KR20100017686A - 통계적 화상 향상 방법, 화상 부호화 방법 및 화상 복호화 방법 - Google Patents

통계적 화상 향상 방법, 화상 부호화 방법 및 화상 복호화 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 참조 화상의 통계 특성을 이용함으로써 화상을 처리하는 것에 관한 것이다. 본 발명의 화상 향상 장치는, 입력 화상을 수신하고, 차분 화상의 통계 특성을 수신하고, 상기 특성 수신 수단으로 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 필터를 생성하고, 필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 필터를 상기 입력 화상에 적용하는 제1 화상 처리부(120) 및 제2 화상 처리부(130)와, 출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 입력 화상에 가산하는 가산기(140)를 구비한다.

Description

통계적 화상 향상 방법, 화상 부호화 방법 및 화상 복호화 방법{STATISTIC IMAGE IMPROVING METHOD, IMAGE ENCODING METHOD, AND IMAGE DECODING METHOD}
본 발명은, 주관적인 화질을 개량하는 방법에 관한 것으로, 특히, 주관적으로 개량된 화질을 제공하는 화상 및 동화상 데이터를 부호화하는 방법에 관한 것이다.
종래의 신호 표현 방법은, MSE(평균 제곱 오차)에 의거한 객관적인 화질량이 최소화되는 식으로, 신호를 표현하는 것을 목적으로 한다. 예를 들면, PCM(펄스 부호 변조), DPCM(차분 펄스 부호 변조), 또는 변환에 의거한 방법이다.
이들의 화질량은, 인간인 관찰자가 주관적으로 화질을 비교할 때의 결과와 그다지 일치하지 않는다. 화질을 비교할 때에, 인간의 시각 시스템(이하, HVS(Human Visual System)라고 한다)이 여러 종류의 화상의 속성에 대해 감도가 높은 것이 알려져 있다. 보다 구체적으로는, 무의식적으로만 볼 때, HVS는, 같은 고차 통계량을 갖는 텍스처를 구별할 수 없다. 이 때문에, 몇 개의 텍스처 합성 방법은, 별도로 부여된 텍스처의 고차 통계치와 매칭되는 텍스처를 합성하는 것에 의거하고 있다(참조 : 비특허 문헌 1). 텍스처 합성 방법은, 주로, 어느 장면에서 빠진 것을 채우거나, 또는, 물체를 제거하기 위해 수정하는 화상에 이용된다. 그 러나, 동화상 부호화에서는, 직접적으로 부호화한다기보다 오히려, 복수의 텍스처를 합성하는 어프로치도 있다(참조 : 비특허 문헌 2 및 비특허 문헌 3).
또, HVS를 위한 주관적인 화질을 개량하는 종래의 다른 방법으로서, 화상을 선예화(鮮銳化)하는 것이 있다. 공통의 기술은, 화상을 보다 선예화하기 위해, 언샤프 마스크의 사용, 또는, 국소적인 콘트라스트 향상의 사용이다.
이상과 같이 하여 텍스처를 합성하거나, 또는, 화상을 선예화하는 기술을 이용하여, HVS를 위한 주관적인 화질을 개량할 수 있다.
비특허 문헌 1 : J. Portilla and E. P. Simoncelli, A parametric texture model based on joint statistics of complex wavelet coefficients, Int. J. Comput. Vis., vol. 40, no. 1, pp. 49-71, 2000
비특허 문헌 2 : A. Dumitras and B. G. Haskell, An encoder-decoder texture replacement method with application to content-based movie coding, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 14 : 825-840, 2004
비특허 문헌 3 : P. Ndjiki-Nya, et al., Improved H.264 coding using texture analysis and synthesis, Proc Icip 2003, 3 : 849-852, 2003
[발명이 해결하고자 하는 과제]
그러나, 상기 종래 기술에 의하면, 이들 기술의 결과로서, 보다 강한 인상을 주지만, 화상의 부자연스러운 출현, 또는, 헤일로 아티팩트(부호화 왜곡)로도 이어질 수 있다는 과제가 있다.
그래서, 본 발명의 목적은, 주관적인 화질을 개량하는 방법을 제공함으로써, 특히, 주관적으로 개량된 화질을 산출하는 화상 및 동화상을 부호화하는 방법, 및, 대응하는 부호화 장치, 복호화 장치 및 화상 향상 장치를 제공하는 것이다.
[과제를 해결하기 위한 수단]
상기 종래의 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 각별한 어프로치는, 결락(缺落)된 주파수 성분을 통계 특성에 의거하여 재구성함으로써, 주관적인 화질을 향상하는 것이다.
본 발명의 화상 부호화 방법은, 입력 화상을 압축하는 단계와, 압축된 화상을 부호화하는 단계와, 입력 화상과 압축된 화상의 차분 화상을 산출하는 단계와, 산출된 차분 화상의 통계 특성을 추출하는 단계와, 산출된 차분 화상의 추출된 통계 특성을 부호화하는 단계를 포함한다.
이에 의해, 본래 소실되었을 성분에 관한 통계 특성을 추출하여, 부호화할 수 있으므로, 복호화 장치측에서, 소실된 성분을 복원할 수 있다. 따라서, 단지 부호화 화상을 복호화하는 경우에 비해, 우수한 화질의 화상을 얻을 수 있다.
또, 본 발명의 화상 복호화 방법은, 압축된 화상을 복호화하는 단계와, 복호화된 화상을 신장하는 단계와, 차분 화상의 통계 특성을 복호화하는 단계와, 차분 화상의 복호화된 통계 특성에 의거하여 제1 필터를 생성하는 단계와, 필터 처리된 화상을 생성하기 위해, 제1 필터를 신장된 화상에 적용하는 단계와, 출력 화상을 생성하기 위해, 필터 처리된 화상과 신장된 화상을 더하는 단계를 포함한다.
이에 의해, 부호화 시에 소실된 성분에 관한 통계 특성을 복호화 시에 복원할 수 있으므로, 단지 부호화 화상을 복호화하는 경우에 비해, 우수한 화질의 화상을 얻을 수 있다.
또, 본 발명의 화상 향상 방법은, 입력 화상을 수신하는 단계와, 차분 화상의 통계 특성을 수신하는 단계와, 차분 화상의 수신된 통계 특성에 의거하여 제1 필터를 생성하는 단계와, 필터 처리된 화상을 생성하기 위해, 입력 화상에 제1 필터를 적용하는 단계와, 출력 화상을 생성하기 위해, 필터 처리된 화상과 입력 화상을 더하는 단계를 포함한다.
이에 의해, 입력 화상에 본래 포함되어 있었을 성분에 관한 통계 특성을 복원할 수 있으므로, 우수한 화질의 화상을 얻을 수 있다.
또, 본 발명의 화상 부호화 장치는, 입력 화상을 압축하는 화상 압축기와, 압축된 화상을 부호화하는 제1 부호화기와, 입력 화상과 압축 화상의 차분 화상을 산출하는 감산기와, 산출된 차분 화상의 통계 특성을 추출하기 위한 제1 통계 분석부와, 산출된 차분 화상의 추출된 통계 특성을 부호화하는 제2 부호화기를 구비한다.
또, 본 발명의 화상 복호화 장치는, 압축된 화상을 복호화하는 제1 복호화기와, 복호화된 화상을 신장하는 화상 신장기와, 차분 화상의 통계 특성을 복호화하는 제2 복호화기와, 차분 화상의 복호화된 통계 특성에 의거하여 제1 필터를 생성하고, 또한, 필터 처리된 화상을 생성하기 위해 제1 필터를 신장된 화상에 적용하기 위한 화상 처리부와, 출력 화상을 생성하기 위해 신장된 화상에 필터 처리된 화상을 더하는 가산기를 구비한다.
또, 본 발명의 화상 향상 장치는, 입력 화상을 수신하는 제1 입력 수단과, 차분 화상의 통계 특성을 수신하는 제2 입력 수단과, 차분 화상의 수신된 통계 특성에 의거하여 제1 필터를 생성하고, 또한, 필터 처리된 화상을 생성하기 위해 입력 화상에 제1 필터를 적용하기 위한 제1 화상 처리부와, 출력 화상을 생성하기 위해 필터 처리된 화상에 입력 화상을 더하는 가산기를 구비한다.
또, 바람직하게는, 이용되는 차분 화상의 통계 특성은, 차분 화상의 자기 상관 함수의 값과, 차분 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도(歪度), 첨도(尖度)의 적어도 1개를 포함한다.
이에 의해, 이들의 통계 특성은, 효과적인 알고리즘에 의해 결정되고, 향상화된 화상이 자연스럽게 보이는 텍스처를 초래할 수 있다.
또, 바람직하게는, 제1 필터는, 필터 처리된 화상의 통계 특성을 차분 화상의 통계 특성으로 조정하도록 적응된다. 바람직하게는, 제1 필터는, 차분 화상의 통계 특성, 즉, 통계 특성의 목표치와, 신장된 (입력) 화상 자체로부터 추출된 통계 특성, 요컨대, 현실의 값에 의거하여 생성된다.
이에 의해, 결락된 주파수 성분을, 통계 특성만으로 재구성할 수 있다.
또, 바람직하게는, 당해 방법은, 또한, 입력 화상(참조 화상)의 통계 특성을 이용해, 이들의 통계 특성에 의거하여 제2 필터를 생성하고, 제2 필터를 출력 화상에 적용한다. 바람직하게는, 제2 필터는, 출력 화상의 통계 특성을, 참조 화상의 복호화된(수신된) 통계 특성으로 조정하기 위해 적응된다. 이들의 특성은, 바람직하게는, 각 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도, 첨도의 적어도 1개를 포함한다.
이에 의해, 결과의 화질은, 더욱 개량될 수 있다.
또, 바람직하게는, 당해 방법은, 또한, 출력 화상과 복호화(입력) 화상의 차분을 산출하고, 필터 처리 단계와 가산 단계를 산출된 차분에 대해 반복하여 적용한다.
이에 의해, 결락된 주파수 성분의 통계 특성은, 보다 고정밀도로 참조 화상의 그것들에 일치시킬 수 있다.
또, 바람직하게는, 변환 베이스의 부호화의 시스템은, 입력/복호화 화상을 압축 및 신장하기 위해 이용된다.
이에 의해, 최첨단 변환 베이스의 부호화의 시스템을 이용함으로써, 고효율적인 알고리즘으로 우수한 부호화 효율을 달성할 수 있다.
또, 입력 화상을 부호화할 때에, 입력 화상은, 바람직하게는, 압축되는 것에 선행하여 로우패스 필터에 노출된다.
이에 의해, 고주파 성분의 감쇠 때문에, 로우패스 필터 처리된 화상은, 보다 효과적으로 압축될 수 있다. 그러나, 감쇠된 성분은, 복호화기측에서의 통계 특성으로 재구성될 수 있다. 이 점에서, 효율적으로 부호화하는 것은, 화질에 영향을 주지 않고, 개량될 수 있다.
[발명의 효과]
본 발명에 의하면, 과도한 선예화 및 헤일로 아티팩트 등의 부자연스러운 영향을 화상에 대해 주지 않고, 화상의 화질을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 상기 및 다른 목적 및 특징은, 부수적인 도면과 함께 부여되는 이하의 설명 및 바람직한 실시 형태로부터 보다 명확해질 것이다.
도 1은, 실시 형태 1의 통계적 화상 향상 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는, 실시 형태 1의 통계적 화상 향상 장치의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 3은, 실시 형태 2의 화상/동화상 부호화 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는, 실시 형태 2의 화상/동화상 부호화 장치의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 5는, 실시 형태 3의 화상/동화상 복호화 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은, 실시 형태 3의 화상/동화상 복호화 장치의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 7은, 실시 형태 4의 화상 처리 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 8은, 실시 형태 2의 화상/동화상 부호화 장치의 변형예의 구성을 도시한 블록도이다.
[부호의 설명]
100 : 통계적 화상 향상 장치 110, 230 : 감산기
120 : 제1 화상 처리부 130 : 제2 화상 처리부
140 : 가산기 150 : 제3 화상 처리부
200, 201 : 부호화 장치 210 : 화상/동화상 부호화기
220 : 화상/동화상 복호화기 240 : 제1 통계 분석부
250 : 제2 통계 분석부 260 : 통계 특성 부호화기
270 : 멀티플렉서 280 : 필터 처리부
300 : 복호화 장치 360 : 통계 특성 복호화기
370 : 디멀티플렉서 400 : 화상 처리 장치
410 : 버스 420 : 메모리
430 : 제1 프레임 메모리 440 : 제2 프레임 메모리
(실시 형태 1)
실시 형태 1의 통계적 화상 향상 장치 및 방법은, 참조 화상의 통계 데이터에 의거하여 화상을 미조정한다. 예를 들면, 원화상 I와 로우패스 화상 Il이 주어진 경우, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치 및 방법은, 몇 개의 화상 통계량을 조정함으로써 결락된 주파수 성분을 재구성한다. 이에 의해, 로우패스 화상 Il을 향상화할 수 있다.
본 실시 형태의 통계적 화상 향상 방법에 있어서, 제1 단계에서는, 원화상 I와 차분 화상 Id(=I-Il)의 고차 통계량과 자기 상관이 해석된다. 제2 단계에서는, 해석의 결과가, 로우패스 화상 Il 내의 결락된 주파수 성분을 재구성하기 위해 이용된다.
도 1은, 실시 형태 1의 통계적 화상 향상 장치(100)의 구성을 도시한 블록도 이다. 상기 도면의 통계적 화상 향상 장치(100)는, 감산기(110)와, 제1 화상 처리부(120)와, 제2 화상 처리부(130)와, 가산기(140)와, 제3 화상 처리부(150)를 구비한다.
감산기(110)는, 입력 화상과, 제3 화상 처리부(150)로부터 출력되는 출력 화상의 차분을 산출한다. 또한, 제3 화상 처리부(150)로부터의 출력 화상이 아직 얻어지고 있지 않은 경우는, 감산기(110)에 있어서의 처리는 생략되고, 입력 화상은, 직접, 제1 화상 처리부(120)에 입력된다.
제1 화상 처리부(120)는, 감산기(110)로부터의 출력을 수신한다. 또, 상술한 바와 같이, 제3 화상 처리부(150)로부터의 출력 화상이 아직 얻어지고 있지 않은 경우는, 입력 화상 Il을 수신한다. 또한, 입력 화상 Il은, 원화상 I에 대해 로우패스 필터 처리된 화상에 대응하는 로우패스 화상이다. 예를 들면, 입력 화상 Il은, 외부의 화상/동화상 복호화기로 복호화된 화상이다.
또한, 제1 화상 처리부(120)는, 제1 참조 화상 Id의 통계 특성을 수신한다. 그리고, 제1 화상 처리부(120)는, 입력 화상의 공간적인 통계 특성과, 제1 참조 화상 Id의 공간적인 통계 특성을 대조하기 위한 필터를 적용한다. 제1 참조 화상 Id는, 예를 들면, 원화상 I와 로우패스 화상 Il의 차분, 즉, Id=I-Il에 대응한다. 이 경우, 필터는 기본적으로, 면밀하게 설계된 하이패스 필터에 대응한다.
보다 구체적으로는, 제1 화상 처리부(120)는, 제1 참조 화상 Id의 통계 특성 으로서, 제1 참조 화상 Id의 자기 상관 함수의 값을 수신한다. 또, 제1 화상 처리부(120)는, 감산기(110)로부터의 출력 화상 또는 입력 화상 Il의 자기 상관 함수의 값을 추출한다. 제1 화상 처리부(120)는, 수신한 자기 상관 함수의 값 및 추출한 자기 상관 함수의 값에 의거하여 필터를 생성하고, 감산기(110)로부터 입력되는 화상, 또는, 입력 화상 Il에 대해 생성한 필터를 적용한다.
제1 화상 처리부(120)는, 이상과 같이 필터 처리된 화상을, 제2 화상 처리부(130)에 출력한다.
제1 화상 처리부(120)는, 바람직하게는, 화상의 자기 상관 함수(의 일부)를, 제1 참조 화상을 위해 산출된 자기 상관 함수로 조정하기 위해, 자기 상관 필터 처리를 실행한다. 이 목적을 달성하기 위해, 제1 화상 처리부(120)는, 입력 화상의 자기 상관 함수의 값과, 공간적인 통계 특성의 일부를 형성하는, 제1 참조 화상의 자기 상관 함수의 값에 의거하여, 필터 계수를 결정한다. 그러한 필터를 결정하기 위한 기술로는 어떠한 방법이 이용되어도 된다. 특히, 비특허 문헌 1에 나타난 방법이어도 된다.
그러나, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치에서는, 자기 상관 필터 처리에 한정되지 않고, 화상의 다른 공간적인 통계 특성을, 입력 화상과 참조 화상의 대조에 이용해도 된다. 예를 들면, 푸리에 변환 계수 또는 웨이브릿 변환 계수, 화상이 다른 서브밴드 사이에서의 상관 등의 통계 특성을 이용해도 된다. 또한, 위너 필터 설계와 같은, 최적인 필터를 설계하는 다른 방법이 이용되어도 된다.
또한, 화상을 선예화하는 경우에는, 0값 부근의 자기 상관 함수의 값은, 특히 관련성이 있다. 그러므로, 제1 화상 처리부(120)는, N×N탭 필터의 필터 계수를, 입력 화상과 제1 참조 화상의 자기 상관 함수의 N×N의 0값 부근의 값을 기초로 하여 결정한다. 이 때, N=7이 최적인 것을 알 수 있다. 단, 다른 어떠한 수의 탭이 동일하게 이용되어도 된다. 이와 같이 결정된 필터 계수를 갖는 필터는, 제1 화상 처리부(120)의 출력을 발생하기 위해 입력 화상에 적용된다.
제2 화상 처리부(130)는, 제1 참조 화상 Id의 통계 특성을 수신한다. 구체적으로는, 제1 참조 화상 Id의 고차 통계 특성을 수신한다. 제2 화상 처리부(130)는, 제1 화상 처리부(120)로부터 입력되는 화상의 고차 통계 특성과 제1 참조 화상의 고차 통계 특성을 대조한다. 제2 화상 처리부(130)는, 각각의 입력 신호의 고차 통계 특성을 조정하기 위해 적응된다. 고차 통계 특성은, 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도와 같은 주변 통계 기술자(記述子)를 포함한다. 예를 들면, 평균 및 분산은, 각각, 화상의 평균 밝기와 콘트라스트를 위한 척도로서 생각되어도 된다.
최적인 결과는, 주변 분포를 4차 모멘트까지 조정함으로써, 즉, 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 모두를 조정함으로써 얻어질 수 있다. 그러나, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치는, 이 점에 한정되지 않는다. 다른 통계 특성이 동일하게 이용되어도 된다. 예를 들면, 상술한 특성의 일부만을 포함하고, 주변 분포의 고차 모멘트, 화소치의 공간적 상관, 화상의 서브밴드 사이의 상관과 같은 다른 통계 특 성 등을 이용해도 된다.
제2 화상 처리부(130)는, 원하는 주변 통계 제약이 맞도록, 각 화소치를 대상 화소치에 매핑하는 변환을 결정한다. 예를 들면, 평균 및 분산은, 입력 신호의 평균을 각 화소치로부터 감산하고, 대상의 표준 편차(예를 들면, 분산의 제곱근)와 입력 신호의 표준 편차의 비에 의해 결과를 스케일링하며, 대상의 평균치를 더함으로써, 대조될 수 있다. 왜도 및 첨도는, 동일하게, 화소치에 대해 6차 다항식을 적용함으로써 조정될 수 있다. 이러한 변환을 위한 계수를 결정하는 기술로 알려진 어떠한 방법이 이용되어도 된다. 예를 들면, 경사 투영 알고리즘이나 비특허 문헌 1에 의해 개시되는 방법이다. 또한, 왜도는, 분포의 비대칭성을 나타내는 값이다. 첨도는, 분포가 평균치의 부근에 밀집되어 있는 정도를 나타내는 값이다. 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 상세한 산출 방법은, 예를 들면, 비특허 문헌 1에 나타내어진다.
제2 화상 처리부(130)는, 수신한 제1 참조 화상 Id의 고차 통계 특성(화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개)에 대응하는, 제1 화상 처리부(120)로부터 입력되는 화상의 고차 통계 특성의 적어도 1개를 추출한다. 그리고, 제2 화상 처리부(130)는, 추출한 고차 통계 특성을 제1 참조 화상 Id의 고차 통계 특성에 맞도록 조정한다.
제2 화상 처리부(130)는, 이상과 같이 고차 통계 특성을 조정한 화상을, 가산기(140)에 출력한다.
가산기(140)는, 제2 화상 처리부(130)로부터의 출력과, 입력 화상을 가산하여, 제3 화상 처리부(150)에 출력한다.
제3 화상 처리부(150)는, 제2 참조 화상 I의 통계 특성을 수신한다. 구체적으로는, 제2 참조 화상 I의 고차 통계 특성을 수신한다. 또한, 제2 참조 화상 I는, 예를 들면, 원화상이다. 제3 화상 처리부(150)는, 각각의 입력 신호의 고차 통계 특성을 조정하기 위해 적응된다.
제3 화상 처리부(150)는, 제2 화상 처리부(130)와 동일한 처리를 실행한다. 다른 점은, 제3 화상 처리부(150)의 입력이, 가산기(140)로부터의 출력과 제2 참조 화상 I인 점이다.
제1 화상 처리부(120), 제2 화상 처리부(130) 및 제3 화상 처리부(150)에 있어서 통계 특성을 조정하는 것은, 서로 독립하여 행해질 수 없다. 이 때문에, 결과를 더욱 개량하기 위해 반복이 실행되어도 된다. 이 목적을 달성하기 위해, 제3 화상 처리부(150)의 출력은, 입력 화상을 감소하고, 산출된 차분 화상에 상술한 처리 단계를 적용하기 위해, 감산기(110)에 공급된다.
또한, 대략 7회의 반복을 행하는 것이 최적인 것으로 판명되어 있다. 상술한 바와 같이, 최초의(즉, 0번째의) 반복에서는, 제3 화상 처리부(150)의 출력은 아직 이용 가능하지 않으므로, 예를 들면, 스위치(도시 생략)에 의해 감산기(110)는 생략되어도 되고, 직접적으로 입력 화상을 제1 화상 처리부(120)에 공급한다. 또한, 그 대신에, 예를 들면, 제3 화상 처리부(150)의 이용 가능하지 않은 출력에 대용하기 위해, 종래의 선예화 알고리즘으로부터 임의의 입력 화상(도시 생략)이 제공되어도 된다.
제1 화상 처리부(120), 제2 화상 처리부(130) 및 제3 화상 처리부(150)의 각각은, 복잡한 계수가 대상 화상에 따른 것이다 라는 의미에서는, 비선형의 화상 변환을 실행한다. 그러므로, 화상 처리부에 의해 적용되는 필터와 변환은, 각 반복 중에서 갱신된다. 화상의 통계 특성은, 원하는 값에 집중되므로, 필터/변환 처리의 영향을 적게 하기 위해, 반복이 행해진다.
이상과 같이, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치에서는, 2단계로 입력 화상의 화질을 향상화한다. 즉, 제1 화상 처리부(120) 및 제2 화상 처리부(130)가 차분 화상의 화질을 향상화하고, 제3 화상 처리부(150)가 입력 화상을 가산 후의 전체 화상의 화질을 향상화한다. 이에 의해, 매우 우수한 화질을 갖는 화상을 얻을 수 있다.
이어서, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치의 동작에 대해 설명한다.
도 2는, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치의 동작을 도시한 흐름도이다.
통계적 화상 향상 장치(100)는, 입력 화상을 수신한다(S101). 수신된 입력 화상은, 제1 화상 처리부(120)에 입력된다. 다음에, 통계적 화상 향상 장치(100)는, 차분 화상의 통계 특성을 수신한다(S102). 수신한 차분 화상의 통계 특성 중, 자기 상관 함수의 값은, 제1 화상 처리부(120)에 입력된다. 수신한 차분 화상의 통계 특성 중, 고차 통계 특성(평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개)은, 제2 화상 처리부(130)에 입력된다. 또한, 차분 화상이란, 예를 들면, 원화상과 원화상에 대해 로우패스 필터 처리를 실시한 로우패스 화상의 차분 등이다. 원화상에 대해 하이패스 필터 처리를 실시한 화상이어도 된다.
제1 화상 처리부(120)는, 자기 상관 필터 처리를 실행한다(S103). 구체적으로는, 우선, 제1 화상 처리부(120)는, 입력 화상의 자기 상관 함수의 값을 추출한다. 그리고, 추출한 입력 화상의 자기 상관 함수의 값과, 입력된 차분 화상의 자기 상관 함수의 값에 의거하여 필터 계수를 결정함으로써, 필터를 생성한다. 제1 화상 처리부(120)는, 입력 화상의 자기 상관 함수의 값을, 차분 화상의 자기 상관 함수의 값으로 조정하도록, 생성한 필터를 입력 화상에 적용한다. 제1 화상 처리부(120)는, 필터 처리를 실시한 화상을 제2 화상 처리부(130)에 출력한다.
제2 화상 처리부(130)는, 제1 화상 처리부(120)에서 필터 처리된 화상의 고차 통계 특성의 조정을 행한다(S104). 구체적으로는, 우선, 제2 화상 처리부(130)는, 제1 화상 처리부(120)로부터 입력되는 화상의 고차 통계 특성(평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개)을 추출한다. 그리고, 추출한 고차 통계 특성과, 입력되는 차분 화상의 고차 통계 특성에 의거하여 필터 계수를 결정함으로써, 필터를 생성한다. 제2 화상 처리부(130)는, 필터 처리된 화상의 고차 통계 특성을, 차분 화상의 고차 통계 특성으로 조정하도록, 생성한 필터를 필터 처리된 화상에 적용한다. 제2 화상 처리부(130)는, 필터 처리를 실시한 화상을 가산기(140)에 출력한다.
가산기(140)는, 제2 화상 처리부(130)로부터 입력된 화상과, 입력 화상을 가산한다(S105).
다음에, 통계적 화상 향상 장치(100)는, 참조 화상의 통계 특성(평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개)을 수신한다(S106). 수신한 참조 화상의 통계 특성은, 제3 화상 처리부(150)에 입력된다. 또한, 참조 화상이란, 입력 화상의 결락된 고주파 성분을 포함하는 화상이다.
제3 화상 처리부(150)는, 가산기(140)에서 가산된 화상의 고차 통계 특성의 조정을 행한다(S107). 구체적으로는, 우선, 가산기(140)에서 가산된 화상의 고차 통계 특성(평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개)을 추출한다. 그리고, 추출한 고차 통계 특성과, 참조 화상의 고차 통계 특성에 의거하여 필터 계수를 결정함으로써, 필터를 생성한다. 제3 화상 처리부(150)는, 가산기(140)에서 가산된 화상의 고차 통계 특성을, 참조 화상의 고차 통계 특성으로 조정하도록, 생성한 필터를 가산된 화상에 적용한다. 제3 화상 처리부(150)는, 필터 처리를 실시한 화상을 출력 화상으로서 출력한다.
통계적 화상 향상 장치(100)는, 제3 화상 처리부(150)로부터 출력되는 출력 화상이 최적인지를 판단한다(S108). 본 실시 형태에서는, 상술한 처리(S103∼S107)를 7회 반복함으로써 최적인 출력 화상을 얻을 수 있으므로, 처리를 행한 회수가 7회인지의 여부를 판정한다.
상술한 처리(S103∼S107)의 회수가 7회인 경우(S108에서 Yes), 통계적 화상 향상 장치(100)는, 출력 화상을 출력한다(S109).
상술한 처리(S103∼S107)의 회수가 7회가 아닌 경우(S108에서 No), 출력 화상은 감산기(110)에 입력된다. 감산기(110)는, 출력 화상으로부터 입력 화상을 감 산한다(S110). 감산 후의 화상은, 제1 화상 처리부(120)에 입력되고, 통계적 화상 향상 장치(100)는 상술한 처리(S103∼S107)를 반복한다. 또한, 예를 들면, 이상의 처리는 매크로 블록 단위로 실행된다.
이상의 처리에 의해, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치(100)는, 입력 화상의 화질을 향상시킬 수 있다.
이상과 같이, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치 및 방법에 의하면, 입력 화상의 주관적인 화질은, 참조 화상의 통계 특성, 특히, 입력 화상에 결락되어 있는 주파수 성분을 포함하는 참조 화상의 통계 특성을 이용함으로써 높일 수 있다. 또한, 입력 화상은, 참조 화상을 직접 이용하는 것에 의해서는, 높아지지 않는다. 오히려, 참조 화상의 선택된 통계 특성만이 고려된다. 그러나, 관련 있는 통계 특성은, 다른 소스로부터 얻어지고, 추정되거나 또는 개산(槪算)되어도 된다. 예를 들면, 입력 화상이, 1개의 화상 방향으로 보다 많은 주파수 정보를 포함하는 경우, 이 방향의 통계는, 그 직교 방향으로 고주파 성분을 구성하는데 이용된다.
또, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치 및 방법에 의하면, 종래의 선예화 알고리즘의 문제를 피할 수 있다. 특히, 참조 화상의 통계 특성을 사용함으로써, 과도한 선예화 및 헤일로 아티팩트가 생기지 않는다. 또한, 본 실시 형태의 통계적 화상 향상 장치 및 방법은, 선예도 향상화의 목적에 한정되지는 않는다. 통계의 선택을 고려하므로, 특히 텍스처는 매우 자연스럽게 나타난다.
(실시 형태 2)
도 3은, 실시 형태 2의 화상/동화상 부호화 장치의 구성을 도시한 블록도이 다. 상기 도면의 부호화 장치(200)는, 화상/동화상 부호화기(210)와, 화상/동화상 복호화기(220)와, 감산기(230)와, 제1 통계 분석부(240)와, 제2 통계 분석부(250)와, 통계 특성 부호화기(260)와, 멀티플렉서(270)를 구비한다.
화상/동화상 부호화기(210)는, 외부로부터 취득한 입력 화상을 압축하여, 부호화한다. 또한, 본 실시 형태의 화상/동화상 부호화기(210)는, 입력 화상에 대해 로우패스 필터 처리를 실시하고, 로우패스 필터 처리된 화상을 압축하여, 부호화한다. 예를 들면, 화상/동화상 부호화기(210)는, JPEG, MPEG-1,2,4 및 H.264/AVC 등을 포함하는 기술에 나타난(불가역의) 부호화 방식에 따라 입력 화상을 부호화한다.
화상/동화상 복호화기(220)는, 부호화된 입력 화상을 복호화한다. 또한, 얻어진 복호화 화상을 신장한다.
감산기(230)는, 입력 화상과 압축 화상의 차분 화상을 산출한다. 또한, 여기에서 말하는 압축 화상이란, 화상/동화상 복호화기(220)에 의해 복호화 및 신장됨으로써, 복원된 화상을 말한다. 보다 구체적으로는, 감산기(230)는, 외부로부터 취득한 입력 화상으로부터, 화상/동화상 부호화기(210)가 압축 부호화되고, 화상/동화상 복호화기(220)에 의해 복호화된 압축 화상을 감산한다. 요컨대, 원화상 신호와 내부에서 복호화된 신호의 차분, 즉, 부호화 에러를 결정한다. 이 차분 신호는, 부호화 에러의 부수되는 통계 특성을 결정하기 위해, 제2 통계 분석부(250)에 공급된다.
제1 통계 분석부(240)는, 외부로부터 취득한 입력 화상의 통계 특성을 추출 한다.
제2 통계 분석부(250)는, 차분 화상, 즉, 부호화 에러의 통계 특성을 추출한다. 그리고, 통계 특성은, 통계 특성 부호화기(260)에 의해 부호화되고, 부호화된 출력 화상을 생성하기 위해, 멀티플렉서(270)에 의해, 화상/동화상 부호화기(210)의 출력과 곱해진다. 부호화 에러의 통계 특성에 더하여, 제2 통계 분석부(250)에 의해 결정된 원입력 화상의 부호화된 통계 특성을 포함하여 출력되어도 된다.
제1 통계 분석부(240) 및 제2 통계 분석부(250)에 의해 추출된 통계 특성은, 도 1과 함께 상술한 것에 대응하고, 화상의 공간 특성(상관)과 강도 히스토그램의 특성(주변 분포의 통계량)을 포함해도 된다. 특히, 0값 부근의 자기 상관 함수의 값은, 강도 분포의 평균, 분산, 왜도, 첨도를 포함하고, 강도 및/또는 색 분포의 모멘트와 동일하게 결정되어도 된다. 이것을 달성하기 위해, 난수(亂數)를 추정하는 기술에 나타난 방법이 이용되어도 된다.
통계 특성 부호화기(260)는, 제1 통계 분석부(240) 및 제2 통계 분석부(250)에 의해 추출된 통계 특성을 부호화한다. 부호화에는, 단순 이진수 형식으로부터 고효율 엔트로피 부호화 방식까지의, 수치 데이터를 부호화하는 기술에 나타난 방법을 이용해도 된다.
멀티플렉서(270)는, 화상/동화상 부호화기(210)에서 압축 부호화된 부호화 화상과, 통계 특성 부호화기(260)에서 부호화된 부호화 통계 특성을 혼합한다.
또한, 통계 특성 부호화기(260)와 멀티플렉서(270)는, JPEG 및 MPEG 등의 종래의 부호화 화상 및 부호화 동화상 데이터를 기억하기 위한 용기 형식을 특히 잘 이용하고, 종래의 부호화 화상 데이터의 메타데이터로서 통계 특성을 기억하도록 설계되어도 된다. 이 점에 있어서, 부호화 장치(200)의 출력은, 부가적인 통계 정보를 단지 무시해도 되는 종래의 부호화 장치와 호환성이 있다. 한편, 실시 형태 3에서 상세히 서술하는 복호화 장치는, 향상화된 출력 화상을 제공하기 위해, 부가적인 통계 정보를 이용해도 된다.
이어서, 본 실시 형태의 화상/동화상 부호화 장치의 동작에 대해 설명한다.
도 4는, 본 실시 형태의 화상/동화상 부호화 장치의 동작을 도시한 흐름도이다.
우선, 입력 화상은, 화상/동화상 부호화기(210), 감산기(230) 및 제1 통계 분석부(240)에 입력된다. 화상/동화상 부호화기(210)는, 입력 화상에 대해 로우패스 필터 처리를 실행한다(S201). 그리고, 로우패스 필터 처리된 화상을 압축하고, 얻어진 압축 화상을 부호화한다(S202).
다음에, 감산기(230)는, 입력 화상과 압축 화상의 차분 화상을 산출한다(S203). 구체적으로는, 화상/동화상 부호화기(210)에서 부호화된 부호화 압축 화상은, 화상/동화상 복호화기(220)에 입력된다. 화상/동화상 복호화기(220)는, 입력된 부호화 압축 화상을 복호화하고, 얻어진 복호화 압축 화상을 감산기(230)에 출력한다. 그리고, 감산기(230)가, 입력 화상으로부터 복호화 압축 화상을 감산함으로써, 차분 화상을 산출한다. 산출된 차분 화상은, 제2 통계 분석부(250)에 입력된다.
이어서, 제1 통계 분석부(240) 및 제2 통계 분석부(250)가, 각각, 입력 화상 의 통계 특성과 차분 화상의 통계 특성을 추출한다(S204). 추출한 통계 특성은, 통계 특성 부호화기(260)에 입력된다.
통계 특성 부호화기(260)는, 제1 통계 분석부(240) 및 제2 통계 분석부(250)에서 추출된 입력 화상의 통계 특성과 차분 화상의 통계 특성을 부호화한다(S205). 그리고, 멀티플렉서(270)는, 화상/동화상 부호화기(210)에서 부호화된 압축 화상과, 통계 특성 부호화기(260)에서 부호화된 통계 특성을 혼합하여 출력한다(S206).
이상의 처리에 의해, 본 실시 형태의 부호화 장치(200)는, 입력 화상을 압축할 때에 결락되는 주파수 성분을 나타내는 통계 특성을 부호화하고, 부호화 화상과 혼합하여 출력한다. 이에 의해, 본래 결락되어 있었던 주파수 성분을 복호화할 수 있으므로, 화질을 향상시킬 수 있다.
(실시 형태 3)
도 5는, 실시 형태 3의 화상/동화상 복호화 장치의 구성을 도시한 블록도이다. 상기 도면의 복호화 장치(300)는, 디멀티플렉서(370)와, 통계 특성 복호화기(360)와, 화상/동화상 복호화기(220)와, 통계적 화상 향상 장치(100)를 구비한다. 또한, 통계적 화상 향상 장치(100)는, 실시 형태 1에서 설명한 통계적 화상 향상 장치(100)이고, 화상/동화상 복호화기(220)는, 실시 형태 2에서 설명한 화상/동화상 복호화기(220)이므로, 이하에서는 설명을 생략한다.
디멀티플렉서(370)는, 부호화된 화상/동화상을 나타내는 데이터를, 부호화된 통계 특성을 나타내는 데이터와, 부호화 화상 그 자체를 나타내는 데이터로 분리한다. 그리고, 양자는, 적절한 복호화기, 즉, 통계 특성 복호화기(360)와 종래의 화 상/동화상 복호화기(220)에 입력된다.
통계 특성 복호화기(360)는, 디멀티플렉서(370)에서 분리된 부호화 통계 특성을 복호화한다. 통계 특성 복호화기(360)는, 도 3에서 나타낸 통계 특성 부호화기(260)에서 이용된 부호화 방식과 대응하고, 통계 데이터를 복호화한다.
화상/동화상 복호화기(220)는, 부호화 데이터를 발생시키는데 이용된 방식과 일치하는 것이면, 어떠한 부호화 방식을 이용해도 된다.
이상과 같이, 복호화된 화상 및 복호화된 통계 특성은, 통계적 화상 향상 장치(100)에 공급된다. 도 1에서 설명한 바와 같이, 통계적 화상 향상 장치(100)는, 화상 성분, 특히, 불가역 압축에 의해 복호화 화상에서는 소실된 고주파 성분(부호화 에러)을 재구성하기 위해 통계 데이터를 이용한다.
이어서, 본 실시 형태의 화상/동화상 복호화 장치의 동작에 대해 설명한다.
도 6은, 본 실시 형태의 화상/동화상 복호화 장치의 동작을 도시한 흐름도이다.
우선, 부호화 화상 데이터가 입력되고, 디멀티플렉서(370)는, 부호화 화상 그 자체와, 부호화 통계 특성으로 분리한다(S301). 부호화 화상 그 자체는, 화상/동화상 복호화기(220)에 입력되고, 부호화 통계 특성은, 통계 특성 복호화기(360)에 입력된다.
화상/동화상 복호화기(220)는, 입력되는 부호화 화상을 복호화한다(S302). 복호화된 화상은, 통계적 화상 향상 장치(100)에 입력 화상으로서 입력된다.
통계 특성 복호화기(360)는, 입력되는 부호화 통계 특성을 복호화한 다(S303). 복호화된 통계 특성은, 통계적 화상 향상 장치(100)에 입력된다. 이 때, 차분 화상의 통계 특성에 대해서는, 도 1의 제1 화상 처리부(120) 및 제2 화상 처리부(130)에 입력된다. 참조 화상의 통계 특성에 대해서는, 도 1의 제3 화상 처리부(150)에 입력된다.
통계적 화상 향상 장치(100)는, 도 2의 흐름도에 나타낸 처리를 실행한다(S304).
이상의 처리에 의해, 본 실시 형태의 복호화 장치(300)는, 부호화 화상과 부호화 통계 특성을 분리하여, 개별적으로 복호화할 수 있다. 이에 의해, 개별적으로 얻어진 입력 화상과 통계 특성을 이용하여, 도 1에 나타낸 통계적 화상 향상 장치(100)는, 용이하게 화상의 화질을 향상화할 수 있다.
이와 같이, 복호화 화상의 주관적 화질은, 사실상, 부호화되는 데이터의 양을 증가하지 않고 개량된다. 특히, 동화상 부호화의 관련에서는, 부호화 효율에 있어서 중요한 게인이 얻어져도 된다. 왜냐하면, 부호화 에러의 통계 특성은, 적어도 동화상 시퀀스 전체에 있어서는 동일할 가능성이 있기 때문이다. 그러므로, 통계 특성은, 복수의 동화상 때문에 꼭 한 번은, 결정되고, 부호화되고, 송신되지 않으면 안 된다. 또한, 부호화 에러의 통계 특성은, 카메라의 광학적 및 전기적 특성 때문일지도 모르고, 전체적으로, 대상 화상 내용과는 독립되어 있다. 이것은, 신호의 오버헤드를 줄이는데, 또한 이용되어도 된다.
(실시 형태 4)
본 실시 형태의 화상 처리 장치는, 실시 형태 1의 통계적 화상 향상 장치와, 적어도 2개의 프레임 메모리를 구비한다.
도 7은, 본 실시 형태의 화상 처리 장치의 구성을 도시한 블록도이다. 상기 도면에 나타낸 화상 처리 장치(400)는, 통계적 화상 향상 장치(100)와, 버스(410)와, 메모리(420)를 구비한다.
통계적 화상 향상 장치(100)는, 도 1에 나타낸 통계적 화상 향상 장치(100)와 동일한 구성이며, 여기에서는 설명을 생략한다. 또한, 실시 형태 4의 통계적 화상 향상 장치(100)는, 버스(410)를 통해, 메모리(420)와 데이터의 교환을 행할 수 있다.
메모리(420)는, 제1 프레임 메모리(430)와, 제2 프레임 메모리(440)의 적어도 2개의 메모리를 구비한다.
제1 프레임 메모리(430)는, 통계적 화상 향상 장치(100)가 수신한 입력 화상을 유지한다.
제2 프레임 메모리(440)는, 통계적 화상 향상 장치(100)에 있어서의 처리 중인 화상을 유지한다.
통계적 화상 향상 장치(100)는, 화상의 향상화 처리를 종료하면, 제2 프레임 메모리(440)에 유지된 화상을 독출하여, 외부로 출력한다.
이상과 같이, 본 실시 형태의 화상 처리 장치는, 입력 화상과 처리 중인 화상을 다른 프레임 메모리에 저장한다. 이에 의해, 통계적 화상 향상 장치(100)에 있어서의 반복 처리를 행할 때에는, 입력 화상을 한쪽의 프레임 메모리로부터 독출하고, 처리 중인 화상을 다른 쪽의 프레임 메모리로부터 독출할 수 있으므로, 간이 한 구성으로 각 처리를 실행할 수 있다.
이상, 본 발명의 통계적 화상 향상 장치, 화상 부호화 장치 및 화상 복호화 장치에 대해, 실시 형태에 의거하여 설명하였지만, 본 발명은, 이들 실시 형태에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 취지를 일탈하지 않는 한, 당업자가 생각해낸 각종 변형을 각 실시 형태에 실시한 것이나, 다른 실시 형태에 있어서의 구성 요소를 조합하여 구축되는 형태도, 본 발명의 범위 내에 포함된다.
예를 들면, 주관적인 화질을 개량하여, 송신 또는 기억되는 데이터량을 일정하게 유지하는 대신에, 본 발명은, 화질을 일정하게 유지함으로써 압축 게인을 개량하는데 이용되어도 된다. 예를 들면, 보다 정확한 양자화는, 본 발명의 통계적 화상 향상 방법을 이용함으로써, 보상되어도 된다.
또한, 본 발명에서는, 입력 화상은, 도 3의 화상/동화상 부호화기(210)에 공급되기 전에, 로우패스 필터 처리가 행해진다. 도 8은, 실시 형태 2의 화상/동화상 부호화 장치의 변형예의 구성을 도시한 도면이다. 상기 도면의 부호화 장치(201)는, 도 3의 부호화 장치(200)에, 필터 처리부(280)가 더 더해진 점이 다르다. 이하에서는, 다른 점을 중심으로 설명하고, 같은 점의 설명은 생략한다.
필터 처리부(280)는, 입력 화상에 대해, 로우패스 필터 처리를 행한다. 그리고, 로우패스 필터 처리된 입력 화상을, 화상/동화상 부호화기(210)에 공급한다. 화상/동화상 부호화기(210)는, 로우패스 필터 처리된 입력 화상을 압축하고, 얻어진 압축 화상을 부호화한다.
이에 의해, 고주파 성분의 감쇠 때문에, 로우패스 필터 처리가 실시된 화상 은, 보다 효율적으로 부호화될 수 있다. 그리고, 복호화기측에서, 통계 특성은, 결락된 주파수 성분을 재구성하기 위해 이용되어도 된다. 단, 이 입력 화상에 대한 로우패스 필터 처리는 반드시 필요하지는 않다.
또한, 본 발명은, 통계적 화상 향상 장치, 화상 부호화 장치 및 화상 복호화 장치로서 실현할 수 있을 뿐만 아니라, 상술한 장치를 구성하는 처리 수단을 단계로 하는 방법으로서 실현할 수도 있다. 또, 이들 단계를 컴퓨터에 실행시키는 프로그램으로서 실현해도 된다. 또한, 당해 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory) 등의 기록 매체, 및, 당해 프로그램을 나타낸 정보, 데이터 또는 신호로서 실현해도 된다. 그리고, 그들 프로그램, 정보, 데이터 및 신호는, 인터넷 등의 통신 네트워크를 통해 전달해도 된다.
또, 상기의 각 장치를 구성하는 구성 요소의 일부 또는 전부는, 1개의 시스템 LSI(Large Scale Integration : 대규모 집적 회로)로 구성되어 있어도 된다. 시스템 LSI는, 복수의 구성부를 1개의 칩 상에 집적하여 제조된 초다기능 LSI이고, 구체적으로는, 마이크로 프로세서, ROM 및 RAM(Random Access Memory) 등을 포함하여 구성되는 컴퓨터 시스템이다.
이상과 같이 요약하면, 본 발명은, 참조 화상의 통계 특성을 이용함으로써, 화상을 향상화하는 것에 관련된다. 특히, 원화상과 로우패스 필터 처리된 화상의 차분에 대응하는 참조 화상의 고차 통계 특성으로부터 결정되는 통계 제약에 대응하는, 결락된 주파수 성분을 재구성함으로써, 화상은 선예화되어도 된다. 이 형식의 통계 화상 향상은, 부호화 화상과 함께 부호화 에러의 통계 특성을 송신함으로 써, 고압축 게인으로 우수한 화질을 얻기 때문에, 화상 및 동화상 부호화에 적용되어도 된다.
본 발명은, 화상의 화질을 향상시키는 장치에 적용할 수 있고, 예를 들면, 화상/동화상 부호화 장치 및 화상/동화상 복호화 장치 등에 적용할 수 있다.

Claims (32)

  1. 입력 화상을 압축하는 압축 단계와,
    상기 압축 단계에서 얻어지는 압축 화상을 부호화하는 화상 부호화 단계와,
    상기 입력 화상과 상기 압축 화상의 차분 화상을 산출하는 차분 화상 산출 단계와,
    상기 차분 화상 산출 단계에서 산출된 상기 차분 화상의 통계 특성을 추출하는 제1 특성 추출 단계와,
    상기 제1 특성 추출 단계에서 추출된 상기 차분 화상의 통계 특성을 부호화하는 제1 특성 부호화 단계를 포함하는 화상 부호화 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 특성 추출 단계에서 추출된 상기 차분 화상의 통계 특성은, 상기 차분 화상의 자기 상관 함수의 값과, 상기 차분 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도(歪度) 및 첨도(尖度)의 적어도 1개를 포함하는 화상 부호화 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 화상 부호화 방법은,
    상기 입력 화상의 통계 특성을 추출하는 제2 특성 추출 단계와,
    상기 제2 특성 추출 단계에서 추출된 상기 입력 화상의 통계 특성을 부호화 하는 제2 특성 부호화 단계를 더 포함하는 화상 부호화 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 제2 특성 추출 단계에서 추출된 상기 입력 화상의 통계 특성은, 상기 입력 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는 화상 부호화 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 압축 단계에서는, 상기 입력 화상을, 변환 베이스의 부호화 방식에 의해 압축하는 화상 부호화 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 화상 부호화 방법은,
    상기 입력 화상을 로우패스 필터 처리하는 로우패스 필터 처리 단계를 더 포함하고,
    상기 압축 단계에서는, 상기 입력 화상이 아니라, 상기 로우패스 필터 처리된 화상을 압축하는 화상 부호화 방법.
  7. 압축 화상을 복호화하는 화상 복호화 단계와,
    상기 화상 복호화 단계에서 얻어지는 복호화 화상을 신장하는 신장 단계와,
    차분 화상의 통계 특성을 복호화하는 제1 특성 복호화 단계와,
    상기 제1 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 제1 필터를 생성하는 제1 필터 생성 단계와,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 신장 단계에서 얻어진 신장 화상에 상기 제1 필터를 적용하는 제1 필터 처리 단계와,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 신장 화상에 가산하는 가산 단계를 포함하는 화상 복호화 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제1 필터는, 상기 필터 처리된 화상의 통계 특성을 상기 제1 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 차분 화상의 통계 특성으로 조정하도록 적응되는 화상 복호화 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 제1 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 차분 화상의 통계 특성은, 상기 차분 화상의 자기 상관 특성의 값과, 상기 차분 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는 화상 복호화 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 화상 복호화 방법은,
    상기 신장 화상의 자기 상관 특성의 값과, 상기 신장 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는, 상기 신장 화상의 통계 특성을 추출하는 제1 특성 추출 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 필터는, 상기 제1 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 차분 화상의 통계 특성과, 상기 제1 특성 추출 단계에서 추출된 상기 신장 화상의 통계 특성에 의거하여 생성되는 화상 복호화 방법.
  11. 청구항 7에 있어서,
    상기 화상 복호화 방법은,
    참조 화상의 통계 특성을 복호화하는 제2 특성 복호화 단계와,
    상기 제2 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 참조 화상의 통계 특성에 의거하여 제2 필터를 생성하는 제2 필터 생성 단계와,
    상기 출력 화상에 상기 제2 필터를 적용하는 제2 필터 처리 단계를 더 포함하는 화상 복호화 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 제2 필터는, 상기 출력 화상의 통계 특성을 상기 제2 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 참조 화상의 상기 통계 특성으로 조정하도록 적응되는 화상 복호화 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 제2 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 참조 화상의 상기 통계 특성은, 상기 참조 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는 화상 복호화 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 화상 복호화 방법은,
    상기 출력 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는, 상기 출력 화상의 통계 특성을 추출하는 제2 특성 추출 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 필터는, 상기 제2 특성 복호화 단계에서 복호화된 상기 참조 화상의 통계 특성과, 상기 제2 특성 추출 단계에서 추출된 상기 출력 화상의 통계 특성에 의거하여 생성되는 화상 복호화 방법.
  15. 청구항 7에 있어서,
    상기 화상 복호화 방법은,
    상기 출력 화상과 상기 복호화 화상의 차분을 산출하는 차분 산출 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 필터 처리 단계에서는, 상기 차분 산출 단계에서 산출된 차분에 대해 상기 제1 필터를 적용하며,
    상기 제1 필터 처리 단계와 상기 가산 단계를 반복하는 화상 복호화 방법.
  16. 청구항 7에 있어서,
    상기 신장 단계에서는, 상기 복호화 화상을, 변환 베이스의 부호화 방식에 의해 신장하는 화상 복호화 방법.
  17. 입력 화상을 수신하는 화상 수신 단계와,
    차분 화상의 통계 특성을 수신하는 제1 특성 수신 단계와,
    상기 제1 특성 수신 단계에서 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 제1 필터를 생성하는 제1 필터 생성 단계와,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 제1 필터를 상기 입력 화상에 적용하는 제1 필터 처리 단계와,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 입력 화상에 가산하는 가산 단계를 포함하는 화상 향상 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 제1 필터는, 상기 필터 처리된 화상의 통계 특성을, 상기 제1 특성 수신 단계에서 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성으로 조정하도록 적응되는 화상 향상 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 제1 특성 수신 단계에서 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성은, 상기 차분 화상의 자기 상관 특성의 값과, 상기 차분 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는 화상 향상 방법.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 화상 향상 방법은,
    상기 입력 화상의 자기 상관 함수의 값과, 상기 입력 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는, 상기 입력 화상의 통계 특성을 추출하는 제1 특성 추출 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 필터는, 상기 제1 특성 수신 단계에서 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성과, 상기 제1 특성 추출 단계에서 추출된 상기 입력 화상의 통계 특성에 의거하여 생성되는 화상 향상 방법.
  21. 청구항 17에 있어서,
    상기 화상 향상 방법은,
    참조 화상의 통계 특성을 수신하는 제2 특성 수신 단계와,
    상기 제2 특성 수신 단계에서 수신된 상기 참조 화상의 통계 특성에 의거하여 제2 필터를 생성하는 제2 필터 생성 단계와,
    상기 제2 필터를 상기 출력 화상에 적용하는 제2 필터 처리 단계를 더 포함하는 화상 향상 방법.
  22. 청구항 21에 있어서,
    상기 제2 필터는, 상기 출력 화상의 통계 특성을 상기 제2 특성 수신 단계에서 수신된 상기 참조 화상의 통계 특성으로 조정하도록 이용되는 화상 향상 방법.
  23. 청구항 22에 있어서,
    상기 제2 특성 수신 단계에서 수신된 상기 참조 화상의 통계 특성은, 상기 참조 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는 화상 향상 방법.
  24. 청구항 23에 있어서,
    상기 화상 향상 방법은,
    상기 출력 화상의 화소치의 평균, 분산, 왜도 및 첨도의 적어도 1개를 포함하는, 상기 출력 화상의 통계 특성을 추출하는 제2 특성 추출 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 필터는, 상기 제2 특성 수신 단계에서 수신된 상기 참조 화상의 통계 특성과, 상기 제2 특성 추출 단계에서 추출된 상기 출력 화상의 통계 특성에 의거하여 생성되는 화상 향상 방법.
  25. 청구항 17에 있어서,
    상기 화상 향상 방법은,
    상기 출력 화상과 상기 입력 화상의 차분을 산출하는 차분 산출 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 필터 처리 단계에서는, 상기 차분 산출 단계에서 산출된 차분에 대해 상기 제1 필터를 적용하며,
    상기 제1 필터 처리 단계와 상기 가산 단계를 반복하는 화상 향상 방법.
  26. 입력 화상을 압축하고, 얻어진 압축 화상을 부호화하는 화상 부호화 수단과,
    상기 입력 화상과 상기 압축 화상의 차분 화상을 산출하는 차분 화상 산출 수단과,
    상기 차분 화상 산출 수단으로 산출된 상기 차분 화상의 통계 특성을 추출하는 특성 추출 수단과,
    상기 특성 추출 수단으로 추출된 상기 차분 화상의 통계 특성을 부호화하는 특성 부호화 수단을 구비하는 화상 부호화 장치.
  27. 압축 화상을 복호화하고, 얻어진 복호화 화상을 신장하는 화상 복호화 수단과,
    차분 화상의 통계 특성을 복호화하는 특성 복호화 수단과,
    상기 특성 복호화 수단으로 복호화된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 필터를 생성하는 필터 생성 수단과,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 화상 복호화 수단으로 얻어진 신장 화 상에 상기 필터를 적용하는 필터 처리 수단과,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 신장 화상에 가산하는 가산 수단을 구비하는 화상 복호화 장치.
  28. 입력 화상을 수신하는 화상 수신 수단과,
    차분 화상의 통계 특성을 수신하는 특성 수신 수단과,
    상기 특성 수신 수단으로 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 필터를 생성하는 필터 생성 수단과,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 필터를 상기 입력 화상에 적용하는 필터 처리 수단과,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 입력 화상에 가산하는 가산 수단을 구비하는 화상 향상 장치.
  29. 입력 화상을 수신하는 화상 수신 수단과,
    상기 화상 수신 수단으로 수신된 상기 입력 화상을 유지하는 제1 프레임 메모리와,
    차분 화상의 통계 특성을 수신하는 특성 수신 수단과,
    상기 특성 수신 수단으로 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 필터를 생성하는 필터 생성 수단과,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 제1 프레임 메모리로부터 독출된 상기 입력 화상에, 상기 필터를 적용하는 필터 처리 수단과,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 입력 화상에 가산하는 가산 수단과,
    상기 필터 처리 수단 및 상기 가산 수단에 의한 처리가 실행 중인 화상을 유지하는 제2 프레임 메모리를 구비하는 화상 처리 장치.
  30. 입력 화상을 압축하고, 얻어진 압축 화상을 부호화하는 화상 부호화 수단과,
    상기 입력 화상과 상기 압축 화상의 차분 화상을 산출하는 차분 화상 산출 수단과,
    상기 차분 화상 산출 수단으로 산출된 상기 차분 화상의 통계 특성을 추출하는 특성 추출 수단과,
    상기 특성 추출 수단으로 추출된 상기 차분 화상의 통계 특성을 부호화하는 특성 부호화 수단과,
    상기 압축 화상을 복호화하고, 얻어진 복호화 화상을 신장하는 화상 복호화 수단과,
    상기 차분 화상의 통계 특성을 복호화하는 특성 복호화 수단과,
    상기 특성 복호화 수단으로 복호화된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 필터를 생성하는 필터 생성 수단과,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 화상 복호화 수단으로 얻어진 신장 화상에 상기 필터를 적용하는 필터 처리 수단과,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 신장 화상에 가산하는 가산 수단을 구비하는 화상 처리 시스템.
  31. 입력 화상을 수신하는 화상 수신 단계와,
    차분 화상의 통계 특성을 수신하는 특성 수신 단계와,
    상기 특성 수신 수단으로 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 필터를 생성하는 필터 생성 단계와,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 필터를 상기 입력 화상에 적용하는 필터 처리 단계와,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 입력 화상에 가산하는 가산 단계를 포함하는 화상 향상 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램.
  32. 입력 화상을 수신하는 화상 수신 수단과,
    차분 화상의 통계 특성을 수신하는 특성 수신 수단과,
    상기 특성 수신 수단으로 수신된 상기 차분 화상의 통계 특성에 의거하여 필터를 생성하는 필터 생성 수단과,
    필터 처리된 화상을 생성하도록, 상기 필터를 상기 입력 화상에 적용하는 필터 처리 수단과,
    출력 화상을 생성하도록, 상기 필터 처리된 화상을 상기 입력 화상에 가산하는 가산 수단을 구비하는 집적 회로.
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