KR101042623B1 - 필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법 및 장치 - Google Patents

필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법 및 장치가 제공된다. 본 디인터레이싱방법은, 매크로블럭들 중 어느 하나를 각기 상이한 제1 및 제2 메인분할방식에 따라 분할하는 단계, 제1 및 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 및 제2 메인움직임벡터군을 추정하는 단계, 제1 및 제2 메인분할방식 중 어느 하나를 최적메인분할방식으로 결정하고 결정된 최적메인분할방식에 대응되는 메인움직임벡터군을 최적메인움직임벡터군으로 결정하는 단계, 결정된 최적메인분할방식 및 최적메인움직임벡터군을 이용하여 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 단계, 및 현재필드 및 움직임보상된 현재필드를 머징하여 프로그레시브 영상을 생성하는 단계를 포함한다. 이에 의해, 필드 가변분할방식을 이용하여 보다 정확하게 움직임벡터를 산출할 수 있으며, 정확한 움직임벡터에 기반하여 보가 적절한 디인터레이싱을 수행할 수 있게 된다.
디인터레이싱, 필드분할, 움직임벡터/보상, 적응형 필드머징

Description

필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법 및 장치{Method for deinterlacing in use of field variable partition type and apparatus thereof}
도 1은 종래의 디인터레이싱장치의 블럭도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 필드 가변분할방식을 이용하여 디인터레이싱을 수행하는 디인터레이싱장치의 블럭도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 4는 매크로블럭, 메인블럭들, 및 서브블럭들의 일 예를 도시한 도면,
도 5는 움직임 메모리의 저장상황의 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 6은 영역의 종류에 따른, 최적분할방식의 결정의 설명에 제공되는 도면이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
130 : 움직임벡터 산출부 132 : 분할부
132-1 : 필드 분할부 132-2 : 매크로블럭 분할부
134 : 움직임 추정부 136 : 움직임정보 메모리
138 : 결정부 140 : 움직임 보상부
150 : 적응형 필드머징부
본 발명은 디인터레이싱방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인터레이스 영상을 프로그레시브 영상으로 변환하는 디인터레이싱방법 및 장치에 관한 것이다.
디인터레이싱(Deinterlacing)이란, 인터레이스 영상(Interlaced image)을 프로그레시브 영상(Progressive image)으로 변환하는 기술을 말한다. 디인터레이싱이 적용되는 대표적인 예로서, TV방송이나 DVD에 기록된 영상을 컴퓨터용 모니터로 재생하는 경우를 들 수 있다.
도 1은 종래의 디인터레이싱장치의 블럭도이다. 도 1에 도시된 디인터레이싱장치가 디인터레이싱을 수행하는 과정은 다음과 같다.
먼저, 움직임벡터 산출부(30)는 현재필드 메모리(10)와 이전필드 메모리(20)에 각각 저장된 현재필드와 이전필드를 이용하여 움직임벡터를 산출한다. 그리고, 움직임 보상부(40)는 움직임벡터 산출부(30)에서 산출된 움직임벡터를 이용하여, 현재필드에 대해 움직임보상을 수행한다. 그러면, 필드머징부(50)는 현재필드 메모리(10)에 저장된 '현재필드'와 움직임 보상부(40)에서 생성되는 '움직임보상된 현재필'드를 머징함으로서, 프로그레시브 영상을 생성한다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 디인터레이싱은 움직임보상이라는 절차를 요하게 되며, 움직임보상은 산출된 움직임벡터를 이용하여 수행하게 된다. 따라서, 움 직임벡터를 정확히 산출하여야, 디인터레이싱이 적절하게 수행되며, 그 결과 사용자에게 보다 우수한 화질의 프로그레시브 영상을 제공할 수 있게 된다.
한편, 움직임벡터를 산출함에 있어서는, 현재필드를 복수의 블럭들로 분할하고 분할된 블럭들에 대해 각각 움직임벡터를 산출하여야 한다. 이때, 종래의 디인터레이싱장치는 현재필드를 복수의 블럭들로 분할함에 있어, 블럭의 크기를 8×8로 일관하고 있다.
그러나, 움직임벡터를 보다 정확하게 산출하기 위해서는, 고주파영역에 대해서는 작은 블럭들로 분할하고, 저주파영역에 대해서는 큰 블럭들로 분할함이 바람직하다. 그럼에도 불구하고, 종래의 디인터레이싱방법은 현재필드를 고정된 크기(8×8)의 블럭들로 분할하는 방식에 기반하여 디인터레이싱을 수행하고 있다. 그 결과, 적절한 디인터레이싱이 수행되지 못하는 문제점을 유발하게 된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 보다 정확한 움직임벡터를 산출하여, 보다 적절한 디인터레이싱이 이루어지도록 하기 위해, 필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법 및 장치를 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른, 디인터레이싱방법은, 현재필드를 구성하는 복수의 매크로블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 메인분할방식 및 제2 메인분할방식에 따라 분할하는 단계; 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 메인움직임벡터군, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 메인움직임벡터군을 추정하는 단계; 상기 제1 메인분할방식 및 상기 제2 메인분할방식 중 어느 하나를 최적메인분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적메인분할방식에 대응되는 메인움직임벡터군을 최적메인움직임벡터군으로 결정하는 단계; 결정된 상기 최적메인분할방식 및 상기 최적메인움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 단계; 및 상기 현재필드 및 상기 움직임보상된 현재필드를 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 결정단계는, 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 메인움직임편차합, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 메인움직임편차합 중 작은 메인움직임편차합에 대응되는 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 매크로블럭은 16×16블럭이고, 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나이고, 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나일 수 있다.
그리고, 상기 제2 메인분할방식은 상기 매크로블럭을 상기 제1 메인분할방식보다 조밀하게 분할하는 메인분할방식이고, 상기 결정단계에서 상기 제2 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정된 경우, 본 디인터레이싱방법은, 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 서브분할방식 및 제2 서브분할방식에 따라 재분할하는 단계; 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 서브움직임벡터군, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 서브움직임벡터군을 추정하는 단계; 상기 제1 서브분할방식 및 상기 제2 서브분할방식 중 어느 하나를 최적서브분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적서브분할방식에 대응되는 서브움직임벡터군을 최적서브움직임벡터군으로 결정하는 단계; 및 결정된 상기 최적서브분할방식 및 상기 최적서브움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 결정단계는, 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 서브움직임편차합, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 서브움직임편차합 중 작은 서브움직임편차합에 대응되는 서브분할방식을 최적서브분할방식으로 결정하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 은, 4개의 8×8블럭들이고, 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나이고, 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나일 수 있다.
또한, 상기 머징단계는, 상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 하방향(-)이면, 상기 움직임보상된 현재필드를 상기 현재재필드의 아래에 머징하고, 상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 상방향(+)이면, 상기 움직임보상된 현재필드를 상기 현재재필드의 위에 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른, 디인터레이싱장치는, 현재필드를 구성하는 복수의 매크로블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 메인분할방식 및 제2 메인분할방식에 따라 분할하는 분할부; 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 메인움직임벡터군, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 메인움직임벡터군을 추정하는 움직임 추정부; 상기 제1 메인분할방식 및 상기 제2 메인분할방식 중 어느 하나를 최적메인분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적메인분할방식에 대응되는 메인움직임벡터군을 최적메인움직임벡터군으로 결정하는 결정부; 결정된 상기 최적메인분할방식 및 상기 최적메인움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 움직임 보상부; 및 상기 현재필드 및 상기 움직임보상된 현재필드를 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성하는 적응형 필드머징부;를 포함한다.
그리고, 상기 결정부는, 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 메인움직임편차합, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 메인움직임편차합 중 작은 메인움직임편차합에 대응되는 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 매크로블럭은 16×16블럭이고, 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나이고, 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나일 수 있다.
그리고, 상기 제2 메인분할방식은 상기 매크로블럭을 상기 제1 메인분할방식보다 조밀하게 분할하는 메인분할방식이고, 상기 결정부가 상기 제2 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정한 경우, 상기 분할부는, 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 서브분할방식 및 제2 서브분할방식에 따라 재분할하고, 상기 움직임 추정부는, 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 서브움직임벡터군, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 서브움직임벡터군 을 추정하고, 상기 결정부는, 상기 제1 서브분할방식 및 상기 제2 서브분할방식 중 어느 하나를 최적서브분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적서브분할방식에 대응되는 서브움직임벡터군을 최적서브움직임벡터군으로 결정하고, 상기 보상부는, 결정된 상기 최적서브분할방식 및 상기 최적서브움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 결정부는, 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 서브움직임편차합, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 서브움직임편차합 중 작은 서브움직임편차합에 대응되는 서브분할방식을 최적서브분할방식으로 결정하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 4개의 8×8블럭들이고, 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나이고, 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나일 수 있다.
또한, 상기 적응형 필드머징부는, 상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 하방향(-)이면, 상기 움직임보상된 현재필드를 상기 현재재필드의 아래에 머징하고, 상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 상방향(+)이면, 상기 움직임보상된 현재필 드를 상기 현재재필드의 위에 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성할 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 디인터레이싱장치의 블럭도이다. 본 디인터레이싱(Deinterlacing)장치는 입력되는 인터레이스 영상(Interlaced image)을 디인터레이싱하여 프로그레시브 영상(Progressive image)을 생성한다. 본 디인터레이싱장치는 디인터레이싱을 수행함에 있어서, 필드 가변분할방식을 이용한다.
도 2를 참조하면, 본 디인터레이싱장치는 현재필드 메모리(110), 이전필드 메모리(120), 움직임벡터 산출부(130), 움직임 보상부(140), 및 적응형 필드머징부(150)를 구비한다.
본 디인터레이스장치에는 인터레이스 영상이 필드단위로 입력된다. 현재필드 메모리(110)에는 '현재 입력되는 필드'(이하, '현재필드')가 저장되고, 이전필드 메모리(120)에는 현재필드가 한 필드기간만큼 지연되어 저장된다. 그 결과, 현재필드 메모리(110)에는 현재필드가, 이전필드 메모리(120)에는 이전필드가 저장되게 된다.
움직임벡터 산출부(130)는 현재필드 메모리(110)와 이전필드 메모리(120)에 각각 저장된 현재필드와 이전필드를 이용하여 움직임벡터를 산출한다. 최적의 디인터레이싱을 위해, 움직임벡터 산출부(130)는 현재필드를 최적분할방식에 따라 복수의 블럭들로 분할하고, '분할된 블럭들에 대한 움직임벡터들의 집합'(이하, '움직임벡터군')을 산출한다.
움직임벡터 산출부(130)는 분할부(132), 움직임 추정부(134), 움직임정보 메 모리(136), 및 결정부(138)를 구비한다.
분할부(132)는 현재필드를 분할하여, 복수의 블럭들을 생성한다. 분할부(132)는 필드분할부(132-1), 및 매크로블럭 분할부(132-2)를 구비한다.
필드분할부(132-1)는 현재필드 메모리(110)로부터 읽어들인 현재필드를 분할하여 복수의 매크로블럭들을 생성한다. 그리고, 매크로블럭 분할부(132-2)는 필드분할부(132-1)에서 생성된 각각의 매크로블럭을 분할하여 복수의 블럭들을 생성한다. 이때, 매크로블럭 분할부(132-2)가 '매크로블럭을 복수의 블럭들로 분할하는 방식'(이하, '분할방식')에는 여러가지가 있다.
움직임 추정부(134)는 매크로블럭 분할부(132-2)에서 생성된 각각의 블럭에 대한 움직임벡터를 추정한다. 이를 위해, 움직임 추정부(134)는 블럭과의 움직임편차가 최소가 되는 지점을 이전필드상에서 탐색하고, 탐색된 이전필드상 지점의 위치로부터 블럭의 현재필드상 위치로 향하는 벡터를 움직임벡터로 추정하게 된다. 이때, 움직임편차로서 절대평균편차(Mean Absolute Difference : MAD)를 상정할 수 있다.
움직임 추정부(134)에서 추정된 '블럭들에 대한 움직임벡터들의 집합'(이하, '움직임벡터군')은 움직임정보 메모리(136)에 저장된다. 뿐만 아니라, 움직임정보 메모리(136)에는 '블럭들에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합'(이하, '움직임편차합')도 함께 저장된다.
결정부(138)는 움직임정보 메모리(130)에 저장된 움직임편차합들에 기초하여, 최적분할방식을 결정한다. 구체적으로, 결정부(138)는 움직임정보 메모리 (130)에 저장된 움직임편차합들 중 최소값에 대응되는 분할방식을 최적분할방식으로 결정한다. 그리고, 결정부(138)는 최적분할방식에 대응되는 움직임벡터군을 최적움직임벡터군으로 결정한다.
결정부(138)는 결정된 최적분할방식과 그에 대응되는 움직임벡터군을 움직임정보 메모리(136)로부터 읽어들여 움직임 보상부(140)로 인가한다.
움직임 보상부(140)는 결정부(138)로부터 인가받은 최적분할방식들과 최적움직임벡터군들을 이용하여, 현재필드에 대해 움직임보상을 수행한다.
적응형 필드머징부(150)는 현재필드 메모리(110)에 저장된 현재필드와 움직임 보상부(140)에서 생성되는 '움직임보상된 현재필드'(이하, '보상필드')를 머징(merzing)한다. 그 결과, 적응형 필드머징부(150)에서는 프로그레시브 영상이 출력되게 된다.
머징동작을 수행함에 있어, 적응형 필드머징부(150)는 결정부(138)에서 결정된 움직임벡터군들을 참조한다. 구체적으로, 결정된 움직임벡터군들의 기울기가 하방향(-)이면, 적응형 필드머징부(150)는 보상필드를 현재재필드의 아래에 머징한다. 반면, 결정된 움직임벡터군들의 기울기가 상방향(+)이면, 적응형 필드머징부(150)는 보상필드를 현재필드의 위에 머징한다.
이하에서는, 도 2에 도시된 디인터레이싱장치가 디인터레이싱을 수행하는 과정에 대해, 도 3을 참조하여 상세히 설명한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 현재필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 먼저, 필드분할부(132-1)는 현재필드 메모리(110)로부터 읽어들인 현재필드를 분할하여, 복수의 매크로블럭들을 생성한다(S205). 이때, 매크로블럭은 16×16블럭으로 할 수 있다.
그러면, 매크로블럭 분할부(132-2)는 S205단계에서 생성된 각각의 매크로블럭을 각기 다른 '메인분할방식'들에 따라 분할하여, 복수의 메인블럭들을 생성한다(S210). 여기서, '메인분할방식'은 '매크로블럭을 복수의 메인블럭들로 분할하는 방식'을 의미한다.
'메인분할방식'에는 여러가지가 있다. 예를 들어, 매크로블럭이 16×16블럭인 경우, 메인분할방식들은 매크로블럭을, A) 16×16의 메인블럭 1개로 분할하는 방식(이하, 'Type A'), B) 8×16의 메인블럭 2개로 분할하는 방식(이하, 'Type B'), C) 16×8의 메인블럭 2개로 분할하는 방식(이하, 'Type C'), D) 8×8의 메인블럭 4개로 분할하는 방식(이하, 'Type D')로 상정할 수 있다. 엄밀히 말하면, 'Type A'의 경우는 매크로블럭과 메인블럭이 동일하다는 점에서 분할이라고 할 수 없으나, 설명의 편의상 이 경우도 분할로 표기하기로 한다.
도 4에는 위에서 예로든, 매크로블럭(macro block)과 메인블럭들(main blocks)을 도시하였다.
이후에, 움직임 추정부(134)는 S210단계에서 적용된 메인분할방식들마다, '메인움직임벡터군'을 추정한다(S215). 여기서, '메인움직임벡터군'은 S210단계에서 생성된 '메인블럭들에 대한 움직임벡터들의 집합'을 의미한다.
예를 들어, S210단계에서 메인분할방식들로 'Type A', 'Type B', 'Type C', 및 'Type D'가 적용된 경우, 움직임 추정부(134)는 매크로블럭이 A) "'Type A'에 따라 분할된 경우의 메인움직임벡터군"(이하, "A 메인움직임벡터군"), B) "'Type B'에 따라 분할된 경우의 메인움직임벡터군"(이하, "B 메인움직임벡터군"), C) "'Type C'에 따라 분할된 경우의 메인움직임벡터군"(이하, "C 메인움직임벡터군"), D) "'Type D'에 따라 분할된 경우의 메인움직임벡터군"(이하, "D 메인움직임벡터군"으로 약칭)을 추정하게 된다.
그리고, 움직임 추정부(134)는 S210단계에서 적용된 메인분할방식들마다, S215단계에서 추정된 메인움직임벡터군 및 '메인움직임편차합'을, 움직임 메모리(136)에 저장한다(S220). 여기서, '메인움직임편차합'은 S210단계에서 생성된 '메인블럭들에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합'을 의미한다.
S220단계에 대한 부연설명을 위해, 도 5에는 S210단계에서 메인분할방식들로 'Type A', 'Type B', 'Type C', 'Type D'가 적용된 경우, 움직임 메모리(136)의 저장상황을 도시하였다.
도 5에 도시된 바와 같이, 움직임 메모리(136)에는 메인분할방식(Type)들마다, 메인움직임벡터군(Motion_vector) 및 메인움직임편차합(Sum)이 저장되어 있다.
구체적으로, 매크로블럭을 'Type A'에 따라 분할한 경우에는, 매크로블럭(16×16블럭)이 16×16의 메인블럭 1개로 분할된다. 따라서, 움직임 추정부(134)는 1개의 16×16의 메인블럭에 대한 움직임벡터(MV_A)를 추정하여, 움직임 메모리(136)에 저장한다. 뿐만 아니라, 움직임 추정부(134)는 움직임벡터(MV_A)를 추정하는데 기초가 된 움직임편차(MAD_A)를 A 메인움직임편차합으로서 움직임 메모리(136)에 저장한다. 이에, A 메인움직임벡터군은 1개의 움직임벡터(MV_A)로 구성된다.
한편, 매크로블럭을 'Type B'에 따라 분할한 경우에는, 매크로블럭(16×16블럭)이 8×16의 메인블럭 2개로 분할된다. 따라서, 움직임 추정부(134)는 2개의 8×16의 메인블럭들에 대한 움직임벡터들(MV_B1, MV_B2)를 추정하여, 움직임 메모리(136)에 저장한다. 뿐만 아니라, 움직임 추정부(134)는 움직임벡터들(MV_B1, MV_B2)을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들(MAD_B1, MAD_B2)의 합을 B 메인움직임편차합(MAD_B = MAD_B1 + MAD_B2)으로서 움직임 메모리(136)에 저장한다. 이에, B 메인움직임벡터군은 2개의 움직임벡터들(MV_B1, MV_B2)로 구성된다.
매크로블럭을 'Type C'와 'Type D'에 따라 분할한 경우에는, 매크로블럭을 'Type B'에 따라 분할한 경우와 유사하므로, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
다시, 도 3을 참조하면, 결정부(138)는 움직임정보 메모리(136)에 저장된 메인움직임편차합들에 기초하여, 최적메인분할방식을 결정한다(S225). 구체적으로, 결정부(138)는 움직임정보 메모리(136)에 저장된 메인움직임편차합들 중 최소값에 대응되는 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정한다.
도 5를 참조하여 부연설명하면, 움직임 메모리(136)에 저장된 메인움직임편차합들(MAD_A, MAD_B, MAD_C, MAD_D) 중 C 메인움직임편차합(MAD_C)이 최소인 경우, S225단계에서는 결정되는 최적메인분할방식은 'Type C'가 된다.
한편, S225단계에서 결정된 최적메인분할방식이 가장 조밀한 메인분할방식이 면(S230), 본 디인터레이싱장치는 그 메인분할방식에 따라 분할된 각각의 메인블럭을 각기 다른 서브분할방식에 따라 재분할하고, 재분할된 서브블럭들을 이용하여 최적의 서브분할방식을 결정한다(S235∼S255). 이는, S225단계에서 결정된 최적메인분할방식이 'Type D'인 경우에 해당한다.
한편, S225단계에서 결정된 최적메인분할방식이 가장 조밀한 메인분할방식이 아니면(즉, S225단계에서 결정된 최적메인분할방식이 'Type A', 'Type B', 또는 'Type C'인 경우), S235단계 내지 S255단계는 수행되지 않는다.
S235단계 내지 S255단계는, 당업자가 S210단계 내지 S225단계로 유추가능하기 때문에, 간략히 설명하기로 한다. S235단계 내지 S255단계에 대한 설명은 다음과 같다.
먼저, 매크로블럭 분할부(132-2)는 S225단계에서 결정된 최적메인분할방식에 따라 분할된 메인블럭을 각기 다른 '서브분할방식'들에 따라 재분할하여, 복수의 서브블럭들을 생성한다(S235). 여기서, '서브분할방식'은 '메인블럭을 복수의 서브블럭들로 분할하는 방식'을 의미한다.
'서브분할방식'에는 여러가지가 있다. 예를 들어, 메인블럭이 8×8블럭인 경우, 서브분할방식들은 메인블럭을, D) 8×8의 서브블럭 1개로 분할하는 방식(이하, 'Type D'), E) 4×8의 서브블럭 2개로 분할하는 방식(이하, 'Type E'), F) 8×4의 서브블럭 2개로 분할하는 방식(이하, 'Type F'), G) 4×4의 서브블럭 4개로 분할하는 방식(이하, 'Type G')로 상정할 수 있다. 엄밀히 말하면, 'Type D'의 경우는 메인블럭과 서브블럭이 동일하다는 점에서 분할이라고 할 수 없으나, 설명의 편 의상 이 경우도 분할로 표기하기로 한다.
도 3에는 위에서 예로든, 서브블럭들(sub blocks)을 도시하였다.
이후에, 움직임 추정부(134)는 S235단계에서 적용된 서브분할방식들마다, '서브움직임벡터군'을 추정한다(S240). 여기서, '서브움직임벡터군'은 S235단계에서 생성된 '서브블럭들에 대한 움직임벡터들의 집합'을 의미한다.
그리고, 움직임 추정부(134)는 S235단계에서 적용된 서브분할방식들마다, S240단계에서 추정된 서브움직임벡터군 및 '서브움직임편차합'을, 움직임 메모리(136)에 저장한다(S245). 여기서, '서브움직임편차합'은 S235단계에서 생성된 '서브블럭들에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합'을 의미한다.
이후, 결정부(138)는 움직임정보 메모리(136)에 저장된 서브움직임편차합들에 기초하여, 최적서브분할방식을 결정한다(S250). 구체적으로, 결정부(138)는 움직임정보 메모리(136)에 저장된 서브움직임편차합들 중 최소값에 대응되는 서브분할방식을 최적서브분할방식으로 결정한다.
S235단계 내지 S250단계는, S225단계에서 결정된 최적메인분할방식에 따라 분할된 메인블럭들 모두에 대해 수행완료 될때까지 계속된다(S255).
그리고, S210단계 내지 S255단계는, S205단계에서 분할된 매크로블럭들 모두에 대해 수행완료 될때까지 계속된다(S260).
S205단계 내지 S260단계에 의해, 하나의 현재필드에 대한 움직임벡터정보가 산출되게 된다.
도 6은 영상을 구성하는 영역의 종류에 따른, 최적분할방식 결정의 부연설명에 제공되는 도면이다. 도 6에 도시된 영상에서, 'H1'영역은 저주파영역에 해당하기 때문에, 'H1'영역은 큰 블럭들로 분할하여야 보다 정확한 움직임벡터를 산출할 수 있게 된다. 그리고, 'H2'영역은 고주파영역에 해당하기 때문에, 'H2'영역은 작은 블럭들로 분할하여야 보다 정확한 움직임벡터를 산출할 수 있게 된다.
종래의 디인터레이싱방법에 따르게 되면, 'H1'영역과 'H2'영역 모두를 같은 크기의 블럭들로 분할히게 된다. 하지만, 본 발명에 따른 디인터레이싱방법에 따르게 되면, 'H1'영역은 큰 블럭들로 분할하게 되고(예를 들면, 'Type A'에 따라 분할), , 'H2'영역은 작은 블럭들로 분할하게 된다(예를 들면, 'Type G'에 따라 분할). 따라서, 본 발명에 따르게 되면, 보다 정확한 움직임벡터의 산출이 가능해진다.
다시, 도 3을 참조하면, 결정부(138)는 S225단계와 S250단계에서 결정된 최적(메인/서브)분할방식들과 그에 대응되는 최적(메인/서브)움직임벡터군들을 이용하여. 현재필드에 대해 움직임보상을 수행한다(S265).
그리고, 적응형 필드머징부(150)는 S225단계와 S250단계에서 결정된 최적(메인/서브)움직임벡터군들을 참조하여, 현재필드와 보상필드를 머징한다(S270). 구체적으로, 최적움직임벡터군들의 기울기가 하방향(-)이면, 적응형 필드머징부(150)는 보상필드를 현재필드의 아래에 머징한다. 반면, 최적움직임벡터군들의 기울기가 상방향(+)이면, 적응형 필드머징부(150)는 보상필드를 현재필드의 위에 머징한다. 그 결과, 적응형 필드머징부(150)에서는 프로그레시브 영상이 출력되게 된다.
이후에는, '현재필드 이후에 입력되는 필드'('다음필드')에 대해 S205단게 내지 S270단게를 재수행하게 된다.
지금까지, 필드 가변분할방식을 이용한 디인터레이싱방법 및 이를 적용한 디인터레이싱장치에 대해 상세히 설명하였다. 본 디인터레이싱방법 및 장치는 TV와 같은 영상 디스플레이장치에 적용될 수도 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 필드 가변분할방식을 이용하여 보다 정확하게 움직임벡터를 산출할 수 있으며, 정확한 움직임벡터에 기반하여 보가 적절한 디인터레이싱을 수행할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 움직임벡터에 기반하여 보다 적절한 머징방식을 결정할 수 있어, 한층 더 적절한 디인터레이싱을 수핼할 수 있게 된다. 이에 따라, 우수한 화질의 프로그레시브 영상의 생성이 실현된다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (14)

  1. 현재필드를 구성하는 복수의 매크로블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 메인분할방식 및 제2 메인분할방식에 따라 분할하는 단계;
    상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 메인움직임벡터군, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 메인움직임벡터군을 추정하는 단계;
    상기 제1 메인분할방식 및 상기 제2 메인분할방식 중 어느 하나를 최적메인분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적메인분할방식에 대응되는 메인움직임벡터군을 최적메인움직임벡터군으로 결정하는 단계;
    결정된 상기 최적메인분할방식 및 상기 최적메인움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 단계; 및
    상기 현재필드 및 상기 움직임보상된 현재필드를 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 결정단계는,
    상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 메인움직임편차합, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 메인움직임편차합 중 작은 메인움직임편차합에 대응되는 메인분할방식을 최적메인분할방식 으로 결정하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 매크로블럭은 16×16블럭이고,
    상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나이고,
    상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 디인터레이싱방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 제2 메인분할방식은 상기 매크로블럭을 상기 제1 메인분할방식보다 조밀하게 분할하는 메인분할방식이고, 상기 결정단계에서 상기 제2 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정된 경우,
    상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 서브분할방식 및 제2 서브분할방식에 따라 재분할하는 단계;
    상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 서브움직임벡터군, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 서브움직임벡터군을 추정하는 단계;
    상기 제1 서브분할방식 및 상기 제2 서브분할방식 중 어느 하나를 최적서브분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적서브분할방식에 대응되는 서브움직임벡터군을 최적서브움직임벡터군으로 결정하는 단계; 및
    결정된 상기 최적서브분할방식 및 상기 최적서브움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 결정단계는,
    상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 서브움직임편차합, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 서브움직임편차합 중 작은 서브움직임편차합에 대응되는 서브분할방식을 최적서브분할방식으로 결정하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 4개의 8×8블럭들이고,
    상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나이고,
    상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 디인터레이싱방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 머징단계는,
    상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 하방향(-)이면, 상기 움직임보상된 현재필드를 상기 현재재필드의 아래에 머징하고, 상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 상방향(+)이면, 상기 움직임보상된 현재필드를 상기 현재재필드의 위에 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱방법.
  8. 현재필드를 구성하는 복수의 매크로블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 메인분할방식 및 제2 메인분할방식에 따라 분할하는 분할부;
    상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 메인움직임벡터군, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 메인움직임벡터군을 추정하는 움직임 추정부;
    상기 제1 메인분할방식 및 상기 제2 메인분할방식 중 어느 하나를 최적메인분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적메인분할방식에 대응되는 메인움직임벡터군을 최적메인움직임벡터군으로 결정하는 결정부;
    결정된 상기 최적메인분할방식 및 상기 최적메인움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 움직임 보상부; 및
    상기 현재필드 및 상기 움직임보상된 현재필드를 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성하는 적응형 필드머징부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱장치.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 메인움직임편차합, 및 상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 메인움직임편차합 중 작은 메인움직임편차합에 대응되는 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱장치.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 매크로블럭은 16×16블럭이고,
    상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나이고,
    상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 1개의 16×16블럭, 2개의 8×16블럭들, 2개의 16×8블럭들, 및 4개의 8×8블럭들 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 디인터레이싱장치.
  11. 제 8항에 있어서,
    상기 제2 메인분할방식은 상기 매크로블럭을 상기 제1 메인분할방식보다 조밀하게 분할하는 메인분할방식이고, 상기 결정부가 상기 제2 메인분할방식을 최적메인분할방식으로 결정한 경우,
    상기 분할부는, 상기 제1 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들 중 어느 하나를, 각기 상이한 제1 서브분할방식 및 제2 서브분할방식에 따라 재분할하고,
    상기 움직임 추정부는, 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제1 서브움직임벡터군, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들의 집합인 제2 서브움직임벡터군을 추정하고,
    상기 결정부는, 상기 제1 서브분할방식 및 상기 제2 서브분할방식 중 어느 하나를 최적서브분할방식으로 결정하고, 상기 결정된 최적서브분할방식에 대응되는 서브움직임벡터군을 최적서브움직임벡터군으로 결정하고,
    상기 보상부는, 결정된 상기 최적서브분할방식 및 상기 최적서브움직임벡터군을 이용하여, 상기 현재필드에 대해 움직임보상을 수행하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 결정부는, 상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제1 서브움직임편차합, 및 상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들 각각에 대한 움직임벡터들을 추정하는데 기초가 된 움직임편차들의 합인 제2 서브움직임편차합 중 작은 서브움직임편차합에 대응되는 서브분할방식을 최적서브분할방식으로 결정하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱장치.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 제2 메인분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 메인블럭들은, 4개의 8×8블럭들이고,
    상기 제1 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나이고,
    상기 제2 서브분할방식에 따른 분할로 생성되는 복수의 서브블럭들은, 1개의 8×8블럭, 2개의 4×8블럭들, 2개의 8×4블럭들, 및 4개의 4×4블럭들 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 디인터레이싱장치.
  14. 제 8항에 있어서,
    상기 적응형 필드머징부는,
    상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 하방향(-)이면, 상기 움직임보상된 현재필드를 상기 현재재필드의 아래에 머징하고, 상기 최적메인움직임벡터군의 기울기가 상방향(+)이면, 상기 움직임보상된 현재필드를 상기 현재재필드의 위에 머징하여, 프로그레시브 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 디인터레이싱장치.
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