KR100950417B1 - 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체 - Google Patents

방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법및 웨이블렛 코딩 장치와 이를 위한 기록 매체 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.
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.

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}
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.
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.
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.
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.
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.
[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)
[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.
[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)
[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.
[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)
[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)
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.
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.
[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)
[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.
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.
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.
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.
따라서, 방향성 기반의 Wavelet 변환 계수마다 가지는 상관도는 해당 샘플의 저 대역 필터링 방향에 위치한 샘플과 높은 관계를 갖게 된다.
[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)
[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.
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.
[문헌 7] 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.
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.
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.
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.
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.
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.
또한, 본 발명은 방향성 필터링 기반의 웨이블렛 변환 시, 변환 계수 중 부호의 코딩 효율을 극대화시키는 데 목적이 있다.
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.
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.
상기 필터링 방향 산출수단은, 상기 메모리로부터 샘플 별로 사용된 필터링 방향을 추출하여 필터링 방향을 파악하는 것이 바람직하다.
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.
다른 본 발명은 웨이블렛 코딩 장치에서 문맥 모델링 방법으로서,
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.
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.
또 다른 본 발명은 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥을 모델링하기 위한 기록매체로서,
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.
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.
또한, 본 발명은 방향성 필터링 기반의 웨이블렛 변환 시, 변환 계수 중 부호의 코딩 효율을 극대화시킬 수 있다는 장점이 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명에 의한 웨이블렛(Wavelet) 코딩 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도시하는 것과 같이, 일반적인 웨이블렛 코딩 장치(100)는 이산 웨이블렛 변환부(110), 메모리(130), 문맥 선택부(150) 및 산술 코딩부(170)를 포함한다.
보다 상세히 설명하면, 이산 웨이블렛 변환부(110)는 입력 영상 신호에 대해 표준형 이산 웨이블렛 또는 방향성 필터링 기반의 이산 웨이블렛 변환을 수행한다.
메모리(130)는 기 코딩된 변환 계수의 부호 정보 및 필터링 방향을 비롯하여 웨이블렛 코딩 장치(100)와 관련된 정보를 저장한다.
문맥 선택부(150)는 기 코딩된 변환 계수의 부호 정보를 이용하여 문맥을 선택한다.
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.
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.
도시하는 것과 같이, 문맥 선택부(200)는 필터링 방향 산출수단(210), 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단(230) 및 문맥 선정수단(250)을 포함한다.
보다 상세히 설명하면, 필터링 방향 산출수단(210)은 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출한다.
여기에서, 필터링 방향 산출수단(210)은 메모리(130)로부터 샘플 별로 사용된 필터링 방향을 추출하여 필터링 방향을 파악한다.
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.
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.
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.
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.
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.
산술 코딩부(170)는 문맥 선정수단(250)으로부터 수신한 문맥을 확률 예측 과정을 통해 비트열로 이진 산술 코딩(Binary Arithmetic Coding)한다.
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.
도 7은 본 발명에 의한 문맥 모델링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 문맥 선택부(200)의 필터링 방향 산출수단(210)은 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출한다(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).
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.
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).
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.
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.
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.
도 1은 방향성을 갖는 저 대역 통과 필터와 고 대역 통과 필터 내부 구성을 나타내는 도면,
도 2는 종래의 변환 계수 부호 코딩 방식의 인접 샘플 선택 방법을 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 발명에 의한 웨이블렛(Wavelet) 코딩 장치의 구성을 나타내는 도면,
도 4는 본 발명에 의한 문맥 선택부 구성의 일 예를 나타내는 도면,
도 5는 본 발명에 의한 문맥 선정 과정을 설명하기 위한 도면,
도 6은 본 발명에 의한 후보 문맥의 예시를 나타내는 도면,
도 7은 본 발명에 의한 문맥 모델링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100 : 웨이블렛 코딩 장치 110 : 이산 웨이블렛 변환부
130 : 메모리 150, 200 : 문맥 선택부
170 : 산술 코딩부 210 : 필터링 방향 산출수단
230 : 주변 샘플 변환 계수 부호 분석수단
250 : 문맥 선정수단

Claims (7)

  1. 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 양수(+), 음수(-) 또는 영(0)으로 구성된 변환 계수 부호에 산술 코딩을 수행하여 비트열을 생성하는 산술 코딩부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    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 샘플 의 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 포함하는 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 필터링 방향 산출수단은,
    상기 메모리로부터 샘플 별로 사용된 필터링 방향을 추출하여 필터링 방향을 파악하는 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    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 것을 특징으로 하는 웨이블렛 코딩 장치.
  5. 웨이블렛 코딩 장치에서 문맥 모델링 방법으로서,
    a) 웨이블렛 코딩 장치가 코딩 하려는 변환 계수 샘플의 필터링 방향을 산출 하는 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 결정된 파라미터 값을 이용하여 현재 코딩 하고자 하는 변환 계수 부호의 문맥을 선정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    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 것을 특징으로 하는 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥 모델링 방법.
  7. 방향성 필터링 기반 웨이블렛 변환에서 문맥을 모델링하기 위한 기록매체로서,
    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 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113556556A (zh) * 2010-04-13 2021-10-26 Ge视频压缩有限责任公司 显著性图和变换系数块的编码
KR101171819B1 (ko) * 2010-06-30 2012-08-14 주식회사 케이티 데이터 은닉을 이용하여 영상 오류를 복원하는 방법 및 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040264567A1 (en) 2000-06-21 2004-12-30 Microsoft Corporation Video coding using wavelet transform and sub-band transposition
KR20070026451A (ko) * 2004-03-10 2007-03-08 신드하라 슈퍼미디어, 인코포레이티드 모션 예측을 사용하여 디지털 이미지 데이터를 압축하는방법 및 장치

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6888891B2 (en) * 2002-01-09 2005-05-03 Octa Technology, Inc. Wavelet domain half-pixel motion compensation
US7177477B2 (en) * 2002-03-07 2007-02-13 Aware, Inc. Selective group modeling

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040264567A1 (en) 2000-06-21 2004-12-30 Microsoft Corporation Video coding using wavelet transform and sub-band transposition
KR20070026451A (ko) * 2004-03-10 2007-03-08 신드하라 슈퍼미디어, 인코포레이티드 모션 예측을 사용하여 디지털 이미지 데이터를 압축하는방법 및 장치

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