KR101021249B1 - Method for Content Adaptive Coding Mode Selection - Google Patents
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Abstract
본 발명은 적응적(content adaptive) MCTF의 업데이트 방식 및 차폐된 픽셀 검출 알고리즘(Covered pixel detection algorithm)의 장점을 취하여 업데이트에 임계값을 적용함과 동시에 부적절한 움직임 정보를 가지는 블록을 선별하여 화면 내 부호화 모드로 전환하여 화질의 향상을 얻을 수 있는 지역 분산값을 이용한 적응적 부호화 모드 선택 방법을 제공하기 위한 것으로서, 현재 블록의 움직임 정보를 검색하고, 이렇게 검색된 움직임 정보를 이용하여 고주파 밴드 영상을 생성하는 단계와, 참조 영상의 참조 블록 부분의 지역분산(JND)을 구하고, 모든 지역분산의 합( )과 모든 짝수 프레임에 더해질 여분의 데이터(U)의 합( )의 값을 산출하는 단계와, 상기 산출된 값을 제 1 임계값인 + 와 비교하는 단계와, 상기 비교결과, 상기 값이 제 1 임계값보다 크면 해당 블록의 업데이트 과정을 생략하고 화면내 부호화 모드로 전환하는 단계와, 상기 비교결과, 상기 값이 제 1 임계값보다 작거나 같으면 상기 산출된 값을 제 2 임계값인 와 비교하는 단계와, 상기 비교결과, 상기 값이 제 2 임계값보다 작거나 같으면 해당 블록은 적응적 MCTF 모드를 유지하고, 상기 값이 제 2 임계값보다 크면, 영상내 화소값에 기반하여 크기가 변하는 JND를 U의 임계값으로 조정하여 업데이트를 제한하는 단계와, 상기 모드가 변경되지 않은 블록 내의 각 화소에 대하여 기존의 MCTF 방법을 이용하여 업데이트 과정을 진행하는 단계를 포함하는데 있다.The present invention takes advantage of the content adaptive MCTF update method and the covered pixel detection algorithm, applies a threshold value to the update, and simultaneously selects blocks having inappropriate motion information and encodes in the picture. In order to provide an adaptive coding mode selection method using local variance values that can be improved by switching to a mode, the present invention searches for motion information of a current block and generates a high frequency band image using the detected motion information. Step, and obtain a regional variance (JND) of the reference block portion of the reference image, and add the sum of all regional variances ( ) And the sum of the extra data (U) to be added to every even frame ( Calculating a value of;), and Value is the first threshold + Comparing with, and the result of the comparison, If the value is larger than the first threshold, skipping the update of the block and switching to the intra coding mode; and as a result of the comparison, If the value is less than or equal to the first threshold, the calculated Value is the second threshold Comparing with, and the result of the comparison, If the value is less than or equal to the second threshold, the block maintains the adaptive MCTF mode, and If the value is larger than the second threshold, adjusting the JND whose size changes based on the pixel value in the image to a threshold of U to limit the update; and for the existing MCTF for each pixel in the block whose mode has not been changed. It includes the step of performing an update process using the method.
SVC, MCTF, 리프팅 스키마, 지역 분산값, 적응적 MCTF, GOP SVC, MCTF, Lifting Schema, Local Variance, Adaptive MCTF, GOP
Description
본 발명은 비디오 신호의 부호화/복호화에 관한 것으로, 특히 움직임 보상 시간 필터링(Motion Compensated Temporal Filtering : MCTF) 업데이트 과정 내에서 지역 분산값을 이용하여 부적절한 움직인 정보를 가지는 블록을 선별하고, 이를 이용하여 예측이 어려운 부분을 화면내 부호화 모드로 변경, 부호화하여 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 적응적 부호화 모드 선택 방법에 관한 것이다.The present invention relates to the encoding / decoding of video signals. In particular, a block having inappropriate motion information is selected by using a local variance value in a Motion Compensated Temporal Filtering (MCTF) update process. The present invention relates to an adaptive encoding mode selection method capable of improving the quality of an image by changing and encoding a part that is difficult to predict into an intra coding mode.
최근에는 하드웨어의 발전과 사용자의 요구 증대로 인하여 다양한 곳에서 멀티미디어 기술을 필요로 하게 되었다. 이렇게 다양한 사용자의 요구에 의해 영상의 사용처 또한 매우 다양해짐에 따라, 하나의 원본으로 다양한 화질, 공간적 해상도, 프레임율을 가지고 TV, DMB, 개인용 단말기에 이르기까지 다양한 곳에 영상기술을 사용할 수 있는 스케일러블 비디오 코덱(Scalable Video Codec : SVC) 기술의 발전이 필수적이라 할 수 있다.Recently, due to the development of hardware and increasing user demand, multimedia technology is required in various places. As the use of video is also very diverse due to various user demands, it is possible to use video technology in various places from TV, DMB, and personal terminals with various image quality, spatial resolution, and frame rate as one source. The development of scalable video codec (SVC) technology is essential.
상기 SVC는 크게 공간적, 화질적, 시간적 확장성으로 나누어 분류한다. 그중 시간적 확장성에 해당되는 리프팅 스키마(lifting scheme)를 사용한 움직임 보상 시간 필터링(Motion Compensated Temporal Filtering : MCTF)은 SVC의 시간적 확장성 지원에서 기초적인 역할을 한다.The SVC is classified into spatial, image quality, and temporal scalability. Among them, Motion Compensated Temporal Filtering (MCTF) using a lifting scheme corresponding to temporal scalability plays a basic role in supporting temporal scalability of SVC.
특히, 상기 MCTF는 웨이블릿(wavelet) 기법을 이용하여 시간 확장성을 제공함과 동시에 프레임간 중복성 제거에 그 목적이 있으며, 상기 웨이블릿 필터를 적용함에 있어서는 리프팅 스키마를 이용하게 된다.In particular, the MCTF provides a time scalability by using a wavelet technique and at the same time removes redundancy between frames, and a lifting scheme is used to apply the wavelet filter.
도 1(a)(b)은 종래의 리프팅 스키마를 사용한 MCTF와 그 역변환을 보여주기 위한 회로도이다.1 (a) and (b) are circuit diagrams showing the MCTF and its inverse transform using a conventional lifting scheme.
도 1(a)(b)를 참조하여 설명하면, 리프팅 스키마는 크게 2단계를 거치게 되는데, 먼저 도 1(a)과 같이, 예측(prediction) 과정에서 영상의 움직임 정보를 찾아내고 이를 이용하여 고주파 밴드 영상(H)(10)을 생성한다. 그리고 두 번째 단계로 업데이트(update) 과정에서 첫 번째 과정에서 생성한 고주파 밴드 영상을 이용하여 저주파 밴드 영상(L)(20)을 생성한다. 이러한 2단계의 과정에서 영상의 에너지를 최대한 저주파 밴드로 옮기고 고주파 밴드에는 적은 에너지를 유지하여 부호화 효율을 높인다. Referring to FIG. 1 (a) (b), the lifting schema has two steps. First, as shown in FIG. 1 (a), the motion information of the image is found during the prediction process and the high frequency is used by using the same. A band image (H) 10 is generated. In the second step, a low frequency band image (L) 20 is generated using the high frequency band image generated in the first process in the update process. In this two-step process, the energy of the image is transferred to the low frequency band as much as possible and the energy is kept low in the high frequency band to increase the coding efficiency.
또한 도 1(b)과 같이, 역변환시에는 새로운 추가정보 없이도 원본의 복원이 가능하다.In addition, as shown in FIG.
그러나 상기 MCTF의 단점은 단계가 증가할수록 적합한 움직임 정보를 찾을 수 없다는 것이다. 즉, 도 2에서 도시하고 있는 5/3 탭 웨이블릿(tap wavelet) MCTF 부호화 구조를 보면, 단계(t-L1 ~ t-L3)가 진행될수록 원 영상과 참조 영상간의 시간 간격이 벌어지면서 영상간의 연관성이 줄어들게 됨을 알 수 있다.However, a disadvantage of the MCTF is that as the step increases, suitable motion information cannot be found. That is, in the 5/3 tap wavelet MCTF encoding structure shown in FIG. 2, as the steps t-L1 to t-L3 progress, the time interval between the original image and the reference image increases and the correlation between the images is increased. It can be seen that this is reduced.
이에 따라, 새로운 물체가 등장하거나 소멸하는 현상은 올바른 움직임 정보를 찾을 수 없게 되는데 이는 결과적으로 저주파 밴드로 옮겨져야 할 에너지가 고주파 밴드에 남게 되는 결과를 가져오며 화질의 저하를 초래하게 된다. 또한 상기 MCTF의 단계가 증가할수록 이러한 화질의 저하가 누적되어 영상에 잔상이 생기도록 만든다.As a result, the appearance or disappearance of a new object cannot find the correct motion information, which results in the deterioration of image quality, which results in the energy to be transferred to the low frequency band remaining in the high frequency band. In addition, as the level of the MCTF increases, the deterioration of the image quality accumulates and causes an afterimage on the image.
이를 해결하기 위한 방법으로 업데이트를 생략함으로써 이러한 잡음의 누적을 방지할 수 있으나, 이러한 업데이트의 생략은 신호대 잡음 전력비(Power Signal-to-Noise Ratio : PSNR)의 저하를 가져온다. 이러한 현상은 업데이트의 생략으로 인해 복원시 필요한 고주파 밴드의 정보가 누락되어 발생된다. In order to solve this problem, it is possible to prevent the accumulation of noise by omitting the update, but the omission of the update causes a reduction in the power signal-to-noise ratio (PSNR). This phenomenon is caused by missing information of the high frequency band required for restoration due to the omission of the update.
이러한 MCTF의 문제점을 해결하기 위해 적응적(content adaptive) MCTF의 업데이트 과정이 사용되는데, 이는 지역 분산값을 업데이트의 임계값으로 설정하여 잡음을 줄일 수 있는 방식이다.In order to solve the problem of the MCTF, an update process of the content adaptive MCTF is used, which is a method of reducing noise by setting a local variance value as an update threshold.
아울러 상기 움직임 정보를 이용하는 MCTF의 업데이트 과정에서 또 하나 고려해야 할 사항은 여러 번 참조된 화소에서의 다중 업데이트이다. 즉, 고주파 밴드를 이용하여 저주파 밴드를 생성하는 업데이트 과정에서는 고주파 밴드의 생성에 사용된 움직임 정보의 역방향을 이용하게 되는데 이는 하나의 화소에 여러 번의 업데이트를 수행하게 되는 원인이 된다. In addition, another consideration in the update process of the MCTF using the motion information is the multiple update of the pixel referred to several times. That is, in the update process of generating a low frequency band using a high frequency band, the reverse direction of the motion information used to generate the high frequency band is used, which causes a plurality of updates to one pixel.
그러나 상기 적응적 MCTF 업데이트는 업데이트의 임계값을 설정하여 잡음을 줄일 수 있지만 하나의 화소에 중복되는 업데이트를 방지하지 못하는 문제점이 있다. However, the adaptive MCTF update can reduce noise by setting a threshold of the update, but there is a problem in that the update that is not overlapped in one pixel cannot be prevented.
한편 이러한 문제점을 해결하기 위해 차폐된 픽셀 검출 알고리즘(Covered pixel detection algorithm)이 사용되는데, 이는 중복되는 업데이트를 방지하고 부적절한 움직임 정보를 가지는 블록에 대해 화면 내 부호화를 실행하여 하나의 연결된 화소만을 선택하도록 함으로 하나의 화소에 업데이트가 여러 번 수행되는 것을 방지한다. In order to solve this problem, a covered pixel detection algorithm is used, which prevents overlapping updates and executes intra coding on blocks having inappropriate motion information to select only one connected pixel. This prevents multiple updates to a single pixel.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 적응적(content adaptive) MCTF의 업데이트 방식 및 차폐된 픽셀 검출 알고리즘(Covered pixel detection algorithm)의 장점을 취하여 업데이트에 임계값을 적용함과 동시에 부적절한 움직임 정보를 가지는 블록을 선별하여 화면 내 부호화 모드로 전환하여 화질의 향상을 얻을 수 있는 적응적 부호화 모드 선택 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, taking advantage of the content adaptive MCTF update method and Covered pixel detection algorithm to apply a threshold to the update and At the same time, an object of the present invention is to provide an adaptive encoding mode selection method capable of improving image quality by selecting a block having inappropriate motion information and switching to an intra coding mode.
본 발명의 다른 목적은 적응적 MCTF에서 사용된 지역분산(JND)을 올바르지 않은 부호화 정보를 가지는 블록을 찾아내는데 한번 더 사용하여 올바르지 않은 움직임 정보를 가지는 블록을 선별, 기존의 MCTF 알고리즘을 개선하기 위한 적응적 부호화 모드 선택 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to use a local dispersion (JND) used in the adaptive MCTF to find a block having incorrect encoding information once more to select a block having incorrect motion information and to improve the existing MCTF algorithm. An adaptive coding mode selection method is provided.
본 발명의 또 다른 목적은 적응적 MCTF와 동일한 계산식으로 사용범위를 부호화 모드 선별까지 넓힘으로써 부호화된 영상의 화질을 높일 수 있는 지역 분산값을 이용한 적응적 부호화 모드 선택 방법을 제공하는데 있다.It is still another object of the present invention to provide an adaptive encoding mode selection method using local variance values that can improve the quality of an encoded image by extending the use range to encoding mode selection using the same calculation formula as the adaptive MCTF.
본 발명의 또 다른 목적은 지역분산을 이용한 JND값을 이용하여 새로운 업데이트 기능을 만들고, 이를 통하여 부호화 모드를 이미지 화소값에 따라 적응적으로 선택함으로써 복잡도는 늘어나지 않지만 PSNR은 향상시킬 수 있는 적응적 부호화 모드 선택 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to create a new update function using the JND value using local variance, through which adaptive coding is adaptively selected according to the image pixel value, thereby increasing the PSNR but improving the adaptive coding. It is to provide a mode selection method.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 적응적 부호화 모드 선택 방법은 현재 블록의 움직임 정보를 검색하고, 이렇게 검색된 움직임 정보를 이용하여 고주파 밴드 영상을 생성하는 단계와, 참조 영상의 참조 블록 부분의 지역분산(JND)을 구하고, 모든 지역분산의 합( )과 모든 짝수 프레임에 더해질 여분의 데이터(U)의 합( )의 값을 산출하는 단계와, 상기 산출된 값을 제 1 임계값인 + 와 비교하는 단계와, 상기 비교결과, 상기 값이 제 1 임계값보다 크면 해당 블록의 업데이트 과정을 생략하고 화면내 부호화 모드로 전환하는 단계와, 상기 비교결과, 상기 값이 제 1 임계값보다 작거나 같으면 상기 산출된 값을 제 2 임계값인 와 비교하는 단계와, 상기 비교결과, 상기 값이 제 2 임계값보다 작거나 같으면 해당 블록은 적응적 MCTF 모드를 유지하고, 상기 값이 제 2 임계값보다 크면, 영상내 화소값에 기반하여 크기가 변하는 JND를 U의 임계값으로 조정하여 업데이트를 제한하는 단계와, 상기 모드가 변경되지 않은 블록 내의 각 화소에 대하여 기존의 MCTF 방법을 이용하여 업데이트 과정을 진행하는 단계를 포함하며, 상기 는 화소 당 허용된 오차 범위 V의 합으로 계산되는 값인 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of selecting an adaptive encoding mode according to an embodiment of the present invention. The method may further include retrieving motion information of a current block, generating a high frequency band image using the retrieved motion information, and a reference block portion of a reference image. Find the regional variance (JND) of, and add the sum of all regional variances ( ) And the sum of the extra data (U) to be added to every even frame ( Calculating a value of;), and Value is the first threshold + Comparing with, and the result of the comparison, If the value is larger than the first threshold, skipping the update of the block and switching to the intra coding mode; and as a result of the comparison, If the value is less than or equal to the first threshold, the calculated Value is the second threshold Comparing with, and the result of the comparison, If the value is less than or equal to the second threshold, the block maintains the adaptive MCTF mode, and If the value is larger than the second threshold, adjusting the JND whose size changes based on the pixel value in the image to a threshold of U to limit the update; and for the existing MCTF for each pixel in the block whose mode has not been changed. Performing an update process using the method, wherein Is a value calculated as the sum of the allowable error ranges V per pixel.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 적응적 부호화 모드 선택 방법은 현재 블록의 움직임 정보를 검색하고, 이렇게 검색된 움직임 정보를 이용하여 고주파 밴드 영상을 생성하는 단계와, 참조 영상의 참조 블록 부분의 지역분산(JND)을 구하고, 모든 지역분산의 합( )과 모든 짝수 프레임에 더해질 여분의 데이터(U)의 합( )의 값을 산출하는 단계와, 상기 U값이 + 의 범위 내에 경우, 적응적 MCTF 업데이트를 적용하는 단계와, 상기 U값이 + 범위 내에 있지만, 의 범위를 초과하는 경우, 영상내 화소값에 기반하여 크기가 변하는 JND를 U의 임계값으로 조정하여 업데이트를 적용하는 단계와, 상기 U값이 + 보다 큰 값을 가질 경우, 해당 블록의 부호화 모드를 화면내 부호화 모드로 변경하는 단계를 포함하며, 상기 S는 JND의 적용정도를 나타내는 계수를, 상기 는 화소 당 허용된 오차 범위 V의 합으로 계산되는 값을 나타내는 것을 특징으로 한다.In accordance with an aspect of the present invention, there is provided a method of selecting an adaptive encoding mode according to an embodiment of the present invention. Find the regional variance (JND) of, and add the sum of all regional variances ( ) And the sum of the extra data (U) to be added to every even frame ( Calculating a value of + Applying an adaptive MCTF update, wherein the U value is + Within range, If the range is exceeded, adjusting the JND whose size is changed based on the pixel value in the image to a threshold value of U and applying the update, wherein the U value is + Changing the encoding mode of the block to an intra-picture encoding mode, wherein S is a coefficient indicating an application degree of JND; Represents a value calculated as the sum of the allowable error ranges V per pixel.
바람직하게 상기 현재 블록의 움직임 정보를 검색은 웨이블릿 필터를 적용하여 리프팅 스키마(lifting scheme)를 사용한 MCTF와 그 역변환을 수행하여 예측(prediction) 과정을 통해 이루어지는 것을 특징으로 한다.Preferably, the motion information of the current block is retrieved by applying a wavelet filter to the MCTF using a lifting scheme and an inverse transform thereof to perform a prediction process.
바람직하게 상기 임계값은 현재의 화소와 주변 화소의 차이에 따른 U의 허용범위인 것을 특징으로 한다.Preferably, the threshold value is an allowable range of U according to a difference between a current pixel and a neighboring pixel.
바람직하게 상기 는 수식 에 의해 계산되고, 상기 는 수식 에 의해 계산되며, 이때 S는 JND의 적용정도를 나타내는 계수, 이고, x와 y는 블록 내의 좌표, 와 는 블록의 가로 세로 크기. V값은 화소당 U값의 허용 오차범위, 는 V의 합으로 계산되는 값인 것을 특징으로 한다.Preferably above Is a formula Calculated by the above Is a formula Where S is the coefficient representing the degree of application of JND, X and y are the coordinates in the block, Wow Is the horizontal and vertical size of the block. V value is the tolerance of U value per pixel, Is a value calculated as the sum of V.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 적응적 부호화 모드 선택 방법은 다음과 같은 효과가 있다.The adaptive encoding mode selection method according to the present invention as described above has the following effects.
첫째, 해당 영상 내의 지역 분산값을 이용하여 이러한 화질 저하 효과를 감소시킬 수 있는 올바르지 못한 움직임 정보를 가진 블록을 찾아내어 화면 내에서 부호화하여 화질을 개선시킬 수 있다.First, the image quality may be improved by finding a block having incorrect motion information that may reduce the image deterioration effect by using the regional variance value in the corresponding image and encoding the image in the screen.
둘째, 적응적 MCTF에서 사용된 JND를 올바르지 않은 부호화 정보를 가지는 블록을 찾아내는데 한번 더 사용하여 올바르지 않은 움직임 정보를 가지는 블록을 선별, 기존의 MCTF 알고리즘을 개선할 수 있다.Second, the JND used in the adaptive MCTF can be used once more to find a block having incorrect coding information, and the existing MCTF algorithm can be improved by selecting a block having incorrect motion information.
셋째, 적응적 MCTF와 동일한 계산식으로 사용범위를 부호화 모드 선별까지 넓힘으로써 부호화된 영상의 화질을 높일 수 있다.Third, the image quality of the encoded image can be improved by extending the use range to the encoding mode selection using the same calculation formula as the adaptive MCTF.
넷째, 지역 분산을 이용한 JND값을 이용하여 새로운 업데이트 기능을 만들고 이를 통하여 부호화 모드를 이미지 화소값에 따라 적응적으로 선택함으로써 복잡도가 늘어나지는 않지만 PSNR의 향상을 이룰 수 있다. Fourth, by using the JND value using the regional variance to create a new update function through this adaptively select the encoding mode according to the image pixel value, the complexity does not increase, but can improve the PSNR.
다섯째, PSNR 향상과 더불어 시각적인 이미지 품질의 개선을 이룰 수 있다.Fifth, visual image quality can be improved along with PSNR improvement.
본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.Other objects, features and advantages of the present invention will become apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the accompanying drawings.
본 발명에 따른 적응적 부호화 모드 선택 방법의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록하며 통상의 지식을 가진자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.A preferred embodiment of the adaptive encoding mode selection method according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but can be embodied in various forms, and only the present embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention and to those skilled in the art to fully understand the scope of the invention. It is provided to inform you.
도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 지역 분산값을 이용한 적응적 부호화 모드 선택 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating an adaptive coding mode selection method using local variance values according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하여 설명하면, 먼저 적응적 MCTF는 웨이블릿 필터를 적용하여 리프팅 스키마(lifting scheme)를 사용한 MCTF와 그 역변환을 수행하여 예측(prediction) 과정에서 현재 블록의 움직임 정보를 검색하고(S10), 이렇게 검색된 움직임 정보를 이용하여 고주파 밴드 영상(H)을 생성한다(S20).Referring to FIG. 3, first, the adaptive MCTF applies a wavelet filter to perform an MCTF using a lifting scheme and an inverse transform thereof to retrieve motion information of a current block in a prediction process (S10). In operation S20, a high frequency band image H is generated using the retrieved motion information.
도 1의 구조와 함께 살펴보면, 상기 생성되는 고주파 밴드 영상(H)은 다음 수학식 1과 같이 계산되어 산출된다.Referring to the structure of FIG. 1, the generated high frequency band image H is calculated and calculated as in
상기 수학식 1의 H[i]는 프레임 예측 과정에서 생성된 고주파 밴드 영상이고, P는 인접 프레임 간의 움직임 보상을 이용하여 예측된 결과이다. 또한 s는 프레임 넘버에 따른 영상의 데이터를 나타내며, 는 홀수 프레임 2i+1에서 짝수 프레임인 2i로의 움직임 정보를 나타낸다. H [i] of
결과적으로 MC()는 움직임 정보를 통한 보상을 이용하여 예측된 프레임을 나타낸다. As a result, MC () represents a frame predicted by using compensation through motion information.
이어 수학식 2의 L[i]는 저주파 밴드 영상을 나타내는데 U는 짝수 프레임에 더해질 여분의 데이터를 나타낸다. 여분의 데이터는 수학식 1에서 생성된 고주파 밴드 영상 H[i]와 역방향 움직임 정보를 이용하여 짝수 프레임에 더해지게 된다. Next, L [i] of
이처럼 고주파 밴드 영상 H[i]가 먼저 생성이 되고 저주파 밴드 영상 L[i]가 생성된다. Thus, the high frequency band image H [i] is generated first, and the low frequency band image L [i] is generated.
상기 생성되는 저주파 밴드 영상(L)을 살펴보면 부호화될 영상의 데이터에 U가 더해지게 되는데 리프팅 스키마에서는 이 업데이트 과정에서 더해지는 U값을 이 용하여 손실이 없는 역 변환이 가능하게 되는 것이다. 하지만 시각적으로 관찰 했을 때 이것은 잡음으로 인식될 수 있다. 따라서 업데이트 과정에서 더해지는 값을 현재의 화소와 주변 화소의 차이에 따라 허용범위인 임계값을 적용하는 것으로 눈에 보이는 노이즈를 줄일 수 있다. 일반적으로 화면 내에 존재하는 잡음은 화소 값들의 변화가 심하지 않은 부분, 즉 색의 변화가 없는 부분에서 더 두드러져 보인다. 이를 이용하여 U값의 허용범위인 임계값을 정하는 것이 바람직하다. Looking at the generated low frequency band image L, U is added to the data of the image to be encoded. In the lifting scheme, a lossless inverse transformation is possible by using the U value added in this updating process. But when viewed visually, this can be perceived as noise. Therefore, visible noise can be reduced by applying a threshold value, which is an allowable range, according to the difference between the current pixel and the neighboring pixel. In general, the noise present in the screen is more prominent in areas where the pixel values do not change significantly, that is, where there is no change in color. It is preferable to determine the threshold value which is an allowable range of U value using this.
이어 참조 영상의 참조 블록 부분의 JND를 구하고 과 의 값을 산출한다(S30). 이때 상기 JND는 매 화소마다 계산되는 값이므로 블록별로 처리하기 위해서 블록내 JND의 합을 계산할 수 있도록 다음 수학식 3, 4, 5와 같이 정의한다.Subsequently, the JND of the reference block portion of the reference image is obtained. and Calculate the value of (S30). In this case, since the JND is a value calculated for every pixel, the sum of the JNDs in the block can be calculated as shown in
수학식 3, 수학식 4의 x와 y는 블록 내의 좌표이며, s는 JND의 적용정도를 나타내는 계수, 와 는 블록의 가로 세로 크기이다. 또한 V값은 화소당 U값의 허용 오차범위이다. 즉, V값이 0일 경우 U가 임계값 이상인 모든 블록에 대해 화면내 부호화를 하며 V가 커질수록 적응적 MCTF에 가까워진다. 또한 는 화소 당 허용된 오차 범위 V의 합으로 계산되는 값인데 JND를 통한 적응적 업데이트를 변경 없이 적용할 수 있는 U값의 범위를 지정하는데 사용된다. X and y in equations (3) and (4) are coordinates in the block, s is a coefficient representing the degree of application of JND, Wow Is the horizontal and vertical size of the block. The V value is an allowable error range of the U value per pixel. That is, if the value of V is 0, intrablock coding is performed on all blocks where U is greater than or equal to a threshold value, and as V increases, the value approaches the adaptive MCTF. Also Is a value calculated as the sum of the allowable error ranges V per pixel, and is used to specify a range of U values to which the adaptive update through JND can be applied without change.
그리고 수학식 5의 와 는 블록의 가로 세로 크기를 나타내며 블록 내의 모든 U값의 합 을 계산한다.And of Equation 5 Wow Represents the horizontal and vertical dimensions of the block and is the sum of all U values in the block. .
상기 과 값의 산출이 완료되면, 상기 산출된 값을 제 1 허용범위인 + 과 비교한다(S40). 즉, 한 블록 내에서는 해당 블록 내 모든 화소들이 가지는 값을 합산하고 U값들의 합인 값과 비교하여 모드결정에 사용한다. remind and When the calculation of the value is completed, the calculated Value to the first tolerance + Compared with (S40). That is, in one block, all pixels in the block Summing up the sum of the U values It is used for mode decision by comparing with the value.
따라서 상기 값과 제 1 허용범위의 비교결과(S40), 상기 값이 상기 제 1 허용 범위를 넘어서는 경우는 해당 블록의 움직임 정보가 올바르지 않다고 판단하고 해당 블록의 업데이트 과정을 생략하고 화면내 부호화 모드로 전환한 후(S60), 화면 내에서 부호화하여 화질을 개선시킨다(S60). Thus above Comparison result of the value and the first allowable range (S40), the If the value exceeds the first allowable range, it is determined that the motion information of the corresponding block is not correct, the update process of the corresponding block is skipped, the mode is changed to the intra coding mode (S60), and the image quality is improved by encoding in the picture. (S60).
또한 상기 값과 제 1 허용범위의 비교결과(S40), 값이 상기 제 1 허용 범위 내에 있을 경우는 다시 상기 값을 제 2 허용범위인 과 비교한다(S70). Also above A comparison result between the value and the first allowable range (S40), If the value is within the first allowable range again Value to the second tolerance Compared with (S70).
그리고 상기 비교결과(S70), 상기 값이 상기 제 2 허용 범위 내에 있을 경우는 해당 블록을 기존의 MCTF 업데이트 모드로 유지하고(S80), 상기 비교결과(S70), 상기 값이 상기 제 2 허용 범위를 넘어서는 경우는 영상내 화소값에 의존하여 그 크기가 변하는 JND를 U의 임계값으로 조정하여 영상내 해당 영역의 특징에 맞추어 업데이트를 제한하고 잡음을 줄인다(S90). 이에 따라 임계값 이상의 값은 더해지지 않으므로 여러 번 업데이트가 일어나는 것을 방지한다. 업데이트시 더해지는 U값을 잡음이라고 가정하였을 때 잡음의 추가로 인해 화소의 값이 이미 임계값에 도달한 경우 업데이트를 생략하는 결과를 가져오기 때문에 JND의 값은 이러한 중복 업데이트를 방지하는데 사용될 수 있다.And the comparison result (S70), If the value is within the second allowable range, the block is maintained in the existing MCTF update mode (S80), the comparison result (S70), and the If the value exceeds the second allowable range, the JND whose size varies depending on the pixel value in the image is adjusted to a threshold value of U to limit the update and reduce the noise in accordance with the characteristics of the corresponding region in the image (S90). This prevents multiple updates from occurring because no value above the threshold is added. The value of JND can be used to prevent such redundant update because assuming that the U value added during the update is noise, the addition of noise results in the skipping of the update if the pixel value has already reached the threshold.
이처럼, 예측(Prediction) 과정에서 사용한 움직임 정보가 업데이트 과정에서 재사용 되지만, 업데이트 과정에서 사용되는 움직임 정보는 예측 과정에서 사용된 움직임 정보의 역방향이므로 일부 화소에서 일대다 관계가 아닌 다대일 관계가 되기 때문에 예측 과정에서 여러 번 참조된 화소들이 업데이트 과정에서는 U값을 여러 번 더하게 된다.In this way, the motion information used in the prediction process is reused in the update process, but since the motion information used in the update process is the reverse of the motion information used in the prediction process, it becomes a many-to-one relationship rather than a one-to-many relationship in some pixels. The pixels referred to several times in the prediction process add U values several times in the update process.
이어, 모드가 변경되지 않은 블록 내의 각 화소에 대하여 업데이트 과정을 진행한다(S100). 참고로 상기 기존의 MCTF 방법으로 진행되는 경우(S80)는 해당 블록이 노이즈가 눈에 잘 띄지 않는 부분이면서 동시에 적절한 움직임 정보를 가지고 있는 경우이다. Subsequently, an update process is performed on each pixel in the block whose mode has not been changed (S100). For reference, in the case where the conventional MCTF method is performed (S80), the corresponding block is a part where noise is inconspicuous and at the same time has appropriate motion information.
이에 따라 JND는 영상에 따라 그 값이 적응적으로 변경되는데 변경의 요인이 부호화되고 있는 영역의 복잡도에 따라 달라지게 되므로 전체 PSNR값의 변경 보다는 평탄한 영역의 시각적인 화질 향상을 가져오게 된다. 또한 매우 큰 움직임이 포함된 영상의 경우에도 시각적 화질을 저하시키는 부분을 선별하여 부호화 모드를 변경시키기 때문에 시각적 화질 향상에 기여할 수 있다. Accordingly, the value of JND is adaptively changed according to the image, and the change factor is changed according to the complexity of the region to be encoded, so that the visual quality of the flat region is improved rather than the change of the overall PSNR value. In addition, even in the case of an image including a very large motion, it is possible to contribute to the improvement of visual image quality by selecting a portion that degrades visual image quality and changing the encoding mode.
도 4a 및 도 4b는 MCTF의 예측 과정과 업데이트 과정을 나타낸 실시예로, 도 4a와 같이, 예측 과정을 보면, 프레임 s[2i]를 이용하여 프레임 s[2i+1]를 예측하고 이를 이용하여 고주파 밴드 영상 H[i]를 생성한다. 4A and 4B illustrate an example of a prediction process and an update process of an MCTF. As shown in FIG. 4A, when the prediction process is performed, the frame s [2i + 1] is predicted using the frame s [2i] and then used. Generate a high frequency band image H [i].
그리고 도 4b와 같이, 업데이트 과정에서 다시 역방향 움직임 정보를 이용하여 H[i]를 s[2i]에 더하게 되는데 이때 도 4b의 업데이트 과정의 밑금 부분(30)처럼 업데이트가 겹쳐져서 일어나는 부분이 생긴다.In addition, as shown in FIG. 4B, H [i] is added to s [2i] by using the backward motion information again in the update process, where a part of the update process overlaps with the underlined
이런 경우, 상기 값이 임계값 이상이면, 그 차이가 커질수록 저주파 밴드 영상에 더해지는 고주파 밴드 영상의 값을 제거하게 되므로 MCTF 복원시에 원본의 손상을 가져올 수 있다. 이처럼 임계값 이상의 값을 가지는 U는 JND와 그 차이가 커질수록 올바른 움직임 정보를 찾아낸 것이 아니라 볼 수 있는데 이는 고주파 밴드에 많은 값이 남아있는 것을 의미하기 때문이다. 때문에 단지 이 값을 축소하여 적용하는 적응적 MCTF의 경우에 올바른 움직임 정보에 의한 화면간 부호화가 되고 있다고 보기 어렵다. In this case, the above If the value is greater than or equal to the threshold value, as the difference increases, the value of the high frequency band image added to the low frequency band image is removed, which may cause damage to the original during MCTF restoration. As such, U having a value greater than or equal to the threshold value can be seen as not finding the correct motion information as the difference between JND and the larger is because it means that many values remain in the high frequency band. Therefore, in case of the adaptive MCTF which simply reduces this value, it is difficult to see that the inter-screen encoding is performed by correct motion information.
따라서 JND를 이용하여 부적절한 움직임 정보를 가지는 블록을 선별, 해당 블록을 화면내 부호화하여 화질의 향상을 가져올 수 있도록 한다. Therefore, by using JND, blocks having inappropriate motion information are screened and the corresponding blocks are encoded in the screen, thereby improving image quality.
즉, 블록내 대부분의 U값이 JND보다 크거나 혹은 일부의 매우 큰 U값이 존재 할 경우에, 다시 말해 블록내 화소값들의 평균이 임계값 JND 이상일 경우 블록내 U값의 합인 은 S의 값보다 커진다. 이러한 경우에 업데이트 과정을 즉시 생략하고 블록의 부호화 모드를 화면내 부호화로 전환한다(S50).That is, when most U values in a block are larger than JND or some very large U values exist, that is, when the average of pixel values in the block is greater than or equal to the threshold value JND, silver It is larger than the value of S. In this case, the update process is immediately skipped and the encoding mode of the block is switched to intra picture encoding (S50).
상기 수학식 6은 개선된 업데이트 함수를 나타낸다. 이때 S는 JND의 적용정도를 나타내는 계수로서, 이 S값에 변화를 줌으로써 저주파 밴드에 더해지는 U값을 조절할 수 있다. 즉, S의 값이 0일 경우 업데이트 과정이 생략되는 것과 동일하며, S가 무한대로 가까워지면 리프팅 스키마를 사용한 기존의 MCTF와 같은 결과를 가져온다.
이처럼 개선된 업데이트 함수는 JND와 를 이용하여 U값을 3가지 범위로 나누고 각 상황에 따라 부호화한다. This improved update function Use U to divide the U value into three ranges and encode according to each situation.
즉, 첫 번째 범위로는 U값이 + 와 의 범위 내에 경우는 적응적 MCTF 업데이트를 적용한다. 그리고 두 번째 범위로는 U값이 + 범위 내에 있지만, 의 범위를 초과하는 경우는 영상내 화소값에 의존하여 그 크기가 변하는 JND를 U의 임계값으로 조정하여 영상내 해당 영역의 특징에 맞추어 업데이트를 제한함으로써, 여러 번 업데이트가 일어나는 것을 방지 한다. 또한 세 번째 범위로는 U값이 일정 범위를 초과하는 즉, U가 + 보다 큰 값을 가질 경우 올바르지 않은 움직임 정보가 적용된 것으로 간주하고 해당 블록의 부호화 모드를 화면내 부호화 모드로 변경한다.That is, the first range is U + Wow If within the scope of apply the adaptive MCTF update. And the second range is U + Within range, In the case of exceeding the range, the JND, whose size varies depending on the pixel value in the image, is adjusted to a threshold value of U to limit the update to the characteristics of the corresponding region in the image, thereby preventing the update from occurring multiple times. The third range also has a U value that is above a certain range, + If it has a larger value, it is assumed that incorrect motion information is applied, and the coding mode of the block is changed to the intra coding mode.
본 발명은 상기 지역 분산값을 이용한 적응적 부호화 모드 선택 방법의 테스트를 위하여 16장의 영상을 GOP로 설정하였으며 4 단계를 가지는 시간 확장성을 적용하였다.In the present invention, for testing the adaptive coding mode selection method using the local variance value, 16 images are set to GOP and time scalability having four steps is applied.
알고리즘 적용시의 파라미터는 S = 12.5, D = 100, 윈도우 사이즈 W = 3 x 3 을 사용하였으며 제안된 알고리즘의 파라미터인 는 2로 설정하였다. 테스트에는 'foreman' 과 ‘football' 영상이 사용되었다. The parameters used for the algorithm are S = 12.5, D = 100, window size W = 3 x 3, and the parameters of the proposed algorithm Was set to 2. The test used fore and man video.
이때, 다음 표 1은 각 알고리즘별 GOP 단위의 PSNR값을 비교해 놓은 것이다. In this case, Table 1 compares the PSNR values of the GOP units for each algorithm.
상기 표 1과 같이, 각 결과물은 모두 MCTF 4단계까지 적용한 후 원본과의 PSNR을 구한 것이다. As shown in Table 1, each of the results is obtained by applying the PSNR to the
각 방법에 따른 결과를 보면, 본 발명의 PSNR 결과가 기존의 방법들과 거의 차이가 없거나 소량 증가한 것을 알 수 있다. 이러한 소폭의 PSNR 증가는 영상내의 화면간 부호화 중 움직임 정보가 올바르지 않다고 결정된 경우 이를 화면내 부호화 모드로 부호화함으로써 얻어졌다. 이러한 부호화 모드 전환은 시각적으로 잡음을 더 크게 느낄 수 있는 부분인 평평한 영역에서 더 자주 발생한다.Looking at the results of each method, it can be seen that the PSNR results of the present invention is little difference or small increase from the existing methods. This small increase in PSNR was obtained by encoding in the intra picture coding mode when it is determined that motion information is not correct during inter picture coding in the picture. This encoding mode switch occurs more often in flat areas where visual noise is greater.
도 5a 내지 도 5c는 표 1의 결과와 마찬가지로 동일한 파라미터를 적용한 MCTF 4단계의 결과를 이미지로 나타낸 것이고, 도 6 은 표 1의 결과와 마찬가지로 동일한 파라미터를 적용한 MCTF 4단계의 결과를 그래프로 나타낸 것이다. 5A to 5C show the results of
도 5a는 종래 MCTF 알고리즘을 이용하여 제공된 영상이고, 도 5b는 적응적 MCTF 알고리즘을 이용하여 제공된 영상이며, 도 5c는 본 발명에 따른 MCTF 알고리즘을 이용하여 제공된 영상이다.5A is an image provided using a conventional MCTF algorithm, FIG. 5B is an image provided using an adaptive MCTF algorithm, and FIG. 5C is an image provided using an MCTF algorithm according to the present invention.
도 5a 내지 도 5c의 결과 이미지를 보면 본 발명에 따른 MCTF 알고리즘을 이용한 경우에 평탄한 부분에서의 화질향상을 확인 할 수 있다. 전체적으로 잡음처럼 보이는 업데이트 단계의 고주파 밴드 이미지 부분이 줄어들어 화질이 향상 되었다. 5A to 5C, the image quality improvement in the flat portion can be confirmed when the MCTF algorithm according to the present invention is used. Overall, the high frequency band image portion of the update phase, which looks like noise, is reduced, improving the picture quality.
화질의 향상은 엣지 부분 보다는 평평한 부분에서 더 두드러져 보이는데 이는 평평한 영역에서 더 낮은 업데이트 임계값을 가지기 때문이다. The improvement in picture quality is more noticeable in the flat areas than in the edges, because it has a lower update threshold in the flat areas.
그리고 도 6의 결과 그래프를 살펴보면 기존의 MCTF 방법에 비해 훨씬 적은 잡음이 발견되는 것을 알 수 있고, 엣지 부분을 살펴보면 부적절한 움직임 정보에 의한 잡음이 사라졌음을 알 수 있다. In the result graph of FIG. 6, it can be seen that much less noise is found than the conventional MCTF method, and when the edge part is examined, the noise due to inappropriate motion information disappears.
이처럼, 적응적 MCTF와 제안한 MCTF를 비교해 보면 평탄한 부분에서는 거의 동일한 결과를 보여주고 있는데 특히 움직임이 적은 부분에서는 차이를 발견할 수 없다. 반대로 움직임이 있는 모서리 근처의 영역에서는 제안한 MCTF에서 잡음이 사라진 것을 알 수 있다. 이는 올바르지 않은 움직임 정보를 가지는 블록을 선별하여 해당 블록을 화면내 부호화하여 화질의 향상을 얻을 수 있음을 말해준다. 소량의 PSNR의 증가는 이러한 부호화 보드 변환으로 인한 결과이다. Thus, comparing the proposed MCTF with the proposed MCTF shows almost the same result in the flat part, especially in the part with little movement. Conversely, in the area near the moving edge, the noise disappeared from the proposed MCTF. This implies that an improvement in image quality can be obtained by selecting a block having incorrect motion information and encoding the block in a picture. The small increase in PSNR is the result of this encoding board conversion.
상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. Although the technical spirit of the present invention described above has been described in detail in a preferred embodiment, it should be noted that the above-described embodiment is for the purpose of description and not of limitation. In addition, those skilled in the art will understand that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
본 발명의 적응적 부호화 모드 선택 방법을 H.264 등의 표준 내에 접목할 수 있도록 하프 픽셀(half pixel) 단위 이하의 움직임 정보에의 적용과 다양한 매크로 블록의 크기와 모드에 적용을 들 수 있다.In order to apply the adaptive coding mode selection method of the present invention to a standard such as H.264, the present invention may be applied to motion information of half pixel or less and to various macroblock sizes and modes.
도 1(a)(b) 은 종래의 리프팅 스키마를 사용한 MCTF와 그 역변환을 보여주기 위한 회로도Figure 1 (a) (b) is a circuit diagram for showing the MCTF and its inverse transform using a conventional lifting scheme
도 2는 종래의 5/3 탭 웨이블릿(tap wavelet) MCTF 부호화 구조에서 단계의 진행됨에 따른 문제점을 설명하기 위한 도면2 is a view for explaining a problem with the progress of the step in the conventional 5/3 tap wavelet MCTF coding structure
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지역 분산값을 이용한 적응적 부호화 모드 선택 방법을 설명하기 위한 흐름도3 is a flowchart illustrating an adaptive coding mode selection method using local variance values according to an embodiment of the present invention.
도 4a 및 도 4b는 MCTF의 예측 과정과 업데이트 과정을 나타낸 도면4A and 4B illustrate a prediction process and an update process of an MCTF.
도 5a 내지 도 5c는 동일한 파라미터를 적용한 MCTF 4단계의 결과를 나타낸 이미지5a to 5c are images showing the results of the
도 6 은 동일한 파라미터를 적용한 MCTF 4단계의 결과를 나타낸 그래프6 is a graph showing the results of the
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