KR100950417B1 - Method for Modeling Context of Wavelet Transform based on Directional Filtering and Apparatus for Coding Wavelet, and Recording Medium therefor - Google Patents

Method for Modeling Context of Wavelet Transform based on Directional Filtering and Apparatus for Coding Wavelet, and Recording Medium therefor Download PDF

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Abstract

본 발명은 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법 및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a context modeling method and a wavelet coding apparatus in a directional filtering based wavelet transform, and a recording medium therefor.

본 발명은 입력 영상 신호에 대해 표준형 이산 웨이블렛(Wavelet) 또는 방향성 필터링 기반의 이산 웨이블렛 변환을 실행하는 이산 웨이블렛 변환부; 기 코딩된 변환 계수의 부호 정보 및 필터링 방향을 비롯하여 웨이블렛 코딩 장치와 관련된 정보를 저장하는 메모리; 변환 계수 및 변환 계수 샘플의 방향성을 바탕으로 문맥을 선택하는 문맥 선택부; 및 문맥 선택부에 의해서 선택된 문맥 정보를 통해 코딩 하고자 하는 부호의 발생 확률을 예측하고, 이산 웨이블렛 변환부로부터 수신한 변환 계수 부호에 산술 코딩을 수행하여 비트열을 생성하는 산술 코딩부;를 포함하여, 변환 계수 부호의 코딩 과정에서 필터링 방향에 부합하는 기 코딩된 주변 샘플의 부호와 주변 샘플에 적용되던 문맥을 참조하여 변환 계수 부호 코딩을 수행하기 때문에, 변환 계수 간의 상관도가 높도록 문맥을 모델링 할 수 있다는 장점이 있고, 이로 인해 방향성 필터링 기반의 웨이블렛 변환에 적응적으로 높은 부호화 효율을 제공한다는 효과를 기대할 수 있다.The present invention provides a discrete wavelet transform unit for performing standard discrete wavelet or discrete wavelet transform based on directional filtering on an input image signal; A memory for storing information related to the wavelet coding apparatus, including sign information and filtering direction of precoded transform coefficients; A context selection unit that selects a context based on the direction of the transform coefficients and the transform coefficient sample; And an arithmetic coding unit for predicting a probability of occurrence of a code to be coded through the context information selected by the context selection unit, and performing arithmetic coding on the transform coefficient code received from the discrete wavelet transform unit to generate a bit string. In the coding process of the transform coefficient code, the transform coefficient code coding is performed by referring to the code of the pre-coded neighboring sample corresponding to the filtering direction and the context applied to the neighboring sample. There is an advantage in that it can be expected to provide an effect of adaptively providing high coding efficiency to wavelet transform based on directional filtering.

Description

방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법 및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체{Method for Modeling Context of Wavelet Transform based on Directional Filtering and Apparatus for Coding Wavelet, and Recording Medium therefor}Method for Modeling Context of Wavelet Transform based on Directional Filtering and Apparatus for Coding Wavelet, and Recording Medium therefor}

본 발명은 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 변환 계수 부호의 코딩 과정에서 필터링 방향에 부합하는 기 코딩된 주변 샘플의 부호와 해당 샘플이 사용했던 문맥을 동시에 고려하여 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 최적의 문맥을 모델링하기 위한 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법 및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a context modeling method in a directional filtering-based wavelet transform. More particularly, the present invention relates to a code of a pre-coded neighboring sample corresponding to a filtering direction and a context used by a sample in a coding process of transform coefficient codes. The present invention relates to a context modeling method and a wavelet coding apparatus in a directional filtering-based wavelet transform for modeling an optimal context of a transform coefficient code to be coded, and a recording medium therefor.

Wavelet 변환 기반의 영상 데이터 압축 기술은 종래의 JPEG, MPEG-x, H.26L 등과 같이 블록 중심 데이터 처리 방식이 갖는 블록화 현상을 해결하고, 전송 및 저장 매체의 환경에 따라 스케일러빌리티(Scalability)와 프로그레시브 전 송(Progressive Transmission) 등을 제공할 수 있는 기술로, 최근 국제 표준으로 규격화 된 JPEG2000이나 영국의 BBC에서 개발한 동영상 압축 기술인 Dirac에도 응용되고 있다.Image data compression technology based on Wavelet transformation solves the blocking phenomenon of block-oriented data processing methods such as JPEG, MPEG-x, H.26L, etc., and scales and progressives according to the environment of transmission and storage media. It is a technology that can provide progressive transmission, and is also applied to JPEG2000, which has recently been standardized as an international standard, and Dirac, a video compression technology developed by the BBC in the UK.

표준 이산 Wavelet 변환 기법은 입력 영상에 대해 저 대역 필터(Low-pass Filter)와 고 대역 필터(High-pass Filter)로 이루어진 2개의 1차원 필터를 수평 방향과 수직 방향으로 재귀적으로 취하여 공간 영역의 영상 신호를 Wavelet 영역으로 변환하는 기법으로, 필터링 방향인 수평 방향과 수직 방향으로 충분한 Directional Vanishing Moments를 제공할 수 있어 평탄한 영상 신호에 대해 높은 에너지 집중 효과를 보인다.The standard discrete wavelet transform technique recursively takes two one-dimensional filters consisting of a low-pass filter and a high-pass filter on the input image in a horizontal direction and a vertical direction. It is a technique to convert the video signal into the wavelet region, and it can provide sufficient directional vanishing moments in the horizontal and vertical directions, which are filtering directions, and thus show a high energy concentration effect on the flat video signal.

하지만, 표준 이산 Wavelet 변환 구조는 영상 신호의 고유한 특성인 선(Lines)과 경계(Edges), 윤곽(Contours)을 따라 충분한 에너지 집중 효과를 보이는 데에 한계를 갖는다는 인식, 영상의 특성을 반영한 이산 Wavelet 변환 기술들이 최근에 제안되고 있다.However, the standard discrete wavelet transform structure reflects the characteristics of the image and the recognition that there is a limit in showing sufficient energy concentration effect along lines, edges, and contours, which are inherent to the image signal. Discrete wavelet conversion techniques have recently been proposed.

이러한 추세의 근본적인 이유를 보다 구체적으로 설명하면, 기존의 표준 이산 Wavelet 변환 구조는 수평과 수직 두 방향의 필터링으로 Wavelet 변환이 수행되기 때문에 영상의 윤곽이나 경계가 이 두 방향 이외로 결정되어 있는 영상인 경우에는 에너지를 저 대역 서브 밴드에 모으지 못하고, 고 대역 서브 밴드까지 저 대역에 모으지 못하고 남은 에너지를 전달하게 되기 때문이다.To explain the fundamental reason of this trend in more detail, the existing standard discrete wavelet transform structure is an image in which the image outline or boundary is determined outside the two directions because the wavelet transform is performed by filtering in both horizontal and vertical directions. In this case, energy cannot be collected in the low band subband, and energy remaining in the low band cannot be collected until the high band subband.

[문헌 1] Vladan Velisavljevic, Baltasar Beferull-Lozno, Martin Vetterli, and Pier Luigi Dragotti("Directionlets : Anisotropic Multidirectional Representation With Separable Filtering", IEEE Trans. Image Processing, vol.15, no.7, pp.1916-1933, Jul. 2006)[Document 1] Vladan Velisavljevic, Baltasar Beferull-Lozno, Martin Vetterli, and Pier Luigi Dragotti ("Directionlets: Anisotropic Multidirectional Representation With Separable Filtering", IEEE Trans. Image Processing, vol. 15, no.7, pp.1916-1933 , Jul. 2006)

[문헌 1]에 의하면, 수평과 수직 방향뿐만 아니라 영상의 특성을 반영할 수 있는 방향성을 갖는 비 대칭형 기저 필터 뱅크(Anisotropic Basis Filter Banks)의 설계는 고 대역 신호에 충분한 Directional Vanishing Moments를 제공할 수 있기 때문에 저 대역 서브 밴드에 높은 에너지 집중 효과를 낼 수 있다고 하였다.According to [1], the design of anisotropic Basis Filter Banks with directivity that can reflect the characteristics of the image as well as the horizontal and vertical directions can provide sufficient Directional Vanishing Moments for high band signals. It is said to be able to produce high energy concentration effect in the low band subband.

[문헌 2] Chuo-Ling Chang, and Bernd Girod("irection-Adaptive Discrete Wavelet Transform for Image Compression", IEEE Trans. Image Processing, vol.16, no.5, pp.1289-1302, May 2007)Chuo-Ling Chang, and Bernd Girod ("irection-Adaptive Discrete Wavelet Transform for Image Compression", IEEE Trans. Image Processing, vol. 16, no. 5, pp. 1289-1302, May 2007)

[문헌 2] 역시 리프팅(Lifting Scheme) 기반의 Wavelet 변환에서 방향을 고려한 예측 단계(Prediction Step)와 보상 단계(Update Step)의 설계는 고 대역 서브 밴드에 높은 Directional Vanishing Moments를 제공할 수 있다고 하여 방향성 필터링 기반의 Wavelet 변환이 높은 코딩 효율을 위한 필수 요건이 되고 있다.Also, the design of the prediction step and update step considering the direction in the lifting-based wavelet transform can provide high directional vanishing moments in the high band subband. Filtering-based wavelet transformation is becoming a prerequisite for high coding efficiency.

[문헌 3] J.Shapiro("Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients", IEEE Trans. Signal Processing, vol.41, no.12, pp.3445-3462, Dec. 1993)J.Shapiro ("Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients", IEEE Trans.Signal Processing, vol. 41, no. 12, pp. 3445-3462, Dec. 1993)

[문헌 4] Amir Said, and William A. Pearlman("A New, Fast, and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees", IEEE Trans. Circuits and Syst. for Video Technol., vol.6, no.3, pp.243-250, Jun. 1996)[4] Amir Said, and William A. Pearlman ("A New, Fast, and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees", IEEE Trans. Circuits and Syst. For Video Technol., Vol. 6, no. 3, pp. 243-250, Jun. 1996)

나아가 영상 신호를 저 대역 신호와 고 대역 신호로 잘 분리하는 이런 Wavelet 변환 기법은 필터링의 방향 정보와 서브 밴드의 특성을 효율적으로 활용하는 압축 기법이 필요하게 되었고, 이에 [문헌 3]과 [문헌 4]는 Wavelet 변환된 이미지의 공간적 자기 유사성(Spatial self-similarity)를 이용하여 제로 트리(Zerotrees)를 정의하거나 집합 분해 규칙(Set Partitioning) 등을 통한 효율적인 변환 계수 코딩 기법을 제안하였다.Furthermore, this wavelet transform method that separates the video signal into low band signal and high band signal requires a compression method that efficiently utilizes the filtering direction information and the characteristics of the subbands. ] Proposes an efficient transform coefficient coding technique that defines zerotrees using spatial self-similarity of wavelet transformed images or sets partitioning.

하지만, 이들 변환 계수 코딩 방법들은 변환 계수의 크기(Magnitudes)만을 중심으로 효율적인 압축 기법을 제안하였고, Wavelet 변환 계수가 가지는 부호(Sign)에 관해서는 항상 1bit를 할당해 변환 계수의 부호를 표현하였다. 이는, 일반적으로 변환 계수 부호 사이에 상관도가 존재하지 않을 것이라는 가정 때문에 엔트로피 압축이나 모델링의 기법으로부터 얻어지는 부호의 코딩 효율이 크지 않을 것이라 생각했기 때문이다.However, these transform coefficient coding methods proposed an efficient compression technique centering only on magnitudes of transform coefficients, and always expressing the sign of transform coefficients by allocating 1 bit with respect to the sign of the wavelet transform coefficients. This is because, in general, it is assumed that the coding efficiency of a code obtained from a technique of entropy compression or modeling will not be large due to the assumption that no correlation exists between transform coefficient codes.

[문헌 5] Aaron T. Deever and Sheila S. Hemami("Efficient Sign Coding and Estimation of Zero-Quantized Coefficients in Embedded Wavelet Image Codecs", IEEE Trans. Image Processing, vol.12, no.4, pp.420-430, Apr. 2003)[Reference 5] Aaron T. Deever and Sheila S. Hemami ("Efficient Sign Coding and Estimation of Zero-Quantized Coefficients in Embedded Wavelet Image Codecs", IEEE Trans. Image Processing, vol. 12, no. 4, pp. 420- 430, Apr. 2003)

[문헌 5]에 의하면, 문맥 기반의 Wavelet 변환 계수 코딩 기법(Context-based Embedded Wavelet Image Coder)에서 변환 계수의 부호 간에 상관도가 존재하기 때문에 적절한 문맥의 부호 모델링은 비트율 측면에서 의미 있는 감소 효과를 가져와 궁극적으로 압축 효율의 향상으로 연결된다고 하였다.According to [5], since there is a correlation between the codes of the transform coefficients in the context-based embedded wavelet transform coder, proper model code modeling has a significant reduction effect in terms of bit rate. And ultimately leads to an improvement in compression efficiency.

이런 Wavelet 변환 계수 코딩 기술 중 부호를 코딩 하는 대표적인 종래 기술로 다음과 같은 기법들이 사용되고 있다. Wavelet 변환 과정에서 저 대역/고 대역 필터 통과 후 얻어지는 변환 계수들이 저 대역 필터링의 방향으로 상관도가 높은 특성을 갖기 때문에 종래의 부호 코딩 기법들의 공통된 기본 아이디어는 이런 Wavelet의 변환 특성을 이용하여 부호의 문맥을 적절히 모델링 하는 것이다.Among the wavelet transform coefficient coding techniques, the following techniques are used as a representative conventional technique for coding a code. Since the transform coefficients obtained after passing the low band / high band filter in the wavelet transform process have high correlation in the direction of low band filtering, a common basic idea of conventional code coding techniques is to use the transform characteristics of the wavelet to Is to model the context appropriately.

보다 구체적으로 LH 서브 밴드는 수평 방향으로 저 대역 필터 통과(L) 후 2배 서브 샘플링 된 신호에 대해 다시 수직 방향으로 고 대역 필터 통과(H) 후 2배 서브 샘플링 된 변환 계수의 집합이기 때문에, 수평 방향으로 변환 계수들 간에 상관도가 높다. 동일한 이유로, HL 서브 밴드는 수평 방향으로 고 대역 필터 통과(H) 후 2배 서브 샘플링 된 신호에 대해 다시 저 대역 필터를 수직 방향으로 취해 2배 서브 샘플링 된 변환 계수의 집합에 해당되기 때문에, 수직 방향으로 상관도가 높게 된다.More specifically, since the LH subband is a set of transform coefficients that are double subsampled after the high band filter pass (H) in the vertical direction again for a signal that is double sub sample after the low band filter pass (L) in the horizontal direction, The correlation between transform coefficients in the horizontal direction is high. For the same reason, the HL subband is vertical because the HL subband corresponds to a set of double subsampled transform coefficients by taking the low band filter vertically again for the 2x subsampled signal after the high pass filter (H) in the horizontal direction. The correlation becomes high in the direction.

그러나 최근에 제안되는 방향성 기반의 Wavelet 변환 계수는 도 1과 같이 변환 계수 샘플마다 서로 다른 방향의 저 대역 필터링을 통해 얻어지기 때문에, 해당 샘플은 앞서 언급한 기존의 표준 이산 Wavelet 변환과 같이 수평/수직 방향만이 아니라 저 대역 필터링 방향에 크게 영향을 받게 된다.However, since the recently proposed directional wavelet transform coefficients are obtained through low-band filtering in different directions for each transform coefficient sample as shown in FIG. 1, the samples are horizontal / vertical as in the aforementioned standard discrete wavelet transform. Not only the direction but also the low band filtering direction is greatly affected.

따라서, 방향성 기반의 Wavelet 변환 계수마다 가지는 상관도는 해당 샘플의 저 대역 필터링 방향에 위치한 샘플과 높은 관계를 갖게 된다.Therefore, the correlation between the directional wavelet transform coefficients has a high relationship with the samples located in the low band filtering direction of the corresponding samples.

[문헌 6] Xiaolin Wu("High-Order Context Modeling and Embedded Conditional Entropy Coding of Wavelet Coefficients for Image Compression", IEEE Proc. Of 31st Asilomar Conf. on Signals, Systems, and Computers, vol.2, pp. 1378-1382, Nov. 1997)[6] Xiaolin Wu ("High-Order Context Modeling and Embedded Conditional Entropy Coding of Wavelet Coefficients for Image Compression", IEEE Proc. Of 31 st Asilomar Conf. On Signals, Systems, and Computers, vol. 2, pp. 1378) -1382, Nov. 1997)

[문헌 6]은 부호의 코딩에 있어서 6개의 주변 변환 계수를 참조하고, 각 주변 변환 계수의 부호 값은 양수(+)와 음수(-), 영(0) 이렇게 총 3가지 문맥으로 나눠지게 되므로 36, 총 729 가지의 문맥을 가지고 부호를 코딩 하게 된다.[6] refers to six peripheral transform coefficients in coding coding, and the sign value of each peripheral transform coefficient is divided into three contexts: positive (+), negative (-), and zero (0). 3 6 , with a total of 729 contexts to code code.

하지만 많은 문맥을 갖는 경우, 변환 계수가 충분하지 않은 경우에는 일반화의 오류(Overfit)를 범할 수 있어, 결과적으로 부정확한 확률 예측으로 인한 코딩에 효율 저하로 이어질 수 있는 한계를 갖는다.However, if there are many contexts, if the transform coefficient is not sufficient, there is a limit that can lead to an overfit of generalization, resulting in a decrease in efficiency in coding due to incorrect probability prediction.

[문헌 7] David Taubman("High Performance Scalable Image Compression with EBCOT", IEEE Trans. Image Processing, vol.9, no.7, pp.1158-1170, Jul. 2000)David Taubman ("High Performance Scalable Image Compression with EBCOT", IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no. 7, pp. 1158-1170, Jul. 2000)

[문헌 7]은 4개의 주변 변환 계수를 참조하고, 같은 부호가 출연할 확률이 수평 방향과 수직 방향으로 대칭인 성질과 좌우, 상하의 주변 계수의 부호가 일치하는 경우와 그렇지 않은 경우에 현재 부호와의 일치 확률이 다르다는 성질 등을 이용하여 81개의 문맥 중 5개의 문맥만을 사용하여 부호의 코딩 효율을 증대시켰다.Document 7 refers to four peripheral transform coefficients, and the probability that the same sign appears is symmetrical in the horizontal direction and the vertical direction, and when the signs of the upper and lower peripheral coefficients coincide with each other, The coding efficiency of the code is increased by using only 5 contexts out of 81 contexts using the property that the probability of matching is different.

하지만, 이 기법은 코딩 하고자 하는 샘플의 좌우, 상하의 주변에 부호가 높은 상관도를 가지기 어려운 경우, 즉, 방향성 필터링에 의해 얻어진 Wavelet 변환 계수에 대해서는 코딩 효율 저하로 이어지는 한계를 갖는다.However, this technique has a limitation that it is difficult to have a high correlation between the left, right, and top of the sample to be coded, that is, the wavelet transform coefficients obtained by the directional filtering lead to a reduction in coding efficiency.

또한, 영국의 BBC 주관 하에 2003년에 개발한 Dirac(Software Ver 0.7.0)의 부호 코딩 방식은 위에서 언급한 것과 같이 LH 서브 밴드에서는 코딩 하고자 하는 계수 위쪽의 변환 계수 부호를 이용하여, HL 서브 밴드에서는 왼쪽의 변환 계수 부 호를 이용하여 현재 변환 계수의 부호를 예측하여 코딩 한다.In addition, the code coding scheme of Dirac (Software Ver 0.7.0), developed in 2003 under the supervision of the BBC in the UK, uses the transform coefficient code above the coefficient to be coded in the LH subband, as described above. The code predicts the code of the current transform coefficient using the transform coefficient code on the left side.

그러나 이 부호 코딩 방식은 위에서 언급한 것과 같이 방향성 필터링 기반의 Wavelet 변환에 대해서는 적절한 문맥 모델링을 제공할 수 없다는 한계를 갖는다. 다시 말해, 변환 계수 샘플 간의 높은 상관도를 제공할 수 없다는 한계를 갖는다.However, this code coding method has a limitation in that it cannot provide proper context modeling for the directional filtering based wavelet transform as mentioned above. In other words, there is a limitation that a high correlation between transform coefficient samples cannot be provided.

결과적으로, 기존의 부호 코딩 방식들은 도 2에서 도시하는 것과 같이, 코딩 하고자 하는 샘플(도 2의 A)과 인접한 최대 4개의 샘플(도 2의 1, 2, 3, 4)만을 이용하기 때문에, 방향 필터링(Directional Filtering) 기반의 Wavelet 변환에 대한 적절한 문맥 모델링을 제공해 줄 수 없고, 결과적으로 부호 코딩 성능에 한계를 가진다. 방향 필터링 기반의 Wavelet 변환의 변환 계수는 저 대역/고 대역 필터 통과 후 얻어지는 변환 계수의 상관도가 이전 단계에서 사용되었던 저 대역 통과 필터의 방향에 의존하기 때문에 기존의 부호 코딩 기법과 같이 인접 샘플(도 2의 1, 2, 3, 4)의 문맥만을 고려하게 되면 문맥 간의 상관도가 크게 떨어지게 되어 부호화 효율의 저하로 이어지게 된다.As a result, since the existing sign coding schemes use only up to four samples (1, 2, 3, 4 of FIG. 2) adjacent to the sample to be coded (A of FIG. 2), as shown in FIG. Proper contextual modeling for Wavelet transforms based on Directional Filtering cannot be provided, and as a result, code coding performance is limited. The transform coefficient of the wavelet transform based on the directional filtering is similar to that of the conventional code coding scheme because the correlation of the transform coefficient obtained after passing the low band / high band filter depends on the direction of the low band filter used in the previous step. Considering only the contexts of 1, 2, 3, and 4) of FIG. 2, the correlation between contexts is greatly reduced, leading to a decrease in coding efficiency.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 변환 계수 부호의 코딩 과정에서 필터링 방향에 부합하는 기 코딩된 주변 샘플의 부호와 주변 샘플에 적용되던 문맥을 참조하여 변환 계수 부호 코딩을 수행하기 위한 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법 및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체를 제공하는데 그 기술적 과제가 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problem, and performs transform coefficient coding by referring to a code of a pre-coded neighboring sample corresponding to a filtering direction and a context applied to a neighboring sample in the coding process of transform coefficient code. There is a technical problem to provide a context modeling method and wavelet coding apparatus in a directional filtering based wavelet transform and a recording medium therefor.

또한, 본 발명은 방향성 필터링 기반의 웨이블렛 변환 시, 변환 계수 중 부호의 코딩 효율을 극대화시키는 데 목적이 있다.In addition, an object of the present invention is to maximize coding efficiency of a code among transform coefficients in a wavelet transform based on directional filtering.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 입력 영상 신호에 대해 표준형 이산 웨이블렛(Wavelet) 또는 방향성 필터링 기반의 이산 웨이블렛 변환을 실행하는 이산 웨이블렛 변환부; 기 코딩된 변환 계수의 부호 정보 및 필터링 방향을 비롯하여 웨이블렛 코딩 장치와 관련된 정보를 저장하는 메모리; 변환 계수 및 변환 계수 샘플의 방향성을 바탕으로 문맥을 선택하는 문맥 선택부; 및 상기 문맥 선택부에 의해서 선택된 문맥 정보를 통해 코딩 하고자 하는 부호의 발생 확률을 예측하고, 이산 웨이블렛 변환부로부터 수신한 변환 계수 부호에 산술 코딩을 수행하여 비트열을 생성하는 산술 코딩부;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a discrete wavelet transform unit configured to perform standard discrete wavelet or discrete wavelet transformation based on directional filtering on an input image signal; A memory for storing information related to the wavelet coding apparatus, including sign information and filtering direction of precoded transform coefficients; A context selection unit that selects a context based on the direction of the transform coefficients and the transform coefficient sample; And an arithmetic coding unit for predicting a generation probability of a code to be coded through the context information selected by the context selection unit, and performing arithmetic coding on the transform coefficient code received from the discrete wavelet transform unit to generate a bit string. do.

상기 문맥 선택부는, 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출하는 필터링 방향 산출수단; 상기 필터링 방향 산출수단에 의해서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호와 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호 및 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단; 및 상기 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단에 의해서 결정된 파라미터를 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하는 문맥 선정수단;을 포함한다.The context selector may include filtering direction calculating means for calculating a filtering direction of transform coefficient samples to be coded; The transform coefficient code of the sample corresponding to the position corresponding to the filtering direction calculated by the filtering direction calculation means, the transform coefficient code of the sample surrounding the transform coefficient to be coded, and the position corresponding to the filtering direction of the sample transformed around the transform coefficient. Peripheral sample transform coefficient code analyzing means for analyzing a coefficient code of a sample to determine a parameter; And context selection means for selecting the context of the transform coefficient code to be currently coded using the parameter determined by the peripheral sample transform coefficient code analyzing means.

상기 필터링 방향 산출수단은, 상기 메모리로부터 샘플 별로 사용된 필터링 방향을 추출하여 필터링 방향을 파악하는 것이 바람직하다.Preferably, the filtering direction calculation unit extracts the filtering direction used for each sample from the memory to determine the filtering direction.

상기 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단은, 코딩 하고자 하는 샘플의 필터링 방향에 따른 대상 계수의 부호를 분석하고, 상기 샘플의 주변에 기 코딩된 계수의 부호를 분석하고, 그 계수의 필터링 방향에 따른 대상 계수의 부호를 분석하여 임의의 개수의 파라미터를 산출하는 것이 바람직하다.The peripheral sample transform coefficient code analyzing means analyzes a sign of a target coefficient according to a filtering direction of a sample to be coded, analyzes a sign of a coefficient pre-coded around the sample, and targets according to a filtering direction of the coefficient. It is desirable to calculate the arbitrary number of parameters by analyzing the sign of the coefficients.

다른 본 발명은 웨이블렛 코딩 장치에서 문맥 모델링 방법으로서, Another embodiment of the present invention is a context modeling method in a wavelet coding apparatus.

a) 웨이블렛 코딩 장치가 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출하는 단계; b) 상기 a) 단계에서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 단계; c) 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 단계; d) 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 단계; 및 e) 상기 b) 단계 내지 d) 단계에서 결 정된 파라미터 값을 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하는 단계;를 포함한다.a) calculating, by the wavelet coding apparatus, a filtering direction of transform coefficient samples to be coded; b) determining a parameter by analyzing a transform coefficient code of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction calculated in step a); c) determining a parameter by analyzing the transform coefficient sign of the surrounding samples of the transform coefficient to be coded; d) determining a parameter by analyzing a coefficient sign of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction of the sample around the transform coefficient; And e) selecting a context of a transform coefficient code to be currently coded using the parameter values determined in steps b) to d).

상기 e) 단계 이후, 상기 e) 단계에서 선정된 문맥 정보를 통해 코딩 하고자 하는 부호의 발생 확률을 예측하고, 예측된 결과를 이용하여 변환 계수 부호에 산술 코딩을 수행하여 비트열을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.After step e), predicting a probability of occurrence of a code to be coded through the context information selected in step e), and generating a bit string by performing arithmetic coding on the transform coefficient code using the predicted result; It is preferable to further include.

또 다른 본 발명은 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥을 모델링하기 위한 기록매체로서, In still another aspect of the present invention, there is provided a recording medium for modeling a context in a directional filtering based wavelet transform.

a) 웨이블렛 코딩 장치가 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출하는 기능; b) 상기 a) 단계에서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 기능; c) 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 기능; d) 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 기능; 및 e) 상기 b) 단계 내지 d) 단계에서 결정된 파라미터 값을 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하는 기능;을 포함한다.a) calculating a filtering direction of transform coefficient samples to be coded by the wavelet coding apparatus; b) determining a parameter by analyzing a transform coefficient code of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction calculated in step a); c) determining a parameter by analyzing the transform coefficient code of the surrounding sample of the transform coefficient to be coded; d) determining a parameter by analyzing a coefficient sign of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction of the sample around the transform coefficient; And e) a function of selecting a context of a transform coefficient code to be currently coded using the parameter values determined in steps b) to d).

상술한 바와 같이 본 발명의 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법 및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체는 변환 계수 부호의 코딩 과정에서 필터링 방향에 부합하는 기 코딩된 주변 샘플의 부호와 주변 샘플에 적용 되던 문맥을 참조하여 변환 계수 부호 코딩을 수행하기 때문에, 변환 계수 간의 상관도가 높도록 문맥을 모델링 할 수 있다는 장점이 있고, 이로 인해 방향성 필터링 기반의 웨이블렛 변환에 적응적으로 높은 부호화 효율을 제공한다는 효과를 기대할 수 있다.As described above, in the directional filtering-based wavelet transform, the context modeling method and the wavelet coding apparatus and a recording medium therefor are applied to the code and the neighboring sample of the pre-coded neighboring sample corresponding to the filtering direction during the coding of the transform coefficient code. Since the coding of transform coefficients is performed by referring to the context, the context can be modeled so that the correlation between transform coefficients is high, thereby providing high coding efficiency adaptively to the directional filtering based wavelet transform. You can expect the effect.

또한, 본 발명은 방향성 필터링 기반의 웨이블렛 변환 시, 변환 계수 중 부호의 코딩 효율을 극대화시킬 수 있다는 장점이 있다.In addition, the present invention has the advantage that the coding efficiency of the code among the transform coefficients can be maximized when the wavelet transform based on the directional filtering.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 3은 본 발명에 의한 웨이블렛(Wavelet) 코딩 장치의 구성을 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating a configuration of a wavelet coding apparatus according to the present invention.

도시하는 것과 같이, 일반적인 웨이블렛 코딩 장치(100)는 이산 웨이블렛 변환부(110), 메모리(130), 문맥 선택부(150) 및 산술 코딩부(170)를 포함한다.As shown, the general wavelet coding apparatus 100 includes a discrete wavelet transform unit 110, a memory 130, a context selector 150, and an arithmetic coding unit 170.

보다 상세히 설명하면, 이산 웨이블렛 변환부(110)는 입력 영상 신호에 대해 표준형 이산 웨이블렛 또는 방향성 필터링 기반의 이산 웨이블렛 변환을 수행한다.In more detail, the discrete wavelet transform unit 110 performs standard discrete wavelet or discrete wavelet transform based on directional filtering on the input image signal.

메모리(130)는 기 코딩된 변환 계수의 부호 정보 및 필터링 방향을 비롯하여 웨이블렛 코딩 장치(100)와 관련된 정보를 저장한다.The memory 130 stores information related to the wavelet coding apparatus 100, including sign information and filtering direction of precoded transform coefficients.

문맥 선택부(150)는 기 코딩된 변환 계수의 부호 정보를 이용하여 문맥을 선택한다.The context selector 150 selects a context by using sign information of pre-coded transform coefficients.

산술 코딩부(170)는 문맥 선택부(150)에 의해서 선택된 문맥 정보를 통해 코딩 하고자 하는 부호의 발생 확률을 예측하고, 이산 웨이블렛 변환부(110)로부터 수신한 변환 계수 부호에 산술 코딩을 수행하여 비트열을 생성한다.The arithmetic coding unit 170 predicts a generation probability of a code to be coded through the context information selected by the context selection unit 150, and performs arithmetic coding on the transform coefficient code received from the discrete wavelet transform unit 110. Generate a bit string.

도 4는 본 발명에 의한 문맥 선택부 구성의 일 예를 나타내는 도면으로서, 문맥 선정 과정을 설명하기 위한 도 5과 후보 문맥의 예시를 나타내는 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a configuration of a context selector according to the present invention, and will be described with reference to FIG. 5 for describing a context selection process and FIG. 6 illustrating an example of a candidate context.

도시하는 것과 같이, 문맥 선택부(200)는 필터링 방향 산출수단(210), 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단(230) 및 문맥 선정수단(250)을 포함한다.As shown, the context selector 200 includes a filtering direction calculating means 210, a peripheral sample transform coefficient code analyzing means 230, and a context selecting means 250.

보다 상세히 설명하면, 필터링 방향 산출수단(210)은 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출한다.In more detail, the filtering direction calculating means 210 calculates the filtering direction of the transform coefficient sample to be coded.

여기에서, 필터링 방향 산출수단(210)은 메모리(130)로부터 샘플 별로 사용된 필터링 방향을 추출하여 필터링 방향을 파악한다.Here, the filtering direction calculating means 210 extracts the filtering direction used for each sample from the memory 130 to determine the filtering direction.

주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단(230)은 필터링 방향 산출수단(210)에 의해서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호와 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호 및 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 계수 부호를 분석하여 파라미터(예를 들어, 도 5의 α, β, γ값)를 결정한다.The peripheral sample transform coefficient code analyzing means 230 converts the transform coefficient code of the sample corresponding to the position corresponding to the filtering direction calculated by the filtering direction calculating means 210 and the transform coefficient code and transform of the peripheral sample of the transform coefficient to be coded. A coefficient (for example, α, β, and γ values in FIG. 5) is determined by analyzing the coefficient sign of the sample corresponding to the position corresponding to the filtering direction of the coefficient surrounding sample.

여기에서, α, β, γ값은 종래의 웨이블렛 변환 계수의 부호 코딩에서와는 달리 필터링 방향에 따라 부호화 하고자 하는 해당 샘플에 인접하게 위치하지 않은 샘플들의 부호도 포함할 수 있다.Here, the values of α, β, and γ may also include signs of samples that are not located adjacent to a corresponding sample to be encoded according to a filtering direction, unlike in the coding of a conventional wavelet transform coefficient.

예를 들어, 도 5에서 A 샘플이 현재 코딩 하려는 변환 계수라고 가정하고, 도시한 화살표 방향으로 필터링이 이루어진 경우, 해당 변환 계수의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플은 α 계수이다. 이는, 웨이블렛 변환 계수가 방향성 필터링 과정에서 저 대역 통과 필터의 방향으로 상관도가 높은 성질을 갖기 때문에 해당 변환 계수를 얻기 위해 필터링 되었던 방향에 부합하는 계수와 높은 상관도를 갖게 되기 때문이다.For example, assuming that A sample is a transform coefficient to be currently coded in FIG. 5, and filtering is performed in the arrow direction shown, a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction of the transform coefficient is an α coefficient. This is because the wavelet transform coefficient has a high correlation with the direction of the low pass filter in the directional filtering process, and thus has a high correlation with the coefficient corresponding to the filtered direction to obtain the corresponding transform coefficient.

임의의 변환 계수의 부호는 양수(+), 음수(-), 영(0)으로 구성되기 때문에 하나의 샘플에 대한 부호 값을 각 단계별마다 3가지 중 하나로 α, β, γ값을 결정하게 된다. 코딩 하려는 변환 계수의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호가 (-)이고, 변환 계수 주변 샘플이 (+)이며, 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 부호가 (0)인 경우, α, β, γ값은 (-), (+), (0)으로 결정된다.Since the sign of any transform coefficient is composed of positive (+), negative (-), and zero (0), the sign value of one sample is determined by one of three values for each step. . The transform coefficient sign of the sample corresponding to the position corresponding to the filtering direction of the transform coefficient to be coded is (-), the sample surrounding the transform coefficient is (+), and the sign of the sample corresponding to the position corresponding to the filtering direction of the neighboring sample. If (0), α, β, and γ values are determined as (-), (+), (0).

문맥 선정수단(250)은 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단(230)에 의해서 결정된 파라미터 α, β, γ값을 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하고, 선정된 문맥을 도 3의 산술 코딩부(170)로 전송한다.The context selecting means 250 selects the context of the transform coefficient code to be currently coded using the parameters α, β, and γ values determined by the neighboring sample transform coefficient code analyzing means 230, and selects the selected context as shown in FIG. Transmit to arithmetic coding unit 170.

산술 코딩부(170)는 문맥 선정수단(250)으로부터 수신한 문맥을 확률 예측 과정을 통해 비트열로 이진 산술 코딩(Binary Arithmetic Coding)한다.The arithmetic coding unit 170 performs binary arithmetic coding on the context received from the context selection means 250 into a bit string through a probability prediction process.

예를 들어, 문맥 선정수단(250)이 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수의 문맥을 선정할 때, 필터링의 방향에 따라서 다른 이웃 샘플(Neighbor, (α)) 과 변환 계수의 왼쪽 샘플(Left, (β)), 왼쪽 샘플의 필터링 방향에 따른 또 다른 이웃 샘플(Left-Neighbor, (γ))을 문맥을 결정하기 위한 조건으로 고려한다면, 도 6과 같이 샘플 별로 3가지 후보 문맥을 갖게 되고, 이로 인해 33, 즉 27가지의 후보 문맥을 중 어느 하나를 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수의 문맥으로 선정하는 것이다.For example, when the context selecting means 250 selects the context of the transform coefficient to be currently coded, another neighboring sample (Neighbor, (α)) and the left sample (Left, (β) according to the filtering direction are selected. )), If another neighboring sample (Left-Neighbor, (γ)) according to the filtering direction of the left sample is considered as a condition for determining the context, as shown in FIG. 6, three candidate contexts are provided for each sample. 3 3 , or 27 candidate contexts, is selected as the context of the transform coefficient to be currently coded.

도 7은 본 발명에 의한 문맥 모델링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a context modeling method according to the present invention.

먼저, 문맥 선택부(200)의 필터링 방향 산출수단(210)은 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출한다(S101).First, the filtering direction calculating means 210 of the context selector 200 calculates the filtering direction of the transform coefficient sample to be coded (S101).

이어서, 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단(230)은 필터링 방향 산출수단(210)에 의해서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호와 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호 및 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 계수 부호를 분석하여 파라미터(예를 들어, 도 5의 α, β, γ값)를 결정한다(S103 ~ S107).Subsequently, the peripheral sample transform coefficient code analyzing means 230 converts the transform coefficient code of the sample corresponding to the position corresponding to the filtering direction calculated by the filtering direction calculating means 210 and the transform coefficient code of the peripheral sample of the transform coefficient to be coded. And the coefficient codes of the samples corresponding to the positions corresponding to the filtering directions of the samples around the transform coefficients to determine the parameters (for example, α, β, and γ values in FIG. 5) (S103 to S107).

여기에서, α, β, γ값은 종래의 웨이블렛 변환 계수의 부호 코딩에서와는 달리 필터링 방향에 따라 부호화 하고자 하는 해당 샘플에 인접하게 위치하지 않은 샘플들의 부호도 포함할 수 있다.Here, the values of α, β, and γ may also include signs of samples that are not located adjacent to a corresponding sample to be encoded according to a filtering direction, unlike in the coding of a conventional wavelet transform coefficient.

이후, 문맥 선정수단(250)은 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단(230)에 의해서 결정된 파라미터(α, β, γ값)를 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하고, 선정된 문맥을 도 3의 산술 코딩부(170)로 전송한다(S109, S111).Thereafter, the context selecting means 250 selects the context of the transform coefficient code to be currently coded using the parameters (α, β, and γ values) determined by the peripheral sample transform coefficient code analyzing means 230, and selects the selected context. Is transmitted to the arithmetic coding unit 170 of FIG. 3 (S109 and S111).

도시하지 않았지만, 산술 코딩부(170)는 문맥 선정수단(250)으로부터 수신한 문맥을 통해 코딩 하고자 하는 부호의 발생 확률을 예측하고, 예측된 결과를 이용하여 변환 계수 부호에 이진 산술 코딩(Binary Arithmetic Coding)을 수행하여 비트열을 생성한다.Although not shown, the arithmetic coding unit 170 predicts the occurrence probability of the code to be coded through the context received from the context selection means 250, and uses binary prediction on the transform coefficient code by using the predicted result. Coding) to generate a bit string.

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As such, those skilled in the art will appreciate that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. Therefore, the above-described embodiments are to be understood as illustrative in all respects and not as restrictive. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention. do.

이상과 같이, 본 발명의 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법 및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체는 변환 계수 부호의 코딩 과정에서 필터링 방향에 부합하는 기 코딩된 주변 샘플의 부호와 주변 샘플에 적용되던 문맥을 참조하여 변환 계수 부호 코딩을 수행하기 때문에, 변환 계수 간의 상관도가 높도록 문맥을 모델링 할 필요성이 높은 것에 적합하다.As described above, in the directional filtering-based wavelet transform, the context modeling method and the wavelet coding apparatus and a recording medium therefor are applied to the code and the neighboring sample of the precoded neighboring sample corresponding to the filtering direction in the coding process of the transform coefficient code. Since the coding of transform coefficients is performed by referring to the context, it is suitable for the high necessity of modeling the context so that the correlation between transform coefficients is high.

도 1은 방향성을 갖는 저 대역 통과 필터와 고 대역 통과 필터 내부 구성을 나타내는 도면,1 is a view showing the internal configuration of a low pass filter and a high pass filter having a directional direction,

도 2는 종래의 변환 계수 부호 코딩 방식의 인접 샘플 선택 방법을 설명하기 위한 도면,2 is a view for explaining a neighboring sample selection method of a conventional transform coefficient code coding scheme;

도 3은 본 발명에 의한 웨이블렛(Wavelet) 코딩 장치의 구성을 나타내는 도면,3 is a diagram showing the configuration of a wavelet coding apparatus according to the present invention;

도 4는 본 발명에 의한 문맥 선택부 구성의 일 예를 나타내는 도면,4 is a view showing an example of the configuration of the context selection unit according to the present invention;

도 5는 본 발명에 의한 문맥 선정 과정을 설명하기 위한 도면,5 is a view for explaining a context selection process according to the present invention;

도 6은 본 발명에 의한 후보 문맥의 예시를 나타내는 도면,6 illustrates an example of a candidate context according to the present invention;

도 7은 본 발명에 의한 문맥 모델링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a context modeling method according to the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

100 : 웨이블렛 코딩 장치 110 : 이산 웨이블렛 변환부100: wavelet coding apparatus 110: discrete wavelet transform unit

130 : 메모리 150, 200 : 문맥 선택부130: memory 150, 200: context selector

170 : 산술 코딩부 210 : 필터링 방향 산출수단170: arithmetic coding unit 210: filtering direction calculation means

230 : 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단230: peripheral sample conversion coefficient code analysis means

250 : 문맥 선정수단250 context selection means

Claims (7)

입력 영상 신호에 대해 표준형 이산 웨이블렛(Wavelet) 또는 방향성 필터링 기반의 이산 웨이블렛 변환을 실행하는 이산 웨이블렛 변환부;A discrete wavelet transform unit configured to perform standard discrete wavelet or discrete wavelet transformation based on directional filtering on the input image signal; 기 코딩된 변환 계수의 부호 정보 및 필터링 방향을 비롯하여 웨이블렛 코딩 장치와 관련된 정보를 저장하는 메모리;A memory for storing information related to the wavelet coding apparatus, including sign information and filtering direction of precoded transform coefficients; 변환 계수 및 변환 계수 샘플의 방향성을 바탕으로 문맥을 선택하는 문맥 선택부; 및A context selection unit that selects a context based on the direction of the transform coefficients and the transform coefficient sample; And 상기 문맥 선택부에 의해서 선택된 문맥 정보를 통해 코딩 하고자 하는 부호의 발생 확률을 예측하고, 이산 웨이블렛 변환부로부터 수신한 양수(+), 음수(-) 또는 영(0)으로 구성된 변환 계수 부호에 산술 코딩을 수행하여 비트열을 생성하는 산술 코딩부;Predict the occurrence probability of the code to be coded through the context information selected by the context selector and perform arithmetic on the transform coefficient code composed of positive (+), negative (-) or zero (0) received from the discrete wavelet transform unit. An arithmetic coding unit which generates a bit string by performing coding; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.Wavelet coding apparatus comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 문맥 선택부는,The context selection unit, 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출하는 필터링 방향 산출수단;Filtering direction calculating means for calculating a filtering direction of the transform coefficient sample to be coded; 상기 필터링 방향 산출수단에 의해서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호와 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호 및 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플 의 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단; 및The transform coefficient code of the sample corresponding to the position corresponding to the filtering direction calculated by the filtering direction calculation means, the transform coefficient code of the sample surrounding the transform coefficient to be coded, and the position corresponding to the filtering direction of the sample transformed around the transform coefficient. Peripheral sample transform coefficient code analyzing means for analyzing a coefficient code of a sample to determine a parameter; And 상기 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단에 의해서 결정된 파라미터를 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하는 문맥 선정수단;Context selection means for selecting a context of a transform coefficient code to be currently coded using the parameter determined by the peripheral sample transform coefficient code analyzing means; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.Wavelet coding apparatus comprising a. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 필터링 방향 산출수단은,The filtering direction calculation means, 상기 메모리로부터 샘플 별로 사용된 필터링 방향을 추출하여 필터링 방향을 파악하는 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.And a filtering direction used for each sample from the memory to determine a filtering direction. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단은,The peripheral sample conversion coefficient code analysis means, 코딩 하고자 하는 샘플의 필터링 방향에 따른 대상 계수의 부호를 분석하고, 상기 샘플의 주변에 기 코딩된 계수의 부호를 분석하고, 그 계수의 필터링 방향에 따른 대상 계수의 부호를 분석하여 임의의 개수의 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.Analyzes the sign of the target coefficient according to the filtering direction of the sample to be coded, analyzes the sign of the pre-coded coefficient around the sample, analyzes the sign of the target coefficient according to the filtering direction of the coefficient A wavelet coding apparatus, characterized by calculating a parameter. 웨이블렛 코딩 장치에서 문맥 모델링 방법으로서, As a context modeling method in a wavelet coding apparatus, a) 웨이블렛 코딩 장치가 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출 하는 단계;a) calculating, by the wavelet coding apparatus, a filtering direction of transform coefficient samples to be coded; b) 상기 a) 단계에서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 단계;b) determining a parameter by analyzing a transform coefficient code of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction calculated in step a); c) 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 단계;c) determining a parameter by analyzing the transform coefficient sign of the surrounding samples of the transform coefficient to be coded; d) 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 단계; 및d) determining a parameter by analyzing a coefficient sign of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction of the sample around the transform coefficient; And e) 상기 b) 단계 내지 d) 단계에서 결정된 파라미터 값을 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하는 단계;e) selecting a context of a transform coefficient code to be currently coded using the parameter values determined in steps b) to d); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법.The context modeling method in the directional filtering based wavelet transform, characterized in that it comprises a. 제5항에 있어서,The method of claim 5, 상기 e) 단계 이후,After step e), 상기 e) 단계에서 선정된 문맥 정보를 통해 코딩 하고자 하는 부호의 발생 확률을 예측하고, 예측된 결과를 이용하여 변환 계수 부호에 산술 코딩을 수행하여 비트열을 생성하는 단계;Predicting a probability of occurrence of a code to be coded using the context information selected in step e), and generating a bit string by performing arithmetic coding on the transform coefficient code using the predicted result; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법.The context modeling method in the directional filtering based wavelet transform, further comprising a. 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥을 모델링하기 위한 기록매체로서, A recording medium for modeling a context in a directional filtering based wavelet transform, a) 웨이블렛 코딩 장치가 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출하는 기능;a) calculating a filtering direction of transform coefficient samples to be coded by the wavelet coding apparatus; b) 상기 a) 단계에서 산출된 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 기능;b) determining a parameter by analyzing a transform coefficient code of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction calculated in step a); c) 코딩 하려는 변환 계수의 주변 샘플의 변환 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 기능;c) determining a parameter by analyzing the transform coefficient code of the surrounding sample of the transform coefficient to be coded; d) 변환 계수 주변 샘플의 필터링 방향에 부합하는 위치에 해당하는 샘플의 계수 부호를 분석하여 파라미터를 결정하는 기능; 및d) determining a parameter by analyzing a coefficient sign of a sample corresponding to a position corresponding to the filtering direction of the sample around the transform coefficient; And e) 상기 b) 단계 내지 d) 단계에서 결정된 파라미터 값을 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하는 기능;e) selecting a context of a transform coefficient code to be currently coded using the parameter values determined in steps b) to d); 을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the program.
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