KR101044940B1 - 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록현상 제거 방법 및 장치 - Google Patents

에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록현상 제거 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상에서 블록 현상을 제거하기 위하여,
블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상으로부터 영상 속성 변화의 방향성을 확인하기 위한 에지 플로우 벡터(edge flow vector)를 추출하고, 압축 영상을 2차원(dyadic) 이산 웨이블릿 변환시킨 후, 변환된 압축 영상중 고역통과 웨이블릿 영상만을 에지 픽셀의 에지 플로우 방향성에 따라 선택적으로 필터링을 수행하고, 선택적으로 필터링된 고역 통과 웨이블릿 영상과 고역 통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상으로 구성된 영상을 커블릿 변환(curvelet transform)을 하고, 압축정의 원래 영상을 추정한 후에, 역커블릿 변환을 수행함으로써 블록 현상을 제거하는 방법 및 장치가 제공되며, 그 결과 다른 웨이블릿 기반 방법에 비하여, 더 높은 PSNR(피크 신호 대 잡음비) 개선을 얻게 된다.

Description

에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법 및 장치{Method and apparatus for deblocking using edge flow-directed filter and curvelet transform}
도 1은 에지 플로우 영역을 갖는 영상과 에지 플로우 경계 맵을 나타낸 도.
도 2는 본 발명에 따른 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법의 흐름도.
도 3은 본 발명의 에지 플로우 방향성 필터링 방법의 흐름도.
도 4는 본 발명의 커블릿 변환 방법의 흐름도.
도 5는 본 발명에 따른 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치의 개략 구성도.
도 6은 본 발명의 커블릿 변환부의 개략 구성도.
도 7은 원본, BDCT 압축 영상 및 본 발명에 따라 블록 현상이 제거된 영상을 비교하여 도시하는 도.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
110 : 에지 플로우 벡터 추출부 120 : 웨이블릿 변환부
130 : 에지 픽셀 위치 판단부 140 : 에지 플로우 방향성 필터
150 : 커블릿 변환부 151 : 영상 분해부
152 : 서브밴드 분할부 153 : 재표준화부
154 : 리지릿 변환부 155 : 커블릿 계수 추정부
본 발명은 압축 영상의 블록 현상 제거에 관한 것으로, 보다 상세하게는 에지 플로우와 커블릿 변환에 기초하여, 블록 이산 코사인 변환(BDCT; Block Discrete Cosine Transform) 압축된 영상의 블록 현상을 제거하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
블록 이산 코사인 변환(BDCT)은 JPEG, MPEG, H.263 등과 같은 정지 영상 및 동영상 부호화 표준에 넓게 사용되고 있다. 구현의 용이성을 위하여 영상은 각각의 블록들로 나뉘고, 이러한 블록들은 블록 사이의 상관 관계가 고려되지 않은 채, 독립적으로 압축된다. 즉, 이러한 기법은 8×8 이나 16×16 블록에 DCT를 적용하기 때문에, 낮은 비트율의 압축에서 블록 주변에 현저한 불연속성을 보이게 되는데, 이를 블록 현상이라고 한다.
따라서, 이러한 블록 현상을 제거하기 위한 다양한 방법이 연구되어 왔다. 그 중에서도 코덱의 구조에 관계없이 적용될 수 있도록 디코더 뒤에서 영상처리를 수행하는 후처리작업(post-processing)이 특히 많이 연구되었는데, 이러한 방법들은 크게 영상 강화 방법과 영상 복원 방법으로 구분된다.
영상 강화 방법은 주로 필터를 이용하여 블록 주변을 적절하게 필터링하여 블록 현상을 제거하는 것이며, 영상 복원 방법은 디코딩된 영상을 MAP(Maximum a Posteriori)방법을 이용하거나, 오목 집합에 반복적으로 투영시키는 방법(POCS; Projection Onto Convex Sets) 등을 통하여 복원하는 것이다.
또한, 웨이블릿 표현을 사용한 일부 효과적인 블록 현상 제거방법이 제안되었다. 그러나, 이러한 방법들은 바바라 영상과 같은 넓은 부분의 텍스쳐(texture)를 포함하는 영상에는 적절하지 않다. 소프트 임계치(soft threshold) 및 상이한 임계치와 방법을 결정하기 위하여 제안된 방법은 상이한 고주파수 서브밴드에서 웨이블릿 계수가 사용되었지만, POCS(projection onto convex sets) 기반 방법과 비교하여 PSNR이 덜 개선되었다.
간결히 지원된 웨이블릿은 비선형 처리와 관련하여 사용될 때, 특히 중요(critical) 샘플링에 사용된 웨이블릿의 경우, 많은 시각적 결함을 초래할 수 있는 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 BDCT 압축 영상의 에지 정보를 보호하면서, 스무딩(smoothing) 배경 영역내의 블록 현상을 제거하기 위한 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
상기 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 에지 플로우 방향성 필터와
커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법은 블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상으로부터 영상 속성 변화의 방향성을 확인하기 위한 에지 플로우 벡터(edge flow vector)를 추출하는 단계; 상기 압축 영상을 2차원(dyadic) 이산 웨이블릿 변환시키는 단계; 상기 2차원 이산 웨이블릿 변환된 압축 영상중 고역통과 웨이블릿 영상만을 에지 픽셀의 에지 플로우 방향성에 따라 선택적으로 필터링 하는 단계 및 상기 필터링 단계에서 선택적으로 필터링된 고역 통과 웨이블릿 영상과 상기 고역 통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상으로 구성된 영상을 커블릿 변환(curvelet transform)시키는 단계; 상기 커블릿 변환을 적용하여 상기 블록 이산 코사인 변환 압축전의 원래 영상을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 에지 플로우 방향성 필터와
커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치는 블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상으로부터 영상 속성 변화의 방향성을 확인하기 위한 에지 플로우 벡터(edge flow vector)를 추출하기 위한 에지 플로우 벡터 추출부; 상기 압축영상을 2차원 (dyadic) 이산 웨이블릿 변환시키기 위한 웨이블릿 변환부; 상기 웨이블릿 변환부에 의해서 변환된 압축 영상중 고역통과 웨이블릿 영상에 대하여, 에지 플로우 경계상의 임의의 에지 픽셀의 위치를 판단하기 위한 에지 픽셀 위치 판단부; 상기 에지 픽셀 위치 판단부의 결과에 따라 선택적으로 필터링을 수행하기 위한 에지 플로우 방향성 필터 및 상기 에지 플로우 방향성 필터에 의해 선택적으로 필터링된 고역 통과 웨이블릿 영상과 상기 고역 통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상을 커블릿 변환시키기 위한 커블릿 변환부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키 기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 에지 플로우 영역을 갖는 영상과 에지 플로우 경계 맵을 나타낸 도이다.
상기 도 1a는 에지 플로우 영역을 갖는 원래 "레나" 영상, 도 1b는 에지 플로우 전달후의 경계 맵의 결과, 도 1c는 에지 플로우 필드를 갖는 압축 영상 및 도 1d는 에지 플로우 전달후의 경계 맵의 결과를 도시하며, 명료하게 하기 위하여, 전체 영상의 일부분만을 도시하였다.
커블릿 변환의 기본 아이디어는 다소의 계수만이 스무드 부분이나 에지 부분 중 어느 하나로 표현되는 것을 확장시키기 위해 개발되다. 따라서, 절약(parsimony)과 정확성 사이의 조화가 더욱 좋아질 것이며, 더 낮은 MSE(mean squared error)를 얻는다. 가우시안 가정이 양자화 노이즈에 유효하지 않는 동안에, 그러한 노이즈는 블록 경계 주위에 생성된다. 그래서, 블록 현상 제거는 블록 경계에서 발생하는 에지를 보호하지 않고, 단지 스무드 배경 영역내의 블록 경계에 걸친 불연속성을 스무딩한다. 소정의 에지 및 텍스쳐 이하의 에지 플로우 방법에 의해 제공되며, 커블릿 표현은 BDCT 압축 영상의 블록 현상 제거에 적합하다.
영상 속성(attribute)내에서 변화의 방향성을 확인하고 통합하기 위해서 각각의 영상 위치에서 에지 플로우 벡터를 활용하며, 에지 플로우 벡터의 크기는 전체 에지 에너지를 나타내며, 에지 플로우 벡터는 가장 근접한 경계 픽셀을 발견하 는 쪽을 가리킨다. 에지 플로우 벡터를 전달함으로써, 경계는 영상 경계에서 탐지될 수 있으며, 이러한 영상 경계는 안정 상태에서 "플로우"의 2개의 반대 방향에서 만난다.
상기 도 1a 내지 도 1d는 이러한 예들을 도시하고 있으며, 에지 플로우 표현 하에서, 에지 플로우 벡터는 스무드 텍스쳐 영역 내에서 항상 유사한 방향을 보인다는 것을 볼 수 있다.
상기 도 1c와 도 1d에 도시된 바와 같이, 영상이 높은 압축비로 BDCT 압축되었더라도, 에지 플로우 벡터의 대부분은 여전히 적절한 텍스쳐 집합을 얻으며, 8×8 블록킹 에지로 나아가지 않는다. 그러므로, 이러한 결과는 에지 플로우 방향에 따른 경계 계수를 추론하기 위하여, 공간 도메인형 (spatial-domain-like) 필터를 사용할 수 있다는 아이디어를 제공한다. 그리고, 그러한 종류의 방향성 스무딩(smoothing) 필터는 스무딩하는 동안에, 블러링(blurring)하는 것으로부터 에지를 보호할 수 있다.
영상의 2차원 웨이블릿 변환은 중요한 에지를 따라 큰 계수를 나타내기 때문에, 여기서는 웨이블릿 도메인내에서 2차원 필터를 적용하고, 에지 플로우 방향성 필터는 그것이 공간 도메인내에서 적접 사용되는 것 만큼 텍스쳐를 스무딩하게 하지는 않는다.
도 2를 참조하여, 본 발명에 따른 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법의 흐름도(S200)를 설명한다.
우선, 블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상으로부터 영상 속성 변화의 방 향성을 확인하기 위한 에지 플로우 벡터(edge flow vector)를 추출하는 과정을 수행한다(S210).
f(x, y)가 N×N 크기의 소정의 압축된 영상(본 실시예에서는, BDCT 압축된 영상)이라 가정하고, 강도(intensity) 에지 플로우 방법을 직접 사용하여 압축된 영상으로부터 에지 플로우 정보를 추출한다. 에지 플로우의 계산을 간단화하기 위해서, 에지 플로우 벡터(
Figure 112004040469797-pat00001
)의 각도는
Figure 112004040469797-pat00002
로 양자화된다. 더욱이, 에지 플로우 벡터에 기초하여, 에지 플로우 경계맵(E(x,y))이 획득될 수 있으며, 여기서 E(x,y) = 1은 f(x, y)가 에지 픽셀이라는 것을 의미하며, 그리고 E (x,y) = 0은 f(x,y)가 배경 영역에 속하는 것을 의미한다.
상기 압축 영상을 J 스케일 2차원(dyadic) 이산 웨이블릿 변환시키는 과정을 수행한다(S220).
상기 S220과정을 수행하면, f(x,y)의 J-레벨 오버컴플리트(overcomplete) 2차원 웨이블릿 표현 (
Figure 112004040469797-pat00003
와
Figure 112004040469797-pat00004
)이 획득된다. 여기서, 가까이에 에지 플로우 경계맵 E(x,y)을 가지면, C={(x,y)｜E(x,y)=1}로 정의하며,Nw는 E(x,y)에서의 넌-제로 구성성분의 수로서 정의한다. 그러면, 스케일 j에 대한 임계치는 이하의 수학식 1과 같이 정의된다.
Figure 112004040469797-pat00005
그리고 나서, 상기 J 스케일 2차원 이산 웨이블릿 변환된 압축 영상중 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상만을 에지 플로우 방향성 필터에 의해 필터링하는 과정을 수행한다(S230). 상기 에지 플로우 방향성 필터는 에지 픽셀의 에지 플로우 방향성에 따라, 필터 커널(filter kernel)의 가중치가 변화된다. BDCT 압축 영상의 J 스케일 2차원 이산 웨이블릿 변환을 고려하면, f(x,y)내의 블록화는 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상 내에서 강한 외관을 갖기 때문에, 고역통과 웨이블릿 영상만을 필터링하는 것이다.
상기 S230과정에서 필터링을 수행하는 방법에 대해서는 이하의 도 3에서 상세히 설명된다.
상기 S230과정을 수행한 후에, 상기 필터링된 웨이블릿 영상과 필터링되지 않은 웨이블릿 영상(즉, 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상)으로 구성된 영상을 커블릿 변환(curvelet transform)하는 과정을 수행한다(S240). 이러한 커블릿 변환 방법에 대해서는 이하의 도 4에서 상세히 설명된다.
그리고 나서, 하드-스레쉬홀딩(hard-thresholding) 법칙을 사용하여 커블릿 계수를 추정하는 과정을 수행한다(S250), 여기서, 커블릿 계수란 BDCT 압축 영상으 로부터 노이즈를 제거한 압축하기 전의 원래 영상을 의미한다.
이러한 커블릿 계수를 추정하기 위하여 이하의 하드-스레쉬홀딩 (hard-thresholding) 법칙을 사용하는데, d를 노이지 커블릿 계수로 가정하면, 추정은 다음과 같다.
Figure 112004040469797-pat00006
Figure 112004040469797-pat00007
만약 이면 이고,
만약
Figure 112004040469797-pat00008
이면
Figure 112004040469797-pat00009
이다.
본 발명에 따른 블록 현상 제거 방법의 실행은 상기 수학식 2의 임계치 T에 의존하며, 임계치는 BDCT 양자화 잡음의 변수로서 설정되어야 한다. 그러나, T의 정확한 값은 연역적으로 알 수 없는바, 이하의 실험식에 의해 추정한다.
(실험식 1)
Figure 112004040469797-pat00010
여기서,
Figure 112004040469797-pat00011
는 양자화 행렬과 관련되며,
Figure 112004040469797-pat00012
는 블록킹 리지릿 변환의 크기에 의해 주로 결정되는 계수이다.
상기 S250과정을 통하여 획득된 커블릿 계수를 이용하여, 영상의 블록 현상을 제거하는 과정을 수행한다(S260). 상기 영상의 블록 현상을 제거하기 위하여, 역커블릿 변환을 수행하게 된다. 즉, 추정된 BDCT 압축전의 원래 영상을 역리지릿 변환과 역웨이블릿 변환을 수행함으로써, 블록 현상이 제거된 영상을 얻게 된다.
블록 현상이 제거된 영상은 스케일 J부터 오리지널 스케일까지 이하의 동작을 캐스케이드함으로써 재구성된다.
도 3을 참조하여, 본 발명의 에지 플로우 방향성 필터링 방법의 흐름도(S230)를 설명하면 다음과 같다.
우선, 에지 플로우 경계의 임의의 에지 픽셀이 3×3 에지 플로우 방향성 필터 커널내에 위치하는지를 판단하는 과정을 수행한다(S231).
판단 결과, 임의의 에지 픽셀이 3×3 에지 플로우 방향성 필터 커널내에 위치하지 않으면, 평균 필터링을 수행한다(S235). 만약, 임의의 에지 픽셀이 3×3 에지 플로우 방향성 필터 커널내에 위치하면, 임의의 에지 픽셀이 3×3 에지 플로우 방향성 필터 커널의 중심점에 위치하는지를 판단하는 과정을 수행한다(S232).
판단 결과, 임의의 에지 픽셀이 3×3 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 중심점에 위치하면 필터링을 실행하지 않으며(S233), 만약 그렇지 않으면, 가중 평균 필터링을 수행한다(S234).
상기에서 살펴본 바와 같이, 임의의 에지 픽셀이 3×3 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 중심점에 위치하면(S233), 즉, 상응하는 E(x,y) = 1이면, 필터링 동작을 실행하지 않는데, 그 이유는 처리된 픽셀은 통계적으로 상이한 영역의 존재를 의미하는 에지 픽셀을 나타내며, 그래서 임의의 추가적인 스무딩(smoothing)은 상응하는 에지를 블러링(blurring)시키기 때문이다.
상기에서 살펴본 바와 같이, 임의의 에지 픽셀이 3×3 에지 플로우 방향성 필터 커널내에 위치하지 않으면, 평균 필터링을 수행(S235)하는데, 다음과 같은 평균 필터링이 실행된다.
필터 커널에 커버된 에지 플로우 행렬은
Figure 112004040469797-pat00013
, 0 ≤x, y ≤ 2 이며
Figure 112004040469797-pat00014
은 행렬의 중심점이라고 가정하자. 그러면, 필터 커널내의 실제 가중치는 다음과 같이 계산된다.
Figure 112004040469797-pat00015
여기서, angle
Figure 112004040469797-pat00016
는 벡터
Figure 112004040469797-pat00017
의 각을 의미하며, 커널 행렬(K1)은 다음과 같다.
Figure 112004040469797-pat00018
그리고, 임의의 에지 픽셀이 중앙점을 제외한 3×3 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널내에 위치하면, 가중 평균 필터링을 실행(S234)하는데, 이러한 가중 평균 필터링은 상기 수학식 3의 커널 행렬 K1을 K2로 대체된 등식을 사용하며, 커널 행렬 (K2)는 다음과 같다.
Figure 112004040469797-pat00019
상기에서 알 수 있는 바와 같이, 필터 커널의 가중치는 영상 디테일을 변질로부터 보호하고, 연속을 유지하기 위하여, 필터 커널내의 에지 픽셀의 에지 플로우 방향에 따라 변화된다.
본 실시예에서는 3×3 에지 플로우 방향성 필터 커널을 사용하였지만, 필터 커널의 크기는 이에 한정되지 않는다.
도 4를 참조하여, 본 발명의 커블릿 변환 방법의 흐름도(S240)를 설명한다.
우선, 상기 필터링된 웨이블릿 영상과 필터링되지 않은 웨이블릿 영상(즉, 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상)으로 구성된 영상을 서브밴드(subband) 안으로 분해시키는 과정을 수행한다(S241).
상기 각 서브밴드를 소정 스케일의 블록으로 분할시키는 과정을 수행한다 (S242). 상기 S242과정에서 분할된 블록을 단위 스케일로 재표준화 (renormalization)하는 과정을 수행한다(S243).
그리고 나서, 각 블록을 이산 리지릿 변환(ridgelet transform)을 통하여 분석하는 과정을 수행한다(S244).
본 발명의 다른 실시예에서는, 필터링된 웨이블릿 샘플(
Figure 112004040469797-pat00020
및
Figure 112004040469797-pat00021
)과 필터링되지 않은 웨이블릿 영상(
Figure 112004040469797-pat00022
및
Figure 112004040469797-pat00023
(
Figure 112004040469797-pat00024
))의 경우, 그러한 N×N 웨이블릿 영상이 측방길이 B j 픽셀의 스무딩하게 오버랩하는 블록 안으로 분해되며, 2개의 수직으로 인접한 블록간의 오버랩은 B j × B j /2 크기의 직각 어레이가 된다. N×N 영상에 대해, 각각의 방향에서 2N/B j 블록을 카운트하며, 디지털 리지릿(ridgelet)변환은 각각의 블록상에서 행해지는 방식으로 커블릿 변환이 수행된다.
도 5를 참조하여, 본 발명에 따른 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치의 개략 구성도를 설명하면 다음과 같다.
상기 도 5에 도시된 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치는 에지 플로우 벡터 추출부(110), 웨이블릿 변환부(120), 에지 픽셀 위치 판단부(130), 에지 플로우 방향성 필터(140) 및 커블릿 변환부(150)로 구성된다.
상기 에지 플로우 벡터 추출부(110)는 블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상으로부터 영상 속성 변화의 방향성을 확인하기 위한 에지 플로우 벡터(edge flow vector)를 추출하는 동작을 수행한다.
상기 웨이블릿 변환부(120)는 상기 BDCT 압축 영상을 2차원 이산 웨이블릿 변환시킨다. 그리고, 상기 에지 픽셀 위치 판단부(130)는 상기 웨이블릿 변환부에 의해서 변환된 압축 영상중 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상만을 대상으로 하여, 에지 플로우 경계상의 임의의 에지 픽셀의 위치를 판단하는 동작을 수행한 다.
상기 에지 플로우 방향성 필터(140)는 상기 에지 픽셀 위치 판단부(130)의 판단 결과에 따라, 필터링을 하지 않거나, 필터 커널(filter kernel)의 가중치를 변화시켜서 평균 필터링이나 가중 평균 필터링을 수행하게 된다. 상기 에지 플루우 방향성 필터(140)의 필터링 수행시 사용되는 필터 커널의 가중치는 전술한 수학식 3 내지 수학식 5를 이용하여 동일한 방식으로 계산된다.
그리고, 상기 커블릿 변환부는 상기 에지 플로우 방향성 필터(150)에 의해 필터링된 웨이블릿 영상과 필터링되지 않은 웨이블릿 영상(즉, 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상)을 커블릿 변환시키기는 동작을 수행하게 된다.
또한, 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치는 이하에서 설명될 커블릿 계수 추정부(155)를 통하여 추정된 상기 블록 이산 코사인 변환 압축전의 원래 영상을 역커블릿 변환시키기 위한 역커블릿 변환부를 포함할 수 있다.
도 6을 참조하여, 본 발명의 커블릿 변환부의 개략 구성도를 설명한다.
상기 도 6에 도시된 커블릿 변환부(150)는 영상 분해부(151), 서브밴드 분할부(152), 재표준화부(153), 리지릿 변환부(154) 및 커블릿 계수 추정부(155)로 구성된다.
상기 영상 분해부(151)는 에지 플로우 방향성 필터에 의해 필터링된 웨이블릿 영상과 필터링되지 않은 웨이블릿 영상을 서브밴드(subband) 안으로 분해시키는 동작을 수행하며, 상기 서브밴드 분할부는 각 서브밴드를 소정 스케일의 블록으로 분할시킨다.
상기 재표준화부(153)는 상기 분할된 블록을 단위 스케일로 재표준화시키는 동작을 수행하며, 상기 리지릿 변환부(154)는 각 블록을 분석하기 위하여 이산 리지릿 변환(ridgelet transform)시킨다.
그리고, 상기 커블릿 계수 추정부(155)는 상기 블록 이산 코사인 변환 압축전의 원래 영상을 추정하기 위한 기능을 수행하는데, 본 발명의 실시예에서는 전술된 하드-스레쉬홀딩(hard-thresholding) 법칙을 사용하여 커블릿 계수를 추정한다.
도 7은 원본, BDCT 압축 영상 및 본 발명에 따라 블록 현상이 제거된 영상을 비교하여 도시하는 도이다.
상이한 성격을 갖는 영상을 사용하여 광범위한 블록 제거 실험을 실행하였으며, 설명을 위하여, 512×512 영상 "레나"와 "바바라"에 대한 블록 제거 결과를 도시한다.
영상을 압축하기 위하여, 3개의 JPEG 양자화 테이블이 사용된다. "레나"는 주로 스무드한 영역을 함유하는데 반하여, "바바라"는 그녀의 옷상에서 규칙적인 텍스쳐 패턴을 포함하고 있다. 최대 스케일 J=3으로 설정하고, 양자화 테이블 Q1에 대하여,
Figure 112004040469797-pat00025
는 (0.5,0.5,0.25)이며, Q2에 대해서는 (0.5,0.5,0.5) 이며, Q3에 대해서는 (1.0,0.75,0.75)이다. 모든 양자화 테이블에 대해서,
Figure 112004040469797-pat00026
는 (256,32,32) 이다. 그리고, 커블릿 변환을 위한 블록 크기는 스케일 1의 경우 32×32이며, 스케일 2 및 3의 경우 64×64이다.
상기 도 7a, 7d는 각각 원본 "레나"와 "바바라", 도 7b, 7e는 블록 현상을 갖는 BDCT 압축된 "레나" 및 "바바라"(Q2 사용), 그리고 도 7c, 7f는 본 발명의 방법을 사용하여 블록 제거된 "레나"와 "바바라"를 나타낸다.
영상의 블록 제거 결과
레나 바바라
양자화 Q1 Q2 Q3 Q1 Q2 Q3
실험 영상 30.702 30.091 27.382 25.939 25.591 24.028
WDx 31.215 30.758 28.315 25.226 25.070 24.100
WDa 31.602 31.187 28.654 26.274 25.973 24.560
WSD 31.299 30.696 27.894 24.652 24.544 23.631
MPEG4 31.211 30.694 28.095 26.092 25.774 24.367
POCSp 31.629 31.020 28.513 26.638 26.316 24.733
POCSy 31.314 30.741 28.294 26.399 26.051 24.449
본원발명 31.785 31.240 28.679 26.860 26.541 25.067

상기 표 1에서, WDx는 'Xion의 웨이블릿 블록 제거방법'을 나타내며, Wda는 'Alan의 오버컴플리트 웨이블릿 블록 제거방법'을 나타내며, WSD는 'Hsung의 웨이블릿 단일 검출방법', POCSp는 'Paek의 POCS 방법'을 나타내며, POCSy는 'Yang의 공간 적응성 POCS 방법'을 나타낸다.
상기 도 7의 BDCT 압축된 "레나"와 "바바라"는 각각 30.091dB와 25.591dB의 PSNR을 갖는 반면에, 블록 제거된 영상은 31.240dB와 26.541dB의 PSNR을 갖는다.
다양한 종래의 블록 제거 방법들과 본 발명의 성능 비교 즉, PSNR 결과는 표 1에 도시된다. 본 발명에 따른 블록 제거 방법은 PSNR에서 다른 알고리즘보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있다. Wda 방법은 "레나"는 좋은 결과를 얻었지만, 큰 텍스 쳐 부분을 포함하고 있는 "바바라" 영상에 대해서는 좋은 성능을 얻지 못하였다. 이에 반하여, 본 발명에 따른 방법은 "레나"와 "바바라" 모두 좋은 결과를 얻었다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법 및 장치의 예시적인 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이, 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
전술한 바와 같이 본 발명의 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법 및 장치에 따르면, 에지 정보와 텍스쳐 정보를 보존하면서 블록 현상을 제거할 수 있으며, 다른 웨이브릿 기반 방법과 비교하여, 이지의 예리한 특징이 남아있게 되며, 더 높은 피크 신호 대 잡음비(PSNR) 개선을 얻을 수 있게 된다.

Claims (20)

  1. 블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상으로부터 영상 속성 변화의
    방향성을 확인하기 위한 에지 플로우 벡터(edge flow vector)를 추출하는 단계;
    상기 압축 영상을 2차원(dyadic) 이산 웨이블릿 변환시키는 단계;
    (c) 상기 2차원 이산 웨이블릿 변환된 압축 영상중 고역통과 웨이블릿 영상 만을 에지 픽셀의 에지 플로우 방향성에 따라 선택적으로 필터링 하는 단계 및
    (d) 상기 (c)단계에서 선택적으로 필터링된 고역 통과 웨이블릿 영상과 상기 고역 통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상으로 구성된 영상을 커블릿 변환(curvelet transform)시키는 단계 및
    (e) 상기 커블릿 변환을 적용하여 상기 블록 이산 코사인 변환 압축전의 원래 영상을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 (c)단계는 상기 고역통과 웨이블릿 영상만을 에지 플로우 방향성에 따라, 필터링을 하지 않거나, 또는 필터 커널(filter kernel)의 가중치가 변화되는 에지 플로우 방향성 필터를 통하여 필터링하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 (c)단계는
    (c1) 에지 플로우 경계의 임의의 에지 픽셀이 상기 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 중심점에 위치하면 필터링을 실행하지 않는 단계;
    (c2) 에지 플로우 경계의 임의의 에지 픽셀이 상기 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 내에 포함되지 않으면 평균 필터링을 실행하는 단계; 및
    (c3) 에지 플로우 경계의 임의의 에지 픽셀이 상기 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 내에서 중심점을 제외한 곳에 위치하면, 가중 평균 필터링을 실행하 는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 (c2)단계에서,
    상기 평균 필터링시 사용되는 필터 커널의 가중치는 이하의 식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
    Figure 112004040469797-pat00027
    여기서, 필터 커널에 커버된 에지 플로우 행렬은
    Figure 112004040469797-pat00028
    ,
    Figure 112004040469797-pat00029
    이며,
    Figure 112004040469797-pat00030
    은 행렬의 중심점,angle
    Figure 112004040469797-pat00031
    는 벡터
    Figure 112004040469797-pat00032
    의 각을 의미하며,
    상기 커널 행렬(k1)은 다음과 같다.
    Figure 112004040469797-pat00033
  5. 제 3항에 있어서, 상기 (c2)단계에서,
    상기 가중 평균 필터링시 사용되는 필터 커널의 가중치는 이하의 식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블 록 현상 제거 방법.
    Figure 112004040469797-pat00034
    여기서, 필터 커널에 커버된 에지 플로우 행렬은
    Figure 112004040469797-pat00035
    ,
    Figure 112004040469797-pat00036
    이며,
    Figure 112004040469797-pat00037
    은 행렬의 중심점, angle
    Figure 112004040469797-pat00038
    는 벡터
    Figure 112004040469797-pat00039
    의 각을 의미하며,
    상기 커널 행렬(k2)은 다음과 같다.
    Figure 112004040469797-pat00040
  6. 제 1항에 있어서, 상기 (c)단계는 2차원 이산 웨이블릿 변환된 압축 영상중 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상만을 에지 픽셀의 에지 플로우 방향성에 따라 선택적으로 필터링하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 (d)단계는
    (d1) 영상을 서브밴드(subband) 안으로 분해시키는 단계;
    (d2) 상기 각 서브밴드를 소정 스케일의 블록으로 분할시키는 단계;
    (d3) 분할된 블록을 단위 스케일로 재표준화하는 단계; 및
    (d4) 각 블록을 이산 리지릿 변환(ridgelet transform)을 통하여 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 (d2)단계에서,
    상기 블록은 2개의 수직으로 인접한 블록간에 오버랩이 이루어지는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 (e)단계에서,
    상기 블록 이산 코사인 변환 압축전의 원래 영상을 추정하기 위하여, 이하의 하드-스레쉬홀딩(hard-thresholding) 법칙을 이용하여 추정하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
    만약,
    Figure 112010087346777-pat00041
    이면,
    Figure 112010087346777-pat00042
    만약
    Figure 112010087346777-pat00043
    이면,
    Figure 112010087346777-pat00044
    Figure 112010087346777-pat00045
    여기서, d는 노이지 커블릿 계수,
    Figure 112010087346777-pat00046
    는 양자화 행렬과 관련되며,
    Figure 112010087346777-pat00047
    는 블록킹 리지릿 변환의 크기에 의해 결정되는 계수이며,
    Figure 112010087346777-pat00048
    여기서, C={(x,y)｜E(x,y)=1}로 정의하며,
    Figure 112010087346777-pat00049
    는 E(x,y)에서의 넌-제로 구성성분의 수, f(x,y)가 NxN 크기의 소정의 압축된 영상일 때,
    Figure 112010087346777-pat00082
    와
    Figure 112010087346777-pat00083
    는 상기 f(x,y)의 J-레벨 오버컴플리트(overcomplete) 2차원 웨이블릿 표현으로서 정의한다.
  10. 제 1항에 있어서,
    (f) 상기 추정된 원래 영상을 역커블릿 변환시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 방법.
  11. 블록 이산 코사인 변환(BDCT) 압축 영상으로부터 영상 속성 변화의 방향성을 확인하기 위한 에지 플로우 벡터(edge flow vector)를 추출하기 위한 에지 플로우 벡터 추출부;
    상기 압축 영상을 2차원(dyadic) 이산 웨이블릿 변환시키기 위한 웨이블릿 변환부;
    상기 웨이블릿 변환부에 의해서 변환된 압축 영상중 고역통과 웨이블릿 영상에 대하여, 에지 플로우 경계상의 임의의 에지 픽셀의 위치를 판단하기 위한 에지 픽셀 위치 판단부;
    상기 에지 픽셀 위치 판단부의 결과에 따라 선택적으로 필터링을 수행하기 위한 에지 플로우 방향성 필터 및
    상기 에지 플로우 방향성 필터에 의해 선택적으로 필터링된 고역 통과 웨이블릿 영상과 상기 고역 통과 웨이블릿 영상을 제외한 나머지 웨이블릿 영상을 커블릿 변환시키기 위한 커블릿 변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 에지 플로우 방향성 필터는 상기 에지 픽셀 위치 판단부의 결과에 따라, 필터링을 하지 않거나, 필터 커널(filter kernel)의 가중치를 변화시켜서 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 에지 플로우 방향성 필터는
    상기 에지 플로우 경계의 임의의 에지 픽셀이 상기 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 중심점에 위치하는 것으로 판단되면, 상기 에지 플로우 방향성 필터의 필터링을 수행하지 않으며,
    상기 에지 플로우 경계의 임의의 에지 픽셀이 상기 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 내에 포함되지 않으면, 평균 필터링을 수행하고, 상기 에지 플로우 방향성 필터의 필터 커널 내에서 중심점을 제외한 곳에 위치하면, 가중 평균 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용 한 블록 현상 제거 장치.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 필터링 수행시 사용되는 필터 커널의 가중치는 이하의 식에 의해 계산되며, 평균 필터링의 경우에는 커널 행렬(k1)을 사용하며, 가중 평균 필터링의 경우에는 커널 행렬(k2)을 사용하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
    Figure 112004040469797-pat00050
    여기서, 필터 커널에 커버된 에지 플로우 행렬은
    Figure 112004040469797-pat00051
    ,
    Figure 112004040469797-pat00052
    이며,
    Figure 112004040469797-pat00053
    은 행렬의 중심점, angle
    Figure 112004040469797-pat00054
    는 벡터
    Figure 112004040469797-pat00055
    의 각을 의미하며,
    상기 커널 행렬(k1)과 (k2)는 다음과 같다.
    Figure 112004040469797-pat00056
    ,
    Figure 112004040469797-pat00057
  15. 제 11항에 있어서, 상기 에지 픽셀 위치 판단부는 상기 웨이블릿 변환부에 의해서 변환된 압축 영상중 제 1 스케일의 고역통과 웨이블릿 영상에 대하여, 에지 플로우 경계상의 임의의 에지 픽셀의 위치를 판단하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
  16. 제 11항에 있어서, 상기 커블릿 변환부는
    상기 에지 플로우 방향성 필터에 의해 필터링된 웨이블릿 영상과 필터링되지 않은 웨이블릿 영상을 서브밴드(subband) 안으로 분해시키기 위한 영상 분해부;
    상기 각 서브밴드를 소정 스케일의 블록으로 분할시키기 위한 서브밴드 분할부;
    상기 분할된 블록을 단위 스케일로 재표준화시키기 위한 재표준화부 및
    상기 각 블록을 분석하기 위하여 이산 리지릿 변환(ridgelet transform) 시키기 위한 리지릿 변환부 및
    상기 블록 이산 코사인 변환 압축전의 원래 영상을 추정하기 위한 커블릿 계수 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 커블릿 계수 추정부는 이하의 하드-스레쉬홀딩 (hard-thresholding) 법칙을 이용하여 추정하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
    만약,
    Figure 112010087346777-pat00058
    이면,
    Figure 112010087346777-pat00059
    만약
    Figure 112010087346777-pat00060
    이면,
    Figure 112010087346777-pat00061
    Figure 112010087346777-pat00062
    여기서, d는 노이지 커블릿 계수,
    Figure 112010087346777-pat00063
    는 양자화 행렬과 관련되며,
    Figure 112010087346777-pat00064
    는 블록킹 리지릿 변환의 크기에 의해 결정되는 계수이며,
    Figure 112010087346777-pat00065
    여기서, C={(x,y)｜E(x,y)=1}로 정의하며,
    Figure 112010087346777-pat00066
    는 E(x,y)에서의 넌-제로 구성성분의 수, f(x,y)가 NxN 크기의 소정의 압축된 영상일 때,
    Figure 112010087346777-pat00084
    와
    Figure 112010087346777-pat00085
    는 상기 f(x,y)의 J-레벨 오버컴플리트(overcomplete) 2차원 웨이블릿 표현로서 정의한다.
  18. 제 16항에 있어서, 상기 블록은 2개의 수직으로 인접한 블록간에 오버랩이 이루어지는 것을 특징으로 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
  19. 제 16항에 있어서, 상기 커블릿 계수 추정부를 통하여 추정된 상기 블록 이산 코사인 변환 압축전의 원래 영상을 역커블릿 변환시키기 위한 역커블릿 변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록 현상 제거 장치.
  20. 제 1항 내지 제 10항중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020040071220A 2004-06-23 2004-09-07 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록현상 제거 방법 및 장치 KR101044940B1 (ko)

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Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7215730B2 (en) * 2004-12-30 2007-05-08 Ge Healthcare Finland Oy Method and arrangement for multiresolutive reconstruction for medical X-ray imaging
US7840625B2 (en) * 2005-04-07 2010-11-23 California Institute Of Technology Methods for performing fast discrete curvelet transforms of data
US20070076973A1 (en) * 2005-09-30 2007-04-05 Walid Ali Method and apparatus for detecting and deblocking variable-size grid artifacts in coded video
US8244071B2 (en) * 2006-11-27 2012-08-14 Microsoft Corporation Non-dyadic spatial scalable wavelet transform
CA2674164A1 (en) * 2006-12-28 2008-07-17 Thomson Licensing Detecting block artifacts in coded images and video
TWI330039B (en) * 2007-01-26 2010-09-01 Quanta Comp Inc Processing apparatus and method for reducing blocking effect and gibbs effect
US8050503B2 (en) * 2007-07-05 2011-11-01 General Electric Company Systems and methods for computer vision using curvelets
US8369638B2 (en) * 2008-05-27 2013-02-05 Microsoft Corporation Reducing DC leakage in HD photo transform
US8447591B2 (en) * 2008-05-30 2013-05-21 Microsoft Corporation Factorization of overlapping tranforms into two block transforms
US8098951B2 (en) * 2008-08-15 2012-01-17 Sharp Laboratories Of America, Inc. Image sharpening technique
US8275209B2 (en) * 2008-10-10 2012-09-25 Microsoft Corporation Reduced DC gain mismatch and DC leakage in overlap transform processing
TWI386068B (zh) * 2008-10-22 2013-02-11 Nippon Telegraph & Telephone 解塊處理方法、解塊處理裝置、解塊處理程式及記錄該程式之可由電腦讀取之記錄媒體
KR101552680B1 (ko) 2009-03-09 2015-09-14 삼성전자 주식회사 노이즈 저감 장치 및 방법
CN101996411B (zh) * 2009-08-21 2013-08-21 中国人民解放军国防科学技术大学 一种用于图像压缩的快速方向小波变换方法
CN101882304B (zh) * 2010-06-24 2011-11-16 西北工业大学 一种sar图像自适应去噪和特征增强方法
US8417045B2 (en) * 2010-07-29 2013-04-09 Infoprint Solutions Company Llc Mechanism for processing order-16 discrete cosine transforms
US8787443B2 (en) * 2010-10-05 2014-07-22 Microsoft Corporation Content adaptive deblocking during video encoding and decoding
JP5846357B2 (ja) * 2011-08-15 2016-01-20 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム
CN103049887B (zh) * 2011-12-31 2016-11-23 辽宁师范大学 基于模糊支持向量机的Curvelet变换域图像去噪方法
CN104484892A (zh) * 2014-12-09 2015-04-01 四川大学 一种图像背景颜色识别方法
CN108416748A (zh) * 2018-02-26 2018-08-17 阿博茨德（北京）科技有限公司 Jpeg压缩文档的图像预处理方法及装置
GB2570528B (en) * 2018-06-25 2020-06-10 Imagination Tech Ltd Bilateral filter with data model
CN117745338B (zh) * 2024-02-20 2024-05-03 山东浪潮数字商业科技有限公司 基于曲波变换的酒类消费预测方法、电子设备及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100265722B1 (ko) 1997-04-10 2000-09-15 백준기 블럭기반영상처리방법및장치

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6678421B1 (en) * 2000-06-09 2004-01-13 Hrl Laboratories, Llc Subband coefficient prediction with pattern recognition techniques
US7054367B2 (en) * 2001-12-31 2006-05-30 Emc Corporation Edge detection based on variable-length codes of block coded video
GB0315412D0 (en) * 2003-07-02 2003-08-06 Queen Mary & Westfield College Optical flow estimation method
US20050013494A1 (en) * 2003-07-18 2005-01-20 Microsoft Corporation In-loop deblocking filter

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100265722B1 (ko) 1997-04-10 2000-09-15 백준기 블럭기반영상처리방법및장치

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