시퀀스에서의 칼라 번짐 및 고스트 부작용을 감소시킬 수 있다.
도 10은 본 발명의 한 실시예에 따른 전역 적응성 디인터레이싱 방법을 설명하는 순서도이다. 단계 202에서 비디오의 입력 포트가 변경되면, 단계 203에서 표준(디폴트) MADI 위치 모션 임계치들을 인출(fetch)하고, 단계 204에서 이들을 MADI 로컬 모션 퀀타이저로 로딩시키며, 단계 205에서 MinMax 툴 매개변수들을 설정하고(이 툴은 현 필드의 최대 루마 값을 제공), 단계 206으로 진행한다. 그렇지 않을 경우, 단계 206으로 바로 진행한다. 단계 206에서 GL_MADI_EN=0이면(즉, 전역 적응성 시스템이 동작하지 않으면), 단계 217로 진행한다(즉, 적응성 알고리즘을 적용하지 않는다). 그렇지 않을 경우(즉, 전역 적응성 시스템이 동작하면), 단계207에서 현 필드에 대한 최대 루마 값을 얻는다. 단계 208에서 최대 루마 값이 50%보다 작을 경우(즉, 전역 모션 교정이 적용될 수 없을 경우), 단계 209에서 표준 MADI 로컬 모션 임계치들을 로컬 모션 퀀타이저로 로딩시키고, 단계 217로 진행하여 프로세스를 완료한다. 그렇지 않을 경우(즉, 전역 모션 교정을 적용할 수 있을 경우), 단계 211에서 R 및 S 신호들을 판독하고, 단계 212에서 R및S 신호들을 교정하며, 단계 213에서 전역 모션 시나리오를 결정하고, 단계 214에서 수직 모션의 존재를 결정한다. 단계 215에서 수직 모션의 존재 및 전역 모션 시나리오에 따라 MADI 로컬 모션 임계치들을 조정한다. 단계 217로 진행함으로서 프로세스를 종료한다.
신틸레이션 및 페더링 부작용을 감소시키기 위한 전역 적응성 디-인터레이싱 시스템 및 방법이 공개된다. 비디오 시퀀스에 존재하는 전역 모션의 크기에 따라 MADI 로컬 모션 양자화 임계치들이 적응성으로 조정되어, 필드를 디-인터레이싱할 때 신틸레이션 부작용(로우 모션 이미지에서 주로 발생함) 및 페더링 부작용(하이 모션 이미지에서 주로 발생함)을 최소화시킬 수 있다. 필드 분류를 위해 전역 모션 시나리오 세트가 규정되며, 여러 다른 전역 모션 시나리오를 필드 단위로 검출하기 위해 다수의 전역 모션 인디케이터가 사용된다. 전역 모션 인디케이터는 루마 종속성(Luma dependencies)을 감소시키도록 교정되어, 신뢰성 및 견고성을 개선시킨다. 한 필드의 전역 모션 시나리오에 따라, 로컬 모션 임계치들이 적응성으로 조정된다. 양자화 임계치의 적응성 조정이 일시적 잡음 감소 및 크로스-칼라 억제 서브시스템에 부가적으로 적용될 수도 있다.

Claims (16)

  1. 페더링(feathering) 및 신틸레이션(scintilation) 부작용을 감소시키기 위한 전역 적응성 디인터레이싱 방법에 있어서, 상기 방법은,
    - 콘트래스트 분포를 결정하는 단계,
    - 교정 팩터를 결정하는 단계,
    - R 및 S 신호를 판독하는 단계,
    - R 및 S 신호를 바탕으로 전역 모션 영역, 즉, 전역 모션의 크기를 결정하는 단계, 그리고
    - 수직 모션의 존재를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 단계는, 한개 이상의 전역 모션 인디케이터 신호들을 발생시키고 판독하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 단계는, 한개 이상의 전역 모션 인디케이터 신호들을 취득하도록 현 필드와 전 필드 간의 루마 차이를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 단계는,
    - 전역 모션 값들을 교정하기 위해 비교정 전역 모션 값들과 곱하게되는 교정 팩터를 인출하는 데 사용되는 현 필드에 대한 최대 루마 값을 취득하는 단계
    를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 단계는, 최대 루마 값을 이용하여 전역 모션 인디케이터 신호들을 교정하고 이에 따라 루마 종속도를 감소시키는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    - 비디오 시퀀스의 수직 모션 패턴의 존재를 결정하는 단계
    를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    - 전역 모션의 크기에 따라 한개 이상의 일시적 노이즈 감소 퀀타이저 임계치를 조정하는 단계
    를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    - 전역 모션의 크기에 따라 한개 이상의 크로스 칼라 억제 로컬 모션 퀀타이저를 조정하는 단계
    를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 방법.
  9. 페더링(feathering) 및 신틸레이션(scintilation) 부작용을 감소시키기 위한 전역 적응성 디인터레이싱 시스템에 있어서,
    상기 시스템은 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는,
    - 비디오 시퀀스에 존재하는 전역 모션의 크기를 결정하고,
    - 상기 전역 모션의 크기에 따라 한개 이상의 로컬 모션 퀀타이저를 조정하는
    과정들을 실행하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 과정은, 한개 이상의 전역 모션 인디케이터 신호를 판독하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
  11. 제 9 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 과정은, 한개 이상의 전역 모션 인디케이터 신호를 취득하도록 현 필드와 전 필드 간의 루마 차이를 연산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 과정은, 현 필드에 대한 최대 루마 값을 취득하는 과정을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서, 전역 모션의 크기를 결정하는 상기 과정은, 상기 최대 루마 값을 이용하여 전역 모션 인디케이터 신호를 교정하고, 이에 따라 루마 종속도를 감소시키는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
  14. 제 9 항에 있어서, 상기 컨트롤러는,
    - 비디오 시퀀스의 수직 모션 패턴의 존재를 결정하는
    과정을 실행하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
  15. 제 9 항에 있어서, 상기 컨트롤러는,
    - 상기 전역 모션의 크기에 따라 한개 이상의 일시적 노이즈 감소 퀀타이저를 조정하는
    과정을 실행하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
  16. 제 9 항에 있어서, 상기 컨트롤러는,
    - 상기 전역 모션의 크기에 따라 한개 이상의 크로스 칼라 억제 로컬 모션 퀀타이저 임계치들을 조정하는
    과정을 실행하는 것을 특징으로 하는 전역 적응성 디인터레이싱 시스템.
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