KR20110087859A - 양자화 계수 조절 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체 - Google Patents

양자화 계수 조절 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 영역의 처리에 관한 것이고, 더욱 상세하게는 영상 영역의 픽셀값에 기초하여 양자화 계수를 조절하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법은, 영상 데이터로부터 소정 개수의 프레임을 선택하는 단계; 선택된 프레임에 포함된 픽셀들의 평균 픽셀값을 계산하는 단계; 및 평균 픽셀값에 소정의 상수를 곱하여 영상 압축 인코더의 양자화 계수를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

양자화 계수 조절 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체 {METHOD, APPARATUS AND COMPUTER READABLE MEDIUM FOR ADJUSTING THE QUANTIZATION FACTOR}
본 발명은 영상 영역의 처리에 관한 것이고, 더욱 상세하게는 영상 영역의 픽셀값에 기초하여 양자화 계수를 조절하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
종래의 영상압축방식은 단순한 블록처리방식에 기반한 변환 영역처리와 프레임간 움직임 변화를 이용한 압축방식에 기초를 두고 있다. 즉, MPEG 1, 2, 4, H.261, H.263, H.264 등의 주요 영상 압축 방식에서 움직임 보상 예측을 위하여 256 화소 (16 *16 ) 에 해당하는 영상 화소 블록의 매크로 블복을 정의한 후에, 각 프레임 마다 매크로 블록이 화면의 어느곳으로부터 움직여왔는지 추정하여 움직임 벡터 (MOVING VECTOR) 를 구한다. 움직임 벡터에 기초하여 보상된 이전 프레임의 매크로 블록과 현재 프레임의 매크로 블록의 차이값, 즉 변환 영역을 알아내 이를 인코딩한 후, 이 인코딩된 데이터를 수신측에 전송하는 방식을 사용한다.
그러나, 종래 기술에 의할 때, 인코딩에 의하여 데이터량이 줄어들기는 하지만, 프레임간 움직임 벡터와 변환영역의 데이터 량도 상당히 많기 때문에, 저전송율 환경에서 화질 저하가 일어난다는 문제점을 여전히 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 새로운 변환영역처리와 움직임 벡터 처리 기술들이 제안되어 사용되고 있지만, 여전히 저전송율 환경에서의 화질저하를 피할 수 없다.
저전송율 환경에서 압축영상의 복원화질저하가 일어나는 이유는 1) 저전송율 환경에서는 시간의 변화에 따른 변화가 심한 영상의 특성을 제한된 움직임벡터와 변환영역계수로 표현할 수 없고, 2) 다양한 영상의 특성을 모델링할 수 있는 영상표현모델이 부족하며, 3) 영상의 특성을 제어할 수 있는 제어 파라미터의 추출이 어렵다.
따라서 본 고안에서는 저전송율 환경에서 고화질 동영상압축 및 전송이 가능한 새로운 영상모델과 이를 응용한 새로운 전처리 방법에 기반한 압축방식을 제안한다.
본 발명에서는 저전송율 환경에서 고화질 동영상압축 및 전송이 가능한 새로운 영상모델 및 이를 응용한 영상 처리 방법에 기초한 압축방법 및 장치를 제안한다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법은, 영상 데이터로부터 소정 개수의 프레임을 선택하는 단계; 선택된 프레임에 포함된 픽셀들의 평균 픽셀값을 계산하는 단계; 및 평균 픽셀값에 소정의 상수를 곱하여 영상 압축 인코더의 양자화 계수를 계산하는 단계를 포함한다.
영상 처리 방법은, 소정의 개수 및 소정의 상수는 영상 압축 인코더의 종류에 따라 설정될 수 있다.
영상 처리 방법은, 소스 영상 데이터를 입력받는 단계; 및 소스 영상 데이터로부터 배경영역, 가중영역, 및 비 가중 영역을 나누어 독립적으로 처리한 후에 통합하여 영상 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 영상 처리 장치는, 영상 데이터로부터 소정 개수의 프레임을 선택하여, 선택된 프레임에 포함된 픽셀들의 평균 픽셀값을 계산하고, 평균 픽셀값에 소정의 상수를 곱하여 영상 압축 인코더의 양자화 계수를 계산하는 프로세서를 포함한다.
영상 처리 장치에서, 소정의 개수 및 소정의 상수는 영상 압축 인코더의 종류에 따라 설정될 수 있다.
영상 처리 장치에서, 프로세서는, 소스 영상 데이터를 입력받고, 소스 영상 데이터로부터 배경영역, 가중영역, 및 비가중 영역을 나누어 독립적으로 처리한 후에 통합하여 영상 데이터를 출력하는 동작을 더 수행하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 수행하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체에서, 명령어는, 영상 데이터로부터 소정 개수의 프레임을 선택하는 단계; 선택된 프레임에 포함된 픽셀들의 평균 픽셀값을 계산하는 단계; 및 평균 픽셀값에 소정의 상수를 곱하여 영상 압축 인코더의 양자화 계수를 계산하는 단계를 수행한다.
컴퓨터 판독가능 매체에서, 소정의 개수 및 소정의 상수는 영상 압축 인코더의 종류에 따라 설정될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체는, 소스 영상 데이터를 입력받는 단계; 및 소스 영상 데이터로부터 배경영역, 가중영역, 및 비 가중 영역을 나누어 독립적으로 처리한 후에 통합하여 영상 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 의할 경우, 기존 영상압축방식에서는 고려되지 않았던 오브젝트에 기반한 영상신호의 특성을 오브젝트영역과 배경이미지영역으로 구분하면서 제공함으로써 저전송율 영상압축에서 화질이 개선된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 의할 경우, 종래의 영상압축인코더들에서는 압축된 영상을 전송하기 위하여 500 kbps 의 비트 레이트가 필요하였던 VGA (640x480) 해상도 (resolution) 에서, 100 kbps 이하의 비트 레이트로도 전송이 가능하다.
또한, 5-6 Mbps 의 비트 레이트가 필요하였던 HD 720p (1280x720) 의 해상도에서, 1 Mbps 이하의 비트 레이트로도 화질저하를 최소하도록 영상 송수신이 가능하다.
도 1 에는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 도시된다.
도 2 는 도 1 의 영상 영역 구분부 (100) 가 수행하는 동작의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3 은 오브젝트 영역 구분부 (100) 가 수행하는 동작의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4 는 배경 영역 처리부 (130) 가 수행하는 동작의 일 예를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치 (160) 가 수행하는 동작을 도시한 플로우차트이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 처리 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 1 에는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치 (160) 가 도시된다. 영상 처리 장치는 영상을 입력받아 입력 받은 영상을 오브젝트 영역과 배경 영역으로 구분하는 영상 영역 구분부 (100), 배경 영역의 정보를 입력받아 처리하는 배경 영역 처리부 (120), 오브젝트 영역의 정보를 입력받아 오브젝트 가중 영역과 오브젝트 비가중 영역으로 구분하는 오브젝트 영역 구분부 (110), 오브젝트 가중 영역의 정보를 입력받아 처리하는 오브젝트 가중 영역 처리부 (160), 오브젝트 비가중 영역의 정보를 입력받아 처리하는 오브젝트 비가중 영역 처리부 (140), 처리된 오브젝트 가중 영역의 정보, 오브젝트 비가중 영역의 정보, 배경 영역의 정보를 입력받아 통합된 영상을 생성하여 영상 압축 인코더에 제공하는 통합 영상 생성부 (190) 를 포함한다. 영상 처리 장치는 영상 압축 인코더 (미도시) 를 포함할 수도 있다. 영상 처리 장치는 카메라 등으로부터 직접적으로 영상을 실시간으로 입력받을 수도 있고, 메모리, 디스크 등의 저장매체에 저장된 영상을 입력받을 수도 있다.
일 예에서, 영상 영역 구분부 (100) 으로 입력되는 영상 신호는 한 픽셀당 8 비트인 YCbCr 의 포멧일 수도 있다. 다른 예에서, 영상 영역 구분부 (100) 이 입력받는 신호는 RGB 포멧이거나, 8 비트가 아닌 다른 비트를 가질 수도 있으며, 입력 신호의 포멧에 의하여 본 발명의 권리범위가 한정되는 것은 아니다.
또한, 도 1 의 영상 처리 장치 (160) 를 구성하는 각각의 부분들은 물리적으로 독립된 장치를 통하여 구현될 수도 있으며, 하나의 물리적인 장치 또는 컴퓨터에서 동작하는 소프트웨어의 모듈일 수도 있으며, 이렇게 구체적인 구현 방법을 변형한 변형물은 본 기술 분야의 당업자에게 자명한 사항이다.
도 1 의 영상 처리 장치 (160) 의 각 구성이 수행하는 영상 처리에 대해서는 이하 도 2 내지 4 를 이용하여 상세히 설명하도록 한다.
<영상 영역 구분부 (100)>
도 2 는 도 1 의 영상 영역 구분부 (100) 가 수행하는 동작의 일 예를 도시한 도면이다. 영상 영역 구분부 (100) 는 영상을 입력 받은 후 블록에 기반하여 프레임간 차이값을 계산하고 (200), 그 계산된 값을 임계치 T1 과 비교하여 (210), 비교 결과에 따라서 오브젝트 영역의 마스크를 계산하여 (220) 오브젝트 영역을 검출하거나 (240), 배경 영역의 마스크를 계산 (230) 한 후에 배경 이미지 영역을 검출한다 (250).
영상을 입력 받은 후 블록에 기반하여 프레임간 차이값을 계산하는 과정 (200) 은 다음과 같이 수행될 수 있다.
입력 영상의 각 픽셀의 포멧이 YCbCr 일 경우 각 픽셀별로 휘도 정보 Y, 색차 정보 Cb, Cr 을 포함한다. m 과 n 을 각각 영상의 좌표라고 하고, k 를 프레임 번호라고 하였을 때, 영상에서 휘도 정보 Y 를 추출한 데이터를 C(m, n, k) 라고 하면, 현재 프레임과 이전 프레임간의 차이값 I(m,n,k) 는 다음의 [수학식1] 과 같이 픽셀 단위로 계산된다.
Figure pat00001
M 은 프레임간의 차이를 계산할 때 사용하는 블록의 크기이며, 임의의 값으로 설정될 수 있다. 계산된 I(m,n,k)은 현재 프레임의 {m,n} 의 위치에서 움직임 현상에 따른 오브젝트 영역 마스크를 결정하기 위한 메저로 사용된다.
도 2 에서 계산된 값을 임계치 T1 과 비교하는 과정 (210) 은 다음과 같이 수행될 수 있다.
오브텍트 영역의 마스크를 D FG , 배경영역의 마스크를 D BG 이라고 했을 때, 아래의 수학식이 성립한다.
Figure pat00002
Figure pat00003
[수학식2] 및 [수학식3] 을 적용하면, I(m,n,k) 가 T 1 보다 클 경우 D FG 를 1 로 세팅하여 그 픽셀의 좌표가 오브젝트 영역임을 표시하고, T 1 보다 작은 경우 D FG 를 0 으로 세팅하여 그 픽셀의 좌표가 배경 영역임을 표시한다. 즉, 현재 프레임과 이전 프레임에서 특정 픽셀과 그 근처의 픽셀의 변화가 크면 오브젝트라고 인식하고, 변화가 적으면 배경이라고 인식하는 것이다. D BG 는 배경 영역의 마스크를 나타내며, D FG 와 반대로 세팅한다.
한편, [수학식2] 및 [수학식3] 에서 사용된 T 1 은 아래 [수학식4] 에 의하여 계산된다.
Figure pat00004
N 은 기 설정된 블록의 크기이다.
한편, 도 2 에서 비교 결과에 따라서 오브젝트 영역의 마스크를 계산하는 과정 (220) 및 배경 영역의 마스크를 계산하는 과정 (230) 은 다음과 같이 수행될 수 있다.
Figure pat00005
Figure pat00006
오브젝트 영역의 이미지를 검출하기 위해서는 프레임 데이터 C (m,n,k) 및 D FG (m,n,k) 를 이용하여 다음의 [수학식7] 과 같이 계산한다.
Figure pat00007
즉, [수학식7] 에 의하여 오브젝트 영역 검출 동작 (240) 이 수행된다. 마찬가지로, 배경 이미지 영역의 검출 (250) 은 입력된 영상 및 배경 영역의 마스크인 D BG 를 이용하여 수행된다.
< 오브젝트 영역 구분부 (110)>
오브젝트 영역 구분부 (110) 에서는, 위 검출된 오브젝트 영역은 그 영역의 특성에 따라 2 개의 영역, 즉 오브젝트 가중 영역 및 오브젝트 비가중 영역으로 구분할 수 있다. 오브젝트 비가중 영역이란 오브젝트 영역 중에서 아무런 처리를 거치지 않는 영역을 의미하며, 오브젝트 가중 영역이란 오브젝트 영역 중에서 필터링 처리를 거치는 영역을 의미한다. 오브젝트 가중 영역 및 비가중 영역을 구분하는 기준은 특정 위치의 픽셀값과 그 특정 위치 주변의 일정 영역의 픽셀값들의 평균값을 비교하여 결정할 수 있다.
도 3 은 오브젝트 영역 구분부 (110) 가 수행하는 동작의 일 예를 도시한 도면이다. 일 실시예에서, 오브젝트 영역을 입력 받아서 오브젝트 영역 내의 가중치를 계산하고 (300), 계산된 가중치를 임계치 T 2 와 비교하고 (310), 오브젝트 가중 영역을 검출하고 (320), 오브젝트 비가중 영역을 검출하며 (350), 검출된 오브젝트 가중 영역을 가우시안 필터링하여 (330), 오브젝트 가중영역을 변환할 수 있다 (340).
오브젝트 영역 내의 가중치를 계산하는 단계 (300) 는 다음과 같은 [수학식 8] 을 이용하여 수행될 수 있다.
Figure pat00008
V(m,n,k) 는 픽셀 단위의 가중치이다.
계산된 가중치를 임계치 T 2 와 비교하고 (310), 오브젝트 가중 영역을 검출하는 동작 (320) 은 아래의 [수학식 9] 를 이용하여 수행된다.
Figure pat00009
가중치 V(m,n,k) 의 값이 T 2 보다 크면, 해당 좌표의 오브젝트 가중영역의 마스크를 1 로 설정하여 오브젝트의 가중영역으로 설정하고, 가중치 V(m,n,k) 의 값이 T 2 보다 작으면, 해당 좌표의 오브젝트 가중영역의 마스크를 0 으로 설정하여 오브젝트의 비가중영역으로 설정한다.
T 2 의 값은 다음의 [수학식 10] 에 의하여 계산될 수 있다.
Figure pat00010
P 는 사전에 설정되는 소정의 제어변수이다.
오브젝트 가중 영역의 검출은 입력된 영상의 각 픽셀값에 오브젝트 가중 영역의 마스크를 곱하여 수행된다.
< 오브젝트 가중영역 처리부 (160)>
오브젝트 가중영역 처리부 (160) 는 가중 영역을 검출하여 필터링하는 동작을 수행할 수 있다.
오브젝트 가중 영역이 아닌 부분, 즉 오브젝트 비가중 영역으로 구분되는 오브젝트 영역에서는 픽셀값인 C(m,n,k) 은 다른 방식으로 처리될 수 있다. 일 예에서, 오브젝트 비가중 영역은 아무런 필터링 처리가 되지 않을 수도 있다. 다른 예에서, 오브젝트 비가중 영역은 저대역 통과 필터링 처리가 될 수도 있다.
일 실시예에서, 검출된 오브젝트 가중 영역을 가우시안 필터링하여 (330), 오브젝트 가중영역을 변환하는 동작 (340) 은 [수학식 11], [수학식 12] 를 이용하여 수행된다.
Figure pat00011
[수학식 11] 의 가우시안 필터링을 이용하여 고주파 성분을 제거한다. 여기서 a(i,j) 는 [수학식12 ]의 가우시안 계수를 사용한다.
Figure pat00012
<배경 영역 처리부 (120)>
배경 영역 처리부 (120) 에서는 배경 영역으로 구분된 영역을 처리한다. 도 4 는 배경 영역 처리부 (120) 가 수행하는 동작의 일 예를 도시한다.
일 실시예에서, 배경이미지영역 D BG (m,n,k)의 C(m,n,k) 신호는 [수학식13] 에 의하여 계산될 수 있다.
Figure pat00013
위 수학식에서 sc_frame 은 배경 이미지의 픽셀값을 얻어올 기준 프레임 번호이다. 예를 들어, sc_frame 은 초기치를 1 로 설정하여 첫 프레임으로 설정한 후에, 아래 [수학식14] 을 통하여 sc_frame 의 값을 업데이트할 수도 있다.
Figure pat00014
H 는 영상의 높이, W 는 영상의 폭을 나타낸다. F(k,k-1) 의 값은 현재 프레임과 이전 프레임의 휘도의 변화량을 나타낸다. F(k,k-1) 이 소정의 값인 T 4 보다 클 경우 sc_frame 을 현재 프레임인 k 로 업데이트할 수 있다. sc_frame 은 초기치는 1 이 아닌 다른 임의의 값일 수 있다. T 4 는 첫번째 프레임 영상 신호의 평균값으로 설정할 수도 있다.
<통합 영상 생성부 (190)>
통합 영상 생성부 (190) 는 배경 영역 처리부 (120), 오브젝트 가중 영역 처리부 (160) 및 오브젝트 비가중 영역 처리부 (140) 에서 처리된 영상을 통합한다. 일 실시예에서, 통합 영상 생성부 (190) 은 아래의 [수학식 16] 에 따른 연산을 수행할 수도 있다.
Figure pat00015
위 수학식에 따라 계산된 I out (m,n,k) 는 입력 영상 신호와 같은 포멧을 가지고 있으므로, 기존 영상압축인코더로 입력될 수 있다. 출력 영상의 포멧은 YCbCr, RGB 또는 다른 포멧의 데이터가 될 수 있다.
종래의 H.264 나 MPEG4 와 같은 비이도 압축 인코더에서는 8x8 또는 4x4 크기로 DCT (discrete cosine transform)을 해서 DCT계수들을 구하여, 양자화 계수 (quantization factor) 를 이용하여 각각의 계수들을 양자화 시키는 동작을 수행한다. 이러한 인코딩 방식 및 양자화 계수의 사용은 본 기술 분야의 당업자에게 자명한 사항이다.
일 실시예에서, 출력된 데이터 I out (m,n,k) 는 기존 영상압축 인코더의 k 번째 프레임에서 아래와 같은 [수학식 16] 을 통하여, 프레임별 양자화 계수 qp(k) 로 입력될 수도 있다.
Figure pat00016
qp(k) 는 기존 영상압축인코더의 k번재 프레임에서 프레임별 양자화계수 (quantization factor) 이다. ε와 g는 영상압축인코더의 종류에 따라 최적의 양자화계수로 입력되도록 설정될 수 있다. 최종출력신호 I out (m,n,k)는 고정된 배경영역 특성과 필터링 처리된 오브젝트영역 특성을 가지고 있으므로 압축인코더에 적용시 저전송율에서도 최적의 영상화질을 유지할 수 있다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치 (160) 가 수행하는 동작을 도시한 플로우차트이다. 이하, 도 5 에 도시된 플로우를 설명한다.
입력된 영상의 K 번째 프레임의 로 데이터 (raw data) 및 K-1 번째 프레임의 로 데이터를 입력받아 [수학식1] 에 의하여 I(m,n,k) 를 계산한다 (단계 500). T 1 값은 [수학식4] 에 의하여 계산된다 (단계 505). I(m,n,k) 와 T 1 을 비교한다 (단계 510). 비교 결과 I(m,n,k) 이 더 크면 D FG (m,n,k) 에 1 을 세팅하고, D FG (m,n,k) 에 0 을 세팅하고 (단계 515), I(m,n,k) 이 더 작으면, D FG (m,n,k) 에 1 을 세팅한다. 그 후, [수학식 5] 에 의하여 or 연산을 수행한다 (단계 525). 그 이후, [수학식 6] 에 의하여 and 연산을 수행한다. [수학식 7] 에 의하여 오브젝트 마스킹을 수행하고 (단계 540), 수학식 8 에 의하여 V(m,n,k) 의 연산을 수행한다 (단계 545). 그 이후, [수학식 10] 에 의하여 T 2 의 연산을 수행하고, V(m,n,k) 와 T 2 를 비교한다. 비교 결과에 기초하여, DV(m,n) 에 0 을 세팅하거나 (단계 580), 1 을 세팅한다 (단계 570). [수학식11] 에 의하여 Cv (m,n,k) 의 값을 연산하고 (단계 590) , I out (m,n,k) 의 값을 연산한다 (단계 595).
한편, 배경 연산은 단계 530 이후에, [수학식 13] 에 의하여 CBG (m,n,k) 가 수행되고 (단계 555), [수학식 14] 에 의하여 sc_frame 의 값이 계산된다 (단계 565). 배경 영역을 처리하는 루틴은 오브젝트 영역을 처리하는 루틴과 병렬적으로 처리될 수도 있다.
전술한 루틴들은 소프트웨어 또는 펌웨어 프로그램 제어하에서 동작하는 다양한 프로그램가능 전자장치나 컴퓨터를 포함하는 일반화된 기능 하드웨어로서 구성될 수 있다. 다른 방법으로는, 그들은 ASIC 를 통해서 또는 하나 이상의 회로 카드 어셈블리를 통해서와 같이 일부 다른 기술을 이용하여 구현될 수 있다. 즉, 특화된 하드웨어로서 구성될 수도 있다.
이상에서 보는 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시 될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로, 이상에서 기술한 실시 예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 영상 영역 구분부 110 : 오브젝트 영역 구분부
120 : 배경 영역 처리부 130 : 배경 이미지 갱신부
140 : 오브젝트 비가중 영역 처리부 160 : 오브젝트 가중 영역 처리부

Claims (9)

  1. 영상 데이터로부터 소정 개수의 프레임을 선택하는 단계;
    상기 선택된 프레임에 포함된 픽셀들의 평균 픽셀값을 계산하는 단계; 및
    상기 평균 픽셀값에 소정의 상수를 곱하여 영상 압축 인코더의 양자화 계수를 계산하는 단계를 포함하는, 영상 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 소정의 개수 및 상기 소정의 상수는 상기 영상 압축 인코더의 종류에 따라 설정될 수 있는, 영상 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    소스 영상 데이터를 입력받는 단계; 및
    상기 소스 영상 데이터로부터 배경영역, 가중영역, 및 비 가중 영역을 나누어 독립적으로 처리한 후에 통합하여 상기 영상 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는, 영상 처리 방법.
  4. 영상 데이터로부터 소정 개수의 프레임을 선택하여, 상기 선택된 프레임에 포함된 픽셀들의 평균 픽셀값을 계산하고, 상기 평균 픽셀값에 소정의 상수를 곱하여 영상 압축 인코더의 양자화 계수를 계산하는 프로세서를 포함하는, 영상 처리 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 소정의 개수 및 상기 소정의 상수는 상기 영상 압축 인코더의 종류에 따라 설정될 수 있는, 영상 처리 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 소스 영상 데이터를 입력받고, 상기 소스 영상 데이터로부터 배경영역, 가중영역, 및 비가중 영역을 나누어 독립적으로 처리한 후에 통합하여 상기 영상 데이터를 출력하는 동작을 더 수행하는, 영상 처리 장치.
  7. 영상 처리 방법을 수행하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령어는,
    영상 데이터로부터 소정 개수의 프레임을 선택하는 단계;
    상기 선택된 프레임에 포함된 픽셀들의 평균 픽셀값을 계산하는 단계; 및
    상기 평균 픽셀값에 소정의 상수를 곱하여 영상 압축 인코더의 양자화 계수를 계산하는 단계를 수행하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 소정의 개수 및 상기 소정의 상수는 상기 영상 압축 인코더의 종류에 따라 설정될 수 있는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  9. 제 7 항에 있어서,
    소스 영상 데이터를 입력받는 단계; 및
    상기 소스 영상 데이터로부터 배경영역, 가중영역, 및 비 가중 영역을 나누어 독립적으로 처리한 후에 통합하여 상기 영상 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN109413445A (zh) * 2017-08-16 2019-03-01 华为技术有限公司 一种视频传输方法及装置
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