KR100200621B1

KR100200621B1 - 인간 시각체계를 이용한 웨이브릿 변환 영상 신호 압축방법

Info

Publication number: KR100200621B1
Application number: KR1019960039847A
Authority: KR
Inventors: 박건규; 김용규
Original assignee: 윤종용; 삼성전자주식회사
Priority date: 1996-09-13
Filing date: 1996-09-13
Publication date: 1999-06-15
Also published as: KR19980021105A

Abstract

본 발명에 따른 영상압축방법이 개시된다.

본 발명에 따른 웨이브렛 변환을 이용하여 입력되는 영상신호를 분할하고, 분할된 데이터를 양자화하여 가변장부호화하여 영상신호를 압축하는 방법은 상기 웨이브렛 변환의 대역통과 주파수 특성과 인간시각체계의 특성 중에서 공간 주파수 특성을 이용한 변조전달함수(MTF)와의 적분비를 구하는 단계와 상기 적분비의 역수값에 의해 양자화스텝사이즈를 결정하는 단계를 포함한다.

따라서, 상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 인간시각체계의 변조전달함수의 주파수 응답의 적분비로 구한 양자화 계수를 이용하여 웨이브렛 변환된 신호를 양자화하여 그 결과를 가변장부호화함으로써, 압축효율을 높이는 효과를 갖는다.

Description

인간 시각체계를 이용한 웨이브릿 변환 영상신호 압축방법.

본 발명은 영상신호 압축방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 인간 시각체계의 특성을 이용한 웨이브릿 변환 영상신호 압축방법에 관한 것이다.

변환부호화 기법(Transform coding)은 원영상에 존재하는 데이터의 중복성을 이용하여 상관관계가 있는 신호를 가능한 한 상관관계가 없는 최소한의 스펙트럼계수로 분할해서 에너지 집중 효과를 얻는 것이다. 변환 부호화는 비록 우수한 성능을 보이지만 블럭사이의 불연속성 때문에 복원여상에 블럭현상(Block effect)이 생긴다. 이 현상을 막기 위해 영상 처리 시스템의 변환 단계에서 저역통과필터나, 블럭 오버래핑(block overlapping)이나, Lapped Orthogonal Transform(LOT)나, 웨이브렛 변환(Wavelet Transform) 등의 다양한 방법이 사용된다.

영상처리 시스템을 구현하는 경우, 최소의 비용으로 요구되는 화질을 유지하거나 주어진 자원하에서 최대의 화질을 얻는 것이 목적이다. 영상 정보는 궁극적으로 인간의 시각에 의해 인식되므로, 눈으로 감지할 수 있는 정보에만 관심을 가지면 된다. 또한, 카메라나 모니터 등의 영상처리 장비로는 고유한 주파수 특성을 갖기 때문에 영상의 모든 공간 주파수를 나타낼 수가 없다. 따라서, 인간의 시각으로 감지할 수 없거나 영상처리 장비로 나타낼 수 없는 영상정보를 표현하기 위해 자원(일반적으로 비트)을 할당하는 것은 비경제적일 것이다. 따라서, 인간의 시각체계를 이용한 최적의 영상처리 시스템의 개발이 요구된다.

본 발명은 상술한 요구에 부응하기 위해 창출된 것으로서, 웨이브렛 변환과 인간시각체계의 변조전달함수의 주파수 응답의 적분비로 각 서브밴드의 양자화 레벨에 의해 양자화하여 그 결과를 가변장 부호화함으로써, 압축효율을 높이는 인간시각체계를 이용한 웨이브렛 변환 영상압축방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 인간시각체계를 이용한 웨이브렛 변환 영상압축 및 복원장치를 나타낸 도면이다.

도 2a 내지 도 2b는 웨이브렛 변환에 의한 이차원 신호의 분해와 합성을 설명하기 위한 도면이다.

도 3은 웨이브렛 함수에의해 분할된 대역을 나타낸 도면이다.

도 4는 스케일링 함수에 의해 분할된 대역을 나타낸 도면이다.

도 5는 Vetterlli 22탭 필터의 각 해상도에 관한 주파수 응답특성을 나타낸 도면이다.

도 6a 내지 도 6d는 적분비외 양자화 스텝간격을 구하기 위해 주파수 영역상에 변조전달함수와 웨이브렛 기저의 주파수 통과 특성을 나타낸 도면이다.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른, 웨이브렛 변환을 이용하여 입력되는 영상신호를 분할하고, 분할된 데이터를 양자화하여 가변장부호화하여 영상신호를 압축하는 방법은 상기 웨이브렛 변환의 대역통과 주파수 특성과 인간시각체계의 특성 중에서 공간 주파수 특성을 이용한 변조전달함수(MTF)와의 적분비를 구하는 단계와 상기 적분비의 역수값에 의해 양자화스텝사이즈를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다.

본 발명에 있어서, 웨이브릿 변환은 공간 주파수 영역을 옥타브 밴드 스케일(Octave band transfer function)을 결합하면 부호화 효율을 높일 수 있다. 이 과정은 인간의 시각체계와 유사하므로 웨이브렛 변환과 인간시각체계(HVS)의 변조잔달함수(MTF;Modulation Transfer Function)을 결합하면 부호화 효율을 높일 수 있다. 웨이브렛 계수와 변조전달함수의 주파수 응답의 적분비로부터 각 서브밴드의 양자화 레벨을 결정한다.

도 1은 본 발명에 따른 인간시각체계를 이용한 웨이브렛 변환 영상압축 및 복원장치를 나타낸 도면이다.,

도 1에 있어서, 참조부호 10은 부호화부를, 참조부호 12는 복호화부를, 참조부호 14는 부호화부(10)과 복호화부(12)에서 양자화 및 역양자화시 양자화 레벨을 결정하는 양자화 계수 테이블을 각각 나타낸다. 본 발명에서는 부호화와 복호화는 웨이브렛 변환에 의해 이루어지고, 변환된 영상신호는 인간시각체계의 변조전달함수의 주파수 응답의 적분비로 각 서브밴드의 양자화 레벨을 결정한다.

또한, 입력되는 영상신호를 부호화하는 부호화부(10)는 웨이브렛 변환부(101), 양자화부(102) 및 가변장부호화부(103)로 이루어지고, 압축된 영상신호를 복호화하는 복호화부는 가변장복호화부(121), 역양자화부(122) 및 역웨이브렛 변환부(123)로 이루어진다. 또한, 양자화부(102)와 역양자화부(122)에서는 인간시각체계의 변조전달함수의 주파수 응답의 적분비로 각 서브밴드의 양자화 간격을 결정하는 양자화 계수 테이블(14)를 이용한다. 본 발명에서는 복호화 방법이 거의 부호화방법의 역변환이므로 부호화를 중점적으로 설명한다

웨이브렛 변환을 이용하여 영상을 압축 또는 신장하는 경우에는 부호화부에서의 입력 영상 분해와 복호화부에서의 신호 합성과정을 필요로 한다.

도 2a 내지 도 2b는 웨이브렛 변환에 의한 이차원 신호의 분해와 합성을 설명하기 위한 도면으로서, 도 2a는 이차원 신호의 웨이브렛 분해를 설명하기 위한 도면이고, 도2b는 이차원 신호의 웨이브렛 합성을 설명하기 위한 도면이다.

이차원 입력영상을 웨이브렛 변환을 하여 분할하기 위해서는 도 2a에 도시된 바와 같은 피라미드 구조를 가지는 필터를 구비한다. 입력영상을 가로 방향으로 읽어서, 저역통과필터(g)와 고역통과필터(h)를 통과시키고, 통과된 출력을 세로방향으로 다시 읽어서 다시 저역통과필터(g)와 고역통과필터(h)를 통과시키면, 한 번의 웨이브렛 변환이 이루어진다. 이러한 과정을 여러번 반복하여 계속적으로 웨이브렛 변환을 할 수 있다. 여기서, 저역통과필터(g)로 스케일링함수 Φ(x)의 기능을 나타내고, 고역통과필터(h)로 웨이브렛 변환함수 Ψ(x)의 기능을 수행한다. 낮은 주파수 대역에서 높은 주파수 해상도를 얻기 위해서는 고주파 대역은 그대로 두고 저주파 대역에 대해 같은 필터 구조를 반복시킴으로써, 즉, 반복필터뱅크(iterrated filter bank)를 구성함으로써 웨이브렛 분석을 행할 수 있다.

분할된 영상을 복원하기 위해서는 영상을 분할할 때와 유사한 필터를 사용하여 도 2b에 도시된 바와 같이 그 반대의 과정을 수행하면 된다.

이와 같은 웨이브렛 변환은 입력 영상을 서로 다른 주파수 대역에 대응하는, 서로 다른 해상도를 갖는 부분 영상으로 분리하는 기능을 한다.

웨이브렛 변환 함수는 하나의 웨이브렛 원형의 이동과 확장 수축에 의해 유도된다. 웨이브렛 변환함수(Ψ)는 다음의 수학식 1과 같다.

[수학식 1]

Ψa,b(t) =

여기서, a는 원형 웨이브렛 신축 또는 팽창시키는 스케일 함수의 변수를, b는 이동을 나타내는 이동변수를 각각 나타낸다. 즉, a 값이 큰 경우 기저 원형의 확장이 되며, 이것은 저주파 신호에 대한 기저가 된다, 반대로 a 값이 작은 경우는 고주파 신호에 대한 기저가 된다 연속 웨이브렛 변환함수(Χ)는 다음의 수학식2와 같다.

[수학식 2]

가에 의해 생성되는 공간이라면,에서의의 종지(closure)는 다음의 수학식3과 같다.

[수학식 3]

가 된다.

그러면, 전체 공간은 모든 부공간의 다이렉트 합으로 표현될 수 있다. 즉, 다음의 수학식 4와 같다.

[수학식 4]

또한, 모든 함수 f(x)의 원소인는 다음의 수학식 5와 같이 분해될 수 있다.

[수학식 5]

만약, 웨이브렛 함수 Ψ가 직교 기저라면, 모든 부공간또한 직교한다. 이제 수학식 4의 다이렉트 합은 부공간들의 직교합으로 나타내면 다음의 수학식 6과 같다.

[수학식 6]

수학식 4와 수학식 5에 따라 주파수 영역의 분할이 도 3에 도시되어 있다.

또한, 다른 부공간를 수학식 7과 같이 정의한다.

[수학식 7]

공간상의 중첩이 전혀 없는 부공간와는 달리, 부공간는 중첩되어 있으며, 다음의 수학식 8의 성질을 만족한다.

[수학식 8]

수학식 8과 같은 성질을 만족하는 부공간이 도 4에 도시되어 있다.

부공간생성하는 기저함수를 스케일링 함수라 하고, 다음의 수학식 9와 같이 정의된다.

[수학식 9]

부공간가 웨이브렛 함수 Ψ에 의해서 생성되듯이 부공간는 스케일링 함수 Φ 에 의해 생성된다.

공간 주파수에 대한 시각의 반응 특성을 영상 부호화에 이용하기 위한 다양한 변조전달함수가 제안되어 있으며, 등방성(isotropic)이라는 조건하에 인간시각체계는 다음의 수학식 10과 같이 표현된다.

[수학식 10]

수학식 10에서 f는 공간주파수를, a, b, c, d는 상수를 각각 나타낸다. Mannos와 Sakrison은 실험을 통하여 다음의 수학식 11과 같은 변조전달함수 모델을 제안하였다.

[수학식 11]

변조전달함수는 주파수 영역에서 대역 통과 특성을 갖고 있다. 공통된 연구결과로 인간의 시각은 4.7 내지 8(cycle per degree)에서 최대의 반응감도를 나타내며, 0.1과 30 내지 40(cycle per degree)에서 '최대치의 약 3%의 반응만을 나타낸다. 또한, 고주파 영역에서는 반응도가 지수 함수적으로 감소함이 알려져 있다.

본 발명에서는 변조전달함수로서 수학식 11을 이용한다. 수학식 11의 변조전달함수에서 최대 반응도는 약 8(cycle per degree)에서 나타난다. 공간 주파수와 시각 반응도의 평면상에 표현된 변조전달함수는 정규화된 공간 주파수 영역으로의 변환이 필요하며, 이 변환을 위하여 변조전달함수의 공간주파수를 다음의 수학식 12로 나타낼 수 있다.

[수학식 12]

여기서, 은 정규화된 공간 주파수를 의미하며,는 시각 1도안에 포함되는 화소의 수를 나타낸다. 본 발명에서는를 64로 설정하였으며, 이는 화면 크기의 약 4배 정도의 거리에서 영상을 보는 것과 같다.

공간주파수로 표현된 변조전달함수를 정규화된 주파수 영역으로 변환시킨 것이 도 5에 도시되어 있다. 정규화된변조전달함수에 웨이브렛 기저 함수를 적용하여 계수를 얻는다. 웨이브렛 함수는공간을 부공간인로 분해하며 이는 다음의 수학식 13과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 13]

수학식 13에서 웨이브릿 기저함수인 Φ가 직교함수인 경우, 모든 부공간 역시 서로 직교하게 되며, 각각의 공간은 반복필터뱅크의 j번째 단에서의 대여폭과 부합한다.

이산 신호에 웨이브렛 기저함수인 Φ를 적용하여 얻어지는 신호는 ( )의 전체 구간 (0,π)에서 (π/2,)만큼의 대여폭으로 제한된다. 반복필터뱅크에서 연속적인 적용함수의 적용은 대여폭을 계속 반으로 나누는 과정이며, j번째의 필터의 적용으로 구해지는 대여폭는 다음의 수학식 14와 수학식 15와 같이 표현된다.

[수학식 14]

베터리(Vetterli)의 22탭(tap)필터는 퍼펙트 리컨스트럭션(perfect reconstruction)조건을 만족하는 직교필터이다. 웨이브렛 분할은 영상에 웨이브렛 함수를 필터처럼 적용하는 것이다. FIR 필터는 이동 평균 필터(Moving average filter)로 구현이 가능하며, Z-변환 영역에서 이 필터의 전달함수는 다음의 수학식 16과 같이 표현된다.

[수학식 16]

반복필터뱅크에서 j번째 필터의 전달함수는 다음의 수학식 17과 같이 표현된다.

[수학식 17]

웨이브렛 필터의 대역 통과 특성과 정규화된 변조전달함수를 이용하여 양자화기의 양자화 구간을 결정하는데, 이는 필터의 통과대역과 변조전달함수(MTF)의 적분비(integral ratio)로부터 얻어진다. 양자화기의 스텝사이즈(stepsize)는 적분비의 역수로 얻어진다. 다음의 수학식 18은 적분비()를 나타내고, 수학식 19는 양자화기의 스텝사이즈()를 나타낸다.

[수학식 18]

[수학식 19]

이와 같이 구해진 적분비와 스텝사이즈를 구하기 위해 주파수 영역상에 변조전달함수(MTF)와 웨이브렛 기저함수의 주파수 응답곡선을 도 6a 내지 도 6d에 도시하였다. 도 6a는 첫 번째 스텝 필터의 주파수 응답을 나타내고, 도 6b는 세 번째 스텝 필터의 주파수 응답을 나타내고, 도 6c는 다섯 번째 스텝 필터의 주파수 응답을 나타내고, 도 6d는 여섯 번째 스텝 필터의 주파수 응답을 나타낸다.

상술한 바와 같이 본 발명은, 디지털 VCR, 고화질 텔레비전(HDTV), 멀티미디어, 필름없는 카메라(Filmless camara) 등의 일반적인 정지영상 및 동영상 신호의 압축시스템에 이용될 수 있다.

상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 인간시각체계의 변조전달함수의 주파수 응답의 적분비로 구한 양자화 계수를 이용하여 웨이브렛 변환된 신호를 양자화하여 그 결과를 가변장부호화함으로써, 압축효율을 높이는 효과를 갖는다.

Claims

웨이브렛 변환을 이용하여 입력되는 영상신호를 분할하고, 분할된 데이터를 양자화하여 가변장부호화하여 영상신호를 압축하는 방법에 있어서,상기 웨이브렛 변환의 대역통과 주파수 특성과 인간시각체계의 특성 중에서 공간 주파수 특성을 이용한 변조전달함수(MTF)와의 적분비를 구하는 단계; 와 상기 적분비의 역수값에 의해 양자화스텝사이즈를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인간 시각체계를 이용한 웨이브릿 변환 영상신호 압축방법.