KR20200063058A - 밝기 적응적 광전/전광 변환을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

밝기 적응적 광전 변환 및 밝기 적응적 전광 변환을 위한 방법 및 장치가 제공된다. 비디오의 전송 및 압축을 위해서는 광전 변환 및 전광 변환이 요구되며, 이러한 광전 변환 및 전광 변환에 있어서 영상의 배경 밝기 및 밝기 대역이 고려된다. 광전 변환 함수는 영상의 배경 밝기를 반영하는 대비 민감도 함수에 기반하여 유도될 수 있다. 또한, 배경 밝기에 관련된 파라미터가 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링될 수 있으며, 이러한 파라미터에 기반하여 전광 변환 함수가 유도될 수 있다.

Description

밝기 적응적 광전/전광 변환을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR OPTO-ELECTRIC/ELCTRO-OPTIC TRANSFER}
아래의 실시예들은 광전/전광 변환을 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세히는 HDR 비디오 전송 및 압축을 위해 밝기 적응적 광전/전광 전달 함수들을 제공하는 방법 및 장치가 개시된다.
고 동적 범위(High Dynamic Range; HDR) 비디오 전처리(preprocessing)는 광 신호를 전기 신호로 변환하는 과정이다.
광 신호는 연속적인 실수 값을 가지지만, 광 신호의 실수 값은 디지털 신호 처리를 통해 압축 및 전송을 위한 이산적인(discrete) 값으로 변환된다.
이러한 변환의 과정에서, 연속적인 광 신호를 이산적인 전기 신호로 변환하기 위해 광 신호에 대해 광전(opto-electric) 변환 양자화(quantization)가 적용된다.
현재, HDR 비디오 기술에서는, 광전 변환 과정에 있어서, 10 비트 또는 12 비트의 비트 심도(bit depth)의 양자화가 채택되어 있다.
이러한 양자화는 광 신호를 전기 신호를 변환함에 있어서, 단순한 선형적 변환을 사용하지 않고, 인간의 시각 인지 모델에 기반한 비-선형(non-linear) 변환을 사용한다.
인지 모델에 기반한 비-선형 변환이 사용될 경우, 양자화로 인한 화질의 열화 없이, 선형 변환에 비해 보다 적은 비트 심도로 양자화가 수행될 수 있다.
이하에서, 광전 변환 양자화는 광전 변환으로 약술될 수 있다. 또한, 전광 변환은 전광 변환 역양자화(inverse-quantization)을 의미할 수 있다.
HDR 광전 변환에서, 가장 널리 사용되는 표준 방식으로서 지각적 양자화자(Perceptual Quantizer; PQ)가 있다.
PQ 기술이 처음 제안되었을 때에는 12 비트의 비트 심도의 사용이 제안되었다. 말하자면, PQ 기술은 12 비트 심도가 사용될 때 화질의 열화가 없이 동작하도록 설계되었다고 볼 수 있다.
그러나, 현재 초고해상도 텔레비전(Ultra High Definition TeleVision; UHDTV)과 같은 대부분의 HDR 비디오를 사용하는 응용 플랫폼에서는 10 비트의 비트 심도가 표준적으로 사용된다. 이러한 이유로, PQ에 대해서도 10 비트 심도가 사용되는 것이 최종적으로 확정되었다.
그러므로, 현재의 10 비트의 비트 심도를 사용하는 PQ 기술에서는, 양자화 비트 수의 부족으로 인한 화질의 열화가 발생할 수 있다. 하지만 대부분의 HDR 영상 전송 표준은 10비트 심도를 표준으로 채택하고 있다.
기존의 HDR 광전 변환 기술이 기반하고 있는 시각 인지 모델은 영상의 장면에 독립적으로 작동하는 모델이다. 기존의 HDR 광전 변환 기술은 영상의 장면에 따라서 인간의 시각 인지가 바뀌는 것을 고려하지 않는다. 말하자면, 기존의 HDR 광전 변환 기술은 고정된 시각 인지 모델을 사용한다. 이러한 고정된 시각 인지 모델을 사용함에 따라, 기존의 HDR 광전 변환 기술에 따른 광전 변환 과정에서 화질 열화가 발생할 가능성이 높고, 10 비트 심도가 사용될 경우 이러한 화질 열화가 심각해진다.
일 실시예는 HDR 비디오 처리에 있어서 광 신호를 전기 신호로 변환하는 광전 변환을 수행하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 실시예는 HDR 비디오 처리에 있어서 전기 신호를 광 신호로 변환하는 전광 변환을 수행하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 실시예는 밝기에 적응적인 시각 인지 모델에 기반하여 화질 열화를 감소시키는 HDR 광전 변환을 수행하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 실시예는 HDR 광전 변환의 역과정인 HDR 전광 변환을 수행하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 측에 있어서, 광전 변환 함수를 사용하여 영상에 대한 광전 변환을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 광전 변환 함수의 결과는 상기 영상의 배경 밝기에 의존하는 영상 처리 방법이 제공된다.
상기 광전 변환 함수는 상기 영상의 배경 밝기에 기반하는 대비 민감도 함수에 기반할 수 있다.
상기 영상의 배경 밝기에 기반하는 대비 민감도 함수는 배경 밝기에 무관한 대비 민감도 함수 및 배경 밝기를 고려하기 위한 보정항의 곱일 수 있다.
상기 배경 밝기는 상기 영상의 배경 영역의 밝기 평균일 수 있다.
상기 배경 밝기는 영상의 전체의 화소들의 값들의 기하 평균일 수 있다.
상기 광전 변환 함수의 결과는 상기 영상의 밝기 대역에 의존할 수 있다.
상기 광전 변환 함수의 값들에 대응하는 수열들은 간격 변수를 사용하여 획득될 수 있다.
상기 간격 변수는 상기 수열들 및 문턱치 간의 간격을 일정하게 유지하기 위해 사용되는 변수일 수 있다.
상기 광전 변환 함수는 파라미터를 사용하여 유도될 수 있다.
상기 파라미터는 비트 심도, 밝기 범위, 배경 밝기, 상기 배경 발기를 고려하는 대비 민감도 피크 함수 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 영상 처리 방법은, 복호화 장치로 비트스트림을 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 비트스트림은 상기 파라미터를 포함할 수 있다.
다른 일 측에 있어서, 전광 변환 함수를 사용하여 영상에 대한 전광 변환을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 전광 변환 함수의 결과는 상기 영상의 배경 밝기에 의존하는 영상 처리 방법이 제공된다.
상기 전광 변환 함수는 상기 영상의 배경 밝기를 고려하는 대비 민감도 함수에 기반할 수 있다.
상기 전광 변환 함수의 결과는 상기 영상의 밝기 대역에 의존할 수 있다.
상기 배경 밝기는 상기 영상의 배경 영역의 밝기 평균일 수 있다.
상기 배경 밝기는 영상의 전체의 화소들의 값들의 기하 평균일 수 있다.
상기 전광 변환 함수의 결과는 상기 영상의 밝기 대역에 의존할 수 있다.
상기 전광 변환 함수는 파라미터를 사용하여 유도될 수 있다.
상기 파라미터는 비트 심도, 밝기 범위, 배경 밝기, 상기 배경 발기를 고려하는 대비 민감도 피크 함수 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 영상 처리 방법은, 부호화 장치로부터 비트스트림을 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 비트스트림은 상기 파라미터를 포함할 수 있다.
또 다른 일 측에 있어서, 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 비트스트림은, 파라미터를 포함하고, 상기 파라미터를 사용하여 전광 변환 함수가 유도되고, 상기 전광 변환 함수를 사용하여 영상에 대한 전광 변환이 수행되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
HDR 비디오 처리에 있어서 광 신호를 전기 신호로 변환하는 광전 변환을 수행하는 방법 및 장치 가 제공된다.
HDR 비디오 처리에 있어서 전기 신호를 광 신호로 변환하는 전광 변환을 수행하는 방법 및 장치가 제공된다.
밝기에 적응적인 시각 인지 모델에 기반하여 화질 열화를 감소시키는 HDR 광전 변환을 수행하는 방법 및 장치가 제공된다.
HDR 광전 변환의 역과정인 HDR 전광 변환을 수행하는 방법 및 장치가 제공된다.
도 1은 일 실시예에 따른 부호화 장치를 나타낸다.
도 2은 일 실시예에 따른 복호화 장치를 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 비디오 부호화의 흐름도이다.
도 4은 일 실시예에 따른 비디오 복호화의 흐름도이다.
도 5는 일 예에 따른 PQ 및 SDR에서 사용되는 EOTF들을 비교하는 그래프이다.
도 6은 일 예에 따른 10 비트 PQ 및 12 비트 PQ를 사용하는 광전 변환에 있어서의 화질의 열화의 발생을 나타낸다.
도 7은 일 예에 따른 배경 및 자극을 나타낸다.
도 8은 일 예에 따른 자극 크기에 따른 대비 민감도를 나타낸다.
도 9는 일 예에 따른 밝기에 따른 대비 민감도를 나타낸다.
도 10은 일 예에 따른 전광 변환 및 광전 변환을 위한 의사 코드를 나타낸다.
도 11은 일 예에 따른 밝기 범위를 고려한 변환 함수를 나타낸다.
도 12는 일 예에 따른 성능 지표를 나타내는 테이블이다.
도 13은 배경 밝기를 고려하는 CSF를 이용하여 변환 함수가 결정된 경우의 성능 지표의 변화를 도시한다.
도 14는 일 실시예에 따른 밝기 적응적 변환 함수의 파라미터의 시그널링을 나타낸다.
후술하는 예시적 실시예들에 대한 상세한 설명은, 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 실시예를 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 다양한 실시예들은 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 실시예의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 예시적 실시예들의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.
도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
실시예에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 실시예에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않으며, 추가적인 구성이 예시적 실시예들의 실시 또는 예시적 실시예들의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다. 어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들이 서로 간에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있으나, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
제1 및 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기의 구성요소들은 상기의 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기의 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하여 지칭하기 위해서 사용된다. 예를 들어, 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
또한, 실시예들에 나타나는 구성요소들은 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시되는 것으로, 각 구성요소가 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성 단위로만 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성요소는 설명의 편의상 각각의 구성요소로 나열된 것이다. 예를 들면, 구성요소들 중 적어도 두 개의 구성요소들이 하나의 구성요소로 합쳐질 수 있다. 또한, 하나의 구성요소가 복수의 구성요소들로 나뉠 수 있다. 이러한 각 구성요소의 통합된 실시예 및 분리된 실시예 또한 본질에서 벗어나지 않는 한 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성요소는 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성요소일 수 있다. 실시예들은 실시예의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 예를 들면, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성요소와 같은, 선택적 구성요소가 제외된 구조 또한 권리 범위에 포함된다.
이하에서는, 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 실시예들을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다. 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
PQ는 인간의 시각 인지 모델들 중에 하나인 대비 민감도 함수(Contrast Sensitivity Function;)로부터 광전 변환 함수(Opto-Electric Transfer Function; OETF)를 유도할 수 있다.
PQ는, 영상의 특성을 고려하지 않고, 고정된 CSF를 사용할 수 있다. 또한, PQ에서 이용된 CSF의 처리 가능한 동적 범위(Dynamic Range; DR)도 10-6부터 104까지로 고정될 수 있다. 즉, HDR 비디오의 광전 변환 양자화 기술에서 이용되는 시각 인지 모델은 영상의 장면(scene) 특성과는 무관하게 독립적으로 작동하는 모델일 수 있고, 12 비트 심도에서 화질의 열화 없이 작동하도록 설계된 것일 수 있다.
그러나, 현재 대부분의 HDR 비디오 응용 플랫폼에서 10 비트 심도가 표준으로서 채택되었기 때문에, PQ는 10 비트 심도에서는 충분한 화질을 제공하지 못할 수 있다.
따라서, 10 비트 심도를 사용하면서 광전 변환 (양자화)의 과정에서 화질의 열화가 발생하기 않거나 화질의 열화가 무시할 수준으로 작게 발생하는 기술이 요구된다.
시청자의 영상의 화질에 대한 인식은 인간의 시각 인지 모델, 특히 패턴에서의 인지가능한(perceived) 대비(contrast)를 나타내는 CSF에 인해 결정될 수 있다.
인간에 대한 CSF는 영상의 장면의 배경 밝기에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 인간의 시각 인지를 더 정확히 표현하기 위해서는 대비 민감도에 있어서 장면의 배경 밝기도 고려되어야 할 수 있다. 따라서, 장면 밝기에 적응적인 CSF에 기반하여 광전 변환 양자화가 이루어질 경우 인지적으로 더 좋은 화질이 더 적은 비트로 표현될 수 있다.
따라서, CSF를 기반으로 설계되었으나 장면의 배경 밝기에 따른 변화를 반영하지 않는 PQ 함수에 비해, 실시예의 기술은 장면의 배경 밝기에 따라 변화하는 CSF를 적용함으로써 적용하여 HDR 영상에 대한 밝기 적응적인 전광 변환을 수행할 수 있다.
HDR 비디오 콘텐츠 제작에서 사용되는 DR의 최대 밝기는 103 내지 4x103cd/m2정도일 수 있다. 이러한 최대 밝기를 고려할 때, 장면의 표현에 사용하는 DR의 최소값 및 최대값을 고려함으로써 광전 변환이 보다 효율적으로 수행될 수 있다.
따라서, 실시예에서는 영상의 밝기의 대역 및 배경 밝기에 적응적인 시각 인지 모델에 기반하는 HDR 비디오에 대한 광전 변환 방법이 개시될 수 있다. 또한, 이러한 광전 변환 방법의 역과정인 전광 변환 방법이 제시될 수 있다.
이러한 실시예에 따른, HDR 비디오에 대한 전광 변환 및/또는 광전 변환에 의해 10 비트 심도가 사용되더라도 화질의 열화가 발생하지 않을 수 있고, HDR 비디오가 더 적은 비트로 최적의 화질을 제공하도록 표현될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 부호화 장치를 나타낸다.
부호화 장치(100)는 처리부(110), 통신부(120), 메모리(130), 저장소(140) 및 버스(190) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 처리부(110), 통신부(120), 메모리(130) 및 저장소(140) 등과 같은 부호화 장치(100)의 구성요소들은 버스(190)를 통해 서로 간에 통신할 수 있다.
처리부(110)는 메모리(130) 또는 저장소(140)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 예를 들면, 처리부(110)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서(processor)일 수 있다.
처리부(110)는 부호화 장치(100)의 동작을 위해 요구되는 작업을 처리할 수 있다. 처리부(110)는 실시예들에서 설명된 처리부(110)의 동작 또는 단계의 코드를 실행(execute)할 수 있다.
처리부(110)는 후술될 실시예에서 설명될 정보의 생성, 저장 및 출력을 수행할 수 있으며, 기타 부호화 장치(100)에서 이루어지는 단계의 동작을 수행할 수 있다.
통신부(120)는 네트워크(199)에 연결될 수 있다. 부호화 장치(100)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 수신할 수 있으며, 부호화 장치(100)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 전송할 수 있다. 통신부(120)는 네트워크(199)를 통해 다른 장치로 데이터를 전송할 수 있고, 다른 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(120)는 네트워크 칩(chip) 또는 포트(port)일 수 있다.
메모리(130) 및 저장소(140)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리(130)는 롬(ROM)(131) 및 램(RAM)(132) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 저장소(140)는 램, 플레시(flash) 메모리 및 하드 디스크(hard disk) 등과 같은 내장형의 저장 매체를 포함할 수 있고, 메모리 카드 등과 같은 탈착 가능한 저장 매체를 포함할 수 있다.
부호화 장치(100)의 기능 또는 동작은 처리부(110)가 적어도 하나의 프로그램 모듈을 실행함에 따라 수행될 수 있다. 메모리(130) 및/또는 저장소(140)는 적어도 하나의 프로그램 모듈을 저장할 수 있다. 적어도 하나의 프로그램 모듈은 처리부(110)에 의해 실행되도록 구성될 수 있다.
전술된 부호화 장치(100)의 구성요소들 중 적어도 일부는 적어도 하나의 프로그램 모듈일 수 있다.
프로그램 모듈들은 운영 체제(Operating System), 어플리케이션 모듈, 라이브러리(library) 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 부호화 장치(100)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 부호화 장치(100)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 실시예에 따른 특정 동작 또는 특정 테스크(task)를 수행하거나 특정 추상 데이터 타입(abstract data type)을 실행하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램(program), 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있고, 이러한 것들에 제한되지는 않을 수 있다.
부호화 장치(100)는 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(150) 및 UI 출력 디바이스(160)를 더 포함할 수 있다. UI 입력 디바이스(150)는 부호화 장치(100)의 동작을 위해 요구되는 사용자의 입력을 수신할 수 있다. UI 출력 디바이스(160)는 부호화 장치(100)의 동작에 따른 정보 또는 데이터를 출력할 수 있다.
부호화 장치(100)는 센서(170)를 더 포함할 수 있다.
도 2은 일 실시예에 따른 복호화 장치를 나타낸다.
복호화 장치(200)는 처리부(210), 통신부(220), 메모리(230), 저장소(240) 및 버스(290) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 처리부(210), 통신부(220), 메모리(230) 및 저장소(240) 등과 같은 복호화 장치(200)의 구성요소들은 버스(290)를 통해 서로 간에 통신할 수 있다.
처리부(210)는 메모리(230) 또는 저장소(240)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 예를 들면, 처리부(210)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서(processor)일 수 있다.
처리부(210)는 복호화 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 작업을 처리할 수 있다. 처리부(210)는 실시예들에서 설명된 처리부(210)의 동작 또는 단계의 코드를 실행(execute)할 수 있다.
처리부(210)는 후술될 실시예에서 설명될 정보의 생성, 저장 및 출력을 수행할 수 있으며, 기타 복호화 장치(200)에서 이루어지는 단계의 동작을 수행할 수 있다.
통신부(220)는 네트워크(299)에 연결될 수 있다. 복호화 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 수신할 수 있으며, 복호화 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 전송할 수 있다. 통신부(220)는 네트워크(299)를 통해 다른 장치로 데이터를 전송할 수 있고, 다른 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(220)는 네트워크 칩(chip) 또는 포트(port)일 수 있다.
메모리(230) 및 저장소(240)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리(230)는 롬(ROM)(231) 및 램(RAM)(232) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 저장소(240)는 램, 플레시(flash) 메모리 및 하드 디스크(hard disk) 등과 같은 내장형의 저장 매체를 포함할 수 있고, 메모리 카드 등과 같은 탈착 가능한 저장 매체를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)의 기능 또는 동작은 처리부(210)가 적어도 하나의 프로그램 모듈을 실행함에 따라 수행될 수 있다. 메모리(230) 및/또는 저장소(240)는 적어도 하나의 프로그램 모듈을 저장할 수 있다. 적어도 하나의 프로그램 모듈은 처리부(210)에 의해 실행되도록 구성될 수 있다.
전술된 복호화 장치(200)의 구성요소들 중 적어도 일부는 적어도 하나의 프로그램 모듈일 수 있다.
프로그램 모듈들은 운영 체제(Operating System), 어플리케이션 모듈, 라이브러리(library) 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 복호화 장치(200)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 복호화 장치(200)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 실시예에 따른 특정 동작 또는 특정 테스크(task)를 수행하거나 특정 추상 데이터 타입(abstract data type)을 실행하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램(program), 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있고, 이러한 것들에 제한되지는 않을 수 있다.
복호화 장치(200)는 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(250) 및 UI 출력 디바이스(260)를 더 포함할 수 있다. UI 입력 디바이스(250)는 복호화 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 사용자의 입력을 수신할 수 있다. UI 출력 디바이스(260)는 복호화 장치(200)의 동작에 따른 정보 또는 데이터를 출력할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 비디오 부호화의 흐름도이다.
실시예의 비디오 부호화는 부호화 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 실시예의 비디오 부호화는 영상 처리 방법으로 간주될 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 영상 처리 장치로 간주될 수 있다.
단계(310)에서, 센서(170)는 영상을 수신할 수 있다. 여기에서, 영상은 HDR 비디오를 구성하는 복수의 영상들 중 하나 또는 하나 이상을 나타낼 수 있다. 영상은 적(Red; R), 녹(Green; G) 및 청(Blue; B)의 광 신호를 포함할 수 있다. 말하자면, 영상은 RGB의 광 신호로 구성될 수 있다.
단계(320)에서, 처리부(110)는 OETF를 사용하여 영상에 대한 광전 변환을 수행할 수 있다. 처리부(110)는 OETF를 사용하는 광전 변환을 통해 영상의 광 신호를 전기 신호로 변환할 수 있다. 또는, 처리부(110)는 OETF를 사용하는 광전 변환을 통해 영상을 나타내는 광 신호를 사용하여 영상을 나타내는 전기 신호를 생성할 수 있다.
OETF의 결과는 영상의 배경 밝기에 의존할 수 있다. OEFT는 밝기 적응적 변환 함수일 수 있다. 말하자면, OETF는 영상의 배경 밝기에 기반하는 CSF에 기반할 수 있다. 또한, OETF의 결과는 영상의 밝기 대역에 의존할 수 있다. 이러한 배경 밝기 및 밝기 대역과 관련하여 아래에서 더 상세하게 설명된다.
단계(330)에서, 처리부(110)는 영상의 색 공간(color space)에 대한 변환을 수행할 수 있다. 처리부(110)는 영상의 색 공간을 RGB로부터 YCbCr로 변환할 수 있다. 또는, 처리부(110)는 영상을 나타내는 전기 신호의 색 공간을 RGB로부터 YCbCr로 변환할 수 있다.
실시예에서, YCbCr은 색 공간의 일 예일 수 있다. 실시예의 설명에서, YCbCr는 YUV 또는 ICtCp로 대체될 수 있다.
단계(340)에서, 처리부(110)는 영상에 대한 N 비트 심도의 양자화를 수행할 수 있다. 처리부(110)는 양자화를 통해 영상을 나타내는 실수를 정수로 변환할 수 있다.
예를 들면, N은 10 또는 12일 수 있다.
양자화를 통해 영상을 나타내는 부동소수점(floating-point) 신호로부터 영상을 나타내는 양자화된 정수 신호가 생성될 수 있다. 또는, 양자화를 통해 영상을 나타내는 전기 신호는 영상을 나타내는 디지털 신호로 변환될 수 있다.
여기에서, 실수 및 정수는 YCbCr의 값일 수 있다.
단계(350)에서, 처리부(110)는 영상의 색 성분(component)(또는, 색 신호)에 대한 다운 샘플링을 수행할 수 있다. 처리부는 다운 샘플링을 통해 영상의 YCbCr의 형태를 4:4:4로부터 4:2:0로 변환할 수 있다.
이러한 색 성분에 대한 다운 샘플링은 색상에 비해 밝기에 더 민감한 인간의 시각 인지 특성을 이용하는 것일 수 있다.
단계(360)에서, 처리부(110)는 영상에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 영상 정보를 생성할 수 있다. 여기에서, 부호화는 영상에 대한 코덱(codec)를 사용하는 일반적인 부호화 방법 등을 포함할 수 있다. 처리부(110)는 영상에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 영상 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다.
부호화된 영상 정보는 영상을 나타내는 압축된 디지털 신호일 수 있다.
단계(370)에서, 통신부(120)는 부호화된 영상 정보 또는 부호화된 영상 정보를 포함하는 비트스트림을 복호화 장치(200)로 전송할 수 있다.
도 4은 일 실시예에 따른 비디오 복호화의 흐름도이다.
실시예의 비디오 복호화는 복호화 장치(200)에 의해 수행될 수 있다. 실시예의 비디오 복호화는 영상 처리 방법으로 간주될 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 영상 처리 장치로 간주될 수 있다.
단계(410)에서, 통신부(220)는 부호화 장치(100)로부터 부호화된 영상 정보 또는 부호화된 영상 정보를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다.
단계(420)에서, 처리부(210)는 부호화된 영상 정보에 대한 복호화를 수행하여 영상을 생성할 수 있다. 여기에서, 복호화는 영상에 대한 코덱(codec)를 사용하는 일반적인 복호화 방법 등을 포함할 수 있다. 처리부(210)는 부호화된 영상 정보에 대한 복호화를 수행하여 영상을 생성할 수 있다.
처리부(210)는 부호화된 영상 정보에 대한 복호화를 수행하여 압축되지 않은 디지털 신호를 복원할 수 있고, 복원된 디지털 신호는 영상을 나타낼 수 있다.
영상은 4:2:0의 YCbCr의 형태로 구성될 수 있다.
실시예에서, YCbCr은 색 공간의 일 예일 수 있다. 실시예의 설명에서, YCbCr는 YUV 또는 ICtCp로 대체될 수 있다.
단계(430)에서, 처리부(210)는 영상의 색 성분(component)(또는, 색 신호)에 대한 업 샘플링을 수행할 수 있다. 처리부는 업 샘플링을 통해 영상의 YCbCr의 형태를 4:2:0로부터 4:4:4로 변환할 수 있다.
단계(440)에서, 처리부(210)는 영상에 대한 N 비트 심도의 역양자화를 수행할 수 있다. 역양자화는 전술된 단계(340)의 양자화의 동작에 대한 반대되는 동작일 수 있다.
예를 들면, N은 10 또는 12일 수 있다.
역양자화를 통해 영상을 나타내는 양자화된 신호로부터 영상을 나타내는 부동소수점(floating-point) 신호가 복원될 수 있다. 또는, 역양자화를 통해 영상을 나타내는 디지털 신호는 영상을 나타내는 전기 신호로 변환될 수 있다.
단계(450)에서, 처리부(210)는 영상의 색 공간(color space)에 대한 역변환을 수행할 수 있다. 처리부(210)는 영상의 색 공간을 YCbCr로부터 RGB로 변환할 수 있다. 또는, 처리부(210)는 영상을 나타내는 전기 신호의 색 공간을 YCbCr로부터 RGB로 변환할 수 있다.
역변환은 전술된 단계(320)의 변환의 동작에 대한 반대되는 동작일 수 있다.
단계(460)에서, 처리부(210)는 전광 변환 함수(Electro-Optic Transfer Function; EOTF)를 사용하여 영상에 대한 전광 변환을 수행할 수 있다. 처리부(210)는 EOTF를 사용하는 전광 변환을 통해 영상의 전기 신호를 광 신호로 변환할 수 있다. 또는, 처리부(210)는 EOTF를 사용하는 전광 변환을 통해 영상을 나타내는 전기 신호를 사용하여 영상을 나타내는 광 신호를 생성할 수 있다.
EOTF는 단계(320)에서의 OETF의 역함수일 수 있다. 실시예에서, EOTF 및 OETF는 서로 대응하는 함수들일 수 있다. 또는, EOTF는 OETF-1일 수 있다. 따라서, EOTF 및 OETF 중 하나에 대한 설명은 다른 하나에 대해서도 역으로 적용되는 것으로 이해될 수 있다. 다만, 구현 이슈 및 디지털 근사(approximation) 이슈에 의해 EOTF 및 OETF 간에는 약간의 변경이 존재할 수 있다.
EOTF의 결과는 영상의 배경 밝기에 의존할 수 있다. EOTF는 밝기 적응적 변환 함수일 수 있다. 말하자면, EOTF는 영상의 배경 밝기에 기반하는 CSF에 기반할 수 있다. 또한, EOTF의 결과는 영상의 밝기 대역에 의존할 수 있다. 이러한 배경 밝기 및 밝기 대역과 관련하여 아래에서 더 상세하게 설명된다.
단계(470)에서, 처리부(210)는 영상의 광 신호에 대한 톤 매핑을 수행할 수 있다.
톤 매핑은 광 신호가 출력될 디스플레이어 맞춰 광 신호의 범위를 조절하는 것일 수 있다.
단계(480)에서, 처리부(210)는 영상을 출력할 수 있다. 처리부(210)는 영상의 톤 매핑된 광 신호를 출력할 수 있다. 여기에서, 영상은 HDR 비디오를 구성할 수 있다.
도 5는 일 예에 따른 PQ 및 SDR에서 사용되는 EOTF들을 비교하는 그래프이다.
도 5의 가로 축은 디지털 코드를 나타낼 수 있다. 도 5의 세로 축은 밝기를 나타낼 수 있다.
도 5는 8 비트 표준 동적 범위(Standard Dynamic Range; SDR)의 EOTF 및 10 비트 SDR의 EOTF가 도시되었고, 10 비트 HDR (PQ)의 EOTF가 도시되었다.
도 5에서 도시된 것처럼, HDR 기술의 PQ에서는 대략 0부터 10,000까지의 범위가 표현될 수 있다.
도 6은 일 예에 따른 10 비트 PQ 및 12 비트 PQ를 사용하는 광전 변환에 있어서의 화질의 열화의 발생을 나타낸다.
도 6에서 점선은 바턴(Barten)이 제안한 열화 발생의 문턱치(threshold)를 나타낼 수 있다.
12 비트 PQ 함수의 값들은 모든 밝기 범위에 대해서 상기의 문턱치의 아래에 존재할 수 있다. 이러한 값들은 12 비트 PQ 함수에 의한 광전 변환 양자화에 의해서는 화질의 열화가 발생할 가능성이 없다는 것을 의미할 수 있다.
10 비트 PQ 함수의 값들은 모든 밝기 범위에 대해서 상기의 문턱치의 위에 존재할 수 있다. 이러한 값들은 10 비트 PQ 함수에 의한 광전 변환 양자화에 의해서 화질의 열화가 발생할 가능성이 있다는 것을 의미할 수 있다.
도 6에서 도시된 것과 같이, 모든 밝기 범위에 대해서, 12 비트 PQ 및 문턱치 간의 간격이 일정하게 유지되고, 10 비트 PQ 및 문턱치 간의 간격이 일정하게 유지될 수 있다. 이러한 결과는, PQ 함수가 도 6에서 도시된 것과 같이 일정한 간격을 유지하도록 설계되었기 때문일 수 있다.
도 7은 일 예에 따른 배경 및 자극을 나타낸다.
도 7에서, 패턴이 존재하는 사각형의 영역은 자극 영역(stimuli region)을 나타낼 수 있다.
사각형의 영역의 밖의 영역은 배경 영역을 나타낼 수 있다. 배경 밝기는 배경 영역의 밝기의 평균일 수 있다. 여기에서, 평균은 기하 평균일 수 있다.
아래의 수식 1은 PQ에서 사용되는 CSF를 나타낼 수 있다.
[수식 1]
Figure pat00001
수식 1의 기호들의 의미는 아래와 같을 수 있다.
u: u는 공간 주파수일 수 있다. u는 L에 따라서 변할 수 있다. u에 대하여 S max(L)의 함수가 사용될 수 있다.
L: L은 밝기일 수 있다.
M opt (u): M opt (u)는 눈의 광학적 변조 전달 함수(Modulation Transfer Function; MTF)일 수 있다.
k: k는 신호 대 잡음 비일 수 있다.
T: T는 눈의 집적 시간(integration time)일 수 있다.
X o : X o 는 객체(object)의 각 크기(angular size)일 수 있다. 또는, X o 는 자극 크기 또는 시야 각을 나타낼 수 있다.
X max: X max는 집적 영역(integration area)의 최대 각 크기(maximum angular size)일 수 있다.
N max: N max는 눈이 정보를 통합할 수 있는 싸이클의 최대 개수일 수 있다.
E: E는 트롤랜드(Troland) 단위의 망막 조도일 수 있다.
p: p는 광자(photon) 전환(conversion) 팩터(factor)일 수 있다.
Φ0: Φ0는 신경(neural) 잡음의 스펙트럼 밀도(spectral density)일 수 있다.
u 0: u 0은 8c/deg일 수 있다.
또한, 수식 1의 기호들은 아래의 수식 2 내지 수식 5와 같이 정의될 수 있다.
[수식 2]
Figure pat00002
[수식 3]
Figure pat00003
[수식 4]
Figure pat00004
[수식 5]
Figure pat00005
아래의 수식 6는 배경 밝기에 기반하는 CSF를 나타낼 수 있다.
[수식 6]
Figure pat00006
L s 는 배경 밝기를 나타낼 수 있다.
말하자면, 배경 밝기에 기반하는 CSF는 "기존의 배경 밝기에 무관한 CSF" 및 "배경 밝기를 고려하기 위한 보정항"의 곱으로 표현될 수 있다.
수식 6에서, 배경 밝기를 고려하기 위한 보정항 C는 아래의 수식 7과 같이 정의될 수 있다.
[수식 7]
Figure pat00007
전술된 단계(320)의 OETF 및 전술된 단계(460)의 EOTF는 수식 2의 배경 밝기에 기반하는 CSF에 기반하여 수행될 수 있다. 또는, OETF 및 EOTF는 수식 2의 배경 밝기에 기반하는 CSF를 사용할 수 있다.
도 8은 일 예에 따른 자극 크기에 따른 대비 민감도를 나타낸다.
도 8에서는 특정한 자극 크기에 대한 그래프가 도시되었다. 그래프의 선은 특정한 자극 크기를 나타낼 수 있다. 그래프의 x 축은 LogL을 나타낼 수 있다. 그래프의 y 축은 대비 민감도를 나타낼 수 있다.
CSF의 사용에 있어서, CSF의 최대값이 중요할 수 있다. 최대 값의 CSF는 사람이 대비에 대해 가장 민감한 경우를 나타낼 수 있다.
도 8에서 도시된 것과 같이, X o 가 40도일 때 CSF가 전반적으로 최대 값을 갖기 때문에, X o 는 40도로 고정될 수 있고, X o 의 변화는 무시될 수 있다.
도 9는 일 예에 따른 밝기에 따른 대비 민감도를 나타낸다.
도 9에서는 특정된 밝기에 대한 그래프가 도시되었다. 그래프의 선은 특정된 밝기 또는 CSF 피크들(peaks)을 나타낼 수 있다. 그래프의 x 축은 공간적 주파수 u를 나타낼 수 있다. 그래프의 y 축은 대비 민감도 S(u, L)을 나타낼 수 있다.
그래프에서, CSF 피크들로 구성된 선은 maxS 함수를 나타낼 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 전광 변환 및 광전 변환을 위한 의사 코드를 나타낸다.
전광 변환 함수의 목적은, 신호에 대한 변환 및 양자화에 있어서, 변환 과정의 양자화로 인해 인지적 화질 왜곡이 발행하지 않게 하거나, 최소로 발생하게 하는 것일 수 있다.
CSF는 현재의 밝기에서 얼마의 밝기의 차이가 허용되는지를 의미한다고 간주될 수 있다. 즉, 전광 변환 함수의 목적은 양자화에 의해 발생하는 양자화 에러가 최소가지차이(Just noticeable difference; JND)의 이하가 되도록 하는 것으로 간주될 수 있다.
아래에서는, CSF에 기반하여 변환 함수를 도출하는 방법이 설명된다. 이하에서, EOTF는 변환 함수로 약술될 수 있다. 편의를 위해 EOTF가 유도되는 과정이 설명되나, 아래의 변환 함수에 대한 설명은 OETF의 유도에도 적용될 수 있다.
EOTF는 아래의 수식 8과 같이 정의될 수 있다.
[수식 8]
Figure pat00008
i는 코드를 나타낼 수 있다.
L j 는 입력 i에 대응하는 출력 밝기일 수 있다.
이 때, EOTF에서, DR의 최소값은 L min 이고, DR의 최대값은 L max 라고 가정될 수 있고, b 비트 심도의 변환이 사용된다고 가정될 수 있다.
편의를 위해, 이하에서는 b의 값이 10인 경우에 대해 설명된다. 이 때, i는 0 내지 1023까지의 1024 개의 값들을 가질 수 있다.
추가로, 수학적인 설명의 편의를 위해 아래의 수식 9와 같이 j가 정의될 수 있다.
[수식 9]
Figure pat00009
10 비트 심도에 대해서, F(i) 함수는 1024 개의 값들로 구성될 수 있다. 따라서, F(i) 함수를 도출하는 문제는 1024 개의 값들로 구성된 수열들의 문제로 간주될 수 있다. 말하자면, 수열들은 EOTF의 값들에 대응할 수 있다.
여기에서, 수열들의 시작 및 끝은 DR에 대응해야 할 수 있고, 특히, DR의 최대값인 L ma x에 대한 대응이 중요할 수 있다.
편의 상 수열들을 도출하는 순서는 최대값 L max 로부터 최소값 L min 으로의 방향을 따를 수 있다.
이러한 경우, 수열들의 점화식은 아래의 수식 10과 같이 표현될 수 있다.
[수식 10]
Figure pat00010
수식 10에서, j는 수식 9의 j를 나타낼 수 있다. PREV f (L) 함수는 아래의 수식 11과 같이 정의될 수 있다.
[수식 11]
Figure pat00011
수식 11에서, m t (L) 함수의 값은 CSF S(L)의 역수일 수 있다. 말하자면, m t (L) 함수는 아래의 수식 12와 같이 정의될 수 있다.
[수식 12]
Figure pat00012
또한, 실시예에서, CSF는 배경 밝기에 의존하기 때문에, m t (L)는 전술된 수식 6에 따라서 결정될 수 있다.
수식 1을 참조하여 전술된 것과 같이, 대비 민감도에 대해 다수의 파라미터가 적용될 수 있다. 변환 함수의 측면에서, 대비(contrast)가 아래의 수식 13의 부등식을 충족시킨다는 전제 하에, CSF는 수식 12와 같이 간략화될 수 있다.
[수식 13]
Figure pat00013
수식 13의 문제는, 아래의 수식 14의 문제로 치환될 수 있다. 말하자면, CSF인 S는 수식 13에서 분모로 사용되는데, S를 분모로 갖는 수식의 최소값을 찾는 수식 13의 문제는 S의 최대값을 찾는 수식 14의 문제로 치환될 수 있다.
[수식 14]
Figure pat00014
수식 14의 문제는 분모 항의 최대값에 대한 문제이므로, L 및 L * 간의 차이가 상대적으로 적다고 간주될 수 있다. 또한, 이러한 간주에 따라 L *는 L로 근사될 수 있다.
CSF의 X o 는 도 7의 자극의 크기를 나타낼 수 있다. 도 8에서 도시된 것과 같이, X o 는 40도에서 가장 큰 값을 갖는다는 것이 실험적으로 확인될 수 있다.
X o 의 값이 40도일 때, u의 변화에 따른 CSF가 도 9에서 도시되었고, CSF들의 피크들을 연결함에 따라 아래의 수식 15와 같이 대비 민감도 피크 함수 S max (L)가 도출될 수 있다.
[수식 15]
Figure pat00015
수식 15를 수식 11에 대입하면, 이전 수열이 도출될 수 있다. 이 때, 배경 밝기가 고려되어야 할 경우, CSF로서 수식 5가 적용되어야 할 수 있으며, 피크들이 연결된 함수인 수식 15의 S max (L)은 L 및 L s 의 함수가 되어야 할 수 있다.
이 때, L s 는 영상의 배경 영역의 밝기 평균일 수 있다. 예를 들면, L s 는 영상의 전체의 화소들의 값들의 기하 평균일 수 있다. 여기에서, 영상은 비디오의 프레임들 중 부호화 및/또는 복호화의 대상인 현재 프레임일 수 있다.
도 10에서 도시된 의사(pseudo) 코드는 전술된 수식들을 사용하여 전체의 수열들을 획득할 수 있다. 말하자면, 전체의 수열들은 도 10의 의사 코드에서 설명 또는 규정되는 관계들을 가질 수 있다.
의사 코드에서, 간격 변수 f는 수열들(또는, EOTF의 값들) 및 도 6을 참조하여 전술된 문턱치 간의 간격을 균일하게 유지하기 위해 사용되는 변수일 수 있다. 말하자면, EOTF의 값들에 대응하는 수열들은 간격 변수 f를 사용하여 획득될 수 있고, 간격 변수 f의 값에 따라 수열들 및 문턱치 간의 간격이 일정하게 유지될 수 있다.
예를 들면, f의 값이 1.0이면, EOTF 함수는 EOTF 함수의 값이 문턱치와 동일하도록 정의될 수 있다.
예를 들면, f의 값이 1.0보다 더 작으면, EOTF 함수는 EOTF 함수의 값이 항상 문턱치에 비해 더 작도록 정의될 수 있다.
예를 들면, f의 값이 1.0보다 더 크면, EOTF 함수는 EOTF 함수의 값이 항상 문턱치에 비해 더 크도록 정의될 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 밝기 범위를 고려한 변환 함수를 나타낸다.
도 11에서는, DR의 밝기 범위를 변경하면서 유도된 변환 함수가 도시되었고, [0,10,000]의 밝기 범위에서 유도된 변환 함수가 도시되었다. 또한, 양 변환 함수들 간의 관계가 도시되었다.
도 11에서와 같이, 변환 함수가 연속적으로 표현되는 경우, 변환 함수들의 함수 모양들은 크기가 변환되는 관계를 가질 수 있다.
실제로 변환 함수는 이산적인(discrete) 함수이므로, 변환 함수들에서 샘플링이 적용되는 위치들은 서로 다를 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 성능 지표를 나타내는 테이블이다.
PQ의 방식 및 실시예의 방식의 성능은 수학적으로 비교될 수 있다.
앞서 정의된 EOTF "F(j)=L"의 역함수 OETF "F- 1(L)"는 아래의 수식 16과 같이 정의될 수 있다.
[수식 16]
Figure pat00016
수식 16에 따라, f는 아래의 수식 17과 같이 표현될 수 있다. f는 변환 함수에 의한 화질의 열화의 발생 여부를 가리키는 성능 지표일 수 있다.
[수식 17]
Figure pat00017
도 12에서는, 12 비트 PQ의 f의 값의 변화가 도시되었다. f의 값은 수식 16을 사용하여 측정될 수 있다. 이 때 DR의 최대값은 104일 수 있고, 최소값은 10-6일 수 있다.
도 12에서 도시된 결과에 따르면, 전술된 도 6의 문턱치(말하자면, f = 1), 12 비트 PQ(말하자면, f < 1) 및 10 비트 PQ(말하자면, f > 1)의 조건이 충족됨이 확인될 수 있다.
도 13은 배경 밝기를 고려하는 CSF를 이용하여 변환 함수가 결정된 경우의 성능 지표의 변화를 도시한다.
배경 밝기를 고려하는 CSF 함수를 이용해 변환 함수가 유도된 경우, f의 값은 도 13에서 도시된 것과 같이 변할 수 있다. 이 때, 변환 함수의 비트 심도는 12 비트일 수 있다.
도 13에서 도시된 것과 같이, 배경 밝기가 고려되지 않은 경우의 f의 값(즉, 0.8848)보다 배경 밝기가 고려되는 경우의 f의 값이 항상 더 작을 수 있다. 즉, 실시예의 방법에 의해 전광 변환 및 광전 변환의 성능이 향상됨이 확인될 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 밝기 적응적 변환 함수의 파라미터의 시그널링을 나타낸다.
도 3을 참조하여 전술된 단계(320)에서, 처리부(110)는 파라미터를 사용하여 OETF를 유도할 수 있다. 도 4을 참조하여 전술된 단계(460)에서, 처리부(210)는 파라미터를 사용하여 EOTF를 유도할 수 있다.
밝기 적응적 변환 함수인 OETF 및 EOTF는 파라미터를 사용하여 유도될 수 있다.
파라미터는, 1) 표현 비트 심도(representation bit depth), 2) 밝기 범위(예를 들면, 밝기의 최대값 L max 및 밝기의 최소값 L min ), 3) 배경 밝기 L s , 4) 배경 밝기를 고려하는 대비 민감도 피크 함수 S max (L) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
이러한 파라미터는 아래에서 설명될 것과 같이 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다.
이하에서, 시그널링은 파라미터가 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송되는 것을 의미할 수 있다. 비트스트림은 부호화된 파라미터를 포함할 수 있다.
단계(360)에서, 부호화 장치(100)의 처리부(110)는 파라미터에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 파라미터를 생성할 수 있다. 단계(360)에서 생성되는 비트스트림은 부호화된 파라미터를 포함할 수 있다. 또는, 부호화된 파라미터는 전술된 부호화된 영상 정보에 포함될 수 있다.
단계(410)에서 수신되는 비트스트림은 부호화된 파라미터를 포함할 수 있다. 단계(420)에서, 복호화 장치(200)의 처리부(210)는 부호화된 파라미터에 대한 복호화를 수행하여 파라미터를 획득할 수 있다.
표현 비트 심도는 전술된 비트 심도를 의미할 수 있다. 표현 비트 심도는 비디오의 시퀀스에서 변하지 않는다고 가정될 수 있다. 이러한 가정 하에서, 표현 비트 심도는 시퀀스의 처음에 한 번만 전송될 수 있다.
표현 비트 심도는 시퀀스의 파라미터들 중 하나일 수 있다. 예를 들면, 비트스트림 내의 시퀀스 파라미터 세트(Sequence Parameter Set; SPS)는 표현 비트 심도를 포함할 수 있다. 표현 비트 심도는 SPS를 통해 시그널링될 수 있다.
비디오에 대한 표현 비트 심도가 변경되는 경우에는 시퀀스가 변경된다고 간주될 수 있다. 시퀀스의 변경은 비디오의 프레임들이 즉각적 복호화 새로고침(Instantaneous Decoding Refresh; IDR) 프레임부터 다시 시작하는 것을 의미할 수 있다. 시퀀스가 변경되는 경우, 변경에 따른 새로운 시퀀스에 대한 SPS가 비트스트림을 통해 새로 전송될 수 있고, 새로운 시퀀스에 대한 변경된 표현 비트 심도가 SPS에 포함될 수 있다.
밝기 범위에 대해서 후술될 것과 같이, 밝기 범위 단위 정보, 차분값(differential value), 테이블 및 인덱스 등이 사용될 수 있다.
밝기 범위는 각 프레임 또는 각 픽처 그룹(Group Of Pictures; GOP)에 대해서 시그널링될 수 있다.
밝기 범위 단위 정보는 밝기 범위가 시그널링되는 단위를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 밝기 범위 단위 정보는 밝기 범위가 프레임 및 GOP 중 어느 것에 대하여 시그널링될 것인가를 나타낼 수 있다. SPS는 밝기 범위 단위 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 각 프레임에 대하여 밝기 범위가 시그널링되는 경우, 슬라이스 헤더 또는 프레임 헤더는 밝기의 최대값 L max 및 밝기의 최소값 L min 을 포함할 수 있다.
비디오를 구성하는 연속적인 프레임들에 있어서, 밝기의 최대값 L max 및 밝기의 최소값 L min 의 변화가 크지 않다고 가정될 수 있다. 밝기의 최대값에 대한 차분값 및 밝기의 최소값에 대한 차분값이 시그널링될 수 있다. 밝기의 최대값에 대한 차분값은 이전의 프레임의 밝기의 최대값 및 현재의 프레임의 밝기의 최대값 간의 차이일 수 있다. 밝기의 최소값에 대한 차분값은 이전의 프레임의 밝기의 최소값 및 현재의 프레임의 밝기의 최소값 간의 차이일 수 있다.
파라미터는 밝기의 최대값에 대한 차분값 및 밝기의 최소값에 대한 차분값을 포함할 수 있다. 말하자면, 슬라이스 헤더 또는 프레임 헤더는 밝기의 최대값에 대한 차분값 및 밝기의 최소값에 대한 차분값을 포함할 수 있다.
차분값들이 시그널링되면, 복호화 장치(200)의 처리부(210)는 이전의 프레임의 밝기의 최대값 및 밝기의 최대값에 대한 차분값을 사용하여 현재의 프레임에 대한 밝기의 최대값 L max 을 도출할 수 있다. 또한, 처리부(210)는 이전의 프레임의 밝기의 최소값 및 밝기의 최소값에 대한 차분값을 사용하여 현재의 프레임에 대한 밝기의 최소값 L min 을 도출할 수 있다.
이러한 차분값의 사용은 실시예의 다른 파라미터들에도 적용될 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 밝기의 최대값 L max 및 밝기의 최소값 L min 의 조합을 사용할 수 있다. 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 이러한 조합의 복수의 항목(entity)들을 포함하는 테이블을 사용할 수 있다. 테이블의 복수의 항복들의 각 항목은 밝기의 최대값 L max 에 대한 특정된 값 및 밝기의 최소값 L min 에 대한 특정된 값을 포함할 수 있다. 말하자면, 테이블의 항목이 특정됨에 따라, 밝기의 최대값 L max 및 밝기의 최소값 L min 이 특정될 수 있다.
파라미터는 테이블의 복수의 항목들에 대한 인덱스를 포함할 수 있다. 인덱스는 테이블의 복수의 항목들 중 하나의 항목을 가리킬 수 있다. 인덱스가 시그널링됨에 따라, 테이블의 복수의 항목들 중 인덱스가 가리키는 항목이 특정될 수 있고, 특정된 항목의 값들이 밝기의 최대값 L max 및 밝기의 최소값 L min 으로서 사용될 수 있다.
이러한 조합, 항목, 테이블 및 인덱스의 사용은 실시예의 다른 파라미터들에도 적용될 수 있다.
또한, 배경 밝기 L s 에 대해서 후술될 것과 같이, 배경 밝기 단위 정보, 차분값, 테이블 및 인덱스 등이 사용될 수 있다.
배경 밝기 L s 는 각 프레임 또는 각 픽처 그룹(Group Of Pictures; GOP)에 대해서 시그널링될 수 있다.
배경 밝기 단위 정보는 배경 밝기 L s 가 시그널링되는 단위를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 배경 밝기 단위 정보는 배경 밝기 L s 가 프레임 및 GOP 중 어느 것에 대하여 시그널링될 것인가를 나타낼 수 있다. SPS는 배경 밝기 단위 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 각 프레임에 대하여 배경 밝기가 시그널링되는 경우, 슬라이스 헤더 또는 프레임 헤더는 배경 밝기 L s 를 포함할 수 있다.
배경 밝기 L s 의 변화가 크지 않다고 가정될 수 있다. 배경 밝기에 대한 차분값이 시그널링될 수 있다. 배경 밝기에 대한 차분값은 이전의 프레임의 배경 밝기 및 현재의 프레임의 배경 밝기 간의 차이일 수 있다.
파라미터는 배경 밝기에 대한 차분값을 포함할 수 있다. 말하자면, 슬라이스 헤더 또는 프레임 헤더는 배경 밝기에 대한 차분값을 포함할 수 있다.
차분값이 시그널링되면, 복호화 장치(200)의 처리부(210)는 이전의 프레임의 배경 밝기 및 배경 밝기에 대한 차분값을 사용하여 현재의 프레임에 대한 배경 밝기 L s 를 도출할 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 배경 밝기에 대한 복수의 항목(entity)들을 포함하는 테이블을 사용할 수 있다. 테이블의 복수의 항복들의 각 항목은 배경 밝기 L s 에 대한 특정된 값을 포함할 수 있다. 말하자면, 테이블의 항목이 특정됨에 따라, 배경 밝기 L s 가 특정될 수 있다.
파라미터는 테이블의 복수의 항목들에 대한 인덱스를 포함할 수 있다. 인덱스는 테이블의 복수의 항목들 중 하나의 항목을 가리킬 수 있다. 인덱스가 시그널링됨에 따라, 테이블의 복수의 항목들 중 인덱스가 가리키는 항목이 특정될 수 있고, 특정된 항목의 값이 배경 밝기 L s 로서 사용될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 본 발명에 따른 실시예들에서 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비트스트림을 포함할 수 있고, 비트스트림은 본 발명에 따른 실시예들에서 설명된 정보를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
100: 부호화 장치
200: 복호화 장치

Claims (20)

  1. 광전 변환 함수를 사용하여 영상에 대한 광전 변환을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 광전 변환 함수의 결과는 상기 영상의 배경 밝기에 의존하는 영상 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 광전 변환 함수는 상기 영상의 배경 밝기에 기반하는 대비 민감도 함수에 기반하는 영상 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영상의 배경 밝기에 기반하는 대비 민감도 함수는 배경 밝기에 무관한 대비 민감도 함수 및 배경 밝기를 고려하기 위한 보정항의 곱인 영상 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 배경 밝기는 상기 영상의 배경 영역의 밝기 평균인 영상 처리 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 배경 밝기는 영상의 전체의 화소들의 값들의 기하 평균인 영상 처리 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 광전 변환 함수의 결과는 상기 영상의 밝기 대역에 의존하는 영상 처리 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 광전 변환 함수의 값들에 대응하는 수열들은 간격 변수를 사용하여 획득되고, 상기 간격 변수는 상기 수열들 및 문턱치 간의 간격을 일정하게 유지하기 위해 사용되는 변수인 영상 처리 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 광전 변환 함수는 파라미터를 사용하여 유도되는 영상 처리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 파라미터는 비트 심도, 밝기 범위, 배경 밝기, 상기 배경 발기를 고려하는 대비 민감도 피크 함수 중 하나 이상을 포함하는 영상 처리 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    복호화 장치로 비트스트림을 전송하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 비트스트림은 상기 파라미터를 포함하는 영상 처리 방법.
  11. 전광 변환 함수를 사용하여 영상에 대한 전광 변환을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 전광 변환 함수의 결과는 상기 영상의 배경 밝기에 의존하는 영상 처리 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 전광 변환 함수는 상기 영상의 배경 밝기를 고려하는 대비 민감도 함수에 기반하는 영상 처리 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 전광 변환 함수의 결과는 상기 영상의 밝기 대역에 의존하는 영상 처리 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 배경 밝기는 상기 영상의 배경 영역의 밝기 평균인 영상 처리 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 배경 밝기는 영상의 전체의 화소들의 값들의 기하 평균인 영상 처리 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 전광 변환 함수의 결과는 상기 영상의 밝기 대역에 의존하는 영상 처리 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 전광 변환 함수는 파라미터를 사용하여 유도되는 영상 처리 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 파라미터는 비트 심도, 밝기 범위, 배경 밝기, 상기 배경 발기를 고려하는 대비 민감도 최대치 함수 중 하나 이상을 포함하는 영상 처리 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    부호화 장치로부터 비트스트림을 수신하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 비트스트림은 상기 파라미터를 포함하는 영상 처리 방법.
  20. 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
    상기 비트스트림은,
    파라미터
    를 포함하고,
    상기 파라미터를 사용하여 전광 변환 함수가 유도되고,
    상기 전광 변환 함수를 사용하여 영상에 대한 전광 변환이 수행되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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