KR960014184B1 - 분류 벡터 양자화된 영상의 클라스(Class) 오류 검출 방법 - Google Patents

분류 벡터 양자화된 영상의 클라스(Class) 오류 검출 방법 Download PDF

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Abstract

내용 없음.

Description

분류 벡터 양자화된 영상의 클라스(Class) 오류 검출 방법
제1도는 일반적인 분류 벡터 양자화기를 도시한 개략적인 블럭도.
제2도는 일반적인 분류 벡터 양자화기를 이용한 영상신호 전송에 따른 수신부를 도시한 개략적인 블럭도.
제3도는 제2도에 도시한 후처리부에서 검사하고자 하는 블럭과 인접 8개의 블럭을 도시한 도면.
제4도는 제3도에 도시한 각 블럭에 대응하는 16개의 클라스를 도시한 도면.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
210 : 복조부 220 : 코드북 장치
230 : 영상 포맷터 240 : 후처리부
본 발명은 분류 벡터 양자화된 영상(classified vector quanntized image)의 클라스 오류 검출 방법에 관한 것으로, 특히 분류 벡터 양자화된 영상의 전송시에 발생하는 클라스 정보의 오류를 별도의 부가적인 패리트비트 없이 인접 블럭과 블럭 모서리의 연속성을 이용하여 검출하는 분류 벡터 양자화된 클라스 오류 검출 방법에 관한 것이다.
분류 벡터 양자화란, 입력 벡터들은 어떠한 특성에 따라 분류하여 각 부류에 해당하는 부호책(codebook)으로 벡터 양자화하는 방법으로서, 부분 탐색에 의해 부호와 복잡도를 줄일 수가 있으며, 각 부류의 특성에 따라 부호책을 작성하므로 복합 신호원 모델에 기초한 것으로 신호에 충실한 양자화가 가능하게 하는 것이다.
제1도에는 일반적인 분류 벡터 양자화기(100)에 대한 개략적인 블럭도가 도시된다. 도시된 바와 같이 분류 벡터 양자화기(100)는 입력되는 영상신호를 4×4 영상블럭 벡터로 생성하는 벡터 양자화 포맷터(10)와, 상기 벡터의 특성에 따라 N(여기서 N은 양의 정수)개의 클라스 중 하나를 나타내는 클라스 정보를 생성하는 분류기(20)와, 이 클라스 정보에 따라 N개의 클라스 코드북중 하나를 선택하는데, 이때 N개의 클라스 코드북의 대표 벡터중 입력 벡터와 가장 유사한 대표 벡터의 2진 코드 워드 인덱스를 선택하여 출력하는 코드북 장치(30)와, 전술한 분류기(20)에서의 클라스 정보와 코드북 장치(30)에서의 코드워드 인덱스를 입력하여 채널 부호화 및 변조등을 수행하는 전송부(40)를 포함한다.
도시되고 전술한 분류 벡터 양자화기는 클라스 정보화 대표 벡터의 2진 인덱스를 함께 전송하는 영상 압축방법이다. 이같은 압축 방법에 의해 전송하는 과정에서 오류가 발생할 경우, 복원 영상의 화질이 크게 열화된다. 특히, 클라스 정보의 오류는 화질에 미치는 영향이 매우 크기 때문에, 만일 클라스 오류를 검출할 수 있다면 영상의 특성을 이용하여 인접 블럭들의 정보를 통해 오류를 검출할 수가 있다. 수신측에서 오류 발생 여부를 알 수 있는 가장 간단한 방법으로는, 제1도에 도시된 전송부(40)에서 패리티 비트(parity bits)를 부가하여 전송하고, 수신기에서는 패리티 비트 검사를 통해 오류를 검출할 수 있다. 그러나, 이같은 오류 검출 방법은 부가적인 비트를 함께 전송하여야 하므로 제한된 전송 대역폭으로의 전송 데이터량을 증가시켜, 전송 대역폭을 낭비시킨다는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 분류 벡터 양자화된 영상신호를 전송하는데 있어 발생되는 클라스 정보의 오류를 별도의 부가 정보의 전송 없이도 수신기에서 인접 블럭과 블럭 모서리의 연속성을 이용하여 검출하는 분류 벡터 양자화된 클라스 오류 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
전술한 본 발명의 목적 및 장점외의 다른 목적 및 장점들은 첨부한 도면을 참조한 본 발명의 바람직한 실시예을 통해 더욱 명백하게 설명될 것이다.
본 발명에 따르면 분류 벡터 양자화된 영상(classified vector quantized image)의 전송시에 발생하는 클라스 정보의 오류를 부가적인 패리트 비트 없이 수신기의 후처리 수단에서 인접블럭과 블럭 모서리의 연속성을 이용하여 검출하는 방법에 있어서, 상기 수신기로 전송된 소정의 블럭에 대해 클라스 정보의 오류 정보를 검사하고자 하는 경우, 다음과 같은 식(1)에 의해 계산한 값이 임계값을
(여기서, s는 검사에 이용되는 인접 블럭의 집합이고, α(m,n)는 m번 클라스와 n번 클라스의 차이에 따라 정해지는 값으로, 각 클라스간 거리에 따라 결정되는 값이며, C(i) i번 블럭의 클라스라 하고, Tc(0)는 0번 블럭이 C(0)번 클라스 일 때의 임계값을 나타냄) 초과하면 클라스 오류가 발생한 블럭이라고 판정하는데 특징이 있다.
본 발명의 원리는 전술한 바와 같이 송신기의 전송부에서 패리티 비트를 부가하여 전송하지 않고 수신기에서 분류 벡터 양자화된 영상의 특성만을 이용하여 클라스 오류를 검출하도록 하는 것이다. 즉, 채널 잡음이 매우 심하지 않은 경우의 오류 블럭은 통상 연속해서 발생되지 않는다. 그러므로, 한 오류 블럭의 인접 블럭들은 오류가 발생하지 않았다고 가정할 수가 있다. 이러한 가정하에 오류가 발생되지 않은 인접 8개의 블럭들을 이용하여 오류 발생 여부를 검출하도록 하는 것이다.
이하, 본 발명을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
제2도는 일반적인 분류 벡터 양자화기를 이용한 영상신호 전송에 따른 수신부를 도시한 개략적인 블럭도로서, 수신부(200)는 클라스 정보와 코드워드 인덱스를 추출하는 복조부(210)와, 이 클라스 정보를 이용하여 N개의 클라스 코드북중 하나, 예를들어 i(여기서 i는 양의 정수)번째 클라스 코드북을 선택하고, 이 클라스 코드북내의 대표 벡터중에서 하나의 대표 벡터(클라스 코드북 i)를 대표 벡터 인덱스를 통해 선택하여 이를 영상 포맷터(230)로 전달하는 코드북 장치(220)와, 코드북 장치(220)로부터의 대표 벡터를 배열하여 영상을 복원하는 영상 포맷터(230)와, 복원된 영상을 디스플레이 하기 이전에 전술한 복조부(210)에서 추출한 클라스 정보와 코드워드 인덱스를 이용하여 오류검출 및 은폐의 과정을 거쳐 후처리하는 후처리부(240)로 구성된다.
전술한 바와 같은 일반적인 패리티 비트에 의한 오류 검출 방법의 경우에는 복조부(210)에서 후처리부(240)로 클라스 정보와 코드워드 인덱스가 아닌 오류 블럭의 정보를 전달하는 반면에, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 복조부(210)에서 클라스 정보와 코드워드 인덱스를 후처리부(240)로 전달할 때에 후처리부(240)에서 오류를 검출하고, 은폐하는 방법을 개시한다.
제3도를 참조하면, 제3도에는 검사하고자 하는 블럭(블럭 0)과 인접 8개의 블럭(블럭 1 내지 블럭 8)이 도시된다. 여기서 각 블럭의 번호(블럭 0 내지 블럭 8)는 임의로 설정하였으며, 각 블럭에 대응하는 클라스의 수는 제4도에 도시된 바와 같이 16개인 경우를 예로든다.
이같은 16개의 클라스는 도시된 바와같이 모서리의 방향에 따라 12개의 클라스가 설정되며, 평탄부나 텍스쳐(texture) 영역을 나타내는 클라스가 4개 설정되어 있다. 클라스의 설정 방법에 따라 분류 벡터 양자화기의 성능이 결정될 수 있으나, 본 발명의 목적과는 상이하므로 본 발명에서는 클라스의 수가 16개인 경우를 예를 들어 설명하기로 한다.
제4도에 도시된 클라스(400)에서 클라스(413 내지 416)는 평탄부나 텍스쳐등을 나타내며, 수신되는 블럭의 클라스가 401 내지 412에 해당하면 모서리의 방향에 따라 검사에 이용되는 인접 블럭이 달라질 것이다. 각각의 경우에 이용되는 인접 블럭은 다음과 같다.
수신된 블럭이 401번 클라스인 경우 : 2, 7번 블럭
수신된 블럭이 402번 클라스인 경우 : 2, 3, 4, 5, 6, 7번 블럭
수신된 블럭이 403번 클라스인 경우 : 2, 3, 4, 5, 6, 7번 블럭
수신된 블럭이 404번 클라스인 경우 : 2, 3, 4, 5, 6, 7번 블럭
수신된 블럭이 406번 클라스인 경우 : 2, 3, 4, 5, 6, 7번 블럭
수신된 블럭이 408번 클라스인 경우 : 2, 3, 4, 5, 6, 7번 블럭
수신된 블럭이 412번 클라스인 경우 : 4, 5번 블럭
수신된 블럭이 411번 클라스인 경우 : 1, 2, 4, 5, 7, 8번 블럭
수신된 블럭이 410번 클라스인 경우 : 1, 2, 4, 5, 7, 8번 블럭
수신된 블럭이 409번 클라스인 경우 : 1, 2, 4, 5, 7, 8번 블럭
수신된 블럭이 407번 클라스인 경우 : 1, 2, 4, 5, 7, 8번 블럭
수신된 블럭이 405번 클라스인 경우 : 1, 2, 4, 5, 7, 8번 블럭
그외의 다른 경우 : 2, ,4 5, 7번 블럭
전술한 바와 같이 수신된 블럭이 401 내지 412의 클라스인 경우와 그외의 경우를 구별하여 인접 블럭을 설정하게 된다.
먼저, 수신된 임의의 블럭이 401에서 412번의 경우에는, 각 클라스별로 인접 블럭과의 연속성에 차이가 있으므로 현재 검사하고자 하는 0번 블럭이 몇번 클라스에 속하는가에 따라 오류 여부를 판정하는데 사용되는 임계값의 차이가 있어야 할 것이다. 본 발명의 바람직한 실시예로서 클라스 오류가 발생한 블럭들의 판정 식은 다음과 같다.
여기서, s는 검사에 이용되는 인접 블럭의 집합이고, C(m,n)는 m번 클라스와 n번 클라스의 차이에 따라 정해지는 값으로, 제4도에 도시된 각 클라스간 거리에 따라 결정되는 값이다. 그리고, C(i) i번 블럭의 클라스라 하고, Tc(0)는 0번 블럭이 C(0)번 클라스 일 때의 임계값이라 할 때, 전술한 식(1)에서 계산한 값이 임계값을 초과하면 클라스 오류가 발생한 블럭이라고 간주한다.
시계방향의 거리와 반시계 방향의 거리중 작은 것을 선택하는데, 예를 들어 제4도에서 405번 클라스와 404번 클라스로부터의 거리가 모두 2로서, 전술한 식(1)에서의 α(m, n)은 거의 0의 것부터 6의 것까지 모두 7가지의 값이 있어야 하며, 거리가 클수록 그 값은 커질 것이다.
그리고, 제3도에 도시된 0번 블럭이 413에서 416번의 클라스로 수신된 경우는 2, 4, 5, 7번의 블럭들과 인접하는 4개의 픽셀들이 얼마나 유사한가를 잘 알려진 사이드-매치(side match) 검사방식으로 검사하여 오류 여부를 판정할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예로서 검사하고자 하는 0번 블럭이 413에서 416번의 클라스인 경우도 전술한 401에서 412번의 클라스인 경우의 방법을 이용할 수도 있다. 0번 블럭을 401번 클라스의 블럭이 전송된 것이라 가정하고 전술한 검사를 수행해 보자. 여기서 임계값을 충분히 작게한 후 계산값이 이 임계값보다 작으면 401번 클라스가 잘못 수신되어 413에서 416번의 클라스로 수신된 것이라 판정한다. 이를 402번에서 412번의 클라스에 대해 반복한다.
이때, 오류가 존재함에도 불구하고 이를 모두 통과하면, 클라스 오류는 413에서 416번 사이에 발생한 것인데, 0번 블럭과 인접 블럭을 비교하여 같은 클라스가 아닌 것이 많으면, 클라스 오류가 발생한 블럭이라 판정한다. 왜냐하면, 413에서 416번의 클라스들은 상호간의 성질 차이가 크게 때문이다.
따라서, 본 발명의 분류 벡터 양자화된 영상의 클라스 오류 검출 방법에 의하면, 분류 벡터 양자화기를 이용한 영상 신호의 전송에서 수신 영상의 화질에 결정적인 영향을 미치는 클라스 정보의 오류 발생 여부를 부가정보의 전송없이도 알 수 있으므로 수신기에서의 후처리에 의해 화질을 향상시킬 수가 있다.
또한, 클라스 정보의 오류 발생 여부를 알기 위해 승산 연산 동작 과정을 거치지 않으므로 고속으로 오류 여부를 판정할 수 있는 등의 커다란 이점이 있다.

Claims (3)

  1. 분류 벡터 양자화된 영상(Classified vector quantized image)의 전송시에 발생하는 클라스 정보의 오류를 부가적인 패리트 비트 없이 수신기의 후처리 수단(240)에서 인접 블럭과 블럭 모서리의 연속성을 이용하여 검출하는 방법에 있어서, 상기 수신시로 전송된 소정의 블럭에 대해 클라스 정보의 오루 정보를 검사하고자 하는 경우, 다음과 같은 식(1)에 의해 계산한 값이 임계값을
    (여기서, s는 검사에 이용되는 인접 블럭의 집합이고, α(m,n)는 m번 클라스와 n번 클라스의 차이에 따라 정해지는 값으로, 각 클라스간 거리에 따라 결정되는 값이며, C(i) i번 블럭의 클라스라 하고, Tc(0)는 0번 블럭이 C(0)번 클라스 일 때의 임계값을 나타냄) 초과하면 클라스 오류가 발생한 블럭이라고 판정하는 분류 벡터 양자화된 영상의 클라스 오류 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 α(m, n)값은 시계 방향의 거리와 반시계 방향의 거리중 작은 것을 선택하는 클라스 오류 검출 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 검사하고자 하는 소정의 블럭이 평탄부와 텍스쳐(texture)의 클라스로 수신된 경우 사이드 매치(side match) 검사 방식으로 검사하여 오류 여부를 판정하는 클라스 오류 검출 방법.
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