KR101127220B1 - 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

움직임 보상 적응형 순차주사화 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치는 입력영상이 정지영상인지 여부를 검출하는 정지영상 검출부, 입력영상이 정지영상이 아닌 경우에는 보간해야 할 화소의 움직임을 예측하는 움직임 예측부, 입력영상이 정지영상인 경우에는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 화소값을 이용하여 화소를 보간하는 화소삽입부, 입력영상이 정지영상이 아니며 수직방향으로 빠른 움직임이 아닌 경우에는 움직임 예측부에서 예측된 움직임 정보를 이용하여 보간해야 할 화소를 보간하는 움직임 보상부, 입력영상이 수직방향으로 빠른 움직임이 있는 경우에는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 화소값들을 이용하여 보간해야 할 화소를 보간하는 공간영역 보간부, 및 정지영상 검출부 및 움직임 예측부의 결과에 따라 화소삽입부, 움직임 보상부, 및 공간영역 보간부에 의한 보간값 중 어느 하나로 보간하도록 하는 스위칭부를 구비한다. 이에 의해, 움직임 보상형 순차주사화 방법에 비하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 움직임 적응형 순차주사화 방법에 비하여 고화질을 제공한다.
움직임 보상형 순차주사, 움직임 적응형 순차주사, 보간

Description

움직임 보상 적응형 순차주사화 장치 및 그 방법{Apparatus for motion compensation-adaptive de-interlacing and method the same}
도 1a 내지 도 1c는 종래의 비월주사를 순차주사 영상으로 변환하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치를 나타낸 블록도,
도 3a 내지 도 3c는 본 발명에 따른 라인메모리의 구성, 라인메모리의 배치, 및 라인 메모리 배치와 영상과의 관계를 나타낸 도면,
도 4는 본 발명에 따른 정지영상 검출부 및 화소 삽입부의 동작을 상세하게 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명에 따른 움직임 예측부의 동작을 상세하게 설명하기 위한 도면,
도 6는 본 발명에 따른 공간영역 보간부의 동작을 상세하게 설명하기 위한 도면, 그리고
도 7은 본 발명의 일실시예 따른 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
100: 필드 메모리부 200: 라인 메모리부
300: 움직임 검출부 310: 정지영상 검출부
330: 움직임 예측부 331: 해상도 분해부
333: 상관관계 검출부 335: 움직임 발생부
337: 최대값 검출부 339: 결정부
341: 계산부 400: 보간부
410: 화소 삽입부 430: 움직임 보상부
450: 공간영역 보간부 500: 스위칭부
본 발명은 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 비월주사를 순차주사 영상으로 변환하기 위한 움직임 적응형 순차주사화 방법과 움직임 보상형 순차주사화 방법이 혼합된 움직임 보상 적응형 순차 주사화 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 디지털 TV 기술개발과 PDP(Plasma Digital Pannel) TV, 그리고 DLP(Digital Lighting Processing), LCD(Light Crystal Display), LCoS(Light Crystal on Silicon)를 이용한 프로젝션 TV 등 대화면의 디스플레이 장치들의 개발로 인하여 HD(High Definition)급의 고화질의 영상을 감상할 수 있게 되었다. 이러한 디지털 영상기기의 보급이 확대됨에 따라 기존의 TV와 같은 아날로그 영상기기 와 디지털 영상기기가 공존하는 환경이 일반화되어 가고 있다. 따라서, 기존의 아날로그 NTSC(the united state National Television Systems Committee) 화면이나 SD(Standard definition) 표준화질 화면에 대한 처리 또한 필요한 상태이다. 일반적으로 기존 아날로그 TV 영상은 비월주사 방식을 채택하고 있고, 이를 고화질 화면에 대응시키기 위해서는 해상도 또는 주사율의 향상이 필수적이다. 이를 위해서는 비월주사방식을 순차주사방식으로 변환해 주는 것이 효과적이다.
비월주사(interlaced)방식 및 순차주사(de-interlaced) 방식은 프레임 구성방식에 따른 구분으로, 비월주사방식은 두 필드를 한줄씩 차례로 구현한 후 두 필드를 한줄씩 끼워놓음으로써 하나의 프레임을 구성한다. 즉, 한 필드(top field)는 홀수라인만, 다른 필드(bottom field)는 짝수라인만 주사한 후 두 필드를 이용하여 하나의 프렘을 구현하는 것이다. 반면, 순차주사방식은 하나의 프레임 구현시 한 줄씩 차례로 영상신호를 주사하여 하나의 프레임을 구성하는 방식으로 비월주사방식에 비해 화면의 떨림이 적다.
한편, 비월주사방식을 순차주사방식으로 변환하는 방법으로는 현재 다양한 알고리즘이 개발되어 있는데, 현재 필드의 라인 정보를 반복하여 사용하는 방법, 이전 필드의 라인 정보를 삽입하는 방법, 현재 필드의 영상 정보에서 에지를 추출하여 에지 방향으로 보간을 하는 방법, 움직임 적응형 순차 주사화 방법(motion-adaptive de-interlacing algorithm), 움직임 보상형 순차 주사화 방법(motion compensation algorithm) 등을 들 수 있다.
현재 필드의 라인 정보를 반복하여 사용하는 방법은 컴퓨터 화면의 순차 주 사화과정에서 주로 사용되나, 사선 형태의 정지영상에서 계단형태의 영상을 출력하게 되는 문제점이 있다. 이전 필드의 라인 정보를 삽입하는 방법 또한 컴퓨터 화면의 순차주사화과정에서 주로 사용되나, 이중 영상이 출력되는 문제점 등이 있다.
도 1a 내지 도 1c는 종래의 비월주사를 순차주사 영상으로 변환하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 1a는 종래의 에지방향 보간을 이용한 순차 주사화 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 1b는 종래의 움직임 적응형 순차 주사화 방법을 설명하기 위한 도면이다. 그리고, 도 1c는 움직임 보상형 순차 주사화 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1a에 도시한 바와 같이, 에지방향 보간을 이용한 순차주사화 방법은 생성하고자 하는 화소를 단순한 선형 보간을 이용하여 생성하는 것이 아니라, 에지방향을 검출한 후 검출된 에지방향으로 보간을 하는 방법이다. 이 방법은 에지방향으로의 보간을 통해 최종 영상에서 눈에 거슬리는 모양(artifact)을 없애는 방법이다. 이 방법은 간단한 하드웨어로 구성할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 이 방법은 정지영상의 경우 움직임 적응형 순차주사화 방법이나 움직임 보상형 순차주사화 방법에 비해 상대적으로 좋지 않은 화질을 제공하기 때문에 실제 고화질의 디지털 TV 어플리케이션에서 움직임 적응형 순차주사화 방법이나 움직임 보상형 순차주사화 방법과 결합하여 사용하게 된다.
도 1b를 참조하면, 움직임 적응형 순차주사화 방법은 다수의 입력 필드를 이용하여 보간하고자 하는 화소의 움직임 유무를 관찰하여, 움직임이 없는 경우에는 이전 필드의 화소 정보를 사용하고 움직임이 있는 경우에는 현재 필드의 위, 아래 라인의 영상 정보로부터 보간하는 방법이다. 이러한 방법은 하드웨어 구성이 비교적 용이하고, 가격 대비면에서는 현재 가장 좋은 성능을 제공하고 있다. 그러나, 영상 내에 움직임이 있는 경우 움직임 보상형 순차주사화 방법에 비해 화질이 저하되는 단점이 있다. 또한, 화면의 내용이 조금만 움직여도 화면내의 정보만으로 화소값을 합성해내야 하므로 주어진 정보를 충분히 활용할 수 없는 단점이 있다.
도 1c를 참조하면, 움직임 보상형 순차주사화 방법은 보간하고자 하는 화소를 포함하고 있는 필드를 기준으로 이전 필드나 이후 필드에서의 움직임 정보를 추출하여 움직임이 있는 방향으로 보간을 하는 방법이다. 이 방법은 정확한 움직임의 검출 여부가 순차 주사화 성능을 좌우하게 되어 움직임을 정확하게 예측할 경우 최적의 화질을 제공할 수 있다. 그러나, 이러한 방법은 움직임 정보를 추출하기 위한 실제적인 하드웨어 구성이 어려운 문제점이 있으며, 움직임 예측이 잘못되는 경우에는 직접 화질의 열화로 나타나기 때문에 실제 어플리케이션에서는 사용이 어려운 문제점이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 영상 내용에 움직임이 없는 경우에는 움직임 적응형 순차주사화 방법을 사용하고, 수평방향으로 움직임이 있거나 수직방향으로 느린 움직임이 있는 경우에는 움직임 보상형 순차주사화 방법을 사용하여 최적의 화질을 제공하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치는 입력영상이 정지영상인지 여부를 검출하는 정지영상 검출부, 입력영상이 정지영상이 아닌 경우에는 보간해야 할 화소의 움직임을 예측하는 움직임 예측부, 입력영상이 정지영상인 경우에는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 화소값을 이용하여 화소를 보간하는 화소삽입부, 입력영상이 정지영상이 아니며 수직방향으로 빠른 움직임이 아닌 경우에는 움직임 예측부에서 예측된 움직임 정보를 이용하여 보간해야 할 화소를 보간하는 움직임 보상부, 입력영상이 수직방향으로 빠른 움직임이 있는 경우에는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 화소값들을 이용하여 보간해야 할 화소를 보간하는 공간영역 보간부, 및 정지영상 검출부 및 움직임 예측부의 결과에 따라 화소삽입부, 움직임 보상부, 및 공간영역 보간부에 의한 보간값 중 어느 하나로 보간하도록 하는 스위칭부를 포함한다.
여기서, 정지영상 검출부는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준 필드(field)의 제1 특정 라인(line)들의 화소값과 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 제2 특정 라인들의 화소값을 비교하여 상호 유사한 화소값을 갖는 경우에 입력영상이 정지영상으로 판단한다.
바람직하게는 움직임 예측부는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 제3 특정 라인들 및 기준필드의 이전, 이후 필드들의 제4 특정 라인들의 해상도를 분해하는 해상도 분해부, 기준필드의 제3 특정 라인들의 화소들과 기준필드 이전, 이후의 필드들의 제4 특정 라인들의 화소들의 상관관계를 검출하는 상관관계 검출부, 검출된 상관관계들 중 최대값을 검출하고 최대값을 갖는 화소간의 움직임 벡터를 예측하는 최대값 검출부, 및 최대값 검출에서 예측된 움직임 벡터가 정확한 움직임 정보인지 여부를 판단하는 결정부를 구비한다.
여기서, 움직임 예측부는 결정부의 판단 결과 예측된 움직임 벡터가 정확한 움직임 정보인 경우에, 움직임 벡터값을 정밀한 숫자로 계산하는 계산부를 더 포함한다.
그리고, 움직임 예측부의 결정부에서 예측된 움직임 벡터가 정확한지 여부는 최대값을 갖는 화소들의 각각 주변 화소들간의 밝기를 비교하여 판단한다.
또한, 바람직하게는 화소삽입부는 기준필드의 이전 필드에서 보간해야 할 화소와 대응되는 제1 화소의 값, 기준필드의 이후 필드에서 보간해야 할 화소와 대응되는 제2 화소의 값, 및 제1 화소의 값과 제2 화소의 값의 평균값 중 어느 하나를 보간해야 할 화소의 값으로 삽입한다.
그리고, 본 발명은 입력영상의 필드 정보를 저장하는 필드 메모리들, 및 입력영상의 라인 정보를 저장하는 라인 메모리들을 구비하는 메모리부를 더 포함한다. 이때, 라인 메모리들에 저장된 정보는 정지영상 검출부 및 움직임 예측부에 제공된다.
한편, 본 발명의 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법은 (a) 메모리에 저장된 입력영상의 정보를 이용하여 입력영상이 정지영상인지 여부를 검출하는 단계, (b) 입력영상이 정지영상이 아닌 경우에는 보간해야 할 화소의 움직임을 예측하는 단계, 및 (c) 입력영상이 정지영상인 경우에는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 화소값을 이용하는 보간값, 입력영상이 정지영상이 아니며 수직방향으로 빠른 움직임이 아닌 경우에는 예측된 움직임 정보를 이용하는 보간값, 입력영상이 수직방향으로 빠른 움직임이 있는 경우에는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 화소값들을 이용하는 보간값 중 어느 하나로 보간하는 단계를 포함한다.
여기서, (a)단계는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드(field), 기준필드 이전의 필드들, 및 필드 이후의 필드들의 화소값을 상호 비교하는 단계, 및 비교결과 화소값들이 유사한 값을 갖는 경우에 입력영상이 정지영상인 것으로 판단하는 단계를 포함한다.
바람직하게는 (b)단계는 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드 및 기준필드 이전, 이후의 필드들의 특정 라인들의 해상도를 분해하는 단계, 기준필드의 화소들과 기준필드 이전, 이후의 필드들의 특정 라인들의 화소들의 상관관계를 검출하는 단계, 검출된 상관관계들 중 최대값을 검출하고 최대값을 갖는 화소간의 움직임 벡터를 예측하는 단계, 및 최대값 검출에서 예측된 움직임 벡터가 정확한 움직임 정보인지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
여기서, 예측된 움직임 벡터가 정확한지 여부는 최대값을 갖는 화소들의 주변 화소들간의 밝기를 비교하여 판단한다.
그리고, 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 화소값을 이용하는 보간값은 기준필드의 이전 필드에서 보간해야 할 화소와 대응되는 제1 화소의 값, 기준필드의 이후 필드에서 보간해야 할 화소와 대응되는 제2 화소의 값, 및 제1 화소의 값과 제2 화소의 값의 평균값 중 어느 하나이다.
또한, 바람직하게는 보간해야 할 화소를 포함하는 필드의 화소값들을 이용하 는 보간값으로 보간하는 단계는, 보간해야 할 화소를 포함하는 라인의 위, 아래 라인의 각각 좌우 부분의 화소값이 변화정도를 검출하여 에지의 존재 여부를 판단하는 단계, 및 에지가 존재하는 경우에는 에지방향으로 보간을 하고, 에지가 존재하지 않는 경우에는 수직방향으로 보간하는 단계를 포함한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치는 필드 메모리(field memory)부(100), 라인 메모리(line memory)부(200), 움직임 검출(motion detection)부(300), 보간(interpolation)부(400), 및 스위칭(switching)부(500)를 구비한다. 여기서, 움직임 검출부(300)는 정지영상 검출(still image detection)부(310), 및 움직임 예측(motion estimation)부(330)를 구비하며, 보간부(400)는 화소 삽입(pixel insertion)부(410), 움직임 보상(motion compensation)부(430), 및 공간영역 보간(spatial interpolation)부(450)를 구비한다.
먼저, 필드 메모리부(100)는 입력되는 비월주사 영상을 가진 필드들을 저장한다.
라인 메모리부(200)은 입력되는 영상을 저장한다. 라인 메모리부(200)는 다수의 라인 메모리로 구성되며, 라인 메모리부(200)를 구성하는 라인 메모리의 수는 시스템의 성능과 비용을 고려하여 결정하도록 한다. 그리고, 라인 메모리부(200)에 저장된 데이터는 입력되는 영상이 정지 영상인지 여부를 검출하는데 사용되거나, 영상의 움직임을 예측하는데 사용된다.
움직임 검출부(300)는 정지영상 검출부(310), 및 움직임 예측부(330)를 포함한다. 정지영상 검출부(310)는 현재 생성해야 할 화소가 영상의 정지 부분인지 여부를 검출한다. 이 정지영상 검출부(310)는 여러 필드의 영상을 이용하여 현재의 기준 필드에서 화소와 다른 필드의 화소간의 상관성을 계산함으로써 현재 생성해야 할 화소가 영상의 정지 부분인지 여부를 검출한다. 그리고, 움직임 예측부(330)는 여러 필드 간의 영상정보로부터 영상의 움직임 벡터를 예측하여 움직임 방향으로 보간을 하도록 움직임 보상부(430)에 움직임 정보를 제공한다.
보간부(400)는 화소 삽입부(410), 움직임 보상부(430), 및 공간영역 보간부(450)를 포함한다. 화소 삽입부(410)는 정지영상 검출부(310)에서 검출결과현재 생성해야 할 화소가 영상의 정지 부분인 경우에, 보간해야 할 필드를 기준으로 이전 필드나 이후 필드에서 보간해야 할 화소에 대응하는 화소 또는 이전 필드와 이후 필드에서 보간해야 할 화소에 대응하는 화소들의 평균값을 보간할 화소값으로 하여 이를 삽입한다.
움직임 보상부(430)는 움직임 예측부(330)로부터 제공되는 움직임 정보를 이용하여 움직임 방향으로 보간을 수행한다. 이때, 움직임 보상부(430)에 의한 보간은 영상이 수평 방향으로 움직임이 있거나 수직 방향으로 느린 움직임이 있는 경우에 이루어진다.
공간영역 보간부(450)는 움직임 보상부(430)에 의해 정확한 화소 보간을 수행할 수 없는 경우에 보간하고자 하는 화소를 포함하는 라인과 이 라인의 위, 아래 에 있는 라인과의 상관관계를 고려하여 에지의 유무 및 에지의 방향을 검출하여 보간을 수행한다. 여기서, 에지(edge)는 영상 내에 있는 객체(object)들 간의 경계 영역 또는 그레이 레벨의 라인 형태의 불연속적인 부분을 말한다. 영상이 수직 방향 움직이 큰 경우나 이전 영상에서 없던 부분이 새로 추가되는 경우에는 움직임 예측부(330)에서 제공된 움직임 정보는 정확하지 않기 때문에 정확한 화소 보간을 위해 움직임 보상부(430) 대신 공간영역 보간부(450)에서 보간을 수행한다.
스위칭부(500)는 입력신호에 입력된 경우에 정지영상 검출부(310)가 동작하도록 하고, 정지영상 검출부(310)의 검출결과 입력영상이 정지영상이 아닌 경우에는 움직임 예측부(330)가 동작하도록 한다.
또한, 스위칭부(500)는 움직임 검출부(300)에서 제공되는 정보에 따라 보간부(400)의 화소 삽입부(410), 움직임 보상부(430), 및 공간영역 보간부(450) 중 어느 하나가 동작하도록 스위칭하는 하는 역할을 한다. 즉, 움직임 검출부(300)의 정지영상 검출부(310)의 검출결과, 보간해야 할 화소가 영상의 정지부분인 경우에는 화소 삽입부(410)가 동작하도록 하고, 정지영상이 아닌 수평 방향의 움직임이나 느린 수직 방향의 움직이 있는 경우에는 움직임 예측부(330)에서 제공하는 정보에 따라 움직임 보상부(430)가 동작하도록 한다. 그리고, 움직임 예측부(330)의 움직임 예측이 정확하지 않은 경우, 즉 영상이 큰 수직 방향으로의 움직임이 있거나 영상의 추가가 있는 경우에는 공간영역 보간부(450)가 동작하도록 한다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명에 따른 라인메모리의 구성, 라인메모리의 배치 및 라인 메모리 배치와 영상과의 관계를 나타낸 도면이다.
도 3a는 라인 메모리부(200)를 구성하는 라인 메모리를 나타낸 도면이다. 그리고, 도 3b는 라인 메모리의 배치를 나타낸 도면이며, 도 3c는 도 3b의 라인 메모리의 배치에 해당하는 필드들을 나타낸 도면이다.
도 3a 내지 도 3c를 참조하면, 필드 메모리부(100)에 저장된 4개의 필드 메모리, 즉 제1 내지 제4 필드 메모리를 사용하며, 라인 메모리부(200)의 10개의 라인 메모리를 사용하는 경우를 예로 들어 본 발명에 따른 동작을 설명한다. 즉, 도 3a에 도시한 바와 같이 제1 필드에서는 4개, 제2 필드에서는 3개, 제3 필드에서는 4개, 제4 필드에서는 3개의 라인 메모리를 사용하여 도 3c와 같은 필드를 예로 들어 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 정지영상 검출부(310) 및 화소 삽입부(410)의 동작을 상세하게 설명하기 위한 도면이다. 이때, 제3 필드의 z 화소가 보간해야 할 화소이다.
도 4를 참조하면, 정지영상 검출부(310)는 시간과 공간적으로 z 화소를 둘러싼 다수의 화소들을 포함하는 필드(제1, 제2, 제4 필터)와 보간해야 할 화소를 포함하는 필드(제3 필드)간의 상관성을 계산하여 z 화소가 정지영상인지 여부를 검출한다.
예를 들어, 제1 필드의 ai 화소들과 제3 필드의 ak 화소들이 같은 값을 갖고, 제1 필드의 bi 화소들과 제3 필드의 bk 화소들이 같은 값을 갖으며, 제 2필드의 cj 화소들과 제4 필드의 cl 화소들이 같은 값을 갖는 경우, 정지영상 검출부(310)는 z 화소는 영상의 정지부분의 화소로 판단할 수 있다.
그리고, 정지영상 검출부(310)가 z 화소를 정지영상으로 판단한 경우에 화소 삽입부(410)는 z 화소값을 제2 필드의 cj화소값, 제4 필드의 cl화소값, 및 제2 필드의 cj화소값과 제4 필드의 cl화소값의 평균값 중 어느 하나로 하여 삽입한다. z 화소값을 제2 필드의 cj화소값으로 할 경우는 z 화소값을 제4 필드의 cl화소값으로 하는 경우 보다 더 정확한 값이 된다. 이는 제3 필드의 z 화소가 영상의 정지부분인지 여부를 판단하기 위해 제1 필드의 ai 및 bi 화소와 제3 필드와의 관계를 고려하여 영상의 정지부분 여부 판단시 제1 필드와의 정지여부를 더욱 고려하였기 때문이다. 그리고, 영상에 잡음에 존재할 경우에는 z 화소값을 제2 필드의 cj화소와 제4 필드의 cl화소의 평균값으로 하는 것이 제2 필드의 화소값 또는 제4 필드의 화소값으로 하는 것 보다 더 좋은 영상을 제공한다. 경우에 따라서는 미래 필드, 즉 제5 필드 이상의 필드를 추가적으로 사용하여 제3 필드의 z 화소값을 삽입할 수 있다. 이 경우 미래 필드와 다른 필드와의 상관관계를 고려하여 z 화소가 정지영상인지 여부를 검출할 수 있으며, 제4 필드이후에 영상의 장면에 전환이 있는 경우에는 장면의 전환여부도 정확하게 판별할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 움직임 예측부(330)의 동작을 상세하게 설명하기 위한 도면이다.
움직임 예측부(330)는 라인 메모리부(200)에 저장된 영상정보로부터 움직임을 예측하며, 움직임 예측에 사용되는 라인 메모리들은 도 3c 또는 도 3c와 같이 연속하는 필드로부터 추출된다. 움직임 예측을 위해 기존에 움직임 적응형 순차주사화 방식에 사용되고 있는 라인 메모리를 이용하며, 움직임 예측시 사용되는 필드의 라인은 각 필드별로 저장하고 있는 몇 개의 라인만을 이용하기 때문에 수평 방향의 움직임이나 느린 수직 방향의 움직임에 대해서 움직임 예측이 유용하다.
도 5를 참조하면, 움직임 예측부(330)는 해상도 분해(resolution decomposition)부(331), 상관관계 검출(correlation detection)부(333), 및 움직임 발생(motion generation)부(335)를 구비한다. 이때, 움직임 발생부(335)는 최대값 검출부(337), 결정부(339), 및 계산부(341)를 구비한다. 이 움직임 예측부(330)는 필드간의 화소 데이터 차이를 구하는 것으로 보간해야 할 화소를 포함하는 필드 상의 화소들과 다른 필드 상의 화소들 중 가장 잘 일치하는 화소를 탐색하여 일치된 화소가 어느 방향으로 움직이가를 움직임 벡터로 검출한다.
먼저, 해상도 분해부(331)는 입력 영상 정보를 저장하고 있는 라인 메모리부(200)로부터 출력되는 영상정보를 다양한 레벨의 해상도를 갖는 영상으로 분해한다. 이때, 가우시안 피라미드(Gaussian Pyramid)를 이용하여 영상의 해상도를 단계적으로 줄일 수 있으며, 고해상도 영상으로부터 여러 단계의 저해상도 영상으로 영상을 분해한다. 그리고, 필드 전체의 해상도를 분해하는 것이 아니라 라인 메모리부(200)에 저장된 몇 개의 라인에 대해서만 해상도를 분해하여 연산량을 줄일 수 있다.
상관관계 검출부(333)는 해상도 분해부(331)의 결과를 이용하여 각각의 필드의 저해상도의 영상들 간의 상관관계를 검출한다. 이렇게 저해상도 영상들 간의 상 관관계를 검출함으로써 탐색량을 줄일 수 있다.
최대값 검출부(337)는 상관관계 검출부(333)에서 검출된 상관관계 중 최대값을 갖는 값을 이용하여 움직임 정보를 예측한다. 즉, 최대 상관관계를 갖는 영상간의 움직임 벡터를 예측한다.
결정부(339)는 최대값 검출부(337)에서 예측된 움직임 정보가 정확한지 여부를 결정한다. 이는 영상이 수직방향으로 빠른 움직임을 갖는 영상인 경우에는 최대의 상관관계를 갖는 영상에 의해 예측된 움직임 벡터라 하더라도 이 움직임 정보가 정확하다고 할 수 없기 때문에 예측된 움직임 정보가 정확한지 여부는 판단하여야 한다. 예측된 움직임 정보가 정확한지 여부는 최대의 상관관계를 갖는 것으로 검출된 화소들 주변의 화소들의 밝기값을 상호 비교함으로서 이루어진다. 즉, 최대의 상관관계를 갖는 것으로 검출된 화소들의 각각 주변 화소들의 밝기가 유사한 경우에는 영상이 수직방향으로 빠른 움직임이 있는 경우가 아닌 것으로 예측된 움직임 벡터가 정확한 것으로 판단할 수 있다.
예측된 움직임 정보가 정확한 것으로 판단한 경우에는 최대값 검출부(337)에서 예측된 움직임 정보를 정확한 움직임 값으로 결정한다. 그리고, 결정된 움직임 정보를 움직임 보상부(430)로 출력한다. 반면, 예측된 움직임 정보가 정확하지 않은 것으로 판단한 경우에는 스위칭부(500)가 보간부(400)의 움직임 보상부(430)가 동작하지 않도록 한다. 즉, 움직임 보상부(430)가 움직임 예측부(330)에서 제공되는 움직임 예측 정보를 움직임 보상부(430)가 이용하여 보간을 수행하지 않도록 한다.
계산부(341)는 결정부(339)가 최대값 검출부(337)에서 예측된 움직임 정보가 정확하다고 판단한 경우에, 예측된 움직임 정보 보다 더 정확한 움직임의 정보를 계산한다. 즉, 움직임의 정도를 정수값이 아닌 실수형태로 계산하여 이 움직임 정보를 이용하여 더 정확한 보간이 이루어지도록 한다. 필요한 경우에는 최대값 검출부(337)에서 예측된 움직임 정보보다 더 정확한 움직임을 계산부(341)에서 계산함으로써 단계적으로 움직임 정보를 예측함으로써 최종적으로는 원영상에서의 움직임 정보를 예측할 수 있게 된다.
도 6는 본 발명에 따른 공간영역 보간부(450)의 동작을 상세하게 설명하기 위한 도면이다.
공간영역 보간부(450)는 보간하고자 하는 화소가 포함된 현재 필드의 영상만을 이용하여 보간을 하고, 현재 필드의 이전 필드나 이후 필드의 영상을 사용하지 않는다. 이는 공간영역 보간부(450)는 움직임 예측부(330)의 결정부(339)에서 판단한 결과 이전 필드나 이후 필드의 영상을 이용하여 최대값 검출부(337)에서 예측된 움직임 정보가 정확하지 않은 것으로 판단된 경우에 보간수행을 하기 때문이다. 영상이 수직방향으로 빠른 움직임이 있는 경우에는 이전 필드나 이후 필드의 영상을 사용하여 예측된 움직임 벡터에 따라 보간하는 것은 정확한 보간이 이루어지는 것은 아니다.
이 공간영역 보간부(450)는 에지의 유무 및 에지의 방향을 검출하여, 에지가 존재하는 경우에는 에지방향으로 보간을 수행하고 에지의 존재가 불확실한 경우에는 수직방향으로 보간을 수행한다.
도 6을 참조하면, 공간영역 보간부(450)는 보간하고자 하는 z 화소가 있는 i번째 라인의 위, 아래의 라인인 (i-1)번째 라인과 (i+1)번째 라인의 각각 좌우 부분의 분산, 및 보간하고자 하는 z 화소를 기준으로 (i-1)번째 라인 및 (i+1)번째 라인에서 z 화소와 마주보고 있는 부분들의 상관관계를 고려하여 에지의 유무와 에지의 방향을 검출한다. 즉, 에지의 유무는 z 화소를 기준으로 (i-1)번째 라인과 (i+1)번째 라인의 각각 좌우 부분에서 화소값이 급격히 변화는 부분이 있는지 유무로 판단한다. 상관관계 및 분산이 높은 경우에는 에지가 존재하는 것으로 에지가 존재하는 것으로 에지방향으로 보간을 수행한다. 그러나, (i-1)번째 라인과 (i+1)번째 라인의 각각 좌우 부분들의 분산과 상관관계가 유사한 경우에는 에지 여부가 불분명한 경우로서 에지방향으로 보간한 것이 아니라 수직방향으로 보간을 수행한다.
도 7은 본 발명의 일실시예 따른 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7를 참조하면, 먼저 입력영상을 필드 메모리부(100) 및 라인 메모리부(200)에 저장한다(S701). 이 라인 메모리부(200)에 저장된 영상정보는 보간해야할 화소가 정지영상인지 여부를 판단하거나, 보간해야 할 화소의 움직임을 예측하는데 이용된다.
이어, 입력영상 중 보간해야할 화소가 정지영상인지 여부를 정지영상 검출부(310)가 판단한다(S703). 정지영상 검출부(310)의 검출결과 보간해야 할 화소가 정지영상으로 판단된 경우에는 보간해야 할 화소를 포함하는 필드의 이전 필드 또는 이후 필드의 화소값을 사용하여 보간해야 할 화소값으로 삽입한다(S705). 도 4를 참조하여 상술한 바와 같이 화소의 삽입은 화소 삽입부(410)가 보간해야 할 화소를 포함하는 필드의 이전 필드 또는 이후 필드의 화소값을 보간해야 할 화소값으로 삽입하거나, 이전 필드와 이후 필드의 화소값의 평균값을 보간해야 할 화소값으로 삽입한다. 평균값을 보간해야 할 화소값으로 하는 경우에는 영상에 잡음에 존재할 경우에 유용하다.
반면, 정지영상 검출부(310)의 검출결과 보간해야 할 화소가 정지영상이 아닌 것으로 판단된 경우에는 움직임 예측부(330)는 영상 내의 움직임을 예측한다(S707). 정지영상 검출부(310)의 검출결과 보간해야 할 화소가 정지영상이 아닌 경우에는 스위칭부(500)는 움직임 예측부(330)가 동작하도록 즉, 영상의 움직임을 예측하도록 한다.
움직임 예측부(330)의 해상도 분해부(331)는 여러 필드의 몇 개의 라인의 해상도를 단계별로 분해하여 저해상도 영상으로 만들고, 상관관계 검출부(333)는 저해상도의 영상간의 상관관계를 검출한다. 그리고, 움직임 예측부(330)의 최대값 검출부(337)는 상관관계 검출부(333)에서 검출된 상관관계 중에서 최대값을 갖는 영상을 검출하여 이들 영상간의 움직임을 벡터를 예측한다.
이어, 예측된 움직임 정보가 정확한지 여부를 판단한다(S709). 예측된 움직임 정보가 정확한지 여부는 결정부(339)가 판단한다. 예측된 움직임 정보가 정확한지 여부는 움직임 정보의 예측에 사용된 화소들의 주변에 위치하는 화소들간의 밝기를 비교함으로써 판단한다. 즉, 움직임 정보의 예측에 사용된 화소들의 주변에 위치하는 화소들간의 밝기가 유사한 경우에는 최대값 검출부(337)에서 예측된 움직임 정보는 정확한 것으로 판단한다. 이는 영상이 수직방향으로 큰 움직임이 있는 경우에는 최대값 검출부(337)에서 검출된 최대 상관관계를 갖는 영상간이라 하더라도 상대적으로 최대 상관관계를 갖는 것일 뿐 정확한 움직임 벡터를 예측한 것으로 볼 수 없기 때문이다.
예측된 움직임 정보가 정확하다고 판단된 경우에는 움직임 예측부(330)에 예측된 움직임 정보를 사용하여 보간을 수행한다(S711). 움직임 예측부(330)의 결정부(339)가 최대값 검출부(337)에서 예측된 움직임 정보가 정확하다고 판단한 경우에는 스위칭부(500)는 보간부(400)의 움직임 보상부(430)가 움직임 예측부(330)가 제공하는 정보에 따라 보간을 수행하도록 한다. 그리고, 더 정확한 움직임 정보를 얻기 위해 움직임 예측부(330)의 계산부(341)는 더 정확한 움직임 정도를 계산한다.
반면, 예측된 움직임 정보가 정확하지 않다고 판단한 경우에는 에지가 존재하는지 판단한다(S713). 에지의 존재 여부는 보간하고자 하는 화소를 포함하는 필드에서 보간하고자 하는 화소를 포함하는 라인의 위, 아래 라인의 좌우 부분의 분산, 및 보간하고자 하는 화소를 기준으로 위, 아래 라인의 화소들의 상관관계를 고려하여 에지의 존재를 검출한다. 즉, 보간하고자 하는 화소를 기준으로 위, 아래 라인의 좌우 부분의 화소값이 급격히 변하는지 여부를 검출하여 에지의 존재 여부를 판단한다.
에지가 존재하는 것으로 판단된 경우에는 에지의 방향을 검출하고 에지방향 으로 보간을 수행한다(S715).
반면, 에지의 존재 여부가 불명한 경우에는 보간해야 할 화소의 수직방향으로 보간을 수행한다(S717).
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 정지영상인 경우에는 움직임 적응형 순차주사화 방법을 사용하고, 수평방향이나 수직방향으로 느린 움직임을 갖는 영상인 경우에는 움직임 적응형 순차주사화 방법에 사용되는 라인 메모리를 이용하여 움직임 보상형 순차주사화 방법을 사용함으로써, 움직임 보상형 순차주사화 방법에 비하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 움직임 적응형 순차주사화 방법에 비하여 고화질을 제공한다.
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. 입력영상이 정지영상인지 여부를 검출하는 정지영상 검출부;
    상기 입력영상이 정지영상이 아닌 경우에는 보간해야 할 화소의 움직임 벡터를 예측하는 움직임 예측부;
    상기 입력영상이 정지영상인 경우에는 상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 화소값을 이용하여 상기 화소를 보간하는 화소삽입부;
    상기 입력영상이 정지영상이 아니며 상기 움직임 벡터가 수직방향으로 소정 크기 이상의 빠른 움직임을 갖지 않는 경우에는 상기 움직임 예측부에서 예측된 움직임 벡터를 이용하여 상기 보간해야 할 화소를 보간하는 움직임 보상부;
    상기 입력영상이 정지 영상이 아니며 상기 움직임 벡터가 수직방향으로 소정 크기 이상의 빠른 움직임을 갖는 경우에는 상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 화소값들을 이용하여 상기 보간해야 할 화소를 보간하는 공간영역 보간부; 및
    상기 정지영상 검출부 및 상기 움직임 예측부의 결과에 따라 상기 화소삽입부, 움직임 보상부, 및 공간영역 보간부에 의한 보간값 중 어느 하나로 보간하도록 하는 스위칭부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정지영상 검출부는 상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준 필드(field)의 제1 특정 라인(line)들의 화소값과 상기 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 제2 특정 라인들의 화소값을 비교하여 상호 유사한 화소값을 갖는 경우에 상기 입력영상이 정지영상으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 예측부는,
    상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 제3 특정 라인들 및 상기 기준필드의 이전, 이후 필드들의 제4 특정 라인들의 해상도를 분해하는 해상도 분해부;
    상기 기준필드의 상기 제3 특정 라인들의 화소들과 상기 기준필드 이전, 이후의 필드들의 상기 제4 특정 라인들의 화소들의 상관관계를 검출하는 상관관계 검출부;
    상기 검출된 상관관계들 중 최대값을 검출하고, 상기 최대값을 갖는 화소간의 움직임 벡터를 예측하는 최대값 검출부; 및
    상기 최대값 검출에서 예측된 상기 움직임 벡터가 정확한 움직임 정보인지 여부를 판단하는 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 움직임 예측부는 상기 결정부의 판단 결과 상기 예측된 움직임 벡터가 정확한 움직임 정보인 경우에, 상기 움직임 벡터값을 정밀한 숫자로 계산하는 계산부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 결정부에서 상기 예측된 움직임 벡터가 정확한지 여부는 상기 최대값을 갖는 화소들의 각각 주변 화소들간의 밝기를 비교하여 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 화소삽입부는 상기 기준필드의 이전 필드에서 상기 보간해야 할 화소와 대응되는 제1 화소의 값, 상기 기준필드의 이후 필드에서 상기 보간해야 할 화소와 대응되는 제2 화소의 값, 및 제1 화소의 값과 제2 화소의 값의 평균값 중 어느 하나를 보간해야 할 화소의 값으로 삽입하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 입력영상의 필드 정보를 저장하는 필드 메모리들, 및 상기 입력영상의 라인 정보를 저장하는 라인 메모리들을 구비하는 메모리부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 라인 메모리들에 저장된 정보는 상기 정지영상 검출부 및 상기 움직임 예측부에 제공되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 장치.
  9. (a) 메모리에 저장된 입력영상의 정보를 이용하여 상기 입력영상이 정지영상인지 여부를 검출하는 단계;
    (b) 상기 입력영상이 정지영상이 아닌 경우에는 보간해야 할 화소의 움직임 벡터를 예측하는 단계; 및
    (c) 상기 입력영상이 정지영상인 경우에는 상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 화소값을 이용하는 보간값, 상기 입력영상이 정지영상이 아니며 상기 움직임 벡터가 수직방향으로 소정 크기 이상의 빠른 움직임을 갖지 않는 경우에는 상기 예측된 움직임 정보를 이용하는 보간값, 상기 입력영상이 정지 영상이 아니며 상기 움직임 벡터가 수직방향으로 소정 크기 이상의 빠른 움직임을 갖는 경우에는 상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드의 화소값들을 이용하는 보간값 중 어느 하나로 보간하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (a)단계는,
    상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드(field), 상기 기준필드 이전의 필드들, 및 상기 필드 이후의 필드들의 화소값을 상호 비교하는 단계; 및
    상기 비교결과 상기 화소값들이 유사한 값을 갖는 경우에 상기 입력영상이 정지영상인 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 것 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 (b)단계는,
    상기 보간해야 할 화소를 포함하는 기준필드 및 상기 기준필드 이전, 이후의 필드들의 특정 라인들의 해상도를 분해하는 단계;
    상기 기준필드의 화소들과 상기 기준필드 이전, 이후의 필드들의 특정 라인들의 화소들의 상관관계를 검출하는 단계;
    상기 검출된 상관관계들 중 최대값을 검출하고, 상기 최대값을 갖는 화소간의 움직임 벡터를 예측하는 단계; 및
    상기 최대값 검출에서 예측된 상기 움직임 벡터가 정확한 움직임 정보인지 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 예측된 움직임 벡터가 정확한지 여부는 상기 최대값을 갖는 화소들의 주변 화소들간의 밝기를 비교하여 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 기준필드의 이전, 이후의 필드들의 화소값을 이용하는 보간값은 상기 기준필드의 이전 필드에서 상기 보간해야 할 화소와 대응되는 제1 화소의 값, 상기 기준필드의 이후 필드에서 상기 보간해야 할 화소와 대응되는 제2 화소의 값, 및 제1 화소의 값과 제2 화소의 값의 평균값 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 보간해야 할 화소를 포함하는 필드의 화소값들을 이용하는 보간값으로 보간하는 단계는,
    상기 보간해야 할 화소를 포함하는 라인의 위, 아래 라인의 각각 좌우 부분의 화소값이 변화정도를 검출하여 에지의 존재 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 에지가 존재하는 경우에는 에지방향으로 보간을 하고, 상기 에지가 존재하지 않는 경우에는 수직방향으로 보간하는 단계;를 포함하는 움직임 보상 적응형 순차주사화 방법.
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