KR100254160B1 - 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상부호화 방법 - Google Patents

웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상부호화 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100254160B1
KR100254160B1 KR1019970046568A KR19970046568A KR100254160B1 KR 100254160 B1 KR100254160 B1 KR 100254160B1 KR 1019970046568 A KR1019970046568 A KR 1019970046568A KR 19970046568 A KR19970046568 A KR 19970046568A KR 100254160 B1 KR100254160 B1 KR 100254160B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
wavelet
block
domain
image
blocks
Prior art date
Application number
KR1019970046568A
Other languages
English (en)
Other versions
KR19990025096A (ko
Inventor
김남철
김상현
Original Assignee
김남철
김상현
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김남철, 김상현 filed Critical 김남철
Priority to KR1019970046568A priority Critical patent/KR100254160B1/ko
Publication of KR19990025096A publication Critical patent/KR19990025096A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100254160B1 publication Critical patent/KR100254160B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00—Image coding
    • G06T9/007—Transform coding, e.g. discrete cosine transform
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

본 발명은 웨이브렛 다 해상도 피라미드 내에서의 효과적이 프랙탈 기반 부호화 방법을 제안한 것으로, 상세하게는 각 치역블록과 참조되는 정의역 블록들은 임의의 해상도를 갖는 하나의 웨이브렛 밴드와 동일 방향 또는 다른 방향으로 낮은 해상도를 갖는 웨이브렛 밴드로 구성되며, 부호화 될 치역블록들과 참조되는 정의역 블록들은 각 웨이블렛 밴드내 영상신호의 국부적인 분포에 근거하여 효율적으로 선택함으로써 주관적 화질과 객관적 화질을 크게 향상시키고, 부호화 및 복호화 수행시간도 기존 방법의 부호화기 보다 훨씬 빨라지도록 개선한 것이다.

Description

웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상 부호화 방법
제 1 도(a)(b) : 기존 프랙탈 부호화의 동일한 두 가지 형태의 부호화 과정을 도시하는 도면.
제 2 도(a)(b) : 본 발명에서 사용된 다 해상도 피라미드를 도시하는 도면.
제 3 도 : 본 발명에서 디지틀 필터를 이용한 웨이브렛 변환으로 신호를 분해하는 과정을 도시한 도면
제 4 도 : 본 발명에서 웨이브렛 분해된 영상으로부터 치역과 정의역 묶음을 구하는 세 가지 형태
(a) 형태 1 (b)형태 2 (c) 형태 3
제 5 도 : 본 발명에서 제안한 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 부호화의 시스템을 도시하는 도면.
제 6 도 : 본 발명에서 제안한 동영상 부호화 시스템을 도시하는 도면.
제 7 도(a)(b) : 본 발명에서 영상을 웨이브렛 필터를 사용하여 분해한 결과와 전 영역 탐색을 통해 정합되는 정의 역블록들의 분포를 도시하는 도면.
제 8 도 : 본 발명에서 제안한 정지영상 부호화 시스템과 기존방법과의 성능을 비교하는 도면.
제 9 도 : 본 발명에서 제안한 정지영상 부호화 시스템의 주관적인 화질을 평가하기 위하여 제안된 방법과 기존방법으로 재생된 결과 영상을 비교하는 도면.
(a)JPEG (b)제안된 부호화하기
제 10 도 : 본 발명에서 제안한 동영상 부호화 시스템과 기존방법과의 성능을 비교하는 도면.
(a) 프레임당 부호화된 비트수 (b) PSNR
제 11 도 : 본 발명에서 제안한 동영상 부호화 시스템의 주관적인 화질을 평가하기 위하여 제안된 방법과 기존방법으로 재생된 결과영상을 비교하는 도면.
(a) H.263 (b)제안된 부호화하기
본 발명은 웨이브렛 다 해상도 피라미드 내에서의 효과적인 프랙탈 기반 부호화 방법을 제안한 것으로, 상세하게는 각 치역블록과 참조되는 정의역 블록들은 임의의 해상도를 갖는 하나의 웨이브렛 밴드와 동일 방향 또는 다른 방향으로 낮은 해상도를 갖는 웨이브렛 밴드로 구성되며, 부호화 될 치역블록들과 참조되는 정의역 블록들은 각 웨이블렛 밴드내 영상신호의 국부적인 분포에 근거하여 효율적으로 선택함으로써 주관적 화질과 객관적 화질을 크게 향상시키고, 부호화 및 복호화 수행시간도 기존 방법의 부호화기 보다 훨씬 빨라지도록 개선한 것이다.
일반적인 프랙탈 부호화는 영상을 하나의 고정점을 가지는 축소변환(contractive mapping)의 파라미터들로 표현한다. 이 방법에서 영상은 먼저 치역블록이라 불리는 중첩되지 않는 블록들로 분할된다. 그리고 각 치역블록은 부호화되는 영상자체로 부터 가져온 정의역 블록이라 불리는 더 큰 블록들의 축소변환된 블록들과 정합된다. 이때 정합된 축소변환 파라미터들은 전송되고, 임의의 초기영상에 전송된 축소변환 파라미터를 반복 적용함으써 영상을 재생하게 된다.
최근, 웨이브렛 다 해상도 피라미드 영역에서 프랙탈 부호화가 활발히 연구되고 있으며, 이 방법들의 대부분은 전통적인 프랙탈 부호화를 웨이브렛 영역에 적용한 연구들로서 "하" 기저(Harr basis)로 생성된 다 해상도 피라미드에서의 프랙탈 부호화를 구현하고 있다. 이 방법들은 공간영역에서의 치역블록과 참조되는 정의역 블록과 일치하는 웨이브렛 피라미드에서의 부블록들로 구성된 치역묶음(assembly)과 참조되는 정의역 묶음들 사이에 가장 잘 정합되는 변환 파라미터들을 찾는다.
이 방법들은 반복적인 형태의 복원이 필요없다. 그리고, "하" 기저(Harr basis)가 아닌 다른 웨이브렛을 사용한 경우 재생된 영상에서 블록화 현상(blocking effect)이 없다. 그러나, 전통적인 프랙탈 부호화의 웨이브렛 영역에서의 구현에 집착한 나머지 이러한 방법들은 전통적인 프랙탈 부호화에 비해 성능의 큰 향상은 보여주지 못한다.
또한 , 알. 리날도(R. Rinaldo)와 지. 칼바그노(G. Calvagno)등이 미국에서 발행되는 영상처리 관련 월간잡지(IEEE Trans. Image Processing, 제 4권, 제7호, pp. 909-920, 1995년 6월)에 발표한 바 있는 "다 해상도 분해된 영상에서 블록예측을 이용한 영상부호화(Image coding by block prediction of multiresolution subimages)"에 대한 논문에서 임의의 한 레벨에서 각 치역집합을 구성한 다음 한 단계 낮은 레벨에서 참조되는 정의 역집합들을 구성하여 낮은 해상도로부터 높은 해상도를 점진적으로 부호화하는 방법이 있다.
상기, 방법에서 각 치역묶음은 하나의 부 블록으로 구성되며, 같은 방향으로 한 단계 낮은 해상도의 웨이브렛 밴드에서 가져온 정의역 묶음과 정합 된다. 이 방법에서는 각 웨이브렛 밴드의 에너지가 국부적으로 편중되어 분포하는 것에 기반하여 효율적인 부호화를 위해 높은 에너지를 가진 치역블록 들만 부호화 된다.
그러나, 블록예측(block prediction : BP)이라 불리는 그들의 방법이 선택된 모든 치역블록에 대해 효과적인 것은 아니다. 블록예측이 효과적이지 못한 블록들을 위해서 기존의 웨이브렛 기반 부호화가 블록예측 대신에 수행된다. 이러한 결과들로부터 하이브리드 구조를 가지지 않는 프랙탈 부호화기들의 성능은 아직은 기존 웨이브렛 기반 부호화에 비해 경쟁적인 방법이 아니다. 그러나, 각 웨이브렛 밴드에서 에너지의 국부적인 분포에 대한 고려가 치역블록의 선택에서 뿐만 아니라 정의역 블록의 선택에서 주어져야 한다는 사실을 주목할 필요가 있다.
본 발명에서는 웨이브렛 다 해상도 피라미드에서의 점진적인 프랙탈 부호화 방법에 대한 원리를 설명한다. 즉, 블록예측의 개념을 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화(wavelet-based fractal approximation : WBFA)로 확장하고, 효과적이고 점진적인 프랙탈 부호화 방법을 제안한다. 그리고, 동영상 부호화에 제안된 점진적인 프랙탈 부호화를 적용한다. 실험결과 하이브리드 구조를 가지지 않는 제안된 프랙탈 부호화기가 기존의 웨이브렛 부호화기들에 비해 유사하거나 또는 우수한 성능을 나타내었고, 또한 동영상 부호화 실험에서도 기존 H.263 부호화기에 필적하는 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
1. 일반적인 프랙탈 부호화에 대한 설명
일반적인 프랙탈 부호화는 다음과 같다. 입력영상 x는 M×M 크기의 중첩되지 않는 치역블록들 {ri,i =1,…,NR}의 집합으로 분활된다. 단순화를 위하여 본 발명은 영상 x에서 M×M 크기의 블록 b를 가져오는 것을 다음 식(1)과 같이 표현한다.
b ∈ BM(x) --------------------- 식(1)
각 치역블록 ri ∈ BM(x)에 대해, 먼저 영상 x 자체로부터 선택적으로 취해진 2M×2M 크기의 정의역 블록들의 집합 {dj∈ B2M(x) , j =1,…,ND}이 구성된다. 그리고, 프랙탈 부호화에서 일반적으로 사용되는 축소변환은 다음 식(2)와 같은 형태를 가진다.
τi(j,k,l) = akIl(S(dj)) + ok------------ 식(2)
여기서, S, Il, ak, 그리고 , ok는 각각 공간적인 축소(spatial contraction), 등장변환(isometry), 스케일링(contrast scaling), 밝기 값 변이(luminance shift)등을 나타낸다. 식(2)에서 τi(j,k,l)는 꼴라쥐 블록을 나타내는데, 모든 가능한 j에 대해 모든 가능한 (k,l)로 부터 만들어지며, 프랙탈 부호화의 탐색은 치역블록과 꼴라쥐 블록사이의 거리를 최소로 하는 최적의 정합 τ* i를 찾는 것이다.
그리고, 최적의 정합 τ* i의 인덱스 정보 (j,k,l)는 복호화기로 전송되며,복호화기에서는 각 치역블록에 대해 정합된 정의역 블록은 아직 알려져 있지 않기 때문에 최적의 정합 정보로만 각 치역블록을 바로 합성할 수 없다. 따라서, 꼴라쥐 이론과 축수변환 이론에 근거해서 치역블록의 집합으로써 영상은 임의의 초기영상 xo로 부터 최적의 정합 τ* i 들의 집합 T*를 반복적으로 수행함으로써 아래 식(3)과 같이 합성될 수 있다.
Figure kpo00002
여기서 n은 반복횟수를 나타낸다. 공간적인 축소 S는 일반적으로 2차원적으로 평균을 취한 후 2차원적으로 표본화 율을 낮추는 것(2:1)2이 주로 사용된다. 그러한 단순한 형태로 공간 축소를 제한하는데 특별한 이유는 없다. 그리고 공간적인 축소 S를 2차원 저역필터링 후 2차원적으로 표본화 율을 낮추는 (2:1)2것으로 확장할 수 있다.
또한, 앞의 과정은 다음과 동일하다. 입력영상 x를 중첩하지 않는 M×M 크기의 치역블록 {ri,i =1,…,NR}으로 분할한 다음 공간적으로 축소된 S를 영상전체에 적용하여 축소된 영상 Sx를 얻는다. 각 치역블록 ri∈ BM(x)에 대해 같은 크기의 정의역 블록들의 집합 {dj∈ B2M(x),j = 1,…,ND}이 축소된 영상 Sx로 부터 정의역 블록들을 선택적으로 취함으로써 구성된다. 이러한 경우 적합한 변환은 공간적인 축소 S 가 없는 다음 식(4)와 같은 형식을 가진다.
τi(j,k,l) = αkIl(dj) + ok-------------- 식(4)
상기 식(4)의 꼴라쥐 블록τi(j,k,l)들은 모든 가능한 j에 대해 모든 가능한 (k,l)로부터 만들어 진다. 그리고, 프랙탈 부호화의 탐색은 기존의 방법과 같이 치역블록과 꼴라쥐 블록사이의 거리를 최소로 하는 최적의 정합 τ* i를 찾는다. 찾아진 최적의 정합 τ* i의 인덱스 정보 (j,k,l)은 전송되고, 복호화기에서는 영상을 초기영상 xo에 전송된 최적의 정합 τ* i 들의 집합을 반복적으로 수행합으로써 합성할 수 있으며 , 제 1 도는 두 가지 동일한 과정의 그래픽적인 묘사를 도시한 것이다.
다 해상도 피라미드에서 점진적인 프랙탈 부호화는 다음과 같다.
먼저, 영상에 공간적인 축소S를 연속적으로 적용하여 가우시안 다 해 상도 피라미드를 생성하였다. 단순화를 위해 가우시안 피라미드에서 축소된 영상은 다음 식(5)와 같다.
Xn= SNx , n=0,1,…, N ------------- 식(5)
여기서 n은 가우시안 피라미드의 각 레벨을 나타내며 영상의 가우시안다 해상도 피라미드는 다음 식(6)과 같다.
Φn(x) = (X0,X1,X2,…, XN)------------ 식(6)
제 2 도(a)는 이러한 가우시안 다 해상도 피라미드를 보여주고 있으며, 가장 낮은 해상도로 축소된 영상 XN이 부호화기와 복호화기 양측에 이미 알려져 있다고 가정하면 다음 해상도의 각 치역블록 ri∈ BM(XN-1)의 정의역 블록 또한 이미 알려져 있기 때문에 반복없이 정합된 정의역 블록 dj∈ BM(XN+1)은 바로 최적의 정합 τ* N-1으로 변환하여 합성할 수 있다. 결과적으로 XN-1이 합성될 수 있으며 최적의 정합 τ* Ni으로 변환하여 합성할 수 있다. 결과적으로 XN-1이 합성될 수 있으며 최적의 정합 τ* Ni는 dj∈ BM(XN+1)의 변환들 사이에서 다음 식 (7)과 같은 형태를 가진다.
τni(j,k,l) =αkIl(dj) + ok-------------- 식(7)
그리고 ,각 치역블록 ri∈ BM(XN)은 반복 변환없이 τ* ni를 정합된 정의역 블록 dj∈ BM(XN+1)에 바로 적용함으로써 합성될 수 있으며 결과적으로 XN재생된다. 그리고, 가장 높은 해상도까지 이 과정을 연속적으로 적용하면 영상 x 가 재생된다. 그런데, 가우시안 피라미드 표현은 피라미드 구조 자체에 높은 중복성을 가지고 있기 때문에 영상 부호화에 적합하지 않다는 것은 잘 알려진 사실이다. 그리고, 웨이브렛 다 해상도 피라미드는 피라미드 구조 자체에서 중복성을 가지고 있지 않기 때문에 가우시안 피라미드 보다 더 효율적이다.
영상 x에 연속적인 웨이블렛 분해를 하여 얻어진 웨이브렛 다 해상도 피라미드를 고려하자. 제 3 도는 축소된 영상 SN-1x를 축소된 영상 Snx과 세 개의 웨이브렛 밴드들을
Figure kpo00003
로 웨이브렛 분해하는 도면이며 본 발명에서 단순화를 위해 웨이브렛 밴드들을 다음 식(8)과 같이 나타냈다.
Figure kpo00004
여기서 n은 피라미드 안에 있는 각 레벨을 표시하고, m은 각각 수평, 수직, 대각선 밴드들을 표시한다. 또한, Xn의 웨이브렛 분해에 의해 생성된 세 방향 웨이브렛 밴드들은 다음 식 (9)와 같이 나타낸다.
Figure kpo00005
식(5), 식(8), 그리고, 식(9)로 부터 영상 x의 웨이브렛 다 해상도 피라미드는 다음 식(10)과 같이 표현된다.
Λn(x) = (Ψ(X0),Ψ(X1),…,Ψ(XN-1),XN).---- 식(10)
제 2 도(b)는 그러한 웨이브렛 다 해상도 피라미드를 보여준다. 먼저, 치역블록 ri∈ BM(XN)에 일치하는 세 방향 웨이브렛 영역으로 부터 가져온 치역묶음(triple) Ψ(ri)을 고려하자. 각 웨이브렛 영역에서의 치역묶음은 크기가 M/2 × M/2인 세 개의 블록들로 구성되어 있다.
각 웨이브렛 영역에서의 치역묶음 Ψ(ri)에 대해 최적의 정합 τ* ni는 공간영역의 dj∈ BM(XN+1)에 해당하는 웨이브렛 정의역 묶음 Ψ(dj) 중에서 웨이브렛 치역 묶음과의 거리를 최소로 하는 다음 식 (11)과 같은 형태를 가진 것으로 구해진다.
τni(j,k,l) =αkIl(Ψ(dj)), ------------ 식(11)
여기서 ok는 웨이브렛 치역묶음과 참조되는 웨이브렛 정의역 묶음의 인자들의 평균을 무시함으로써 생략된다. 가장 낮은 해상도의 기저벤드 XN이 이미 알려져 있다고 가정한다면 XN의 직교성분들에 해당하는 세 방향 웨이브렛 밴드들 Ψ(XN-1)의 부호화가 먼저 수행된다. 기저밴드 XN이 이미 알려져 있기 때문에 세 방향 웨이브렛 밴드 Ψ(XN-1)은 Ψ(XN)이 알려진 기저밴드 XN의 웨이브렛 분해에 의해 얻어질 수 있기 때문에 반복 없이 비 축소변환 τ* n-1i으로 재생될 수 있다.
다음 해상도의 세 방향 웨이브렛 밴드들 Ψ(XN-2)은 바로 이전에 재생된 웨이브렛 밴드들 Ψ(XN-1)로 부터 반복없이 비 축소 변환 τ* n-2i에 의해 재생될 수 있다. 결과적으로 이 과정을 다음 높은 해상도로 점진적으로 적용하여 최종적으로는 가장 높은 해상도까지 진행하면 원 영상 x가 재생된다.
본발명에서 낮은 해상도의 웨이브렛 밴드들로부터 다음 높은 해상도의 웨이브렛 밴드들을 프랙탈 근사화하는 방법을 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화(WBFA)라 한다. 이러한 방법의 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 점진적인 부호화를 또한 웨이브렛 피라미드에서의 점진적인 프랙탈 부호화라고 한다.
웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 점진적인 구현은 치역 및 정의역 묶음의 모양, 치역묶음의 선택, 정의역 묶음의 선택, 초기화 방법 등에 따라 몇 가지 변형을 고려할 수 있다. 세 개의 웨이브렛 밴드 들로부터 취해지는 각 치역묶음의 형태와 참조되는 정의역 묶음의 형태에 대한 방법은 아래와 같이 고려할 수 있다.
(1) ri∈ BM(XN)에 부합되는 치역묶음 Ψ(ri)을 구성하고, 탐색을 위한 정의역 묶음의 집합은 dj∈ BM(XN+1)에 부합되는 Ψ(dj)로 구성된다.
(2)
Figure kpo00006
에 대해 정의역 묶음의 집합은
Figure kpo00007
들로 구성된다.
(3)
Figure kpo00008
에 대해 정의역 묶음의 집합은
Figure kpo00009
들로 구성된다.
제 4 도는 앞에서 설명한 세 가지 형태를 보여주고 있다. 형태 1,2는 기존의 방법에서 각각 사용된 바 있고, 형태 3은 본 발명에서 사용 될 것이다.
한편, 리날도와 칼바그노의 블록예측은 일종의 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화로써 간주될 수 있으며, 블록예측(BP)의 특성은 다음과 같이 요약 할 수 있다.
(1) 치역과 정의역 묶음의 형태 : 형태 2가 사용되었다. 즉 각 치역블록과 참조되는 정의역블록은 하나의 웨이브렛 밴드와 하나 낮은 해상도의 재생된 웨이브렛 밴드, 그리고, 같은 방향성의 서로 일치되는 밴드로 부터 각각 구성된다.
(2) 치역블록의 선택 : 문턱값(threshold) thr보다 작은 분산(variance)을 가진 치역블록은 부호화 되지 않는다.
(3) 정의역 블록의 선택 : 정의역블록들은 M/2=4,8, 그리고 16에 대하여 간격 Δ=2,4,16으로 정규화된 위치로 선택된다.
(4) 초기화 : 기저밴드와 가장 낮은 웨이브렛 밴드들은 스칼라 양자화 된다.
치역블록의 선택은 각 웨이브렛 밴드의 에너지가 국부적으로 분포하는 특성을 잘 이용하고 있다. 이 방법에서 블록예측이 만족스럽지 못한 치역블록에 대해 비트 할당, 스칼라 양자화, 엔트로피 부호화를 가진 기존의 웨이브렛 기반 부호화 (residual block coding : RBC)를 수행한다. 이러한 블록예측과 웨이브렛 기반 부호화의 하이브리드 형태를 예측 피라미드 부호화(predictive pyramid coding : PPC)라 한다.
또한, 본 발명에서 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 점진적인 부호화의 효과적인 방법을 제안하며, 제안된 방법의 특성은 다음과 같이 요약할 수 있다.
(1) 치역과 정의역 묶음의 형태 : 형태 3이 사용되었다. 즉 각 치역블록과 참조되는 정의역 블록은 하나의 웨이브렛 밴드와 하나 낮은 해상도의 재생된 웨이브렛 밴드, 그리고, 같은 방향성 또는 서로 다른 방향성의 밴드로부터 각각 구성된다.
(2) 치역블록의 선택 : 문턱값(thershold) thr보다 작은 분산(variance)을 가진 치역블록은 부호화되지 않는다.
(3) 정의역 블록의 선택 : 정의역 블록들은 에너지가 문턱값(threshold)thd보다 큰 블록들만을 선택되었고, 정의역 블록의 간격은 Δ=1으로 피라미드 레벨에 독립적이다. 결과적으로 정의역 블록은 웨이브렛 밴드 내에서 에너지의 크기에 따라 촘촘한 간격으로 불규칙하게 선택되었다.
(4) 초기화 : 기저밴드는 무손실 양자화(DPCM) 부호화 된다.
특징 1은 웨이브렛 밴드의 방향성에 대한 제약을 완화시켰고, 이것은 각 치역블록에 대한 정합 되는 블록이 다른 방향성을 가진 낮은 웨이브렛 밴드로부터 얻어질 수 있다. 특징 2는 치역과 정의역 묶음의 형태 1 보다 형태 2, 3에서 더 효율적으로 구성될 수 있다. 특징 3은 웨이브렛 밴드에서 에너지가 심하게 국부적으로 분포되어 있다는 사실을 고려한 것이다. 즉 에지 성분들은 드물게 불규칙적으로 분포되어 있고, 정합 되는 정의역 블록의 분포도 마찬가지이다.
그리고 정의역 블록들의 불규칙한 선택에 대한 부가 비트는 하나 낮은 웨이브렛 밴드에서 선택된 정의역 블록의 위치는 부 복호화기 양측에서 모두 알고 있기 때문에 필요가 없다. 높은 에너지를 가진 정의역 블록들의 집합이 세밀한 간격을 가지고 잘 구성되어 있기 때문에 웨이브렛 기반 부호화 단계가 별도 필요하지 않다. 게다가, 비트 율이 문턱값 thr과 thd에 의해 적응적으로 제어되기 때문에 별도의 비트 할당을 하는 과정이 필요 없으며 특징 4는 기저밴드의 중요성을 반영하고 있다. 가장 낮은 웨이브렛 밴드의 각 치역블록에 대해 정의역 블록들은 기저밴드의 웨이브렛 분해에 의해 생성될 수 있다. 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화 (WBFA)는 가장 낮은 웨이브렛 밴드의 스칼라 양자화 대신에 가장 낮은 웨이브렛 밴드에서 시작할 수 있다. 제 5 도는 제안된 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화 (WBFA)를 이용한 영상 부호화 시스템이다.
동 영상 부호화는 다음과 같다.
제안된 동영상 프랙탈 부호화기는 제 6 도에 나타내고 있다. 시스템에서 입력되는 동영상 xt와 움직임 보상된 결과
Figure kpo00010
사이의 차 영상
Figure kpo00011
가 먼저 보여진다. 움직임 보상된 후의 차영상
Figure kpo00012
는 제안된 점진적인 프랙탈 부호화기에 입력되고 정합된 파라미터들이 전송된다. 움직임 보상의 차 영상
Figure kpo00013
은 파라미터들로부터 재생된다. 입력영상은 움직임 보상 영상
Figure kpo00014
을 재생된 움직임 보상 후 구해진 차 영상
Figure kpo00015
에 더함으로써 얻어진다. 여기서, 점진적인 프랙탈 부호화기의 기저밴드의 무 손실 부호화는 움직임 보상에 이용된 매크로블록 단위로 에러가 큰 블록들에만 적용된다.
[실시예]
제안된 부호화기의 성능을 평가하기 위하여 본 발명에서는 200MHz의 윈도 환경하의 펜디엄 급 개인용 컴퓨터(PC)에서 GCC 컴파일러를 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 테스트 영상은 512×512 크기의 256 밝기 값을 가진 레나 영상을 사용하였고, 웨이브렛 분해를 위한 웨이브렛 필터는 Irie GMF 16탭 필터를 사용하였다. 선택된 치역블록의 위치정보는 제로-트리(zero-tree)부호화를 이용하여 부호화 하였다. 그리고, 등장변환, 스케일링 등의 파라미터들은 각각 정지영상 부호화에서는 3비트, 4비트로 양자화 하였고, 동영상 부호화에서는 3비트, 3비트를 사용하여 양자화 하였다. 그리고, 정의역 블록의 위치정보는 엔트로피 부호화 하였고, 사용된 블록의 크기는 레벨 n =1,2,3에 대해 M/2 =4,2,2를 사용하였다.
먼저, 정지영상에 대해 제 7도(a)에서 깊이가 N =3인 웨이브렛 피라미드를 보여주고 있으며, (b)에서는 정의역 블록의 선택을 하지 않은 경우 정합 되는 정의역 블록들의 분포를 보여주고 있다. 제 7 도에서 치역블록의 에너지뿐만 아니라 정합 되는 정의역 블록의 분포도 상당히 국부적으로 분포되어 있는 것을 알 수 있다. 표 1은 특정 방향의 치역블록에 대해 정합되는 정의역 블록방향의 비를 보여주고 있다. 실험결과로부터 정합되는 정의역 블록의 약 반정도가 다른 방향의 웨이브렛 밴드로부터 가져옴이 보인다.
제 8 도는 레나 영상에 대해 제안된 부호화기 PPC, JPEG, 그리고 제퀸(Jacquin)의 프랙탈 부호화기의 성능을 비교하고 있다. 제안된 부호화기가 상대적으로 간단한 구조임에도 불구하고, 0.2～0.4bpp에서 PSNR적으로 JPEG에 비해 1.5∼2.3dB, PPC에 비해 0.1～0.9dB 우수함을 확인할 수 있다.
또한, 제 9 도에 보여지는 것처럼 주관적인 화질면에서도 향상이 됨을 확인할 수 있다. 표 2는 제안된 방법의 부호화 및 복호화 수행 시간이 기존 제퀸(Jacquin)의 부호화기 보다 각각 약 13배, 6배 빨라짐을 보여준다. 유사한 결과를 다른 영상에 대해서도 얻을 수 있었다.
다음 동영상 실험에서 제 10 도에와 같은 CIF 형식의 미스 아메카 (Miss America) 동영상을 7.5Hz, 28Kbpps로 부호화한 결과들이다. 제 10 도에서 제안된 부호화기가 H.263보다 프레임에 따른 PSNR적인 결과의 변화가 작음을 확인할 수 있고, 평균적으로는 0.45dB 우수하다. 제 11 도에서는 제안된 부호화기와 H.263으로 재생된 96번째 미스 아메리카 프레임을 보여주고 있다.
제 11 도(b)에서 제안된 부호화기에 의해 재생된 영상에서는 블록화 현상이 거의 보이지 않는다. 그리고, 부 복호화를 위한 수행시간은 H.263이 17.0과 0.6[sec/frame]이고, 제안한 부호화기가 29.5와 3.7이다. 이 결과로 부터 제안된 부호화기가 프랙탈을 이용한 부호화기들 중 상대적으로 빠른 것을 알 수 있다.
[표 1]. 특정 방향성의 치역블록들에 정합되는 정의역블록의 방향들의 비율.
Figure kpo00016
[표 2]. 레나(Lena) 영상에 대한 제안된 부호화기와 제퀸(Jacquin) 부호화기의 수행시간 비교.
Figure kpo00017
이상에서와 같이 본 발명은 웨이브렛 다 해상도 피라미드 내에서의 효과적인 프랙탈 기반 부호화 방법을 제안함으로써 주관적 화질과 객관적 화질을 크게 향상시키고, 또한 부호화 및 복호화 수행시간도 기존 방법의 부호화기 보다 훨씬(각각 약 13배, 6배) 빨라지는 등의 효과가 있는 매우 유용한 발명이다.

Claims (2)

  1. 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 영상 부호화 방법에 있어서, 각 치역블록은 임의의 해상도를 갖는 하나의 웨이브렛 밴드로부터 구성하고 참조되는 정의역 블록은 그보다 하나 낮은 해상도의 같은 방향성 또는 서로 다른 방향성의 재생된 웨이브렛 밴드로부터 구성하여 처리영상의 화질과 속도를 개선함을 특징으로 하는 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상 부호화 방법.
  2. 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 영상 부호화 방법에 있어서, 정의역 블록들은 에너지가 낮은 문턱값보다 큰 블록들만을 선택하고,정의역 블록의 샘플 간격은 세밀한 간격(Δ =1)으로 피라미드 레벨에 독립적으로 함으로써 정의역 블록은 웨이브렛 밴드 내에서 에너지 (영상신호)의 크기에 따라 촘촘한 간격으로 불규칙하게 선택하여 처리영상의 화질과 속도를 개선함을 특징으로 하는 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상 부호화 방법.
KR1019970046568A 1997-09-06 1997-09-06 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상부호화 방법 KR100254160B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019970046568A KR100254160B1 (ko) 1997-09-06 1997-09-06 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상부호화 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019970046568A KR100254160B1 (ko) 1997-09-06 1997-09-06 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상부호화 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR19990025096A KR19990025096A (ko) 1999-04-06
KR100254160B1 true KR100254160B1 (ko) 2000-04-15

Family

ID=19521108

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019970046568A KR100254160B1 (ko) 1997-09-06 1997-09-06 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상부호화 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100254160B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100938545B1 (ko) 2003-06-27 2010-01-25 주식회사 케이티 웨이브렛 변환영역에서 프랙탈 근사화를 이용한 영상 복원방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100406535B1 (ko) * 2001-04-03 2003-11-20 주식회사 하이닉스반도체 영상 압축 방법 및 그 장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960028441A (ko) * 1994-12-14 1996-07-22 배순훈 웨이브렛 변환 영역에서의 프랙탈 영상 부호화방법 및 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960028441A (ko) * 1994-12-14 1996-07-22 배순훈 웨이브렛 변환 영역에서의 프랙탈 영상 부호화방법 및 장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100938545B1 (ko) 2003-06-27 2010-01-25 주식회사 케이티 웨이브렛 변환영역에서 프랙탈 근사화를 이용한 영상 복원방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR19990025096A (ko) 1999-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100308627B1 (ko) 중첩블럭이동보상및제로트리웨이브릿코딩을이용한저비트레이트비디오엔코더
KR100366638B1 (ko) 웨이블릿 변환을 기본으로하여 트리-구조의 벡터 양자화기법을 이용한 영상 부호화 장치 및 부호화 방법
TWI311443B (en) Method of block coding of an image
JP2022500916A (ja) アフィン線形加重イントラ予測
US20050152611A1 (en) Video/image coding method and system enabling region-of-interest
Rehman et al. Image compression: A survey
Mehrseresht et al. Adaptively weighted update steps in motion compensated lifting based scalable video compression
CN108810534B (zh) 物联网下基于方向提升小波及改进spiht的图像压缩方法
KR20040083422A (ko) 웨이브릿 도메인 반-픽셀 모션 보상
WO1995007005A1 (en) Device and method for encoding image
Chang et al. Adaptive wavelet transform for image compression via directional quincunx lifting
EP0914004A1 (en) Coding system and method for lossless and lossy compression of still and motion images
CN1914926A (zh) 运动图像编码方法和设备以及运动图像解码方法和设备
Taquet et al. Near-lossless and scalable compression for medical imaging using a new adaptive hierarchical oriented prediction
KR100254160B1 (ko) 웨이브렛 기반 프랙탈 근사화를 이용한 정지영상 및 동영상부호화 방법
JP2001524297A (ja) マルチスケールゼロツリーエントロピー符号化装置および方法
CN1139255C (zh) 用于图象信号解码***的改进的后处理方法和装置
JP3282138B2 (ja) 画像データ圧縮処理方法および画像データ再構成方法
JPH06350990A (ja) 画像データ圧縮処理方法
JPH0779433A (ja) 画像データ圧縮処理方法および画像データ再構成方法
JPH05509209A (ja) 画像およびビデオ圧縮のための階層的エントロピー符号化格子閾値量子化符号方法および装置
Deng An interpolative subband coding algorithm for lossless image compression
JPH0723228A (ja) 画像データ圧縮処理方法
JPH0723229A (ja) 画像データ圧縮処理方法
JP2000295622A (ja) 動画像符号化方法、動画像符号化装置、動画像復号方法、動画像復号装置及びそれらのプログラムを記憶した記憶媒体

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20030731

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee