KR20110055662A - 워터마킹의 블록 현상 및 충실도 - Google Patents

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Abstract

압력을 측정하기 위한 장치가 개시된다. 일 실시예에서, 본 장치는 공간에 의해 분리된 2개의 층(24, 26)을 포함하는 적어도 하나의 요소 - 상기 공간의 치수는 상기 2개의 층을 가로질러 인가되는 전압에 응답하여 가변 기간에 걸쳐 변함 - 및 상기 기간을 측정하도록 구성되는 측정 모듈을 포함하며, 상기 기간은 상기 장치에 대한 주변 압력을 나타낸다.

Description

워터마킹의 블록 현상 및 충실도{BLOCKINESS AND FIDELITY IN WATERMARKING}
<상호 참조>
본 특허 출원은 "BLOCKINESS AND FIDELITY"라는 제목으로 2008년 8월 20일자로 출원된 미국 특허 가출원 제61/189,586호의 이익 및 우선권을 주장한다. 이 가출원은 모든 목적을 위해 그 전체가 본 명세서에 참고 문헌으로서 명시적으로 포함된다.
본 발명은 기준선 휘도 충실도 모델 및 블록 현상 충실도 모델을 이용하여 워터마크들과 관련된 아티팩트들의 가시성을 예측하고 특성화하기 위한 프로세스에 관한 것이다.
비디오 스트림 내의 워터마크 삽입은 종종 눈에 띄지 않을 것이 요구되지만, 때로는 가시적인 아티팩트들을 유발한다. 따라서, 가시적인 아티팩트들을 유발하는 변화들을 식별하여, 이러한 변화들을 유발하는 워터마크들을 방지할 수 있는 객관적인 가시도 측정을 개발하는 것이 필요하다.
본 방법은 비디오에 적용할 잠재적 워터마크들을 제공하는 단계, 휘도에 기초하여 상기 잠재적 워터마크들이 보이는지 또는 불쾌한지를 결정하는 단계, 블록 현상에 기초하여 상기 워터마크들이 보이는지 또는 불쾌한지를 결정하는 단계, 및 사람 관찰자에게 보이지 않는 것으로 결정된 워터마크들을 적용하는 단계를 포함한다. 비디오는 프레임들로 분할되고, 프레임들은 블록들로 분할된다. 제안된 워터마크가 직접 적용될 블록들에 대해 휘도 값들 및 블록 현상 값들이 결정된다. 또한, 워터마크들과 관련된 변화들에 대해 전파 경로들이 구성될 수 있으며, 따라서 휘도 값들 및 블록 현상 값들은 전파 경로 내의 블록들에 대해서만 결정된다. 전파 경로는 인트라 예측 또는 인터 예측 양자로 인해 현재 프레임에 적용될 수 있다. 전파 경로는 워터마크들이 직접 적용되는 블록들에 대한 휘도 값들의 변화들을 제공할 수 있으며, 간접적으로 변경된 블록들에 대한 변화들을 제공할 수 있다. 게다가, 본 방법은 변경된 블록들 내의 각각의 매크로블록에 대한 절대 휘도 변화들을 수집할 수 있으며, 변경된 블록의 최대 절대 휘도 변화를 가시성 또는 불쾌 가능성에 대한 임계 휘도 레벨과 비교할 수 있다.
또한, 본 비디오 시스템은 비디오에 대한 복수의 잠재적 워터마크를 수집하도록 적응되는 프로세서, 상기 잠재적 워터마크들의 적용과 관련된 상기 비디오에 대한 휘도의 변화를 계산하도록 적응되는 휘도 계산기, 상기 잠재적 워터마크들의 적용과 관련된 상기 비디오의 블록 현상을 계산하도록 적응되는 블록 현상 계산기, 및 임계 휘도 및 블록 현상 값들을 초과하지 않는 워터마크들을 수집하도록 적응되는 리스트 수집기를 포함한다. 본 시스템은 비디오 인코더, 디코더, 디코더로부터의 출력을 처리하는 포스트 프로세서, 인코더에 입력을 제공하는 프리 프로세서 등일 수 있으며, 임계 휘도 및 블록 현상 값들은 그 이하에서는 휘도 및 블록 현상에 대한 변화들이 사람 관찰자에게 인식되지 않는 레벨들이다.
이하, 본 발명은 첨부 도면들과 관련하여 예시적으로 설명된다.
도 1은 절대 휘도 차이에 기초하는 기준선 휘도 충실도 모델을 이용하는 본 발명의 일 실시예의 블록도이다.
도 2는 절대 휘도 차이 및 블록 현상 측정들에 기초하는 충실도 모델을 이용하는 본 발명의 일 실시예의 블록도이다.
도 3은 절대 휘도 차이 및 블록 현상 측정들에 기초하는 충실도 모델들의 구현을 나타내는 본 발명의 더 상세한 실시예의 도면이다.
도 4는 전파 맵의 도면이다.
도 5는 전파 맵의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 6은 블록 현상 특성화를 위해 분할되는 프레임 세그먼트를 나타내는 도면이다.
본 발명은 예상되는 워터마크들과 관련된 아티팩트들의 가시성을 예측하기 위한 수단을 제공한다. 가시성을 예측하기 위한 수단은 휘도 충실도 모델 및 블록 현상 충실도 모델에 기초하는 측정들이다. 이러한 측정들을 이용하여, 불쾌한 가시적인 아티팩트들을 생성하는 예상되는 워터마크들이 방지될 수 있고, 불쾌하거나 가시적인 아티팩트들을 생성하지 않는 워터마크들이 이용될 수 있다.
본 발명은 H.264/AVC 비디오 워터마킹에 또는 인터 예측에서의 모션 벡터 변화 및 인트라 예측에서의 기준 픽셀 변화로 인한 삽입에 의해 많은 블록킹 아티팩트들이 유발될 수 있는 임의의 비디오 인코딩에 특히 유용하다는 점을 지적하는 것이 중요하다. 이러한 블록킹 아티팩트들을 방지하기 위하여, 블록 현상 충실도 척도(measure)가 개발되었으며, 본 명세서에서 나중에 상세히 설명된다.
더욱이, 본 발명은 CABAC 인코딩된 H.264/AVC 스트림을 수정하여, CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)/AVC(Advanced Video Coding) 추종 변화들의 리스트를 생성하는 단계를 포함하는 것을 의도한다. 일 실시예에서, 결과적인 리스트 내의 각각의 엔트리는 특정 신택스 요소, 그의 최초 값 및 후보 대안 값을 식별한다. 이 리스트 내에 나타나는 신택스 요소는 가변 신택스 요소로 간주되며, 리스트 내에 한 번보다 많이, 각각 상이한 후보 대안 값을 갖고서 나타날 수 있다.
이 리스트 내의 엔트리들의 서브세트가 선택되어 워터마킹에 사용될 수 있다. 본 발명의 일 실시예는 가시적인 아티팩트들을 유발하는 변화들과 유발하지 않는 변화들을 구별하여 변화들을 각각 가시적이거나 비가시적인 것으로서 분류하며, 따라서 그러한 분류는 사람 관찰자에 의해 수행되는 분류와 유사하다. 따라서, 가시적인 아티팩트들을 유발하는 변화들이 고려 대상으로부터 제거될 수 있으며, 따라서 비가시적인 워터마크를 구현하는 데 사용될 수 있는 후보 대안 값들의 서브세트가 남을 수 있다.
1. 기준선 휘도 충실도 모델 컴포넌트
휘도 충실도 모델은 본 명세서에서 기준선 충실도 모델로서 지칭된다. 제1 근사화로서, 변화가 그 변화에 의해 직접 영향을 받는 블록 내의 휘도 값들의 큰 절대적 변화를 유발하는 경우에 그 변화는 가시적인 것으로 분류된다.
기준선 충실도 모델에서는, 가시성 척도가 임계치와 비교된다. 먼저, 단일 16x16 매크로블록에 대한 가시성 척도를 고려한다. 가시성 척도는 블록 내의 절대 휘도 변화의 합이다. 매크로블록 j에 대해 AbsDiffj로 표시되는 이러한 가시성 척도는 다음과 같이 공식화된다.
Figure pct00001
여기서, xorg(i)는 최초의 마킹되지 않은 픽처의 매크로블록 j 내의 픽셀 i의 휘도이고, xmarked(i)는 매크로블록의 워터마킹된 버전 내의 동일 픽셀의 휘도이다. 임계치 h에 대해, 블록 j 내의 변화들은 AbsDiffj≥h인 경우에 가시적인 것으로 분류되고, AbsDiffj<h인 경우에 비가시적인 것으로 분류된다. 가시적인 것으로 분류된 변화들을 삽입 리스트로부터 제거하여, 워터마킹된 콘텐츠 내의 시각적 아티팩트들을 방지할 수 있다. 더 낮은 임계치 h는 더 많은 가시적인 아티팩트들을 걸러내는(filter out) 데 도움이 될 것이라는 점을 지적하는 것이 중요하다. 그러나, 이것은 많은 비가시적인 워터마크들도 걸러낼 수 있어서, 삽입할 가변 블록들의 수를 줄일 수 있다. 한편, 더 높은 임계치는 더 많은 가변 블록들을 제공할 수 있지만, 가시적 아티팩트들을 유발하는 위험이 있을 수 있다. 임계치는 원하는 균형을 달성하도록 조정될 수 있다.
H.264/AVC 비디오 코딩에서, 블록의 변화는 인트라 예측 및 인터 예측으로 인해 다른 블록들로 전파될 수 있다. 따라서, 변화에 의해 직접 영향을 받는 블록에 더하여, 간접적으로 영향을 받는 다수의 블록이 존재할 수 있다. 변화에 의해 영향을 받는 이러한 블록들은 집합적으로 전파 경로 또는 전파 맵이라고 한다. 전파 경로는 단일 변화가 동일 프레임 내에서 전파되는 방법과 관련하여 설명된다.
전파 맵핑 능력들이 H.264 디코더들에 통합될 수 있다. 따라서, 단일 변화가 공간을 통해 전파되는 방식을 설명할 수 있는 전파 맵들이 생성될 수 있다. 알고리즘이 전파 맵을 구축하여, 영향을 받은 블록들 및 이들의 변화들을 추적한다. 전파 맵핑은 많은 측면에서 유용하다. 이것은 변화로부터 발생하는 시각적 왜곡을 검사하는 데 사용될 수 있다. 이것은 (1) 전파 맵들의 중복을 유발할 수 있는 변화들, (2) 이전의 변화의 전파 경로 내에 속할 수 있는 변화들 또는 (3) 이들 양자에 의해 제3 블록이 영향을 받도록 결합되는 다수의 변화를 방지하는 데 사용될 수 있다. 전파 맵들은 이러한 변화들이 워터마킹에 이용될 때 검출 영역을 개선하는 데 사용될 수 있다.
디지털 워터마킹이 H.264/AVC 인코딩된 비디오를 수정하는 응용인 경우, 일부 변화들은 예기치 않게 픽처 또는 프레임의 다른 영역들로 전파될 수 있다는 것이 본 명세서에서 인식된다. 맵이 변화가 전파될 영역들 모두를 지시하는 경우, 그러한 영역들 모두에 대해 충실도 평가가 적용될 수 있다. 워터마킹에서의 추가적인 관심은 블록의 슬라이스에서 다수의 변경을 행하기를 원할 수 있다는 것이다. 워터마킹에서는, 변화가 디코딩된 이미지에 대해 어떠한 영향을 미칠 것인지를 아는 것이 중요하며, 종종 이것은 마킹되지 않은 콘텐츠 버전으로부터의 변화로서 표현된다. 그러나, 이전의 변화가 이미 현재 영역으로 전파되었고, 다른 변화가 이루어지는 경우, 결과적인 디코딩 이미지는 양쪽 변화들의 효과들을 포함할 수 있다. 제1 변화가 알려진 경우, 그 결과가 예측될 수 있지만, 제1 변화가 이용될 것인지의 여부를 연역적으로 알지 못할 수도 있다. 변화가 전파될 영역들 모두를 지시하는 맵이 구축되는 경우, 그러한 전파 경로의 내부에서 다른 변경들을 행하는 것을 방지할 수 있다. 이러한 두 가지 문제의 결합도 발생할 수 있다. 픽처의 영역이 간접적으로 수정되는 경우, 다른 영역의 변화가 현재 영역으로 전파되었으므로, 현재 영역은 그러한 변화의 충실도 영향의 평가시에 검사될 수 있다. 그러나, 다수의 변화가 존재하는 것이 가능하며, 이러한 변화들 모두는 현재 영역 내로 전파될 수 있다. 모든 변화들의 전파 경로들의 맵들이 이용 가능한 경우, 중복 전파의 영역들을 식별하고, 영향들의 모든 결합들을 고려할 수 있다.
도 4(a)는 예시적인 전파 맵을 나타낸다. 이 전파 맵(400)은 모션 벡터가 직접 변경된 하나의 블록(410)과 관련된다. 도면 내의 다른 블록들(420)은 전파로 인해 간접적으로 변경되는 블록들이다. 직접 수정으로 인해 또는 블록이 다른 변화의 전파 경로 내에 있으므로 인해 블록이 변경될 때, 그러한 변경은 그의 이웃들로 더 전파될 잠재성을 갖는다. 도 4(b)는 하나의 블록(430)만이 직접 변경된 때 전파로 인해 휘도 값들이 수정될 수 있는 4개의 이웃 블록(440)을 도시한다. 변경된 블록의 전파 맵(P)은 전파로 인해 휘도 값들도 변경되는 블록들의 집합(p)을 나타낸다. 전파 맵 내의 각각의 블록은 최초 변화, 현재 블록의 예측 모드 및 현재 블록의 변화를 나타내는 데이터 구조로 표현되며, 다음과 같이 표시된다.
Figure pct00002
"head_node"는 변경들을 개시한 모션 벡터의 위치 및 대안 값과 관련하여 변경된 블록을 유일하게 식별한다. 전파 맵(P) 내의 모든 노드들은 동일한 "head_node"를 가질 것이다. 요소 "mode"는 현재 블록의 예측 모드를 표시하며, 이는 인트라 예측 또는 인터 예측일 수 있다. 요소 "cur_node"는 현재 블록에 대한 정보를 기록한다. "cur_node"는 인터 예측된 블록들에 대한 최초 및 새로운 모션 벡터들 및 인트라 예측 블록들에 대한 인트라 예측 모드 및 기준 블록들을 포함한다.
도 5는 전파 맵을 구성하는 방법을 나타낸다. 박스 510에서, 전파 맵(P)은 변경된 블록(p)으로 초기화된다. 이어서, 평가 박스 520에서, 블록(p)이 비어 있는지를 평가하기 위한 결정이 이루어진다. 블록(p)이 비어 있지 않은 경우, 검사 박스 530에서 블록(p)의 이웃들(αi, i=1,..., 4)의 각각이 검사된다. 도 4b의 예시적인 구성에서, 블록(p)은 4개의 이웃을 갖는다. 이러한 각각의 검사의 목적은 블록(p)의 변경이 이웃(αi)으로 전파되는지를 결정하는 것이다. 이를 위해, p와 관련된 최초 값들은 물론, 변경된 값들을 이용하여 디코딩이 비교될 수 있다. 블록(αi)이 인터 예측된 블록인 경우, 인터 예측 경로(540)에서 p의 새로운 모션 벡터 및 다른 이웃 블록들의 모션 벡터들을 이용하여 예측된 모션 벡터를 검사할 수 있다. 이 모션 벡터가 최초 모션 벡터와 다른 경우, 전파 박스 560에서 변화가 이 이웃 블록으로 전파될 것이며, 블록(αi)은 전파 맵(P)에 첨부된다. αi가 인트라 예측된 경로(550)에서 인트라 예측되고, 블록(p)이 예측에서 기준으로 사용되는 경우, 전파 박스 560에서 변화가 이러한 이웃으로 전파되고, 블록(αi)은 전파 맵(P)에 첨부된다. 4개의 이웃 모두가 검사된 후, P 내의 다음 요소가 고려된다. 이러한 프로세스는 P 내에 새로운 요소가 존재하지 않아서 종료 박스 570에 도달할 때까지 반복된다.
본 발명은 이전 단계가 잠재적 수정들의 리스트를 생성한 워터마킹 시스템의 상황에서 전파 맵핑이 H.264 디코더 내에 통합되는 특징을 포함하는 것을 의도하는데, 각각의 잠재적 수정은 블록 식별자, 어느 모션 벡터가 수정될 수 있는지에 대한 표시, 및 그러한 모션 벡터의 대안 값으로 구성된다. 이 시점에서, 단일 블록에 대한 다수의 잠재적 수정이 존재할 수 있다는 점에 유의한다. 후속 단계에서, 잠재적 수정들의 리스트는 어떠한 블록도 둘 이상의 수정을 갖지 않도록 바람직하게 정리될 수 있다.
전파 맵(P)은 링크된 리스트로서 표현될 수 있으며, 이러한 리스트는 그 전체로서 잠재적 수정에 의해 영향을 받은 매크로블록들/파티션들을 식별할 것이다. 디코더가 B 슬라이스들의 매크로블록들을 (래스터 스캔 순서로) 처리함에 따라, 영향받은 매크로블록들/파티션들을 대응하는 링크된 리스트들에 계속 추가할 수 있다.
이제, 전파 맵핑과 AVC 디코더의 통합인 바람직한 상세한 통합 알고리즘이 설명된다. 하나의 대안을 갖는 수정 가능한 모션 벡터에 각각 대응하는 l개의 엔트리들을 포함하는 B-슬라이스 내의 잠재적 수정들의 리스트가 주어지면, l개의 링크된 리스트가 구성될 수 있고, 각각의 리스트는 하나의 노드, 즉 잠재적 수정 자체를 포함하도록 초기화될 수 있다. 노드(p)의 샘플 데이터 구조가 표 1에 도시되며, 이는 매크로블록/파티션의 위치 정보, 최초 및 새로운 모션 벡터 정보를 포함한다.
(표 1)
각각의 전파 맵에 대한 링크된 리스트의 데이터 구조
Figure pct00003
Figure pct00004
Figure pct00005
전파 맵 구축 프로세스가 AVC 디코더에 통합될 수 있으므로, 이러한 정보의 대부분은 디코더로부터 직접 얻어질 수 있다. 전파 맵의 응용에 기초하여 다른 정보가 추가될 수 있다.
이제, 전파 맵의 구축의 이해와 더불어, 변화가 직접 영향을 받은 블록 내에 가시적인 아티팩트를 유발하지 않는 상황이 고려될 수 있지만, 변화들이 다른 블록들로 전파됨에 따라, 전파 경로를 따르는 블록들 중 하나 내에 아티팩트가 유발될 수 있다. 따라서, 적어도 하나의 예에서, 변화를 분류할 때, 직접 영향을 받는 블록만이 아니라 전파 경로 상의 모든 블록들을 고려하는 것이 중요하다.
제안된 변화의 전파 경로 내에서 유발되는 아티팩트들을 설명하기 위해 휘도 가시성 척도가 쉽게 확장된다. 이를 위해, 가시성 척도는 제안된 변화의 전파 경로 내의 모든 매크로블록에 대해 계산되며, 이들 모두로부터 가시성 척도가 도출된다. 전파 경로에 대한 가시성 척도의 일례는 최악의 경우의(worst case)(최대) 값이다. 이러한 척도는 제안된 변화(k)에 대한 MaxAbsDiffk로 표시되며, 다음과 같이 공식화된다.
Figure pct00006
이러한 충실도 모델의 이점들은 충실도 스코어가 계산되기 쉽고 많은 계산 비용을 발생시키지 않는다는 점이다.
도 1은 제안된 매크로블록 변화들(j)이 박스 110에서 최초로 이루어지는 휘도 충실도 모델의 블록도를 도시한다. 이어서, 박스 120에서 변화와 관련된 전파 경로가 식별되고, 박스 130에서 전파 경로 내의 블록들의 각각이 고려된다. 이어서, 박스 140에서 블록들에 대한 절대 휘도 변화가 계산 또는 결정되고, 박스 150에서 매크로블록에 대한 최악의 경우의 값이 결정되고, 블록(k) 내의 매크로블록들의 각각이 박스 150에서 계산될 때까지 매크로블록들 각각에 대한 데이터가 기록 또는 갱신된다. 박스 160에서 최악의 경우의 값이 휘도 가시성 임계치보다 작은 경우, 제안된 매크로블록 변화들이 박스 170에서 수용되며, 최악의 경우의 값이 휘도 가시성 임계치보다 작지 않은 경우, 박스 110에서 다른 제안된 매크로블록 변화들이 고려되며, 수용 가능한 변화들이 식별될 때까지 블록도를 통해 유사하게 실행된다.
2. 블록 현상 충실도 모델
기준선 충실도 모델은 양호하게 동작하지만, 큰 휘도 변화를 유발하지 않고 가시적인 아티팩트들을 유발하는 변화들의 클래스들이 존재한다. 기준선 모델은 큰 휘도 변경들에 기인하는 아티팩트들만을 발견하는 것으로 제한된다.
H.264/AVC 워터마킹에 의해 보여질 수 있는 아티팩트들의 제2 클래스는 블록킹 아티팩트들일 수 있다.
블록의 에지들 상의 픽셀 값들이 최초 픽처 내의 인접 블록들의 대응 에지들 상의 인접 픽셀 값들과 상관되지만, 워터마킹된 픽처 내의 인접 픽셀들과는 크게 상관되지 않을 때, 블록킹 아티팩트가 보인다. 이 경우, 관찰자는 블록의 에지들을 인식할 수 있다. 이러한 아티팩트가 블록의 4개 에지 상에서 발생할 때, 아티팩트는 데이터의 에러 블록으로서 나타나며, 따라서 블록킹 아티팩트라고 한다. 블록 현상 충실도 모델은 휘도 척도에 더하여 블록 현상 척도를 포함한다. 높은 블록 현상 측정 값 또는 블록 현상 스코어를 유발하는 변화들은 가시적인 것으로 분류된다. 즉, 블록 현상 척도는 콘텐츠가 소정의 처리(예컨대, 압축, 워터마킹) 후에 최초 콘텐츠에 비해 얼마나 블록화(blocky)되었는지를 나타낸다. 최초 콘텐츠가 유연하고, 생성된 콘텐츠가 블록화된 경우, 이러한 특정 동작은 높은 블록 현상 스코어를 받을 것이다. 최초 콘텐츠가 블록화되고, 처리된 콘텐츠도 블록화된 경우, 이러한 특정 동작은 낮은 블록 현상 스코어를 받을 것이다. 즉, 블록 현상 스코어는 블록화된 아티팩트들이 처리에 의해 얼마나 많이 유발되었는지를 나타낸다. 블록 현상 스코어와 임계치를 비교함으로써, 가시적인 아티팩트들을 갖는 블록들이 식별되고, 그에 따라 제거될 수 있다. 블록 현상 척도는 블록 단위로 수행된다. 각각의 n x n 블록 A에 대한 Error! Reference source not found.6.에 도시된 바와 같이, 그의 블록화 메트릭 BM 및 블록 기울기 메트릭 BGM을 계산하여 그의 최종 블록 현상 스코어를 얻을 수 있다. BM을 계산하기 위하여, 다음과 같이 각각의 픽셀에 대한 블록화 메트릭을 먼저 계산한다. 메트릭 pi는 수평 에지 픽셀(i=2,.., n-1)에 대한 것일 수 있고,
Figure pct00007
Figure pct00008

BGM은 최초 블록과 처리된 블록 사이의 수평 및 수직 최대 기울기의 평균을 취함으로써 계산된다. 하나의 블록(xij, i=1,...,n, j=1,...,n) 내의 픽셀들에 대해, BGM은 다음과 같다.
Figure pct00009
마지막으로, 각각의 n x n 블록에 대한 블록 현상 스코어는 max(0, BM-BGM)으로서 얻어진다.
BD+/AVC 워터마크가 매크로블록 단위로 삽입되므로, 자연스런 사고(natural thinking)는 블록 크기로서 16을 이용하여 블록 현상 스코어를 계산하는 것일 것이다. 그러나, 변화의 전파 맵 상의 블록들은 반드시 16x16은 아닐 수도 있다. 인터 및 인트라 예측 모드로 인해, 블록 크기는 16x8, 8x16, 8x8 및 4x4일 수 있다. 블록 크기로서 큰 n, 예를 들어 16을 사용하는 경우, 8x8 또는 4x4 서브블록들 중 하나만이 변경되는 매크로블록들은 변경된 서브블록이 매우 블록화되더라도 낮은 블록 현상 스코어를 가진 상태로 종료될 수 있다. 따라서, 가장 작은 가능한 블록 크기인 4x4는 블록 현상 스코어를 계산한 후에 이들을 합산하여 각각의 16x16 매크로블록에 대한 최종 스코어를 얻는 데 사용되어야 한다. 더 작은 블록 크기를 이용하여 블록 현상 스코어를 계산하는 것은 큰 블록 크기와 동일한 계산 복잡성을 갖는다는 점에 유의한다.
4x4 서브블록들의 블록 현상 스코어를 합산하여 매크로블록의 최종 스코어를 얻음으로써, 블록화 아티팩트들의 영역을 고려한다. 예를 들어, 16개의 4x4 블록 모두가 0이 아닌 블록 현상 스코어를 갖는 경우, 이것은 전체 16x16 매크로블록이 블록화 아티팩트를 가지며, 하나의 서브블록만이 0이 아닌 스코어를 갖는 경우보다 더 가시적일 수 있다는 것을 의미한다. 대안으로, 매크로블록에 대한 최종 스코어로서 16 서브블록들로부터의 최고 스코어가 선택될 수 있다.
이러한 블록 현상 척도는 임의의 직사각형 또는 적어도 구분적 선형인 통상의 블록과 같은 폐쇄 영역에 적용될 수 있다. 이것이 다양한 구현들에서 이용될 수 있는 많은 방법이 존재한다. BD+/AVC 워터마크가 매크로블록 단위로 삽입되므로, 합리적인 방법은 블록 크기로서 16x16을 이용하여 블록 현상 스코어를 계산하는 것일 것이다. 그러나, 변화의 전파 경로 상의 블록들은 반드시 16x16일 필요는 없다. 인터 및 인트라 예측 모드들에 따라, 블록 크기는 16x8, 8x16, 8x8 또는 4x4일 수 있다. 큰 블록 크기, 예를 들어 16을 사용하는 경우, 8x8 또는 4x4 서브블록들 중 하나만이 변경되는 매크로블록들은 변경된 서브블록이 매우 블록화되더라도 낮은 블록 현상 스코어를 가진 상태로 종료될 수 있다.
적어도 하나의 개시되는 구현은 최소의 가능한 블록 크기인 4x4를 사용하여 블록 현상 스코어를 계산하고, 이어서 16개의 인접 4x4 블록들로부터의 스코어들을 합산하여 각각의 16x16 매크로블록에 대한 최종 스코어를 얻는다. 더 작은 블록 크기를 사용하여 블록 현상 스코어를 계산하는 것은 큰 블록 크기와 동일한 계산 복잡성을 갖는다는 점에 유의한다.
4x4 서브블록들의 블록 현상 스코어를 합산하여 매크로블록의 최종 스코어를 얻음으로써, 블록화 아티팩트들의 영역을 고려한다. 예를 들어, 16개의 4x4 블록들 각각이 0이 아닌 블록 현상 스코어를 갖는 경우, 이것은 전체 16x16 매크로블록이 하나의 서브블록만이 0이 아닌 스코어를 갖는 경우보다 더 가시적일 수 있는 블록킹 아티팩트들을 갖는다는 것을 의미한다. 대안 실시예는 매크로블록에 대한 최종 스코어로서 16개의 서브블록으로부터 최고 스코어를 선택하는 것이다. 이를 행함으로써, 시각적 아티팩트를 유발할 가능성이 가장 큰 최고 블록 현상 스코어를 갖는 4x4 블록에 집중한다.
도 2는 절대 휘도 차이 및 블록 현상 척도 양자에 기초하는 블록 현상 충실도 모델의 블록도이다. 이 모델에서는 휘도 척도와 임계치를 비교한다. 먼저, 박스 210에서 매크로블록에 대한 변화(j)가 고려되고, 박스 220에서 변화와 관련된 절대 휘도 변화가 계산된다. 박스 230에서 임계치를 초과하는 휘도 척도를 유발하는 변화들이 가시적인 것으로서 분류된다. 판정 박스 230에서 절대 휘도 변화가 가시적인 경우, 박스 210에서 매크로블록에서의 다른 변화(j)를 고려한다. 한편, 박스 230에서 휘도 척도에 의해 변화가 가시적이 아닌 경우, 블록 현상 스코어가 계산된다. 이어서, 판정 박스 250에서 블록 현상 스코어가 블록 현상 임계치와 비교된다. 블록 현상 임계치를 초과하는 블록 현상 스코어를 유발하는 변화들은 가시적인 것으로서 분류되며, 따라서 이들은 변경 가능한 블록 리스트 내에 배치되지 않으며, 이어서 박스 210에서 다른 변화가 고려된다. 휘도 임계치보다 낮은 휘도 척도 및 블록 현상 임계치보다 낮은 블록 현상 스코어 양자를 유발하는 변화들은 가시적이 아닌 것으로 분류되며, 박스 260에서 허가되는 변경 가능 블록 리스트 내에 배치된다.
도 3은 제안된 매크로블록 변화(j)가 박스 310에서 최초로 이루어지는 향상된 충실도 모델의 상세 블록도를 나타낸다. 이어서, 박스 320에서 변화와 관련된 전파 경로가 식별되고, 박스 330에서 전파 경로 내의 블록들 각각이 고려된다. 이어서, 340에서 블록들에 대한 절대 휘도 변화가 계산되고, 박스 350에서 매크로블록에 대한 최악의 경우의 값이 결정된다. 이러한 전파 경로에 대한 가시성 척도는 최악의 경우의(최대) 값이다. 최악의 경우의 값이 판정 박스 360에서 휘도 가시성 임계치보다 작은 경우, 제안된 매크로블록 변화가 수용되고, 프로세스는 박스 370으로 진행하여 박스 360으로부터 수용된 제안 매크로블록을 고려한다. 최악의 경우의 값이 박스 360에서 휘도 가시성 임계치보다 작지 않은 경우, 다른 제안된 매크로블록 변화(j)가 박스 310에서 고려된다. 매크로블록 변화가 박스 370으로 진행되는 경우, 프로세스는 박스 375에서 블록 현상 스코어를 계산하고, 판정 박스 380에서 최대 블록 현상 값을 결정하도록 진행한다. 박스 375에서의 블록 현상 스코어가 판정 박스 390에서의 블록 현상 임계치와 비교된다. 블록 현상 임계치를 초과하는 블록 현상 스코어를 유발하는 변화들은 가시적인 것으로 분류되며, 따라서 변경 가능 블록 리스트 내에 배치되지 않는다. 이어서, 오히려 다른 변화가 박스 310에서 고려된다. 휘도 임계치보다 낮은 휘도 척도 및 블록 현상 임계치보다 낮은 블록 현상 스코어 양자를 유발하는 변화들은 가시적이 아닌 것으로 분류되며, 박스 395에서 허용되는 변경 가능 블록 리스트 내에 배치된다.
기준선 모드와 유사하게, 가시성 척도는 제안된 변화의 전파 경로를 따라 유발되는 아티팩트들을 설명하는 데 사용된다. 블록 현상 스코어는 제안된 변화의 전파 경로 내의 모든 매크로블록에 대해 계산되며, 최대 값이 사용된다. 이러한 척도는 제안된 변화(k)에 대해 MaxBlkk로서 표시되며, 다음과 같이 공식화된다.
Figure pct00010
여기서, Blkj는 블록(j)에 대한 블록 현상 스코어이다. 여기서, MaxBlkk를 블록 현상 임계치와 비교하여, 제안된 변화(k)가 가시적인 아티팩트들을 유발할 수 있는지를 결정한다.
본 출원에서 설명되는 여러 구현 및 특징은 H.264/MPEG-4 AVC (AVC) 표준과 관련하여 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 구현들 및 특징들은 다른 표준(기존 또는 미래)과 관련하여 또는 표준과 관련되지 않은 상황에서 이용될 수도 있다.
본 명세서에서 설명되는 실시예들은 예를 들어 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 방법과 같은 단일 형태의 구현과 관련하여서만 설명되었지만, 설명된 구현 또는 특징들은 장치 또는 프로그램과 같은 다른 형태들로도 구현될 수 있다. 장치는 예컨대 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어로 구현될 수 있다. 방법들은 예를 들어 컴퓨터 또는 다른 처리 장치와 같은 장치로 구현될 수 있다. 또한, 방법들은 처리 장치 또는 다른 장치에 의해 수행되는 명령어들에 의해 구현될 수 있으며, 이러한 명령어들은 예를 들어 CD 또는 다른 컴퓨터 판독 가능 저장 장치 또는 집적 회로와 같은 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장될 수 있다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 구현에 의해 생성된 데이터 값들을 저장할 수 있다.
이 분야의 기술자에게 명백하듯이, 구현들은 예를 들어 저장 또는 전송될 수 있는 정보를 전달하도록 포맷팅된 신호를 생성할 수도 있다. 정보는 예를 들어 방법을 수행하기 위한 명령어들 또는 설명된 구현들 중 하나에 의해 생성된 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 신호는 워터마킹된 스트림, 워터마킹되지 않은 스트림, 충실도 척도 또는 다른 워터마킹 정보를 전달하도록 포맷팅될 수 있다.
명세서 전반의 실시예들은 워터마킹에 유발되는 비디오에 대한 변화들에 집중하였지만, 본 발명은 반드시 워터마크들은 아닌 제안된 비디오 변화들에 대한 다양한 특징들의 조합들의 적용을 포함한다.
또한, 일부 예에서, 본 명세서에 설명되는 메트릭들 및 방법들은 워터마크들 또는 변경들을 유지 또는 선택하는 데 이용될 수 있는데, 그 이유는 이들이 사람 관찰자에게 보이기 때문이다.
또한, 많은 실시예는 인코더, 디코더, 디코더로부터의 출력을 처리하는 포스트 프로세서 또는 인코더에 입력을 제공하는 프리 프로세서 중 하나 이상에서 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에 의해 다른 구현들이 고려된다. 예컨대, 개시된 구현들의 다양한 특징들을 결합, 삭제, 수정 또는 보완함으로써 추가적인 구현들이 생성될 수 있다.

Claims (18)

  1. 비디오에 적용할 수 있는 가능한 워터마크를 제공하는 단계;
    휘도 값들에 응답하여 상기 워터마크가 가시적인지를 결정하는 단계;
    블록 현상(blockiness)에 응답하여 상기 워터마크가 가시적인지를 결정하는 단계; 및
    상기 결정 단계들에서의 휘도 값들 및 블록 현상에 응답하여 비디오에 상기 워터마크를 적용하거나 적용하지 않는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    복수의 제안된 워터마크로부터 상기 워터마크를 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 비디오의 프레임들이 블록들로 분할되고,
    상기 방법은 상기 워터마크가 직접 적용되는 블록들에 대한 휘도 값들의 변화를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 워터마크가 직접 적용되는 블록들에 대한 휘도 값들의 변화들을 제공하고 또한 인트라 예측(intra-prediction)으로 인한 또는 인터 예측(inter-prediction)으로 인한 현재 프레임 내의 블록들에 대한 휘도 값들의 변화들을 제공하는 전파 경로를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 워터마크가 직접 적용되는 블록들에 대한 휘도 값들의 변화들을 제공하고 또한 간접적으로 변경된 다른 블록들에 대한 휘도 값들의 변화들을 제공하는 전파 경로를 결정하는 단계;
    상기 전파 경로 내의 블록들 내의 매크로블록들에 대한 휘도에 기초하여 가시적이 아닌 것으로 결정된 제안된 워터마크를 선택하는 단계;
    상기 블록들에 대한 블록 현상 스코어를 결정하는 단계;
    블록 현상에 기초하여 가시적이 아닌 매크로블록들에 대한 수용 가능한 블록 리스트 내에 매크로블록 데이터를 배치하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  6. 비디오에 복수의 변화를 제공하는 단계 - 상기 비디오는 블록들로 분할되고, 상기 블록들은 매크로블록들로 분할됨 -;
    하나의 블록 내의 하나의 매크로블록의 변화에 대한 절대 휘도 변화를 결정하는 단계;
    상기 휘도 변화가 가시적인지를 결정하고 또한 절대 휘도 변화에 기초하는 가시성에 응답하여 상기 변화를 걸러내는(filter out) 단계;
    상기 절대 휘도 변화에 기초하여 상기 변화가 가시적이 아닌 경우에 상기 변화의 블록 현상을 결정하는 단계;
    상기 변화의 블록 현상이 가시적인지를 결정하고, 블록 현상에 기초하는 가시성에 응답하여 상기 변화를 걸러내는 단계; 및
    블록 현상에 기초하는 가시성에 응답하여 변경 가능 블록 리스트에 상기 변화를 추가하거나 추가하지 않는 단계
    를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 변화에 의해 영향을 받는 비디오의 블록들의 각각을 결정하는 전파 맵을 설정하는 단계;
    상기 전파 맵 내의 각각의 매크로블록에 대한 절대 휘도 변화들을 수집하는 단계; 및
    상기 전파 맵 내의 최대 절대 휘도 변화와 가시성에 대한 임계 휘도 레벨을 비교하는 단계
    를 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 전파 맵 내의 나머지 블록들의 각각을 하나씩 선택하고, 이들 및 이들의 매크로블록들을 상기 하나의 블록으로서 처리하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 변화에 의해 영향을 받는 비디오의 블록들의 각각을 결정하는 전파 맵을 설정하는 단계;
    상기 전파들 내의 블록들에 대한 블록 현상 스코어를 수집하는 단계; 및
    상기 블록들의 블록 현상 스코어와 가시성에 대한 블록 현상 임계치를 비교하는 단계
    를 포함하는 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 전파들 내의 블록들에 대한 블록 현상 스코어를 수집하는 단계; 및
    상기 블록들의 블록 현상 스코어와 가시성에 대한 블록 현상 임계치를 비교하는 단계
    를 포함하고,
    휘도 및 블록 현상에 대한 가시성 임계치를 초과하지 않는 변화들이 상기 변경 가능 블록 리스트에 추가되는 방법.
  11. 비디오에 대한 복수의 잠재적 워터마크를 수집 또는 생성하도록 적응되는 프로세서;
    상기 잠재적 워터마크들의 적용과 관련된 비디오에 대한 휘도 변경을 계산하도록 적응되는 휘도 계산기;
    상기 잠재적 워터마크들의 적용과 관련된 비디오의 블록 현상을 계산하도록 적응되는 블록 현상 계산기; 및
    임계 휘도 및 블록 현상 값들을 초과하지 않는 워터마크들을 수집하도록 적응되는 리스트 수집기
    를 포함하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 시스템은 비디오 인코더, 디코더, 디코더로부터의 출력을 처리하는 포스트 프로세서, 또는 인코더에 입력을 제공하는 프리 프로세서인 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 임계 휘도 및 블록 현상 값들은 휘도 및 블록 현상의 변화들이 사람 관찰자에게 인식되지 않는 레벨인 시스템.
  14. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 H.264/AVC 비디오 워터마킹을 위해 적응되는 시스템.
  15. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 CABAC 인코딩된 비디오 스트림을 수정하도록 적응되는 시스템.
  16. 제11항에 있어서, 상기 리스트 수집기 또는 프로세서는 워터마크 엔트리를 특정 신택스 요소, 최초 값 및 후보 대안 값으로서 식별하도록 적응되는 시스템.
  17. 제16항에 있어서, 상기 리스트 수집기 또는 프로세서는 주어진 신택스 요소가 수집된 워터마크들의 리스트 내에 한 번보다 많이 나타나게 하도록 적응되며, 상기 주어진 신택스 요소의 상이한 엔트리들에 대해 상이한 후보 대안 값이 제공되는 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 리스트 수집기 또는 프로세서는 워터마킹을 위해 지정된 서브세트를 분할하도록 적응되는 시스템.
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