KR20080046270A - 모션 보상을 위해 자연스럽게 형상화된 영역 - Google Patents

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Abstract

불규칙한 모션 보상의 방법은 기준 이미지 내의 오브젝트의 윤곽을 사용하여 기준 이미지를 복수의 불규칙한 형상으로 타일링하는 단계와, 모션 벡터를 상기 불규칙 형상 각각에 할당함으로써, 상기 불규칙적 형상 각각을 타겟 이미지 내의 소정 위치에 맵핑하는 단계를 포함한다.
모션 벡터, 이미지, 타일링, 불규칙 형상

Description

모션 보상을 위해 자연스럽게 형상화된 영역{NATURAL SHAPED REGION FOR MOTION COMPENSATION}
본 발명은 비디오 압축 분야에 관한 것이다.
비디오 시퀀스에 대한 높은 압축 이득(compression gain)은 이미지들 사이에서 시간 중복성(temporal redundancy)을 제거함으로써 달성될 수 있다. 예를 들어, 이미지를 인코딩하기 위해서는, 이전에 인코딩된 이미지에 기초하여, 인코딩될 이미지의 시간 예측(temporal prediction)이 이루어질 수 있다. 시간 예측은 예측 에러를 결정하기 위해 실제 이미지와 비교되고, 예측 에러는 인코딩된다. 예측은 통상의 블록 기반 모션 평가 및 보상 방법(block-based motion estimation and compensation methods)으로 이루어질 수 있다.
모션 보상 및 평가 방법은, 하나 이상의 기준 이미지(reference image) 내에서 기준 블록(reference block)을 찾아, 타겟 이미지(target image) 내의 해당 타겟 블록(target block)의 위치를 예측하는데 사용되므로, 모션 벡터 및 타겟의 예측 나머지(prediction residual)만이 코딩될 필요가 있다. 이 방법은, 타겟 이미지 내의 대응 타겟 블록과 가장 유사한 기준 이미지 내의 픽셀의 기준 블록을 식별하는 블록 매칭을 수행한다. 기준 블록과 대응 타겟 블록 사이의 거리는 타겟 블 록에 대한 모션 벡터이다.
타겟 이미지 및 기준 이미지를 고정 크기 블록으로 타일링(tiling)함로써, 모션 보상 절차가 개시된다. 도 1은 기준 이미지 및 타겟 이미지에 전형적으로 적용되는 2개의 표준 형상 정의(standard shape definitions)를 나타낸다. 제1 정의(110)는 이미지를 16×16 비중첩(non-overlapping) 픽셀 블록을 이용하여 이미지를 타일링(tiling)한다. 제2 정의(120)는 4×4 블록을 사용한다. 타겟 및 기준 이미지 내의 소정 영역에 위치하는 이 고정 크기 블록들은, 이미지 내의 오브젝트(object)의 형상 및 위치와 관련이 없다.
일반적으로, 타겟 이미지 상의 픽셀은 정확히 하나의 블록에 할당된다. 이러한 일대일 맵핑(one-to-one mapping)이 타일링(tiling)으로서 지칭된다. 각 블록은, 각 블록을 기준 이미지 상의 대응 부분에 맵핑하는 모션 벡터에 할당된다. 그런 다음, 모션 벡터에 의해 정의되는 맵핑을 이용하여 대응 기준 블록을 식별하고 기준 블록으로부터의 픽셀값 타겟 블록에 의해 정의되는 영역에 복제함으로써, 타겟 이미지에 근접하는 보상 이미지(compensated image)가 형성된다.
원하는 타겟 이미지와 보상 이미지 사이의 에러가 결정되면, 이 에러에 대한 나머지 교정(residual correction)이 인코딩된다. 인코더 및 디코더 모두는 동일 기준 이미지에 액세스하는 것으로 가정된다. 그러므로, 비디오 코딩을 달성하기 위해서 모션 벡터 및 나머지 교정만 송신된다.
성공적인 비디오 코더는 제한된 계산 리소스를 이용하여 고품질 타겟 이미지를 생성하기 위해 많은 요소를 고려한다. 이러한 모든 요소들 중에서, 기준 이미 지 데이터의 선택이 비디오 품질에 가장 중요하며, 계산 리소스(computational resource)의 관점에서 가장 비용이 많이 들 수 있다. 예를 들어, 오브젝가 기준 이미지 내의 한 위치로부터 타겟 이미지 내의 다른 위치로 이동하는 경우, 모션 벡터는 기준 이미지로부터의 오브젝트를 타겟 이미지에 맵핑할 수 있어야 한다.
그러나, 통상의 모션 보상 방법은, 이동하는 오브젝트의 경계에 거의 대응하지 않는 소정의 블록을 맵핑하는 모션 벡터를 사용한다. 소정 블록의 형상은 기준 이미지 내의 이동 오브젝트의 자연스러운 윤곽(natural contour)과 관련이 없기 때문에, 모션 벡터는 이동 오브젝트와 부분적으로 관련된 기준 블록 및 이동 오브젝트와 부분적으로 관련되지 않은 기준 블록에 맵핑된다. 이는 보상 이미지의 에러의 증가를 야기한다.
그러므로, 모션 보상의 품질을 향상시키기 위해, 기준 이미지 내의 이동 오브젝트의 자연스러운 윤곽을 식별하는 방법이 필요하다.
불규칙적 모션 보상의 방법은 기준 이미지 내의 오브젝트의 윤곽을 사용해서 기준 이미지를 복수의 불규칙한 형상으로 타일링하는 단계와, 모션 벡터를 불규칙한 형상 각각에 할당함으로써, 불규칙한 형상 각각을 타겟 이미지에 맵핑하는 단계를 포함한다.
도 1은 타겟 이미지에 전형적으로 적용되는 2개의 표준 형상 정의를 나타낸다.
도 2는 불규칙 형상 영역과 불규칙 공간 모션 벡터를 활용하는 모션 보상 방법을 이용하는 비디오 코딩의 예를 나타낸다.
도 3은 기준 이미지 내에서 오브젝트의 자연스러운 윤곽을 찾는 방법의 예를 나타낸다.
도 4는 도 3의 방법을 사용하여 생성되는 불규칙한 형상의 예를 나타낸다.
도 5는 고정 크기 블록과 조합된 불규칙한 형상의 예를 나타낸다.
도 6은 불규칙한 모션 보상 방법을 사용하여 비디오 데이터의 이미지를 인코딩하는 비디오 코딩을 수행하는 예를 나타낸다.
도 7은 불규칙 보상 방법을 활용하여 이미지를 디코딩하는 예를 나타낸다.
도 8은 불규칙한 보상 방법을 사용하는 시스템의 예를 나타낸다.
본 발명은 실시예에 의해 도시되며, 첨부한 도면과 함께 아래의 상세한 설명을 참조함으로써 더 잘 이해될 것이다.
다음 상세한 설명에서, 그 일부를 형성하고, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예의 도시에 의해 표시되는 첨부 도면에 대한 참조가 이루어진다. 다른 실시예가 사용될 수 있으며, 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 구조적 변경이 이루어질 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 당업자는, 다양한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 필드(field), 프레임(frame), 이미지(image) 또는 픽쳐(picture)라는 용어가 일반적으로 비디오 데이터에 관하여 사용되는 것으로서 상호교환가능하다는 것을 이해할 것이다.
모션 보상 방법은 기준 이미지의 콘텐츠로부터 동적으로 결정되는 불규칙한 형상을 사용한다. 불규칙한 형상 각각은 기준 이미지 내의 자연스러운 오브젝트의 부분에 대응하는 픽셀의 그룹을 식별한다. 그러므로, 상기 형상의 경계는, 상기 오브젝트의 부분과 연관되지 않은 소정 블록보다는, 적어도 상기 오브젝트의 부분의 경계에 대응한다. 모션 보상 방법이 모션 벡터를 불규칙한 형상에 할당하는 경우, 결과적인 맵핑은 불규칙한 형상의 경계를 타겟 이미지 내의 오브젝트의 경계에 자동적으로 정렬시키켜, 보상 에러가 감소된다.
비디오 코더 내에서 불규칙한 형상을 이용하는 모션 보상을 이용하는 예가 도 2에 도시되어 있다. 210에서, 인코더는 기준 이미지 내에서 오브젝트의 자연스러운 윤곽을 찾고, 자연스러운 윤곽으로부터 불규칙한 형상을 생성하여 통상의 모션 보상의 소정의 고정 크기 블록을 대체한다. 220에서, 모션 벡터는 불규칙한 형상 각각에 할당되어, 상기 형상을 타겟 이미지 상의 위치에 맵핑한다. 230에서, 고정 크기 블록은 타겟 이미지 상에 정의된다. 240에서, 모션 벡터는 고정 크기 블록 각각에 할당되어 기준 이미지 상의 위치에 맵핑된다. 250에서, 불규칙한 형상에 대한 모션 벡터 및 고정 크기 블록에 대한 모션 벡터가 조합된다. 255에서, 모션 벡터 선택 방법은 불규칙한 형상 및 고정 크기 블록에 대한 조합된 모션 벡터들로부터 레이트 왜곡 기준을 만족시키는 모션 벡터의 세트를 선택한다. 일부 실시예에서, 선택 방법은 다수의 형상에 맵핑된 타겟 픽셀 각각 또는 어떤 형상에도 맵핑되지 않은 타겟 픽셀 각각에 대해 보상된 값을 결정한다. 260에서, 모션 벡터 및 기준 이미지의 세트는 디코더로 송신된다. 270에서, 불규칙한 형상이 디코더에 서 생성된다. 280에서, 보상된 이미지가 형성된다.
210을 더 상세히 언급하면, 기준 이미지 내에서 오브젝트의 자연스러운 윤곽을 찾는 방법의 예가 도 3에 도시되어 있다. 305에서, 기준 이미지는 이미지 특징(image feature)과 관련 없는 픽셀의 초기 그룹으로 나누어진다. 310에서, 픽셀의 초기 그룹 각각에 대해 그룹 통계(group statistics)가 산출된다. 그룹 통계의 일 예는 색 분산(color variance)이다.
색 분산=분산(Y)=2*분산(U)+2*분산(V)
여기서, 분산(Y)는 그룹 내의 픽셀의 휘도 성분에 적용되는 분산의 통계 측정치이고, 분산(U) 및 분산(V)은 상기 그룹 내의 픽셀의 색 차 성분(color difference components)의 분산이다.
315에서, 정지 기준에 도달한 경우, 방법은 320에서 종료된다. 정지 기준의 예는 소정의 수의 반복, 다수의 변경, 전체 균질성 측정(total homogeneity measure)을 포함한다. 다른 예는 시간 제한이다. 상기 방법이 종료하는 경우에는, 현재 그룹은 기준 형상으로서 사용을 위해 출력된다.
그렇지 않은 경우에는, 322에서 한 픽셀은 그룹을 변경하기 위한 후보로서 선택된다. 일부 실시예에서, 픽셀은 랜덤하게(또는 의사 랜덤으로), 소정의 순서에 따라, 또는 선택 규칙을 이용하여 선택된다. 235에서, 상기 방법은, 상기 픽셀이 다른 그룹 내의 적어도 하나의 픽셀에 대한 이웃인지를 판정한다. 그렇지 않은 경우에, 상기 방법은 320으로 회귀하여, 다른 후보 픽셀을 선택한다.
그런 경우에는, 330에서, 이웃 그룹 각각에 대해 후보 변경이 이루어진다. 예를 들어, 일 그룹(그룹 A) 내의 후보 픽셀은 3개의 그룹(그룹 B, C 및 D)에 대해 이웃일 수 있다. 후보 변경이 그룹 A에 대한 색 분산의 감소와 다른 그룹에 대한 색 분산의 증가를 초래하는지 여부를 판정하기 위해, 355에서, 후보 변경 각각에 대해 후보 균질성 스코어가 계산된다. 예를 들어, 후보 변경은 330에서 그 현재 그룹(그룹 A)으로부터의 후보 픽셀을 그 이웃들 중 하나(가령, 그룹 B)로 이동시킨다. 그런 다음, 355에서는 이 후보 변경을 위해 그룹 A 및 그룹 B 에 대해 후보 균질성 스코어가 계산된다. 또한, 330에서, 그룹 C 및 D에 대해 후보 변경이 이루어지며, 335에서 이 후보 변경에 대한 후보 균질성 스코어도 계산된다.
일 실시예에서, 후보 균질성 스코어는, 후보 픽셀이 제거된 그룹, 및 후보 픽셀이 부가되는 그룹의 최대 색 분산을 기록한다. 균질성 스코어가 적을수록, 결과적 그룹은 더 동질하다고 여겨진다. 예를 들어, 그룹 A에 대한 개시 색 분산이 상대적으로 높고 후보 변경으로부터 감소하며, 그룹 B에 대한 색 분산이 상대적으로 적고 후보 변경으로부터 증가하는 경우에는, 후보 균질성 스코어가 상대적으로 낮다.
340에서, 최상의 후보 균질성 스코어가 결정된다. 일부 실시예에서, 최상 균질성 스코어는 최소최대(minmax) 기준으로부터 유래한다. 최상 스코어는 가장 작은 최대 색 분산을 산출하는 스코어이다. 342에서, 상기 방법은 최상 후보 균질성 스코어가 현재 균질성 스코어보다 우수한지 여부를 판정한다. 만약 그렇다면, 픽셀은 345에서 다른 그룹으로 이동되며, 소정의 그룹 통계는 350에서 이 변경을 반영하도록 업데이트된다. 그렇지 않으면, 어떠한 변경도 이루어지지 않으며, 방 법은 315로 회귀한다.
기준 이미지 내에서 오브젝트의 자연스러운 윤곽을 찾는 방법을 수행한 후, 소정의 블록은 이미지 특징과 관련없는 픽셀로부터 이미지 특징에 이은 불규칙한 픽셀의 형상으로 변환된다. 결과적인 픽셀의 불규칙한 형상 각각이 반드시 접속된 세트일 필요는 없다. 도 3의 방법을 이용하여 생성된 불규칙한 형상의 예는 도 4에 도시되어 있다. 기준 이미지(430) 내의 픽셀의 초기 그룹(410)은 기준 이미지의 특징과 상관된 윤곽을 갖는 불규칙한 형상(420)을 갖는 픽셀의 그룹으로 변환된다. 일부 실시예에서, 초기 그룹(410)은 블록과 같은, 소정의 형상, 또는 미리 인코딩된 이미지와 같은 다른 소스로부터의 입력이다. 상기 방법은, 본 예에서, 단절된 픽셀의 그룹(420)인 불규칙한 형상을 출력한다. 원하는 경우, 단절성은 총 반복 횟수의 제한 또는 균질성 스코어 내의 단절성의 지지에 의해 제어될 수 있다.
타겟 픽셀이 다수의 형상으로 맵핑되는 경우, 타겟 픽셀 값은 다수의 형상을 사용하여 결정된다. 타겟 이미지 내의 영역은, 상기 기준 이미지 내의 오브젝트의 자연스러운 윤곽을 발견하는 방법이 타겟 이미지 내신 기준 이미지를 타일링하기 때문에, 단일 기준 이미지 내의 다수의 형상에 맵핑될 수 있다. 반대로, 불규칙하게 타일링된 기준 이미지 상의 어떤 픽셀에도 맵핑되지 않는 타겟 이미지 내의 픽셀이 존재할 수 있다.
일부 실시에에서, 다수의 기준 형상에 맵핑되는 타겟 픽셀에 대한 값은 보상된 타겟 픽셀의 값과 같은 다수의 기준 형상 내의 기준 픽셀 값의 평균으로부터 결정된다. 예를 들어, N개의 기준 픽셀값의 평균을 계산하는 귀납적인 공식은, 기준 형상의 총 수가 미리 알려지지 않을 경우에 특히 유용하다. 즉, x1, x2, x3, ..., xn 픽셀 값의 평균이
Figure 112008026702021-PCT00001
라고 주어지면, 연역적 업데이트 공식을 이용하여
Figure 112008026702021-PCT00002
, 즉,
Figure 112008026702021-PCT00003
를 계산한다. 그리고 현재 평균
Figure 112008026702021-PCT00004
, 현재의 기준 형상의 수 N을 저장한다.
일부 실시예에서, 어떤 기준 픽셀에도 맵핑되지 않은 타겟 픽셀은, 소정의 값, 가령, 128 또는 보간된 값(interpolated value)을 이용하여 계산된다. 이와 달리, 전체 타겟 이미지를 커버하는 고정 크기 블록이 생성된다. 그런 다음, 고정 크기 블록에 대한 모션 벡터가 불규칙한 형상에 대한 모션 벡터와 조합된다. 예를 들어 도 5에 도시한 바와 같이, 모션 벡터(512)는 기준 이미지(515)로부터의 불규칙한 형상(510)을 타겟 이미지(530) 내의 매칭 픽셀 형상(517)에 맵핑시킨다. 모션 벡터(522)는 타겟 이미지(530)로부터의 소정의 고정 크기 블록(527)을 기준 이미지(525) 내의 매칭 고정 크기 블록(520)에 맵핑시킨다.
모션 벡터(512, 522)의 방향성(directionality)은 초기 형상 타일링이 수행된 곳을 나타낸다. 소정의 고정 픽셀 블록(527)의 경우, 이 타일링은 타겟 이미지(530) 상의 소정의 영역에 대응한다. 따라서, 고정 크기 블록(527)에 대한 모션 벡터(522)를 생성한 경우, 기준 이미지(525) 내의 검색 영역(529)은 대응 고정 크 기 타겟 블록(527)로부터의 기준 블록(520) 대체를 식별하기 위해 검사된다. 불규칙한 형상(510)의 경우, 기준 이미지에 대한 타일링이 수행되었다. 불규칙한 형상(510)에 대한 모션 벡터(512)를 생성하는 경우, 타겟 이미지(530) 내의 검색 영역(519)이 검사되어, 기준 이미지(515) 내의 대응 불규칙 형상(510)으로부터의 매칭 형상(517) 대체를 식별한다.
불규칙 형상과 고정 크기 블록에 대한 모션 벡터들은, 조합되는 경우, 후보 모션 벡터의 세트를 형성한다. 모션 벡터 선택 방법은 레이트-왜곡 관점(rate-distortion point of view)으로부터 거의 최적인 모션 벡터의 후보 세트를 형성한다. 선택된 모션 벡터는 불규칙한 패턴의 모션 벡터를 형성하는데, 이는 이후 디코더에 송신된다. 그런 다음, 디코더는, 기준 이미지와 함께, 불규칙한 형상에 대한 모션 벡터 및 소정의 고정 크기 블록에 대한 모션 벡터를 이용하여, 보상된 이미지를 형성한다.
디코더는 형상 정의 라이브러리로부터 고정 크기 블록의 형상을 검색할 수 있거나, 또는 고정 크기 블록의 형상 정의는 디코더에 송신될 수 있다. 그러나, 송신되는 데이터의 양을 줄이기 위해서, 불규칙한 형상의 형상은 디코더에 송신되지 않는다. 대신, 디코더에서는 도 3의 방법을 이용하여, 각각의 불규칙한 형상의 정의가 생성된다. 인코더 및 디코더 모두는 동일한 기준 이미지를 가지기 때문에, 불규칙한 형상을 생성하기 위해 동일한 방법을 기준 이미지에 적응함으로써, 부가적인 비트의 송신 없이도 동일한 형상 정보를 추정할 수 있다. 그러므로, 불규칙한 형상의 정의는 인코더로부터 디코더로 송신될 필요가 없다. 일부 실시예에서, 수행되는 반복 횟수와 같은, 정지 기준을 특정하는 몇몇 비트가 디코더로 송신되어, 인코더 및 디코더 간의 동기화를 보장한다.
일 실시예에서, 상기 보상 방법은 도 6에 도시된 바와 같이 비디오 데이터의 이미지(또는 프레임, 또는 필드)를 코딩하는 비디오 코딩에 사용된다. 610에서, 인코더는 입력 타겟 이미지를 수신한다. (타겟 이미지와 관련된 디코딩 이미지 데이터를 포함하는 기준 이미지의 세트는, 인코딩 처리 동안에는 인코더에 이용가능하고, 또한 디코딩 처리 동안에는 디코더에 이용가능하다.) 620에서, 인코더는 도 2 및 3에 도시된 방법을 이용하여, 타겟 이미지와 연관된 모션 벡터의 불규칙한 형상 및 불규칙한 샘플링, 또는 분배를 생성한다. 630에서, 샘플링 패턴 정보(예를 들어, 패턴을 나타내기 위한 비트)는 디코더로 송신된다.
640에서, 시간 예측 필터링 처리는 불규칙한 모션 벡터 샘플링 패턴에 적용되어, 타겟 이미지에 대한 예측을 생성한다. 650에서, 모션 벡터는 코딩되고, 디코더로 송신된다. 660에서, '타겟 이미지의 실제 타겟 데이터 - 예측 에러'인 나머지가 적응적 필터링 처리로부터 생성된다. 670에서, 나머지는 코딩되고, 680에서 디코더에 송신된다.
다른 실시예에서, 도 7에 도시된 바와 같은 비디오 데이터의 이미지(또는 프레인, 또는 이미지)를 디코딩할 때, 모션 벡터의 불규칙한 패턴과 불규칙한 보상 방법이 사용된다. 710에서, 인코딩된 나머지가 수신된다. 720에서, 디코더는 수신된 인코딩된 나머지를 디코딩한다. 730에서, 디코더는 샘플 패턴 정보, 기준 이미지, 및 모션 벡터값을 수신하고, 도 3의 방법을 이용하여, 불규칙한 형상을 생성 한다. 그런 다음, 740에서, 디코더는 적응적 시간 필터 처리를 적용하여, 시간 예측을 생성한다. 750에서, 디코딩된 타겟 이미지는 시간 예측에 디코딩된 나머지를 부가함으로써 생성된다.
도 8은, 도 2 및 3의 방법을 사용하여, 불규칙한 형상을 생성 및 사용하는 시스템의 예를 나타낸다. 디지털 비디오 카메라(810)는 전자형(electronic form) 이미지를 캡쳐하고, 압축 및 코딩 처리 동안 모션 보상 방법을 사용하는 압축 장치(820)를 이용하여, 이미지를 처리한다. 인코딩된 이미지는 전자 송신 매체(830)를 통해 디지털 재생 장치(840)에 송신된다. 이미지는 디코딩 처리 동안, 도 3의 방법을 사용하는 디코딩 장치(850)에 의해 디코딩된다. 카메라(810)는 본 발명의 실시예를 포함하는 다양한 이미지 처리 장치(가령, 다른 이미지 캡쳐 장치, 이미지 에디터, 이미지 프로세서, 개인 및 상업용 컴퓨팅 플랫폼 등)을 나타낸다. 마찬가지로, 디코딩 장치(850)는 이미지 데이터를 디코딩하는 다양한 장치를 나타낸다.
본 발명은 특정 시스템 환경의 관점에서 기술되었지만, 당업자라면 본 발명이, 첨부된 청구범위의 사상 및 범주를 벗어남이 없이, 변형되어 다른 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서도 실시될 수 있음을 인식할 것이다.

Claims (15)

  1. 전자 데이터 프로세서에 의해 수행되는 방법으로서,
    기준 이미지 내의 오브젝트의 윤곽을 사용하여, 상기 기준 이미지를 복수의 불규칙 형상으로 타일링(tiling)하는 단계와,
    모션 벡터를 상기 불규칙 형상 각각에 할당함으로써, 상기 불규칙적 형상 각각을 타겟 이미지 내의 한 위치에 맵핑하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 이미지를 복수의 고정 크기 블록으로 타일링하는 단계와,
    상기 모션 벡터를 상기 고정 크기 블록 각각에 할당함으로써, 상기 고정 크기 블록을 상기 기준 이미지 내의 한 영역에 맵핑하는 단계와,
    상기 고정 크기 블록에 대한 모션 벡터와 상기 불규칙 형상에 대한 모션 벡터를 모션 벡터의 조합 세트로 조합하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 모션 벡터를 디코더에 송신하는 단계와,
    송신된 상기 모션 벡터 및 상기 기준 이미지를 이용하여 보상 이미지를 형성 하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 송신된 상기 모션 벡터 및 상기 기준 이미지를 이용하여 보상 이미지를 형성하는 단계는,
    상기 디코더를 사용하여 상기 기준 이미지를 상기 복수의 불규칙 형상으로 타일링하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서, 제1 불규칙 형상의 부분과 제2 불규칙 형상의 부분이 상기 보상 이미지에서 중첩 위치(overlapping location)로 맵핑되고,
    상기 방법은, 상기 제1 및 상기 제2 불규칙 형상을 이용하여, 상기 중첩 위치 내의 픽셀 각각에 대한 값을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 기준 이미지 내의 오브젝트의 윤곽을 사용하여, 상기 기준 이미지를 복수의 불규칙 형상으로 타일링하는 불규칙 형상 생성기와,
    상기 불규칙 형상 각각에 모션 벡터를 할당함으로써, 상기 불규칙 형상 각각을 타겟 이미지 내의 한 위치에 맵핑하는 모션 벡터 할당 장치
    를 포함하는 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 타겟 이미지를 복수의 고정 크기 블록으로 타일링하는 고정 크기 타일링 장치와,
    상기 모션 벡터를 상기 고정 크기 블록 각각에 할당함으로써, 상기 고정 크기 블록을 상기 기준 이미지 내의 한 영역에 맵핑하는 고정 크기 블록 할당 장치와,
    상기 고정 크기 블록에 대한 모션 벡터와 상기 불규칙 형상에 대한 모션 벡터를 모션 벡터의 조합 세트로 조합하는 조합기
    를 더 포함하는 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 모션 벡터 및 상기 기준 이미지를 송신하는 송신기와,
    송신된 상기 모션 벡터를 수신하고, 송신된 상기 모션 벡터와 상기 기준 이미지를 이용하여 보상 이미지를 형성하는 디코더
    를 포함하는 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 디코더는, 상기 기준 이미지를 상기 복수의 불규칙 형상으로 타일링하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 디코더는 제1 불규칙 형상의 부분과 제2 불규칙 형상의 부분을 상기 보상 이미지 내의 중첩 위치에 맵핑하고, 상기 제1 불규칙 형상 및 상기 제2 불규칙 형상을 이용하여, 상기 중첩 위치 내의 픽셀 각각에 대한 값을 결정하는 장치.
  11. 처리 시스템에 의해 실행될 때, 상기 시스템이 방법을 수행하게 하는 명령어의 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 방법은,
    기준 이미지 내의 오브젝트의 윤곽을 이용하여, 상기 기준 이미지를 복수의 불규칙 형상으로 타일링하는 단계와,
    모션 벡터를 상기 불규칙 형상 각각에 할당함으로써, 상기 불규칙 형상 각각을 타겟 이미지 내의 한 위치에 맵핑하는 단계
    를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 타겟 이미지를 복수의 고정 크기 블록으로 타일링하는 단계와,
    상기 모션 벡터를 고정 크기 블록 각각에 할당함으로써, 상기 고정 크기 블록을 상기 기준 이미지 내의 한 영역에 맵핑하는 단계와,
    상기 고정 크기 블록에 대한 모션 벡터와 상기 불규칙 형상에 대한 모션 벡터를 모션 벡터의 조합 세트로 조합하는 단계
    를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 모션 벡터 및 상기 기준 이미지를 디코더에 송신하는 단계와,
    송신된 상기 모션 벡터와 상기 기준 이미지를 사용하여, 보상 이미지를 형성하는 단계
    를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체.
  14. 제13항에 있어서,
    송신된 상기 모션 벡터 및 상기 기준 이미지를 사용하여, 보상 이미지를 생성하는 단계는,
    디코더를 사용하여 상기 기준 이미지를 상기 복수의 불규칙 형상으로 타일링하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체.
  15. 제14항에 있어서, 제1 불규칙 형상의 부분 및 제2 불규칙 형상의 부분은 상기 보상 이미지 내의 중첩 위치에 맵핑되고,
    상기 제1 불규칙 형상 및 상기 제 2 불규칙 형상을 사용하여, 상기 중첩 위치 내의 픽셀 각각에 대한 값을 결정하는 단계
    를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체.
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