KR20210078350A - 초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법에 과한 것으로서, 본 발명의 영상을 압축 처리하는 압축 장치에서의 영상 무손실 압축방법은, 원본 영상의 각 픽셀값을 스펙트럴 라인의 유사성에 따라 복수의 클래스로 클러스터링하는 단계, 각 클래스에서의 각 밴드에 대한 픽셀값의 분산율 및 예측계수를 계산하는 단계, 상기 분산율 및 예측계수를 이용해 예측 영상을 계산하는 단계, 및 상기 원본 영상 및 상기 예측 영상 간의 잔차 영상을 계산하는 단계를 포함한다.

Description

초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법{Lossless Compression Method for Hyperspectral Image Processing}
본 발명은 영상의 무손실 압축 방법에 관한 것으로서, 특히, 초분광 영상(hyperspectral Image) 처리에서의 무손실 압축방법에 관한 것이다.
많은 협대역에서 항공기, 위성 등으로부터의 획득되는 초분광 영상은 공간과 스펨트럼 차원을 가지며, 데이터량이 많아 영상의 저장, 전송, 기타 처리 등에서 압축이 중요하다. 초분광 영상 처리에서 정보 손실이 있는 손실 압축 보다는 정보가 손실되지 않는 무손실 압축이 원격 감지 분야, 질병 진단 분야 등에서 엔드 멤버 추출, 스펙트럼 언믹싱, 타겟 감지, 이미지 분류 등을 위하여 필요하다.
영상의 무손실 압축 방법은 허프만 부호화(Huffman coding), 램팰지브 부호화(Lempel-Ziv coding), 산술 부호화(Arithmetic coding)와 같은 엔트로피 부호화(Entropy coding)기법을 사용하여 구현할 수 있다. 그리고 주로 의료영상의 무손실압축에 있어서는 위와 같은 압축 방법 이외에 HINT(Hierarchical Interpolation), DP(Difference Pyramid), Bit-Plane 인코딩, 블록 코딩 등이 사용되기도 한다.
다만, 무손실 압축에 있어서 좀 더 정확하고 빠른 시간에 압축 처리하는 방법이 요구되고 있다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 정확하고 빠른 시간에 효율적으로 압축하는 초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법을 제공하는 데 있다.
먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 영상을 압축 처리하는 압축 장치에서의 영상 무손실 압축방법은, 원본 영상(예, 초분광 영상)의 각 픽셀값을 스펙트럴 라인의 유사성에 따라 복수의 클래스로 클러스터링하는 단계; 각 클래스에서의 각 밴드에 대한 픽셀값의 분산율 및 예측계수를 계산하는 단계; 상기 분산율 및 예측계수를 이용해 예측 영상을 계산하는 단계; 및 상기 원본 영상 및 상기 예측 영상 간의 잔차 영상을 계산하는 단계를 포함한다.
상기 영상 압축 방법은, 상기 잔차 영상으로부터 상기 원본 영상을 복원하도록, 상기 각 클래스에서의 각 밴드에 대한 상기 잔차 영상, 각 클래스 c 및 각 밴드 b에 대한 인덱스, 각 클래스 c에서의 각 밴드 b에 대한 예측 계수 αc,j,b 및 픽셀값의 분산율 αc,b을 포함하는 인코딩 정보를 수신기로 전송하는 단계를 더 포함한다.
수학식
Figure pat00001
Figure pat00002
을 이용하여, 해당 클래스 c에서의 각 밴드 b에 대한 상기 예측계수 αc,j,b (j=1,2,..,P')를 산출하며, 여기서, P'는 해당 클래스 c에서의 상기 예측계수의 계산에 사용되는 이전 밴드들의 수로서 미리 정해진 정수 P에 따라
Figure pat00003
로 정해지고, N은 해당 클래스의 스펙트럴 라인의 수, xi,b'(i=1,..,N, b'=b-1,..,b-P')는 해당 클래스 c의 스펙트럴 라인i의 밴드 b'의 픽셀값이다.
수학식
Figure pat00004
을 이용하여, 해당 클래스 c의 스펙트럴 라인i의 각 밴드 b에 대한 예측 영상
Figure pat00005
을 산출하되, 여기서, αc,b는 클래스 c, 밴드 b에서의 픽셀값의 분산율, xc,i,b-j (j=1,2,..,P')는 클래스 c의 스펙트럴 라인 i의 밴드 b-j의 픽셀값이다.
본 발명에 따른 초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법은 초분광 영상 처리에서의 정확하고 빠른 시간에 효율적으로 압축하는 무손실 압축방법을 제공한다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는 첨부도면은, 본 발명에 대한 실시예를 제공하고 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 압축 장치에서의 영상 무손실 압축방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에서의 원본 영상의 클러스터링 과정에서의 클래스들을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에서의 잔차 정보와 부가 정보를 포함하는 인코딩 정보의 최적화를 위한 클래스들의 수에 대한 결정의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 무손실 압축방법을 처리하는 영상 압축 장치의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대해서 자세히 설명한다. 이때, 각각의 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타낸다. 또한, 이미 공지된 기능 및/또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 이하에 개시된 내용은, 다양한 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분을 중점적으로 설명하며, 그 설명의 요지를 흐릴 수 있는 요소들에 대한 설명은 생략한다. 또한 도면의 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시될 수 있다. 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니며, 따라서 각각의 도면에 그려진 구성요소들의 상대적인 크기나 간격에 의해 여기에 기재되는 내용들이 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시 예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 무손실 압축 장치에서의 영상 무손실 압축방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 압축하는 압축 장치에서의 영상 무손실 압축방법은, 클러스터링부에서의 원본 영상(데이터)을 복수의 클래스로 클러스터링 과정(S110), 계수산출부에서의 각 클래스에서의 각 밴드에 대한 픽셀값의 분산율 및 예측계수를 계산하는 과정(S120), 예측영상산출부에서의 예측 영상(데이터)을 계산하는 과정(S130), 잔차영상산출부에서의 잔차 영상(데이터)을 계산하는 과정(S140), 및 전송부에서의 잔차 영상(데이터), 클래스의 인덱싱값, 예측 계수 등 인코딩 정보를 복원 정보로 전송하는 과정(S150)을 포함한다.
이와 같은 본 발명의 영상 무손실 압축방법은, 항공기, 위성, 의료 장비 등에서 획득되는 초분광 원본 영상에 대한 메모리에 저장 관리 및 LAN(Local Area Network), 인터넷, 이동통신망 등에서의 영상 데이터의 송수신을 위하여, 초분광 영상 (데이터)를 정확하고 빠른 시간에 효율적으로 압축 처리하는 C-DPCM(Clustered Differential Pulse Code Modulation)의 한 방식으로서 제안되었다.
먼저, 본 발명의 영상 압축 장치는, 압축하기 위한 초분광 원본 영상 (데이터)를 입력받으면, 클러스터링부에서 원본 영상을 복수의 클래스로 클러스터링한다(S110). 여기서, 클러스터링부는 원본 영상의 각 픽셀값을 스펙트럴 라인의 유사성에 따라 복수의 클래스로 클러스터링한다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에서의 원본 영상의 클러스터링 과정에서의 클래스들을 설명하기 위한 도면이다. 도 2a는 제1 클래스의 스펙트럴 라인들(도면에서 각 라인들)을 나타내고 도 2b는 제2 클래스의 스펙트럴 라인들(도면에서 각 라인들)을 나타낸다.
원본 영상의 각 픽셀의 픽셀값(휘도값)은 해당 (주파수) 밴드를 가지며, 각밴드에 대한 픽셀값 경향성을 나타내는 스펙트럴 라인이, 소정의 유사 범위 내에 있는 그룹들을 제1, 제2, ..클래스로 구분하여 클러스터링한다.
다음에, 본 발명의 영상 압축 장치에서는, 계수산출부가 각 클래스 c에서의 각 밴드 b에 대한 픽셀값의 분산율 αc,b 및 예측계수 αc,j,b(j=1,2,..,P')를 계산한다(S120). 분산율 αc,b는 각 클래스 c 전체의 분산값에 대한 각 밴드 b에 대한 분산값의 비율일 수 있다. 분산은 평균값에 대한 흩어진 정도를 나타낸다.
상기 예측계수 αc,j,b는 [수학식1]과 같이 산출된다. 여기서, P'는 해당 클래스 c에서의 상기 예측계수의 계산에 사용되는 이전 밴드들의 수로서 미리 정해진 정수 P에 따라
Figure pat00006
로 정해진다. N은 해당 클래스의 스펙트럴 라인의 수, xi,b'(i=1,..,N, b'=b-1,..,b-P')는 해당 클래스 c의 스펙트럴 라인i의 밴드 b'의 픽셀값이다. xi,b(i=1,..,N, b는 밴드 인덱스)는 해당 클래스 c의 스펙트럴 라인i의 밴드 b에서의 픽셀값이다. α0는 계산 상의 행렬 차수를 맞추도록 추가된 원소값일 수 있다.
[수학식1]
Figure pat00007
Figure pat00008
여기서, 밴드 0에 대한 예측 계수는 0이고, 밴드 1에 대한 예측 계수는 밴드 0과 밴드 1의 픽셀값 비율의 평균일 수 있다.
다음에, 본 발명의 영상 압축 장치에서는, 예측영상산출부가 상기 분산율 및 예측계수를 이용해 예측 영상 (데이터)을 계산한다(S130).
예측영상산출부는 [수학식2]와 같이 예측 영상의 픽셀값
Figure pat00009
을 산출한다. 원본 영상의 각 클래스 c에 속한 각 밴드 b에 있는 픽셀들에 대한 압축된 예측 픽셀값, 즉, 예측 영상의 픽셀값
Figure pat00010
데이터(i는 스펙트럴 라인의 인덱스)는, 모든 클래스의 모든 밴드에 대하여 계산됨으로써, 원본 영상에 대한 압축 영상을 형성할 수 있다. 여기서, αc,b는 S120에서 산출된, 클래스 c, 밴드 b에서의 픽셀값의 분산율, xc,i,b-j (j=1,2,..,P')는 클래스 c의 스펙트럴 라인 i의 밴드 b-j의 픽셀값이다.
[수학식2]
Figure pat00011
다음에, 본 발명의 영상 압축 장치에서는, 잔차영상산출부가 잔차 영상 (데이터)을 계산한다(S140). 잔차영상산출부는 원본 영상과 상기 예측 영상 간의 차이로서, 대응 필셀값의 차이일 수 있다.
다음에, 본 발명의 영상 압축 장치에서는, 전송부가 잔차 영상, 클래스의 인덱싱값, 예측 계수 등 인코딩 정보를 복원 정보로 전송한다(S150).
본 발명의 영상 압축 장치에서는, 전송부가 이와 같은 잔차 영상, 각 클래스 c 및 각 밴드 b에 대한 인덱스, 각 클래스 c에서의 각 밴드 b에 대한 예측 계수 αc,j,b및 픽셀값의 분산율 αc,b을 포함하는 압축 정보를 생성할 수 있다. 또한, 전송부는 이와 같은 압축 정보를 소정의 부호화 방법에 따라 인코딩하여 인코딩 정보를 생성하고, LAN, 인터넷, 이동통신망 등 네트워크 상의 수신기로 전송하여, 수신기가 잔차 영상으로부터 상기 원본 영상을 복원하게 할 수 있다.
도 3은 본 발명에서의 잔차 정보와 부가 정보를 포함하는 인코딩 정보의 최적화를 위한 클래스들의 수에 대한 결정의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3에서 잔차(residual) 정보는 잔차 영상에 대한 정보로서 원본 영상에 대한 클래스의 수가 커짐에 따라 감소하다 증가하며, 부가(side) 정보는 클래스와 밴드에 대한 인덱스 및 해당 예측 계수와 픽셀값의 분산율을 포함하는 정보로서 원본 영상에 대한 클래스의 수가 커질수록 증가한다. 따라서, 도면의 예에서 클래스의 수가 16일 때 압축정보 또는 그 인코딩 정보가 가장 최적의 bpppb(bits per frame per band) 값을 가지므로, 이와 같은 방법으로 클래스 수를 적절히 선정할 수 있다. 영상 압축 장치에서 소정의 클래스수 선정부가 잔차 영상의 데이터량 및 부가정보 데이터량을 기초로 압축정보 또는 그 인코딩 정보를 가장 작게하는 상기 클래스수를 선정할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 무손실 압축방법을 처리하는 영상 압축 장치의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 무손실 압축방법을 처리하는 영상 압축 장치는, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 결합으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 영상 압축 장치는 위와 같은 기능/단계/과정들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서를 갖는 도 4와 같은 컴퓨팅 시스템(1000) 또는 인터넷 상의 서버 형태로 구현될 수 있다.
컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다. 프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같이 컴퓨터 등 장치로 판독 가능한 저장/기록 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법은 초분광 영상 처리에서의 정확하고 빠른 시간에 효율적으로 압축하는 무손실 압축방법을 제공할 수 있다. 본 발명의 초분광 영상 처리에서의 무손실 압축방법에 따라 JPEG-LS, JPEG2000 등 보다 압축율이 69% ~ 83% 더 높게 출력됨을 확인하였다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 영상을 압축 처리하는 압축 장치에서의 영상 무손실 압축방법에 있어서,
    원본 영상의 각 픽셀값을 스펙트럴 라인의 유사성에 따라 복수의 클래스로 클러스터링하는 단계;
    각 클래스에서의 각 밴드에 대한 픽셀값의 분산율 및 예측계수를 계산하는 단계;
    상기 분산율 및 예측계수를 이용해 예측 영상을 계산하는 단계; 및
    상기 원본 영상 및 상기 예측 영상 간의 잔차 영상을 계산하는 단계
    를 포함하는 영상 압축 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 잔차 영상으로부터 상기 원본 영상을 복원하도록, 상기 각 클래스에서의 각 밴드에 대한 상기 잔차 영상, 각 클래스 c 및 각 밴드 b에 대한 인덱스, 각 클래스 c에서의 각 밴드 b에 대한 예측 계수 αc,j,b 및 픽셀값의 분산율 αc,b을 포함하는 인코딩 정보를 수신기로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 영상 압축 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 원본 영상은 초분광 영상인 영상 압축 방법.
  4. 제1항에 있어서, 수학식
    Figure pat00012

    Figure pat00013

    을 이용하여, 해당 클래스 c에서의 각 밴드 b에 대한 상기 예측계수 αc,j,b(j=1,2,..,P')를 산출하며,
    여기서, P'는 해당 클래스 c에서의 상기 예측계수의 계산에 사용되는 이전 밴드들의 수로서 미리 정해진 정수 P에 따라
    Figure pat00014
    로 정해지고,
    N은 해당 클래스의 스펙트럴 라인의 수, xi,b'(i=1,..,N, b'=b-1,..,b-P')는 해당 클래스 c의 스펙트럴 라인i의 밴드 b'의 픽셀값인 영상 압축 방법.
  5. 제4항에 있어서, 수학식
    Figure pat00015

    을 이용하여, 해당 클래스 c의 스펙트럴 라인i의 각 밴드 b에 대한 예측 영상
    Figure pat00016
    을 산출하되,
    여기서, αc,b는 클래스 c, 밴드 b에서의 픽셀값의 분산율, xc,i,b-j (j=1,2,..,P')는 클래스 c의 스펙트럴 라인 i의 밴드 b-j의 픽셀값인 영상 압축 방법.
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