KR20090016490A - 화상 처리 방법 및 장치, 화상 처리용 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 기록 매체 - Google Patents

화상 처리 방법 및 장치, 화상 처리용 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20090016490A
KR20090016490A KR20087031450A KR20087031450A KR20090016490A KR 20090016490 A KR20090016490 A KR 20090016490A KR 20087031450 A KR20087031450 A KR 20087031450A KR 20087031450 A KR20087031450 A KR 20087031450A KR 20090016490 A KR20090016490 A KR 20090016490A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
bandwidth
image data
image
optimum
filter
Prior art date
Application number
KR20087031450A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101017915B1 (ko
Inventor
도키노부 미타사키
가즈토 가미쿠라
Original Assignee
니폰덴신뎅와 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=38894491&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=KR20090016490(A) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤 filed Critical 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤
Publication of KR20090016490A publication Critical patent/KR20090016490A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101017915B1 publication Critical patent/KR101017915B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
    • H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration by the use of local operators
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/117—Filters, e.g. for pre-processing or post-processing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/154—Measured or subjectively estimated visual quality after decoding, e.g. measurement of distortion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/172—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a picture, frame or field
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/189—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding
    • H04N19/192—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding the adaptation method, adaptation tool or adaptation type being iterative or recursive
    • H04N19/194—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding the adaptation method, adaptation tool or adaptation type being iterative or recursive involving only two passes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/80—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression

Abstract

원화상 데이터의 화상 사이즈로부터 제1 대역폭을 결정하고, 이로써 대역 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 필터 계수 배열을 산출하고, 이로써 상기 원화상 데이터를 필터 처리하여 제1 필터 화상 데이터를 생성하고, 그 화상 데이터의 객관적 화질 평가치를 도출하고, 여기에 기초하여 최적 대역폭의 결정에 사용하는 분할 계수를 산출하고, 상기 분할 계수와 상기 최적 대역폭의 대응 관계를 설정하는 표를 참조함으로써 상기 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정하고, 이로써 대역 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 필터 계수 배열을 산출하고, 이로써 상기 원화상 데이터를 필터 처리하여 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 화상 처리 방법.

Description

화상 처리 방법 및 장치, 화상 처리용 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 기록 매체{Image processing method and device, image processing program, and recording medium containing the program}
본 발명은 원화상을 소정의 객관적 화질 평가치를 가진 화상으로 변환하는 필터 처리를 간소화된 처리로 실현할 수 있도록 하는 화상 처리 방법 및 그 장치와, 그 화상 처리 방법의 실현으로 사용되는 화상 처리용 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것이다.
본원은 2006년 7월 3일에 출원된 일본특원 2006-182931호에 기초하여 우선권을 주장하고, 그 내용을 여기에 원용한다.
영상 부호화의 전처리로서 자주 사용되는 프리 필터(pre-filter)는, 부호화에 따른 블럭 왜곡이나 모스키토 노이즈 등을 완화하여 주관적인 화상 품질을 높이는 효과가 있다고 알려져 있다. 적용하는 프리 필터의 통과 대역폭(이하, 대역폭이라고 칭한다)을 제한함으로써 원화상에 포함되는 노이즈를 제거하여 부호화 효율을 향상시키는 것인데, 대역폭을 지나치게 좁게 제한하면 화질을 현저하게 저하시키게 된다.
도 7에, 대역을 제한하는 화상 처리 방법을 도시한다.
대역을 제한하는 화상 처리 방법에서는, 이 도면에 도시한 바와 같이, 우선 처음에 원화상 데이터B(1)을 입력하고 이것을 주파수 성분I(1)으로 변환한다(단계S100). 계속해서 이 주파수 성분I(1)에 대해 대역폭 r1(O<r1<1)으로 대역을 제한하여 주파수 성분I(r1)을 얻는다(단계S1O1). 계속해서 이 주파수 성분I(r1)을 화상 변환함으로써 필터 처리한 화상 데이터B(r1)을 생성한다(단계S102).
이와 같은 화상 처리를, 어느 영상의 전(全)프레임에 대해 같은 대역폭으로 적용한 경우, 프레임마다 화상의 주파수 특성은 다르기 때문에 필터 적용한 후의 프레임별 화상 품질이 다르고, 저주파 성분을 많이 포함한 화상에서는 원화상과의 차분(差分)이 작아 주관적 및 객관적 화질 저하도 작지만, 고주파 성분을 많이 포함한 화상에서는 엣지 등이 평활화되고 흐려져서 주관적 및 객관적 화질이 현저하게 저하된다는 문제가 있다.
객관적 화질 평가치로서는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 등이 주로 사용된다. 여기에서 PSNR은, S를 신호 레벨, N을 잡음 레벨로 표현하면,
PSNR=20×log10(S/N)
의 식으로 표현된다.
이 문제에 대해 주관적, 객관적 화질 제어를 모든 화상에 대한 리그 방식(league 방식.
Figure 112008088902425-PCT00001
)의 대역 제한에 의해 실행하는 방법을 생각할 수 있다.
도 8에, 리그 방식의 대역 제한을 함으로써 최적 필터 화상 데이터를 생성하 는 최적 필터 화상 생성 장치(100)의 장치 구성을 도시한다.
이 도면에 도시한 바와 같이, 최적 필터 화상 생성 장치(100)는 원화상 데이터 입력부(101)와, 주파수 성분 해석부(102)와, 대역폭 수동 선택부(103)와, 대역 제한부(104)와, 화상 데이터 생성부(105)와, PSNR 산출부(106)와, 화질 판정부(107)와, 최적 대역 제한 화상 데이터 출력부(108)로 구성된다.
도 9에, 이와 같이 구성되는 최적 필터 화상 생성 장치(100)에서 실행되는 리그 방식의 대역 제한을 함으로써 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 화상 처리 방법을 도시한다.
이와 같이 구성되는 최적 필터 화상 생성 장치(100)에서는, 우선 먼저 원화상 데이터 입력부(101)에서 원화상 데이터B(1)을 입력하고, 주파수 성분 해석부(102)에서 이것을 주파수 성분I(1)으로 변환한다(단계S200).
계속해서 대역폭 수동 선택부(103)에서 잠정적인 대역폭 r1을 수동 선택한다(단계S201). 계속해서 대역 제한부(104)에서, 변환된 주파수 성분I(1)에 대해 선택된 대역폭(r1)으로 대역 제한을 하여 주파수 성분I(r1)을 얻는다(단계S202).
계속해서 화상 데이터 생성부(105)에서 이 주파수 성분I(r1)을 화상 변환함으로써 화상 데이터B(r1)을 생성한다(단계S203). 계속해서 PSNR 산출부(106)에서 원화상 데이터B(1)과 이 화상 데이터B(r1)을 비교하여 PSNR(r1)[이하, P(r1)이라고 한다]을 산출한다(단계S204).
계속해서 화질 판정부(107)에서 산출한 P(r1)이 원하는 화질인지 아닌지 판정한다(단계S205). 그리고 원하는 화질이면 최적 대역 제한 화상 데이터 출력 부(108)에서 화상 데이터B(r1)을 최적 대역 제한 화상 데이터(최적 필터 화상 데이터)로서 출력한다(단계S206).
그러나, 한번의 처리로 얻어진 P(r1)이 원하는 화질이 되는 경우는 드물고, 원하는 화질이 아닌 경우에는 대역폭 수동 선택부(103)의 처리(단계S201의 처리)로 되돌아가 대역 제한 처리후의 화상이 원하는 화질에 가까워지도록 다시 한 번 대역폭 r2를 선택하여 동일하게 대역 제한, 화상 생성 및 PSNR 산출 처리를 반복한다.
그리고 원하는 화질이 얻어질 때까지 본 처리를 N회 반복하여 최종적으로 얻어진 대역폭 rN을 최적 대역폭으로 하고 최적 대역 제한 화상 데이터 출력부(108)에서 이 대역폭 rN을 사용하여 작성된 화상 데이터B(rN)을 최적 대역 제한 화상 데이터(최적 필터 화상 데이터)로서 출력한다(단계S206).
그러나 여러가지 영상 및 그것들을 구성하는 전프레임에 대해 필터 처리를 하여 그때마다 얻어진 화상 신호의 주관적 또는 객관적 화질을 평가하고, 영상의 전프레임에 대해 동등한 화질을 얻을 때까지 본 처리를 리그 방식으로 반복 수행한다는 이 수법은, 다수의 화상을 처리하는 상황에서는 시간적, 비용적으로 부적합하여 비현실적이라는 문제가 있다.
이 문제에 대해 화상 및 영상의 부호화 정보로부터 최적 대역폭을 구하여 화상 처리를 하는 기술이 알려져 있다(예를 들면, 특허문헌 1 참조).
도 10에, 부호화 정보를 사용함으로써 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 최적 필터 화상 생성 장치(200)의 장치 구성을 도시한다.
이 도면에 도시한 바와 같이, 최적 필터 화상 생성 장치(200)는, 원화상 데 이터 입력부(201)와, 주파수 성분 해석부(202)와, 화상 데이터 부호화부(203)와, 최적 대역 제한폭 결정부(204)와, 대역 제한부(205)와, 화상 데이터 생성부(206)와, 최적 대역 제한 화상 데이터 출력부(207)로 구성된다.
도 11에, 이와 같이 구성되는 최적 필터 화상 생성 장치(200)에서 실행되는, 부호화 정보를 사용함으로써 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 화상 처리 방법을 도시한다.
이와 같이 구성되는 최적 필터 화상 생성 장치(200)에서는, 우선 처음에 원화상 데이터 입력부(201)에서 원화상 데이터B(1)을 입력하고, 주파수 성분 해석부(202)에서 이것을 주파수 성분I(1)으로 변환한다(단계S300).
계속해서 화상 데이터 부호화부(203)에서 입력한 원화상 데이터B(1)을 부호화한다(단계S301). 계속해서 최적 대역 제한폭 결정부(204)에서 부호화에 의해 얻어진 부호량 정보에 기초하여 최적 대역폭 r1을 결정한다(단계S302).
계속해서 대역 제한부(205)에서 변환된 주파수 성분I(1)에 대해, 결정된 최적 대역폭(r1)으로 대역을 제한하여 주파수 성분I(r1)을 얻는다(단계S303). 계속해서, 화상 데이터 생성부(206)에서 이 주파수 성분I(r1)을 화상 변환함으로써 화상 데이터B(r1)을 생성한다(단계S304).
마지막으로, 최적 대역 제한 화상 데이터 출력부(207)에서 화상 데이터B(r1)을 최적 대역 제한 화상 데이터(최적 필터 화상 데이터)로서 출력한다(단계S305).
이와 같이 하여 도 10과 같이 구성되는 종래의 최적 필터 화상 생성 장치(200)에서는, 한 번 부호화하고 그 부호화에 의해 얻어지는 부호화 정보에 기초 하여 최적 대역폭을 결정함으로써 도 8과 같이 구성되는 최적 필터 화상 생성 장치(100)에서 필요한 반복 처리를 하지 않고 최적 필터 화상 데이터를 생성하도록 한다.
특허문헌 1: 일본특개평 6-225276호 공보
[발명의 개시]
[발명이 해결하고자 하는 과제]
확실히, 도 10과 같이 구성되는 종래의 최적 필터 화상 생성 장치(200)에 의하면, 도 8과 같이 구성되는 최적 필터 화상 생성 장치(100)에 필요한 반복 처리를 하지 않고 최적 필터 화상 데이터를 생성할 수 있게 된다.
그러나 도 10과 같이 구성되는 종래의 최적 필터 화상 생성 장치(200)에서는, 한 번 부호화를 하고 그 부호화에 의해 얻어지는 부호화 정보에 기초하여 최적 대역폭을 결정하도록 되어 있다.
이러한 부호화 정보를 이용한 수법에서는, 대역 제한 처리와 부호화 처리가 불가분하며 최적 대역폭을 사용한 프리 필터 처리만을 하고자 할 경우에도 부호화 처리가 필요하고, 프리 필터 처리 후에 부호화 처리를 할 경우에는 2회의 부호화 처리가 필요하고, 화상 사이즈가 큰 경우 등은 특히 처리 시간을 필요로 한다는 문제가 있다.
이러한 점에서 프리 필터로서 사용하는 대역폭의 최적화는, 부호량 등의 부호화 정보를 사용하는 수법보다도 처리를 간소화할 수 있고 또한 객관적 화질 평가 기준인 PSNR 등에 의한 임의 제어가 가능한 수법이 바람직하다.
본 발명은 상기 사정을 감안하여 이루어진 것으로서, 화상에 대한 적응적인 필터 처리를 부호화 처리 없이 자동적으로 실행할 수 있게 함으로써 영상의 전프레임이 주관적으로 고품질이면서 동등한 객관적 화질 평가치를 가진 화상이 되는 적응적인 필터 처리를 간소화된 처리로 실현할 수 있도록 하는 새로운 화상 처리 기술의 제공을 목적으로 한다.
[과제를 해결하기 위한 수단]
이 목적을 달성하기 위해 본 발명의 화상 처리 장치는, (1)입력한 원화상 데이터의 화상 사이즈로부터 제1 대역폭을 결정하는 제1 대역폭 결정 수단과, (2)제1 대역폭 결정 수단이 결정한 제1 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 제1 필터 계수 배열을 산출하는 제1 필터 계수 배열 산출 수단과, (3)제1 필터 계수 배열 산출 수단이 산출한 제1 필터 계수 배열을 사용하여 원화상 데이터를 필터 처리하고 제1 필터 화상 데이터를 생성하는 제1 필터 화상 데이터 생성 수단과, (4)제1 필터 화상 데이터 생성 수단이 생성한 제1 필터 화상 데이터의 객관적 화질 평가치를 도출하고, 여기에 기초하여 최적 대역폭의 결정에 사용하는 분할 계수를 산출하는 분할 계수 산출 수단과, (5)분할 계수와 최적 대역폭의 대응 관계를 설정하는 최적 대역폭 결정표를 참조함으로써 분할 계수 산출 수단이 산출한 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정하는 최적 대역폭 결정 수단과, (6)최적 대역폭 결정 수단이 결정한 최적 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 최적 필터 계수 배열을 산출하는 최적 필터 계수 배열 산출 수단과, (7)최적 필터 계수 배열 산출 수단이 산출한 최적 필터 계수 배열을 사용하여 원화상 데이터를 필터 처리하고 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 최적 필터 화상 생성 수단을 구비하도록 구성한다.
이 구성을 채용할 때 화상 사이즈와 제1 대역폭의 대응 관계에 대해서 기술하는 제1 대역폭 결정표를 준비하는 경우가 있으며, 이 경우에는 제1 대역폭 결정 수단은 이 제1 대역폭 결정표를 참조함으로써 원화상 데이터의 화상 사이즈에 대응한 제1 대역폭을 결정하도록 처리한다.
또 최적 대역폭 결정표가 화상 사이즈 및 목표의 객관적 화질 평가치에 대응하여 준비되는 경우가 있으며, 이 경우에는 최적 대역폭 결정 수단은 원화상 데이터의 화상 사이즈로 지정되는 목표의 객관적 화질 평가치에 대응한 최적 대역폭 결정표를 선택하고, 그 선택한 최적 대역폭 결정표를 참조함으로써 분할 계수 산출 수단이 산출한 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정하도록 처리한다.
이상의 각 처리 수단이 동작함으로써 실현되는 본 발명의 화상 처리 방법은 컴퓨터 프로그램에서도 실현할 수 있는 것으로서, 이 컴퓨터 프로그램은 적당한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록하여 제공되거나 네트워크를 통해 제공되며 본 발명을 실시할 때에 인스톨되어 CPU 등의 제어 수단상에서 동작함으로써 본 발명을 실현하게 된다.
이와 같이 하여 실현되는 본 발명의 화상 처리 장치에서는, 원화상 데이터를 입력하면, 예를 들면 제1 대역폭 결정표를 참조함으로써 원화상 데이터의 화상 사이즈에 따른 제1 대역폭을 결정한다.
계속해서, 결정된 제1 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 제1 필터 계수 배열을 산출하고, 그 산출한 제1 필터 계수 배열을 사용하고 원화상 데이터를 필터 처리하여 제1 필터 화상 데이터를 생성한다.
계속해서, 객관적 화질 평가치로서 PSNR을 사용하는 경우의 예로 설명하면, 원화상 데이터와 생성된 제1 필터 화상 데이터의 PSNR을 도출하고 여기에 기초하여 예를 들면, 원화상 데이터를 대역 제한하지 않는 경우에 얻어지는 PSNR을 그 도출한 PSNR로 나눔으로써 최적 대역폭의 결정에 사용하는 분할 계수를 산출한다.
계속해서, 원화상 데이터의 화상 사이즈로 지정되는 목표 PSNR에 대응한 최적 대역폭 결정표를 선택하고, 그 선택한 최적 대역폭 결정표를 참조함으로써 산출된 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정한다.
계속해서 결정된 최적 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 최적 필터 계수 배열을 산출하고, 그 최적 필터 계수 배열을 사용하고 원화상 데이터를 필터 처리하여 최적 필터 화상 데이터를 생성한다.
[발명의 효과]
이와 같이 하여 본 발명에 의하면, 원화상을 소정의 객관적 화질 평가치를 가진 화상으로 변환하는 필터 처리를, 부호화 처리 없이 자동적으로 할 수 있게 된다.
이로써 본 발명에 의하면 영상의 전프레임이 주관적으로 고품질이면서 동등한 객관적 화질 평가치를 가진 화상이 되는 적응적인 필터 처리를, 부호화 처리 없이 자동적으로 할 수 있게 되므로 대역 제한 처리의 간소화 및 고기능화를 꾀할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 최적 필터 화상 생성 장치의 일실시형태예이다.
도 2는 제1 대역폭 결정표의 설명도이다.
도 3은 최적 대역폭 결정표의 설명도이다.
도 4는 마찬가지로 최적 대역폭 결정표의 설명도이다.
도 5는 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치가 실행하는 처리 흐름도이다.
도 6은 대역폭과 PSNR의 대응 관계를 도시한 실험 결과의 설명도이다.
도 7은 대역을 제한하는 화상 처리 방법의 설명도이다.
도 8은 리그 방식의 대역 제한을 함으로써 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 최적 필터 화상 생성 장치의 장치 구성도이다.
도 9는 리그 방식의 대역 제한을 함으로써 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 최적 필터 화상 생성 장치가 실행하는 처리 흐름도이다.
도 10은 종래의 최적 필터 화상 생성 장치의 장치 구성도이다.
도 11은 종래의 최적 필터 화상 생성 장치가 실행하는 처리 흐름도이다.
<부호의 설명>
1 최적 필터 화상 생성 장치
10 제1 대역폭 결정표
11 최적 대역폭 결정표
12 원화상 데이터 입력부
13 제1 대역폭 결정부
14 제1 필터 계수 배열 산출부
15 제1 필터 화상 데이터 생성부
16 분할 계수 산출부
17 최적 대역폭 결정표 선택부
18 최적 대역폭 결정부
19 최적 필터 계수 배열 산출부
20 최적 필터 화상 데이터 생성부
21 최적 필터 화상 데이터 출력부
[발명을 실시하기 위한 최적의 형태]
이하, 실시형태에 따라서 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1에, 본 발명에 의한 최적 필터 화상 생성 장치(1)의 일실시형태예를 도시한다.
본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)는, 화상에 대한 적응적인 필터 처리를 부호화 처리 없이 자동적으로 할 수 있도록 함으로써 영상의 전프레임이 주관적으로 고품질이면서 동등한 PSNR을 가진 화상이 되는 적응적인 필터 처리를 간소화된 처리로 실현하는 것으로서, 이것을 실현하기 위해 제1 대역폭 결정표(10)(실제로는 제1 대역폭 결정표를 기억하는 기억부)와, 최적 대역폭 결정표 (11)(실제로는 최적 대역폭 결정표를 기억하는 기억부)와, 원화상 데이터 입력부(12)와, 제1 대역폭 결정부(13)와, 제1 필터 계수 배열 산출부(14)와, 제1 필터 화상 데이터 생성부(15)와, 분할 계수 산출부(16)와, 최적 대역폭 결정표 선택부(17)와, 최적 대역폭 결정부(18)와, 최적 필터 계수 배열 산출부(19)와, 최적 필터 화상 데이터 생성부(20)와, 최적 필터 화상 데이터 출력부(21)를 구비한다.
제1 대역폭 결정표(10)는, 도 2에 도시한 바와 같이 화상 사이즈에 대응시켜 그 화상 사이즈의 화상 데이터를 처리할 때 사용하는 제1 대역폭(r1)의 값이 어떠한 값인지의 정보를 관리한다. 예를 들면, 4096×2048화소의 화상 사이즈를 가진 화상에 관해서는 제1 대역폭(r1)의 값이 C1이 되고, 1920×1080화소의 화상 사이즈를 가진 화상에 관해서는 제1 대역폭(r1)의 값이 C2가 되는 것처럼, 화상 사이즈와 제1 대역폭(r1)의 대응 관계를 관리하는 것이다.
여기에서 화상 사이즈가 커짐에 따라 제1 대역폭(r1)의 값은 작아지도록 설정되어 있기 때문에 도 2에 도시한 제1 대역폭(r1)의 값(Ci)에는
0<C1<C2<C3<C4<C5<C6<C7<……<1
의 관계가 있다. 또 도 2에 도시한 제1 대역폭 결정표(10)에서는, 이러한 화상 사이즈의 경우에는 제1 대역폭(r1)의 값이 이런 값이 된다는 표 구조를 나타냈으나, 이 화상 사이즈의 범위에 있는 경우에는 제1 대역폭(r1)의 값이 이런 값이 된다는 표 구조를 가지도록 해도 좋다.
최적 대역폭 결정표(11)는, 도 3에 도시한 바와 같이 화상 사이즈마다 여러 개의 목표 PSNR이 설정되어 그들의 각 조합만큼 여러 개의 표가 준비되어 있다. 각 표, 즉 어느 화상 사이즈가 있는 목표 PSNR에서 도 4에 도시한 바와 같이, 후술하는 분할 계수(X)의 값의 범위에 대응시키고 그 범위에 있는 분할 계수(X)의 값에 대응시켜 정의되는 최적 대역폭(r2)(목표 PSNR을 실현하기 위한 대역폭)의 값이 어떠한 값인지의 정보를 관리한다.
예를 들면, 「X<A1」의 범위에 있는 분할 계수(X)에 대해서는 최적 대역폭(r2)의 값이 B1이 되고, 「A1≤X<A2」의 범위에 있는 분할 계수(X)에 대해서는 최적 대역폭(r2)의 값이 B2가 되고, 「A2≤X<A3」의 범위에 있는 분할 계수(X)에 대해서는 최적 대역폭(r2)의 값이 B3가 되도록, 분할 계수(X)의 범위와 목표 PSNR을 실현하기 위한 대역폭인 최적 대역폭(r2)의 대응 관계를 관리하는 것이다.
여기에서 Ai(i=1∼n-1)에는,
0<A1<A2<A3<……<An -2<An -1
의 관계가 있다.
또 분할 계수(X)가 커짐에 따라 최적 대역폭(r2)의 값은 커지도록 설정되어 있기 때문에,
0<B1<B2<B3<……<Bn -2<Bn -1<Bn<1
의 관계가 있다.
원화상 데이터 입력부(12)는 최적 필터 화상 데이터의 생성 대상이 되는 원화상 데이터B(1)을 입력함과 동시에 그 입력한 원화상 데이터B(1)의 화상 사이 즈(V)를 특정한다.
제1 대역폭 결정부(13)는, 원화상 데이터 입력부(12)가 특정한 화상 사이즈(V)를 키로 하여 제1 대역폭 결정표(10)를 참조함으로써 그 화상 사이즈(V)에 따라 정의되는 제1 대역폭(r1)을 결정한다.
제1 필터 계수 배열 산출부(14)는, 제1 대역폭 결정부(13)가 결정한 제1 대역폭(r1)으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 제1 필터 계수 배열을 산출한다.
제1 필터 화상 데이터 생성부(15)는, 제1 필터 계수 배열 산출부(14)가 산출한 제1 필터 계수 배열을 사용하여 원화상 데이터B(1)에 대해 필터 처리를 하고 제1 필터 화상 데이터B(r1)을 생성한다.
분할 계수 산출부(16)는, 원화상 데이터B(1)과 제1 필터 화상 데이터 생성부(15)가 생성한 제1 필터 화상 데이터B(r1)을 비교하여 제1 필터 화상 데이터B(r1)의 PSNR인 P(r1)을 측정하고 그것에 기초하여 분할 계수(X)를 산출한다.
최적 대역폭 결정표 선택부(17)는, 화상 사이즈 및 목표 PSNR에 대응시켜 준비되는 여러 개의 최적 대역폭 결정표(11) 중에서 원화상 데이터 입력부(12)가 특정한 화상 사이즈(V)와 사용자로부터 주어진 목표 PSNR에 대응하는 최적 대역폭 결정표(11)를 선택하고, 선택된 표에 할당된 ID번호를 출력한다.
최적 대역폭 결정부(18)은, 분할 계수 산출부(16)가 산출한 분할 계수(X)를 키로 하여 최적 대역폭 결정표 선택부(17)가 선택한(상기 ID번호로 표시되는) 최적 대역폭 결정표(11)를 참조함으로써 최적 대역폭(r2)를 결정한다.
최적 필터 계수 배열 산출부(19)는, 최적 대역폭 결정부(18)가 결정한 최적 대역폭(r2)으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 최적 필터 계수 배열을 산출한다.
최적 필터 화상 데이터 생성부(20)는, 최적 필터 계수 배열 산출부(19)가 산출한 최적 필터 계수 배열을 사용하고 원화상 데이터B(1)에 대해 필터 처리를 하여 최적 필터 화상 데이터B(r2)를 생성한다.
최적 필터 화상 데이터 출력부(21)는, 최적 필터 화상 데이터 생성부(20)가 생성한 최적 필터 화상 데이터를 출력한다.
도 5에, 이와 같이 구성되는 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)가 실행하는 처리 흐름도의 일례를 도시한다.
다음으로, 이 처리 흐름도에 따라서 이와 같이 구성되는 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)가 실행하는 처리에 대해서 상세히 설명하기로 한다.
본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)는 최적 필터 화상 데이터의 생성 요구가 있으면, 도 5의 처리 흐름도에 도시한 바와 같이 우선 처음에 단계S10에서, 최적 필터 화상 데이터의 생성 대상이 되는 원화상 데이터B(1)를 입력함과 동시에 그 입력한 원화상 데이터B(1)의 화상 사이즈(V)를 특정한다.
계속해서 단계S11에서, 그 특정한 화상 사이즈(V)를 키로 하여 제1 대역폭 결정표(10)를 참조함으로써 그 화상 사이즈(V)에 따라 정의되는 제1 대역폭(r1)을 결정한다.
여기에서 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)가 취급하는 원화상 데 이터B(1)의 화상 사이즈(V)가 사전에 정해진 고정 사이즈로 한정되어 있는 경우에는 제1 대역폭 결정표(10)를 준비할 필요가 없으며, 그 고정 사이즈에 따라 사전에 정의된 제1 대역폭(r1)을 결정하게 된다.
계속해서 단계S12에서, 그 결정한 제1 대역폭(r1)으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 제1 필터 계수 배열을 산출한다.
계속해서 단계S13에서, 그 산출한 제1 필터 계수 배열을 사용해서 원화상 데이터B(1)에 대해 필터 처리를 하여 제1 필터 화상 데이터B(r1)을 생성한다.
계속해서 단계S14에서, 원화상 데이터B(1)와 그 생성된 제1 필터 화상 데이터B(r1)을 비교하여 제1 필터 화상 데이터B(r1)의 PSNR인 P(r1)을 측정하고, 그것에 기초하여 분할 계수(X)를 산출한다.
예를 들면, P(r1)을 사용하여
X=51.2/ P(r1)……식(1)
의 산출식에 따라 분할 계수(X)를 산출하는 것이다.
도 6에, 1920×1080화소의 화상 사이즈를 가진 5종류의 화상(1∼5)을 실험 화상 데이터로서 사용하고, 그들 화상(1∼5)의 휘도 성분에 대해 수평, 수직 양방향으로 동일하게 대역폭 r(0.3<r<1)의 주파수 특성을 실현하는 필터 계수 배열로 필터 처리를 했을 때의 대역폭 r과 PSNR의 값 P(r)의 대응 관계의 실험 결과를 도시한다.
이 실험의 결과로부터 알 수 있듯이 상기 식(1)에 나타나는 “51.2"라는 값은, 원화상 데이터를 대역 제한하지 않는 경우에 얻어지는 PSNR의 값을 나타낸다.
계속해서 단계S15에서, 화상 사이즈(V) 및 목표 PSNR에 대응시켜 준비되는 여러 개의 최적 대역폭 결정표(11) 중에서 원화상 데이터 입력부(12)가 특정한 화상 사이즈(V)와 사용자로부터 주어진 목표 PSNR에 대응하는 최적 대역폭 결정표(11)를 선택한다.
여기에서, 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)가 취급하는 원화상 데이터B(1)의 화상 사이즈(V)가 사전에 정해진 고정 사이즈로 한정되어 있는 경우에는, 최적 대역폭 결정표(11)를 화상 사이즈 및 목표 PSNR에 대응시켜 준비할 필요는 없으며 목표 PSNR에 대응시킬 수 있는 여러가지 최적 대역폭 결정표(11)를 준비하게 된다.
또 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)가 취급하는 원화상 데이터B(1)의 화상 사이즈(V)가 사전에 정해진 고정 사이즈로 한정됨과 동시에 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)가 취급하는 목표 PSNR가 사전에 정해진 고정된 값으로 한정되어 있는 경우에는, 최적 대역폭 결정표(11)를 화상 사이즈 및 목표 PSNR에 대응시켜 준비할 필요는 없으며 그 목표 PSNR에 대응시킬 수 있는 한 개의 최적 대역폭 결정표(11)를 준비하게 된다.
계속해서 단계S16에서, 산출한 분할 계수(X)를 키로 하여 선택한 최적 대역폭 결정표(11)를 참조함으로써 최적 대역폭(r2)를 결정한다.
계속해서 단계S17에서, 그 결정한 최적 대역폭(r2)으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 최적 필터 계수 배열을 산출한다.
계속해서 단계S18에서, 그 산출한 최적 필터 계수 배열을 사용해서 원화상 데이터B(1)에 대해 필터 처리를 하여 목표 PSNR을 실현하는 최적 필터 화상 데이터B(r2)를 생성한다.
계속해서 단계S19에서, 그 생성된 최적 필터 화상 데이터B(r2)를 출력하고 처리를 종료한다.
이와 같이 하여 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)는 원화상 데이터B(1)에 대해 필터 처리를 2회 하는 것만으로 목표 PSNR을 실현하는 최적 필터 화상 데이터B(r2)를 생성하도록 처리하는 것이다.
다음으로, 도 6에 도시한 특성을 가진 화상(1∼5)를 구체예로 하여 이상에 설명한 처리에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.
상술한 단계S10의 처리에 따라서, 원화상 데이터B(1)의 화상 사이즈(V)로서 1920×1080화소를 특정하면, 상술한 단계S11의 처리에 따라서 도 2에 도시한 바와 같은 데이터 구조를 가진 제1 대역폭 결정표(10)를 참조함으로써 제1 대역폭(r1)의 값으로서 C2를 결정하게 된다.
여기에서 C2의 값을 0.5라고 하면, 상술한 단계S12∼단계S14의 처리에 따라서 r1=0.5로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 제1 필터 계수 배열을 사용하여 도 6에 도시한 특성을 가진 화상(1∼5)에 관한 제1 필터 화상 데이터B(0.5)를 생성하고, 그들의 제1 필터 화상 데이터B(0.5)의 PSNR인 P(0.5)를 측정하게 된다.
이 측정에 따라서, 도 6으로부터 알 수 있듯이 화상1에 대해서는 P(0.5)=34.5가 측정되고, 화상2에 대해서는 P(0.5)=42.3이 측정되고, 화상3에 대해 서는 P(0.5)=40.6이 측정되고, 화상4에 대해서는 P(0.5)=42.7이 측정되고, 화상5에 대해서는 P(0.5)=45.3이 측정된다.
이로써, 상술한 단계S14의 처리에 따라서 「X=51.2/P(r1)」이라는 산출식을 사용하고, 화상1에 대해서는 분할 계수 X=1.48을 산출하고, 화상2에 대해서는 분할 계수 X=1.21을 산출하고, 화상3에 대해서는 분할 계수 X=1.26을 산출하고, 화상4에 대해서는 분할 계수 X=1.20을 산출하고, 화상5에 대해서는 분할 계수 X=1.13을 산출하게 된다.
계속해서, 상술한 단계S16의 처리에 따라서 이와 같이 하여 산출한 분할 계수(X)를 키로 하여 도 4에 도시한 데이터 구조를 가진 최적 대역폭 결정표(11)를 참조함으로써 최적 대역폭(r2)의 값으로 하고, 분할 계수(X)의 크기에 따른 값(Bi)을 결정하게 된다.
이 때, 최적 대역폭 결정표(11)는 상술한 바와 같이,
0<A1<A2<A3<……<An -2<An -1
0<B1<B2<B3<……<Bn -2<Bn -1<Bn<1
의 데이터 구조를 가지고 있으며, 이로써 분할 계수(X)가 큰 원화상 데이터B(1)일수록 최적 대역폭(r2)의 값이 큰 것으로 결정되고, 분할 계수(X)가 작은 원화상 데이터B(1)일수록 최적 대역폭(r2)의 값이 작은 것으로 결정된다.
즉, 분할 계수(X)가 큰 원화상 데이터B(1)은,
X=51.2/P(r1)
인 산출식으로부터 알 수 있듯이, P(r1)의 값이 작은(즉, 신호 레벨이 낮은) 것을 의미하고, 이로써 목표 PSNR을 실현하려면 최적 대역폭(r2)의 값을 크게 할(즉, 대역 제한을 완하할) 필요가 있으며, 반면 분할 계수(X)가 작은 원화상 데이터B(1)은 P(r1)의 값이 큰 것을 의미하고, 이로써 목표 PSNR을 실현하려면 최적 대역폭(r2)의 값을 작게 할 필요가 있다.
이것을 고려하여 최적 대역폭 결정표(11)는, 분할 계수(X)가 큰 원화상 데이터B(1)일수록 최적 대역폭(r2)의 값이 큰 것으로 결정되고, 분할 계수(X)가 작은 원화상 데이터B(1)일수록 최적 대역폭(r2)의 값이 작은 것으로 결정되는 것을 실현하기 위해,
0<A1<A2<A3<……<An -2<An -1
0<B1<B2<B3<……<Bn -2<Bn -1<Bn<1
의 데이터 구조를 가지는 것이다.
이와 같이 하여 결정되는 최적 대역폭(r2)는, 목표 PSNR을 실현하는 최적 필터 화상 데이터B(r2)를 생성하게 되는 대역폭으로 되어 있으며, 이로써 상술한 단계S16∼단계S17의 처리에 따라서 최적 대역폭(r2)으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 최적 필터 계수 배열을 산출하고, 그것을 사용하여 원화상 데이터B(1)에 대해 필터 처리를 함으로써 목표 PSNR을 실현하는 최적 필터 화상 데이터B(r2)를 생성하는 것이다.
이와 같이 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)에서는, 우선 처음에 원화상 데이터의 화상 사이즈에 따라서 가상 대역폭을 결정하고, 그것에 기초하여 가상 필터 화상 데이터를 생성하여 PSNR을 측정하고, 계속해서 그 측정한 PSNR로부터 분할 계수라는 무차원 파라미터를 산출한다. 그리고 규정 PSNR의 값을 사용하여 분할 계수가 큰 원화상 데이터일수록 최적 대역폭의 값이 큰 것으로 결정되는 데이터 변환 구조를 갖도록 설정된 최적 대역폭 결정표(11)를, 산출한 분할 계수를 키로 하여 참조함으로써 목표 PSNR을 실현하게 되는 최적의 대역폭을 결정하고, 그것에 기초하여 원화상 데이터의 최적의 필터 화상 데이터를 생성하는 것을 실현하는 것이다.
이 구성에 따라서 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)에 의하면, 원화상 데이터에 대해 필터 처리를 2회 하는 것만으로 목표 PSNR을 실현하는 최적의 필터 화상 데이터를 생성할 수 있게 된다.
이로써, 본 실시형태의 최적 필터 화상 생성 장치(1)에 의하면, 영상의 전프레임이 주관적으로 고품질이면서 동등한 객관적 화질 평가치를 가진 화상이 되는 적응적인 필터 처리를, 부호화 처리 없이 자동적으로 할 수 있게 된다.
도시된 실시형태예에 따라서 본 발명을 설명했으나, 본 발명은 여기에 한정되지는 않는다.
예를 들면, 본 실시형태예에서는 화상 데이터의 객관적 화질 평가치로서 PSNR을 사용하는 구성을 나타내었으나, PSNR 이외의 객관적 화질 평가치를 사용하도록 해도 좋다.
또 본 실시형태예에서는, 일례로서 1920×1080화소의 화상 사이즈에 대해서 나타내었으나, 도 2에 도시한 바와 같이 여러가지 화상 사이즈(이른바, 4k×2k, HD, SD, VGA, CIF, QCIF 등 임의)에 대응한 제1 대역폭(r1)을 관리하는 제1 대역폭 결정표(10)를 미리 작성하여 구비해둠으로써 본 발명의 수법을 임의 사이즈의 화상에 적용할 수 있다.
또 본 실시형태예에서는 특별히 상세하게는 설명하지 않았으나, 여러가지 목표 PSNR에 대응한 최적 대역폭 결정표(11)를 미리 작성하여 구비해둠으로써 본 발명의 수법을 사용하여 임의의 화질 제어가 가능한 화상 처리를 할 수 있다.
또 본 실시형태예에서는, 제1 대역폭(r1) 및 최적 대역폭(r2)에 대해서 수평 방향과 수직 방향에서 대역폭을 같은 폭으로 하고 있는데, 수평 방향과 수직 방향에서 대역폭이 다른 경우에도 동일한 효과를 발휘하게 된다. 수평 방향과 수직 방향에서 대역폭을 다르게 하는 것은, 연직 방향에 대해 인력이 있기 때문에 자연 원경(遠景) 영상이나 트랙 영상 등에서 휘도 변화가 수평 방향보다 수직 방향에 대해 큰 것을 적극적으로 이용하기 위함이다.
또 본 실시형태예에서는, 디지털 필터의 탭수에 대해서 특별히 언급하지 않았으나, 다양한 탭수의 디지털 필터에 적용하여 같은 효과를 발휘한다. 또 지정한 대역 제한을 실현하는 디지털 필터의 설계 방법에는 특별히 제약은 없으며, 예를 들면 희망하는 주파수 특성의 형태를 역z변환함으로써 이 주파수 특성을 가진 디지털 필터의 계수 배열을 구하여 설계하는 것을 이용할 수 있다.
또 본 실시형태예에서는, 식(1)에서 51.2라는 값을 사용하였으나, 이것은 사용하는 디지털 필터의 특성에 의존하는 것으로서, 다른 디지털 필터를 사용하는 경 우에는 적절히 변경하게 된다.
또 본 실시형태예에서는, 휘도 성분에만 대역 처리를 하는 것으로 설명하였으나 색차 성분에 대역 처리를 할 수도 있으며, 이 경우에는 부호화시의 부호화 효율을 한층 더 높일 수 있게 된다.
본 발명은, 원화상을 소정의 객관적 화질 평가치를 가진 화상으로 변환하는 필터 처리를 간소화된 처리로 실현할 수 있도록 하는 것으로서, 이 구성에 따라서 영상의 전프레임이 주관적으로 고품질이면서 동등한 객관적 화질 평가치를 가진 화상으로 변환하기 위한 적응적인 필터 처리를 간소화된 처리로 실현할 수 있게 된다.

Claims (10)

  1. 입력한 원화상 데이터의 화상 사이즈로부터 제1 대역폭을 결정하는 단계,
    상기 제1 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 제1 필터 계수 배열을 산출하는 단계,
    상기 제1 필터 계수 배열을 사용해서 상기 원화상 데이터를 필터 처리하여 제1 필터 화상 데이터를 생성하는 단계,
    상기 제1 필터 화상 데이터의 객관적 화질 평가치를 도출하고, 이것에 기초하여 최적 대역폭의 결정에 사용하는 분할 계수를 산출하는 단계,
    상기 분할 계수와 상기 최적 대역폭의 대응 관계를 설정하는 최적 대역폭 결정표를 참조함으로써 상기 산출한 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정하는 단계,
    상기 결정한 최적 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 최적 필터 계수 배열을 산출하는 단계,
    상기 최적 필터 계수 배열을 사용해서 상기 원화상 데이터를 필터 처리하여 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 단계,
    를 구비하는 화상 처리 방법.
  2. 제1항에 기재된 화상 처리 방법에서,
    상기 제1 대역폭을 결정하는 단계에서는, 화상 사이즈와 상기 제1 대역폭의 대응 관계에 대해서 기술하는 제1 대역폭 결정표를 참조함으로써 상기 원화상 데이터의 화상 사이즈에 대응한 상기 제1 대역폭을 결정하는 화상 처리 방법.
  3. 제1항에 기재된 화상 처리 방법에서,
    상기 최적 대역폭을 결정하는 단계에서는, 상기 최적 대역폭 결정표가 화상 사이즈 및 목표의 객관적 화질 평가치에 대응하여 준비되는 경우에는, 그것들 중에서 상기 원화상 데이터의 화상 사이즈로 지정되는 목표의 객관적 화질 평가치에 대응한 최적 대역폭 결정표를 선택하고, 그 선택된 최적 대역폭 결정표를 참조함으로써 상기 산출한 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정하는 화상 처리 방법.
  4. 제1항에 기재된 화상 처리 방법에서,
    상기 분할 계수를 산출하는 단계에서는, 상기 원화상 데이터를 대역 제한하지 않는 경우에 얻어지는 객관적 화질 평가치를 상기 도출한 객관적 화질 평가치로 나눔으로써 상기 분할 계수를 산출하는 화상 처리 방법.
  5. 입력한 원화상 데이터의 화상 사이즈로부터 제1 대역폭을 결정하는 수단,
    상기 제1 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 제1 필터 계수 배열을 산출하는 수단,
    상기 제1 필터 계수 배열을 사용해서 상기 원화상 데이터를 필터 처리하여 제1 필터 화상 데이터를 생성하는 수단,
    상기 제1 필터 화상 데이터의 객관적 화질 평가치를 도출하고, 이것에 기초하여 최적 대역폭의 결정에 사용하는 분할 계수를 산출하는 수단,
    상기 분할 계수와 상기 최적 대역폭의 대응 관계를 설정하는 최적 대역폭 결정표를 참조함으로써 상기 산출한 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정하는 수단,
    상기 결정한 최적 대역폭으로 대역을 제한하는 경우의 주파수 특성을 실현하는 최적 필터 계수 배열을 산출하는 수단,
    상기 최적 필터 계수 배열을 사용해서 상기 원화상 데이터를 필터 처리하여 최적 필터 화상 데이터를 생성하는 수단,
    을 구비한 화상 처리 장치.
  6. 제5항에 기재된 화상 처리 장치에서,
    상기 제1 대역폭을 결정하는 수단은, 화상 사이즈와 상기 제1 대역폭의 대응 관계에 대해서 기술하는 제1 대역폭 결정표를 참조함으로써 상기 원화상 데이터의 화상 사이즈에 대응한 상기 제1 대역폭을 결정하는 화상 처리 장치.
  7. 제5항에 기재된 화상 처리 장치에서,
    상기 최적 대역폭을 결정하는 수단은, 상기 최적 대역폭 결정표가 화상 사이즈 및 목표의 객관적 화질 평가치에 대응하여 준비되는 경우에는, 그것들 중에서 상기 원화상 데이터의 화상 사이즈로 지정되는 목표의 객관적 화질 평가치에 대응 한 최적 대역폭 결정표를 선택하고, 그 선택된 최적 대역폭 결정표를 참조함으로써 상기 산출한 분할 계수에 대응한 최적 대역폭을 결정하는 화상 처리 장치.
  8. 제5항에 기재된 화상 처리 장치에서,
    상기 분할 계수를 산출하는 수단은, 상기 원화상 데이터를 대역 제한하지 않는 경우에 얻어지는 객관적 화질 평가치를 상기 도출한 객관적 화질 평가치로 나눔으로써 상기 분할 계수를 산출하는 화상 처리 장치.
  9. 제1항에 기재된 화상 처리 방법의 실현에 사용되는 처리를 컴퓨터에 실행시키기 위한 화상 처리용 프로그램.
  10. 제1항에 기재된 화상 처리 방법의 실현에 사용되는 처리를 컴퓨터에 실행시키기 위한 화상 처리용 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
KR20087031450A 2006-07-03 2007-07-02 화상 처리 방법 및 장치, 화상 처리용 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 기록 매체 KR101017915B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006182931 2006-07-03
JPJP-P-2006-182931 2006-07-03

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090016490A true KR20090016490A (ko) 2009-02-13
KR101017915B1 KR101017915B1 (ko) 2011-03-04

Family

ID=38894491

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR20087031450A KR101017915B1 (ko) 2006-07-03 2007-07-02 화상 처리 방법 및 장치, 화상 처리용 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 기록 매체

Country Status (11)

Country Link
US (1) US8611434B2 (ko)
EP (1) EP2037406B1 (ko)
JP (1) JP4839375B2 (ko)
KR (1) KR101017915B1 (ko)
CN (1) CN101479764B (ko)
BR (1) BRPI0714172B1 (ko)
CA (1) CA2656207C (ko)
ES (1) ES2567444T3 (ko)
RU (1) RU2407056C2 (ko)
TW (1) TWI367457B (ko)
WO (1) WO2008004521A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102218616B1 (ko) * 2019-11-11 2021-02-19 부산대학교 산학협력단 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009051665A1 (en) * 2007-10-16 2009-04-23 Hillcrest Laboratories, Inc. Fast and smooth scrolling of user interfaces operating on thin clients
CN101765026B (zh) * 2008-12-24 2011-07-27 中国移动通信集团公司 一种图像质量评价值的修正方法和修正系统
CN102984545B (zh) * 2012-12-12 2016-01-20 北京视博云科技有限公司 一种视频类资源的编码方法及装置
KR101832418B1 (ko) * 2015-12-31 2018-02-26 네이버 주식회사 이미지 압축 품질을 최적화 하기 위한 방법 및 시스템
CN112862726B (zh) * 2021-03-12 2023-11-10 湖南国科微电子股份有限公司 图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5181105A (en) * 1986-05-30 1993-01-19 Canon Kabushiki Kaisha Color image correction based on characteristics of a highlights or other predetermined image portion
CA2106440C (en) * 1992-11-30 1997-11-18 Jelena Kovacevic Method and apparatus for reducing correlated errors in subband coding systems with quantizers
JP2894137B2 (ja) 1993-01-26 1999-05-24 ケイディディ株式会社 動画像符号化におけるプリフィルタ制御方法および装置
US5546431A (en) * 1994-04-11 1996-08-13 Intel Corporation Programmable digital filter with substantially equal bandwidth increments
WO1998044637A1 (en) * 1997-03-28 1998-10-08 Sony Corporation Data coding method and device, data decoding method and device, and recording medium
SE512832C2 (sv) * 1997-09-08 2000-05-22 Limt Technology Ab Anordning och förfarande för bearbetning av en bildsignal
ES2191212T3 (es) * 1997-12-23 2003-09-01 Thomson Licensing Sa Metodo de codificacion y descodificacion con ruido bajo.
US6563517B1 (en) * 1998-10-02 2003-05-13 International Business Machines Corp. Automatic data quality adjustment to reduce response time in browsing
US6611872B1 (en) * 1999-01-11 2003-08-26 Fastforward Networks, Inc. Performing multicast communication in computer networks by using overlay routing
US6738074B2 (en) * 1999-12-29 2004-05-18 Texas Instruments Incorporated Image compression system and method
JP4213337B2 (ja) * 2000-12-04 2009-01-21 富士フイルム株式会社 画像処理方法および装置並びに記録媒体
JP3849461B2 (ja) 2001-06-07 2006-11-22 ソニー株式会社 撮像装置及び撮像方法
AU2002341315A1 (en) * 2001-11-01 2003-05-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Improved spatial resolution of video images
BRPI0304545B1 (pt) 2002-01-14 2018-07-03 Nokia Technologies Oy Método de codificação das imagens em uma seqüência de vídeo digital para fornecer os dados de vídeo codificados, codificador de vídeo, método de decodificação dos dados indicativos de uma sequência de vídeo digital, decodificador de vídeo, e, sistema de codificação de vídeo
JP4102973B2 (ja) * 2002-04-24 2008-06-18 日本電気株式会社 動画像の符号化方法および復号化方法、これを用いた装置とプログラム
JP2005538464A (ja) 2002-09-11 2005-12-15 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 画像変換のためのユニット及びその方法
US20040221319A1 (en) * 2002-12-06 2004-11-04 Ian Zenoni Application streamer
JP4143394B2 (ja) * 2002-12-13 2008-09-03 キヤノン株式会社 オートフォーカス装置
JP2004242285A (ja) * 2003-01-14 2004-08-26 Fuji Photo Film Co Ltd ノイズ抑制処理方法および装置並びにプログラム
KR100519776B1 (ko) 2003-11-24 2005-10-07 삼성전자주식회사 영상 신호의 해상도 변환 방법 및 장치
US7302379B2 (en) 2003-12-07 2007-11-27 Adaptive Spectrum And Signal Alignment, Inc. DSL system estimation and parameter recommendation
US20050123038A1 (en) 2003-12-08 2005-06-09 Canon Kabushiki Kaisha Moving image encoding apparatus and moving image encoding method, program, and storage medium
WO2006010373A1 (en) * 2004-07-27 2006-02-02 Telecom Italia S.P.A. Video-communication in mobile networks
JP4140575B2 (ja) * 2004-07-30 2008-08-27 ソニー株式会社 画像変形装置，画像変形回路及び画像変形方法
JP2006053821A (ja) * 2004-08-13 2006-02-23 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理装置および方法並びにプログラム
JP2006053859A (ja) * 2004-08-16 2006-02-23 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理装置および方法並びにプログラム
JP2006101228A (ja) * 2004-09-29 2006-04-13 Toshiba Corp 映像処理装置
JP4462132B2 (ja) * 2005-07-04 2010-05-12 ソニー株式会社 画像特殊効果装置，グラフィックスプロセッサ，プログラム
US20070073878A1 (en) * 2005-09-23 2007-03-29 Qurio Holdings, Inc. System and method for lowering proxy bandwidth utilization
US8275031B2 (en) * 2005-12-15 2012-09-25 Broadcom Corporation System and method for analyzing multiple display data rates in a video system
US8284209B2 (en) * 2005-12-15 2012-10-09 Broadcom Corporation System and method for optimizing display bandwidth
FR2897741B1 (fr) * 2006-02-17 2008-11-07 Canon Kk Procede et dispositif de generation de donnees representatives d'un degre d'importance de blocs de donnees et procede et dispositif de transmission d'une sequence video encodee
US7667719B2 (en) * 2006-09-29 2010-02-23 Amazon Technologies, Inc. Image-based document display
US8040537B2 (en) * 2007-03-15 2011-10-18 Xerox Corporation Adaptive forced binary compression in printing systems

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102218616B1 (ko) * 2019-11-11 2021-02-19 부산대학교 산학협력단 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법
WO2021096167A1 (ko) * 2019-11-11 2021-05-20 부산대학교 산학협력단 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
BRPI0714172B1 (pt) 2019-10-22
EP2037406A1 (en) 2009-03-18
EP2037406A4 (en) 2009-12-02
TW200816088A (en) 2008-04-01
CN101479764B (zh) 2011-11-16
EP2037406B1 (en) 2016-01-13
RU2407056C2 (ru) 2010-12-20
CA2656207A1 (en) 2008-01-10
WO2008004521A1 (en) 2008-01-10
RU2008151422A (ru) 2010-08-20
US8611434B2 (en) 2013-12-17
US20090202001A1 (en) 2009-08-13
BRPI0714172A2 (pt) 2012-12-25
CN101479764A (zh) 2009-07-08
TWI367457B (en) 2012-07-01
CA2656207C (en) 2014-06-10
KR101017915B1 (ko) 2011-03-04
ES2567444T3 (es) 2016-04-22
JPWO2008004521A1 (ja) 2009-12-03
JP4839375B2 (ja) 2011-12-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102192778B1 (ko) 선택 가능한 보간 필터를 구비한 비디오 모션 보상 장치 및 방법
CN111405278B (zh) 使针对图像的一组重建样本的补偿偏移的编码/解码最优化的方法和装置
JP4153202B2 (ja) 映像符号化装置
KR102154407B1 (ko) 타일 기반 스트리밍을 위한 모션 제한 av1 영상 부호화 방법 및 장치
KR101017915B1 (ko) 화상 처리 방법 및 장치, 화상 처리용 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 기록 매체
US10554972B2 (en) Adaptive pre-filtering based on video complexity, output bit rate, and video quality preferences
JP2008541569A (ja) マクロブロックレベルレート制御
JP2001512651A (ja) 量子化マトリクスのフレーム毎の計算方法
CN110225343B (zh) 一种视频编码的码率控制方法及装置
US20130058420A1 (en) Decoding apparatus, decoding method, and computer-readable storage medium
JP2008182562A (ja) 量子化マトリクスを用いた適応的デブロッキングフィルタリングの方法と装置
JP5507770B2 (ja) ビデオ符号化の方法、装置、プログラム及び記録媒体
KR20110086521A (ko) 영역 기반의 부호화/복호화 장치 및 방법
RU2408159C1 (ru) Способ и устройство видеообработки и носитель данных, который хранит программу
US9955160B1 (en) Video encoding using adaptive pre-filtering
JP3209171B2 (ja) 動画像符号化装置
JP2017216630A (ja) 画像符号化装置及びその制御方法
KR20080005747A (ko) 관심영역 기반의 영상 화질개선장치 및 양자화기기 및 그동작 방법
WO2012121211A1 (ja) 量子化制御装置及び方法、及び量子化制御プログラム
JP6966936B2 (ja) 画像符号化装置及びその制御方法及びプログラム
JP2017028622A (ja) 画質制御装置、画質制御方法、画質制御システム及び画質制御用プログラム
JP4582710B2 (ja) 動画像符号化装置
JP3775180B2 (ja) 画像処理方法及び装置
Kwon et al. Adaptive video coding rate control for better perceived picture quality in time-varying channels
JP4763413B2 (ja) 画像改善装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131223

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141226

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151230

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170210

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180209

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190212

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200213

Year of fee payment: 10