KR101437195B1 - 코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출 - Google Patents

코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출 Download PDF

Info

Publication number
KR101437195B1
KR101437195B1 KR1020097013311A KR20097013311A KR101437195B1 KR 101437195 B1 KR101437195 B1 KR 101437195B1 KR 1020097013311 A KR1020097013311 A KR 1020097013311A KR 20097013311 A KR20097013311 A KR 20097013311A KR 101437195 B1 KR101437195 B1 KR 101437195B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
block
artifact
image
blockiness
value
Prior art date
Application number
KR1020097013311A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20090101911A (ko
Inventor
곡스 다네
크리스티나 고밀라
Original Assignee
톰슨 라이센싱
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 톰슨 라이센싱 filed Critical 톰슨 라이센싱
Publication of KR20090101911A publication Critical patent/KR20090101911A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101437195B1 publication Critical patent/KR101437195B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/119—Adaptive subdivision aspects, e.g. subdivision of a picture into rectangular or non-rectangular coding blocks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/154—Measured or subjectively estimated visual quality after decoding, e.g. measurement of distortion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/18—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a set of transform coefficients
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/182—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a pixel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/48—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using compressed domain processing techniques other than decoding, e.g. modification of transform coefficients, variable length coding [VLC] data or run-length data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H04N19/86—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression involving reduction of coding artifacts, e.g. of blockiness
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H04N19/86—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression involving reduction of coding artifacts, e.g. of blockiness
    • H04N19/865—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression involving reduction of coding artifacts, e.g. of blockiness with detection of the former encoding block subdivision in decompressed video

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Color Television Systems (AREA)

Abstract

코딩된 화상 및 영상 내의 복수의 특징을 사용하는 블록 아티팩트(block artifact) 검출 및 블록 아티팩트 판정 방법이 제공된다. 이 방법은 한 화상에서 현 블록(current block)에 대한 복수의 중첩 블록(overlapping block)을 식별하는 단계(910)를 포함한다. 여기서, 상기 복수의 중첩 블록 각각은 상기 현 블록의 일부 및 인접 블록의 일부를 덮고 있다. 이 방법은 상기 복수의 중첩 블록 중 적어도 하나를 휘도 성분 및 색도 성분 중 적어도 하나에 대응하는 각각의 계수로 변환하는 단계(915)를 더 포함한다. 이 방법은 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대응하는 계수가 사전 규정된 값보다 크면 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대한 블록 아티팩트를 식별하는 단계(920)를 더 포함한다. 상기 변환 영역 분석과 공동으로, 화소 영역 블로키니스 검출도 제안된다.
코딩, 화상, 영상, 블록 아티팩트(block artifact), 중첩 블록(overlapping block), 변환 영역, 화소 영역, 블로키니스

Description

코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출{DETECTING BLOCK ARTIFACTS IN CODED IMAGE AND VIDEO}
본 출원은 35 U.S.C. 119(e)에 의거하여, 2006년 12월 28일자에 출원된 미국 가출원 일련 번호 60/877549를 우선권으로 주장하고 있다.
본 발명은 전반적으로 화상(image) 및/또는 영상(video) 처리에 관한 것이며, 특히 코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트(block artifact)를 검출하는 것에 관한 것이다.
화상 또는 영상 압축 아티팩트는 디지털 화상 또는 영상 압축 알고리즘에 있어서 가용 비트를 부적절하게 분포시킴으로써 발생한다. 가장 문제가 되는 압축 아티팩트 중 하나인, 블록 아티팩트는, 압축된 영상의 블록 경계에서 원하지 않는 단절(discontinuities)로 인지된다. 블록 아티팩트는 특히 고 해상도 디스플레이 및 고화질 포맷에서 더욱 잘 보이게 된다. 조작자가 재인코딩 프로세스의 일부로서 아티팩트의 위치를 수동으로 판정하는 것은 대복수의 화상 및 영상 코딩 애플리케이션에서 실행 불가능한데, 그 이유는 이러한 블록 아티팩트를 발견하는데 많은 시간이 요구되어 고비용 프로세스가 되기 때문이다. 따라서, 이러한 블록 아티팩트를 자동으로 검출하고, 압축된 화상에서 블로키 양상(blocky appearance)을 감소 시키는 것이 필요하다.
일단 특정 화상에서 블록 아티팩트가 검출되면, 새로운 인코딩 파라미터를 사용하는 후처리 알고리즘 또는 재인코딩 작업이 그 화상에 적용되고, 이로써 그 화상의 블로키 양상을 보정한다. 이러한 후처리 또는 재인코딩 알고리즘은 검출된 블록 아티팩트 위치에 기초하여 인코딩 파라미터에 대해 미세한 조절을 실시하여 더 나은 화상 품질이 획득될 수 있게 한다. 블록 아티팩트의 강도가 아티팩트 검출에 있어서 또 다른 중요한 측면이 되는데, 이는 후처리 또는 재인코딩 알고리즘이 화상 품질을 더욱 개선하기 위해서 해당 파라미터들을 미세하게 튜닝하도록 한다.
한정된 비트 레이트 제약으로 압축된 영상 시퀀스에서 아티팩트를 자동으로 보정하는 몇몇 애플리케이션들에서, 가용 비트로 재인코딩할 화상을 영상 인코더가 결정하도록 하기 위해, 화상마다 전체적인 블로키니스 아티팩트 메트릭(an overall blockiness artifact metric)을 갖게 하는 옵션의 단계가 수행될 수 있다. 즉, 몇몇 인코딩된 화상들은 다른 인코딩된 화상들보다 많은 블록 아티팩트를 가지고 있다. 이로써, 블로키니스 아티팩트 메트릭은 서로에 대한 각각의 인코딩된 화상들의 블로키니스(blockiness)를 측정하는 표준 방식이다.
결과적으로, 블록 아티팩트를 자동으로 검출하고, 블록마다 그리고 화상마다 아티팩트의 강도를 결정하는 알고리즘이 필요하다.
저 비트 레이트 화상부터 고 비트 레이트 화상까지에서 블록 아티팩트를 검출하고, 다양한 영상 보정 기술을 사용하여 그러한 아티팩트를 보정하는 다양한 종 래 기술들이 제안되어 왔다. 그러나, 이들 중 오직 소수만이 아티팩트 검출 및 메트릭 결정에 주안점을 두고 있다. 또한, 이러한 종래 기술들은 각각 고 비트 레이트를 사용하는 화상 또는 영상 압축에 대한 블록 아티팩트 검출의 문제는 다루지 않는 것으로 나타난다.
제1 종래 방식에서는, 블록 아티팩트 메트릭 결정 알고리즘이 제안된다. 제1 종래 방식은 하나의 매크로블록에서의 화소 값들의 평균과 그와 이웃하는 매크로블록들에서의 평균을 비교한다. 개개의 차가 합산되어서 전체 블로키니스 메트릭이 획득된다. 간단한 에지 검출기가 사용되어 실제 에지를 아티팩트로부터 제외시킨다. 제2 종래 방식은 블록 경계에서의 화소 값들을 사용하는 아티팩트 검출 매트릭을 제안한다. 여기에서는, 블록 경계의 2개의 측(sides)에서 2개의 연속하는 화소 값들이 필터링되고, 이 필터링된 값들이 합산되어 전체 블로키니스 메트릭이 획득된다. 제3 종래 방식에서는, 화상의 휘도 값을 사용하는 블록 아티팩트 매트릭이 제안된다. 이 제3 종래 방식은, 일정한 강도를 갖는 블록들만이 고려된다는 것을 제외하면, 블록들의 평균 값을 계산하고 이들을 비교한다는 점에서는 제1 종래 방식과 유사하다.
제1, 제2, 및 제3 종래 방식들은 압축된 화상 및 영상의 감지 인자 및 다른 속성들을 고려하지 않으므로, 고 해상도 디스플레이에 바로 적용할 수 없다. 제1, 제2, 및 제3 종래 방식은 낮은 비트 레이트 내지 중간 비트 레이트를 사용하여 압축된 영상 또는 화상 콘텐츠에서 주로 테스트된다. 고 화질 비디오 압축은 더 높은 품질 및 더 높은 비트 레이트를 요구한다. 휴대 전화나 개인용 컴퓨터 모니터 와 같은 소형 디스플레이에서는 보이지 않는 매우 작은 아티팩트도 고 해상도 디스플레이에서는 보이게 된다.
제4 및 제5 종래 방식은 감지 인자를 고려한다. 제4 종래 방식에서는, 블록 경계들에서의 화소 값 차들의 합산을 고려함으로써 블록 메트릭이 유도되는데, 상기 차들은 화소 강도에 의해 가중 처리된다(weighted). (가령, 8 비트 계조 화상에서) 70과 90 사이의 계조 값들은 암 화소(dark pixel) 및 명 화소(bright pixel)보다 더 가중 처리된다. 제5 종래 방식에서는, 몇몇 감지 인자들을 고려하는 블록 아티팩트 검출 방식이 제안된다. 특히, 아티팩트의 가시성에 영향을 주는 감지 인자로서 배경 휘도 및 배경 활동성이 사용된다. 감지 모델 파라미터를 유도하기 위해서, 시각적 실험들이 행해진다. 상이한 배경에서 상이한 길이 및 진폭을 갖는 에지를 포함하는 화상들은 인간 주체(human subjects)에게 보여지고, 이러한 에지 패턴의 가시성은 그러한 주체의 시각적 감지에 기초하여 결정된다. 이러한 결과에 기초하여, 아티팩트를 차폐(mask)하는 감지 파라미터(perceptual parameters)가 획득된다. 제5 종래 방식에서 사용된 배경 활동성과 같은 감지 특징들은 유용하고, 이러한 것들 중 몇몇은 관심 대상이 될 수 있지만 매우 복잡한데, 그 예 중 하나가 영상 인코딩 처리에 포함되는 감지 파라미터를 획득하기 위한 주파수 영역 처리이다.
인루프 디블록킹 필터(an in-loop de-blocking filter)는 ISO/IEC(International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission) MPEG-4(Moving Picture Experts Group-4) Part 10 AVC(Advanced Video Coding) 규격/ITU-T(International Telecommunication Union, Telecommunication Sector) H.264 권고(이하에서는, "MPEG-4 AVC 규격"으로 지칭됨)에 기초하는 영상 압축 애플리케이션에서 블록 아티팩트를 억제하는 또 다른 도구이다. 이 인루프 디블록킹 필터는 아티팩트 검출 및 보정 모두를 위해 제안된다. 이 필터링은 압축된 영역 정보에 의해서 결정되는 블로키니스 강도(blockiness strength)에 대해서 적응된다. 이 필터링은 블록 경계 근방의 재구성된 화소들에 대한 평탄화 처리를 수행한다. 그러나, 고 해상도 콘텐츠를 매우 높은 비트 레이트로 인코딩할 경우에 이 블로킹 필터가 턴온되면 당업자가 보존하고자 하는 공간적 세부 사항들(spatial details)이 손실되거나 모호해진다(blurr).
따라서, 이러한 종래 기술에서는, 블록 아티팩트를 검출하는데 있어서 문제점들이 고 해상도 콘텐츠의 속성 및 이에 대응하는 다양한 감지 특징들과 관련해서는 철저하게 다루어지거나 고려되지 않고 있다.
종래 기술의 여러 가지 결점 및 다른 단점이 본 발명에 의해서 다루어지는데, 본 발명은 코딩된 화상 및 영상에서의 복수의 특징을 사용하여, 블록 아티팩트를 검출하는 방법 및 장치, 및 블록 아티팩트 메트릭 결정에 관한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따라서, 블록 아티팩트를 검출하는 방법이 제공된다. 이 방법은 한 화상에서 현 블록(current block)에 대한 복수의 중첩 블록(overlapping block)을 식별하는 단계를 포함한다. 이 복수의 중첩 블록 각각은 상기 현 블록의 일부 및 인접 블록의 일부를 덮고 있다. 이 방법은 상기 복수의 중첩 블록 중 적어도 하나를 휘도 성분 및 색도 성분 중 적어도 하나에 대응하는 각각의 계수로 변환하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대응하는 계수가 사전 규정된 값보다 클 때, 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대한 블록 아티팩트를 식별하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 따라서, 블록 아티팩트를 검출하는 장치가 제공된다. 이 장치는 한 화상에서 현 블록에 대한 복수의 중첩 블록을 식별하는 블록 아티팩트 검출기를 포함한다. 이 복수의 중첩 블록 각각은 상기 현 블록의 일부 및 인접 블록의 일부를 덮고 있다. 이 블록 아티팩트 검출기는 상기 복수의 중첩 블록 중 적어도 하나를 휘도 성분 및 색도 성분 중 적어도 하나에 대응하는 각각의 계수로 변환하고, 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대응하는 계수가 사전 규정된 값보다 클 때, 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대한 블록 아티팩트를 식별한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 블록 아티팩트를 검출하는 방법이 제공된다. 이 방법은 한 화상 내의 적어도 하나의 블록 경계 내의 적어도 하나의 화소 라인에서의 블록 경계선 블로키니스 값(blockiness value)을, 상기 특정 블록 경계의 2개의 측에서의 화소 값들의 차(difference) 및 상기 특정 블록 경계에서의 차를 필터링하고, 상기 특정 블록 경계에서의 상기 2개의 측에서의 화소 값들의 차와 상기 차를 결합함으로써 유도하는 단계를 포함한다. 이 방법은 상기 적어도 하나의 블록 경계 중 특정한 하나에서 측정된 적어도 하나의 블록 경계선 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 경계 블로키니스 값을 유도하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 적어도 하나의 블록 경계 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 블로키니스 값을 유도하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 블록 아티팩트를 검출하는 장치가 제공된다. 이 장치는 한 화상 내의 적어도 하나의 블록 경계 내의 적어도 하나의 화소 라인에서의 블록 경계선 블로키니스 값을, 상기 특정 블록 경계의 2개의 측에서의 화소 값들의 차 및 상기 특정 블록 경계에서의 차를 필터링하고, 상기 특정 블록 경계에서의 상기 2개의 측에서의 화소 값들의 차 및 상기 차를 결합함으로써 유도하는 블록 아티팩트 검출기를 포함한다. 이 블록 아티팩트 검출기는 상기 적어도 하나의 블록 경계 중 특정한 하나에서 측정된 적어도 하나의 블록 경계선 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 경계 블로키니스 값을 유도하고, 적어도 하나의 블록 경계 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 블로키니스 값을 유도한다.
본 발명의 여러 가지 측면, 특징 및 장점은 첨부 도면과 관련하여 보게 될, 후술하는 실시예의 상세한 설명 부분으로부터 분명해질 것이다.
본 발명은 다음의 예시적인 도면들을 참조하면 더욱 양호하게 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 블로키니스 검출을 위한 예시적인 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 블로키니스 검출을 위한 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 3A-도 3D는 본 발명의 실시예에 따른 중첩 블록들의 예에 대한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 변환 영역(transform domain)에서 블록 아티팩트를 검출하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른, 수직 방향에서의 블록 경계의 예에 대한 도면이다.
도 6A-6L은 본 발명의 실시예에 따른, 화상 블록들에 대한 예시적인 특정 방향에서의 처리 예들에 대한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른, 특징 기반 아티팩트 미세조절(refinement)을 위한 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른, 화상의 블록 아티팩트 강도를 결정하는 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트를 검출하는 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 블록 아티팩트를 검출하는 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명은 코딩된 화상 및 영상에서의 복수의 특징을 사용하여 블록 아티팩트를 검출하고 블록 아티팩트 메트릭을 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 명세서는 본원의 원리를 설명한다. 따라서, 여기에는 명백하게 개시되거 나 도시되어 있지는 않지만, 여기 개시된 본원의 원리를 구현할 수 있는 다양한 구성(arrangements)들을 당업자는 생각해낼 수 있을 것이다.
본 명세서에서 인용되고 있는 모든 실례 및 조건들은 발명자(들)이 생각해낸 본 발명의 원리 및 개념을 독자들이 잘 이해하여 본 기술을 더욱 발전시키도록 하기 위해서 사용되었으므로, 이러한 실례 및 조건은 본 발명을 그에 한정시키도록 해석해서는 안 된다.
또한, 이러한 실례 및 조건 이외에, 본 명세서에서 본 발명의 원리, 측면 및 실시예를 말하고 있는 모든 설명들은 기능적 균등 구성 및 구조적 균등 구성을 포함하고 있다. 또한, 이러한 기능적 균등 구성 및 구조적 균등 구성은 현재 공지되어 있는 균등 구성 및 차후에 개발될 균등 구성, 즉, 구조와는 상관없이 동일한 기능을 수행하게 될 차후에 개발될 균등 구성을 포함하고 있다.
따라서, 가령, 본 명세서에서 제공된 블록도는 본 발명을 구현하는 예시적인 회로를 개념적으로 나타내고 있다는 것을 본 기술 분야의 당업자는 이해하고 있을 것이다. 마찬가지로, 임의의 흐름도, 상태 천이 도면, 의사 코드 등은 실질적으로는 컴퓨터 판독가능한 매체 내에 표현되어 있으면서 그 컴퓨터나 프로세서가 본 명세서에서 명시되었는지와는 상관없이 컴퓨터나 프로세서에 의해서 실행되는 다양한 프로세스를 나타내고 있다.
도면에서 도시된 다양한 구성 요소들의 기능들은 전용 하드웨어를 통해서 제공되거나 해당 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 통해서 제공된다. 이러한 기능들이 프로세서에 의해서 제공되는 경우에는, 단일 전용 프로세서, 단일 공유형 프로세서 또는 그들 중 몇몇이 공유되는 복수의 개별 프로세서에 의해서 제공될 수 있다. 또한, 용어 "프로세서" 또는 "제어기"를 명시적으로 사용하였다고 하더라도 본 발명에서 사용되는 하드웨어는 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어로만 한정되는지 않으며, DSP(digital signal processor) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory) 및 비휘발성 메모리를 제한 없이 포함하고 있다.
또한, 일반형이거나 주문형일 수 있는 다른 하드웨어도 포함될 수 있다. 마찬가지로, 도면에서 도시된 모든 스위치는 다만 개념적일 뿐이다. 이들의 기능은 프로그램 로직을 연산하거나 전용 로직을 사용하거나 프로그램 제어와 전용 로직을 상호 작용시키거나 심지어는 수동으로 수행될 수 있고, 해당 기능을 구현하려는 사람이 이들 중 어느 기술을 사용할지는 그 상황 및 문맥을 더욱 구체적으로 이해하게 되면 파악할 수 있을 것이다.
청구 범위에서, 특정 기능을 수행하는 수단으로서 표현된 구성 요소는 그 기능을 수행하는 방식으로서 a) 그 기능을 수행하는 회로 조합, 및 b) 펌웨어, 마이크로 코드 등을 포함하는 임의의 형태의 소프트웨어와 이 소프트웨어를 실행하여 그 기능을 수행하는데 적합한 회로의 조합 등을 포함할 수 있다. 청구 범위에 의해 규정되는 본 발명은 청구 범위에서 인용되고 있는 다양한 수단들에 의해서 제공되는 다양한 기능들이 그 청구 범위가 규정하고 있는 방식으로 결합 및 조합된다는 사실에 입각하고 있다. 따라서, 이러한 기능들을 제공하는, 청구 범위 내에 인용된 임의의 수단들도 본 명세서에서 기재된 구성 요소들과 균등하다.
발명의 상세한 설명 부분에서 용어 "실시예" 및 "일 실시예"를 사용하는 것은 그 실시예와 관련된 특징, 구조 및 특성 등이 본 발명의 적어도 하나의 실시예 내에 포함된다는 것을 의미하기 위함이다. 따라서, "일 실시예에서" 및 "실시예에서"라는 표현이 본 명세서의 여러 부분에 등장할 것인데, 이 "일 실시예에서" 및 "실시예에서"라는 표현이 사용된 부분의 실시예들이 반드시 모두 동일한 하나의 실시예로만 귀결되는 것은 아니다.
가령, 구절 "A 및/또는 B" 및 "A와 B 중 적어도 하나" 내의 용어 "및/또는" 및 "적어도 하나"는 상기 구절이 오직 (A)만을 선택하는 경우, 오직 (B)만을 선택하는 경우, 또는 (A와 B)를 모두 선택하는 경우를 포함한다는 것을 말하기 위함이다. 또한, 구절 "A, B 및/또는 C" 및 "A, B 및 C 중 적어도 하나" 내의 용어 "및/또는" 및 "적어도 하나"는 상기 구절이 오직 (A)만을 선택하는 경우, 오직 (B)만을 선택하는 경우, 오직 (C)만을 선택하는 경우, 오직 (A와 B)만을 선택하는 경우, 오직 (A와 C)만을 선택하는 경우, 오직 (B와 C)만을 선택하는 경우, 또는 (A와 B와 C)를 모두 선택하는 경우를 포함한다는 것을 말하기 위함이다. 당업자들에게는 쉽게 명백하듯이, 이는 더 많은 항목들이 열거되는 경우에 대해서까지 확대 해석될 수 있다.
본 명세서에서 본 발명의 하나 이상의 실시예들은 MPEG-4 AVC 규격과 관련되어서 설명되겠지만, 본 발명은 이 규격으로만 한정되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 한다면, 상기 MPEG-4 AVC 규격의 확장을 포함한 확장, 다른 비디오 코딩 규격 및 다른 권고에 대해서도 본 발명이 실시될 수 있다.
또한, 명세서에서 용어 "화상" 및 "프레임"은 사용된다. 발명의 상세한 설명 및 청구 범위에서 이러한 용어들을 사용할 시에, 이 두 용어는 서로 동의어 관계에 있으며 모두 동영상 시퀀스와 관련된 화상 데이터를 나타낸다. 다른 비디오 인코딩 규격에서는 이 두 용어의 의미가 서로 상이할 수 있지만, 본 명세서에서는 이 용어들은 다른 방식으로는 규정되지는 않는다.
본 발명의 하나 이상의 실시예에 따라서, (1) 블록 아티팩트를 자동으로 검출하는 방법 및 장치, (2) 블록마다 아티팩트 강도를 할당하는 방법 및 장치 및 (3) 화상마다 아티팩트 메트릭을 결정하는 방법 및 장치 중 적어도 하나가 제공된다. 이러한 방법들은 완성된 블로키니스 검출 시스템의 일부로서 또는 다른 시스템 내의 구성 요소로서 함께 사용될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 블로키니스 검출(blockiness detection) 시스템(100)을 도시하고 있다.
이 시스템(100)은 블록 아티팩트 검출기(110), 특징 기반 아티팩트 분류 기(feature based artifact classifier; 120), 최초 화상 기반 아티팩트 조절기(original picture based artifact refiner; 130) 및 아티팩트 강도 판정 및 메트릭 할당기(140)을 포함하고 있다.
블록 아티팩트 검출기(110)는 변환 영역 아티팩트 검출기(112), 화소 영역 아티팩트 검출기(114) 및 결합기(116)를 포함한다.
특징 기반 아티팩트 분류기(120)는 특징 검출기(122) 및 특징 기반 아티팩트 분류기(124)를 포함한다.
최초 화상 기반 아티팩트 조절기(130)는 아티팩트 맵 조절기(132)를 포함한다.
아티팩트 강도 결정 및 메트릭 할당기(140)는 아티팩트 강도 결정기 및 메트릭 할당기(142)를 포함한다.
변환 영역 아티팩트 검출기(112)의 출력부는 결합기(116)의 제1 입력부와 신호 통신으로 접속된다. 화소 영역 아티팩트 검출기(114)의 출력부는 결합기(116)의 제2 입력부와 신호 통신으로 접속된다. 결합기(116)의 출력부는 특징 기반 아티팩트 분류기(124)의 제2 입력부와 신호 통신으로 접속된다.
특징 기반 아티팩트 분류기(124)의 출력부는 아티팩트 맵 조절기(132)의 제2 입력부와 신호 통신으로 접속된다. 특징 검출기(122)의 제1 출력부는 특징 기반 아티팩트 분류기(124)의 제1 입력부와 신호 통신으로 접속된다. 특징 검출기(122)의 제2 출력부는 아티팩트 강도 결정기 및 메트릭 할당기(142)의 제1 입력부와 신호 통신으로 접속된다.
아티팩트 맵 조절기(132)의 출력부는 아티팩트 강도 결정기 및 메트릭 할당기(142)의 제2 입력부와 신호 통신으로 접속된다.
변환 영역 아티팩트 검출기(112), 화소 영역 아티팩트 검출기(114), 특징 검출기(122), 및 아티팩트 맵 조절기(132)의 각각의 제1 입력부는 시스템(100)의 입력부로서 가용되며, 최초 화상(original picture)을 수신한다.
변환 영역 아티팩트 검출기(112), 화소 영역 아티팩트 검출기(114), 및 특징 검출기(122)의 각각의 제2 입력부는 시스템(100)의 입력부로서 가용되며, 재구성된 화상을 수신한다.
화소 영역 아티팩트 검출기(114), 결합기(116), 특징 기반 아티팩트 검출기(124), 아티팩트 맵 조절기(132), 및 아티팩트 강도 결정기 및 메트릭 할당기(142)의 각각의 제3 입력부는 시스템(100)의 입력부로서 가용되며, 구성 데이터를 수신한다.
아티팩트 강도 결정기 및 메트릭 할당기(142)의 출력부는 시스템(100)의 출력부로서 가용되며, 출력 데이터를 출력한다.
도 1에 도시된 몇몇 구성 요소들은 2 개 이상의 기능들과 관련되어 도시 및 기술될지만, 이러한 구성 요소들은, 해당 기능들이 단일 구성 요소 대신에 하나 이상의 구성 요소에 의해서 각기 수행되도록, 단일 구성 요소 대신에 하나 이상의 구성 요소에 의해서 각기 구현될 수 있다. 본 명세서에서 본 발명에 대한 소정의 교시 사항이 주어질 경우에, 이 교시 사항, 이의 변경 사항 및 이들의 구현 사항이, 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 한다면, 본 기술 분야의 당업자에게는 용이하게 고려될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 블록 아티팩트 검출 방법(200)의 흐름도이다.
이 방법(200)은 개시 블록(205)에서 시작되고, 이어서 기능 블록(210)으로 진행한다. 이 기능 블록(210)에서 아티팩트 검출 구성 사항이 셋업되고, 이어서 기능 블록(215)으로 진행한다. 이 기능 블록(215)에서 현 화상이 처리되기 시작하고, 이어서 판정 블록(220)으로 진행한다. 이 판정 블록(220)에서 변환 알고리즘 과 화소 영역 알고리즘이 동시에 인에이블될지 여부가 판정된다. 만일 그렇다면, 기능 블록(225) 및 기능 블록(230)으로 진행한다.
기능 블록(225)에서 화소 영역 아티팩트가 검출되고, 이어서 판정 블록(250)으로 진행한다.
기능 블록(230)에서 변환 영역 아티팩트가 검출되고, 이어서 판정 블록(250)으로 진행한다.
판정 블록(250)에서 결합 타입(merge type)이 "AND"와 동일한지가 판정된다. 그렇다면, 기능 블록(260)으로 진행한다. 그렇지 않다면, 기능 블록(255)으로 진행한다.
기능 블록(260)에서 "AND" 연산을 사용하여 결합 동작이 수행되고, 이어서 기능 블록(265)으로 진행한다.
기능 블록(255)에서 "OR" 연산을 사용하여 결합 동작이 수행되고, 이어서 기능 블록(265)으로 진행한다.
기능 블록(265)에서 아티팩트 맵이 생성되고, 이어서 기능 블록(270)으로 진행한다. 이 기능 블록(270)에서 최초 또는 재구성된 화상에 대해서 특징이 검출되고, 이어서 기능 블록(275)으로 진행한다. 기능 블록(275)에서 아티팩트 맵에서의 특징 기반 아티팩트 보정이 실시되고, 이어서 기능 블록(280)으로 진행한다.
기능 블록(280)에서 특징이 개선된 아티팩트 맵이 생성되고, 이어서 기능 블록(285)으로 진행한다. 기능 블록(285)에서 최초 화상에 기초하여 아티팩트 맵이 더 미세 조절되고, 이어서 기능 블록(290)으로 진행한다.
기능 블록(290)에서 아티팩트 강도가 계산되고, 이어서 기능 블록(294) 및 기능 블록(292)으로 진행한다.
기능 블록(294)에서 아티팩트 맵이 출력된다.
기능 블록(292)에서 전체 블로키니스 메트릭이 계산되고, 이어서 기능 블록(296) 및 종료 블록(299)으로 진행한다.
기능 블록(296)에서 로그 파일이 출력된다.
판정 블록(235)에서 변환 영역 알고리즘이 인에이블될지의 여부가 판정된다. 만일 그렇다면, 기능 블록(240)으로 진행한다. 그렇지 않다면, 기능 블록(245)으로 진행한다.
기능 블록(240)에서 변환 영역 블록 아티팩트가 검출되고, 이어서 기능 블록(265)으로 진행한다.
기능 블록(245)에서 화소 영역 블록 아티팩트가 검출되고, 이어서 기능 블록(265)으로 진행한다.
이 방법(200)에서, 블록(220,225,230,235,240,245,250,255,260,265)는 도 1의 블록 아티팩트 검출기(110)에 대응한다. 또한, 블록(270,275,280)는 도 1의 특징 기반 아티팩트 분류기(120)에 대응한다. 또한, 블록(285)는 도 1의 최초 화상 기반 아티팩트 조절기(130)에 대응한다. 또한, 블록(290,292,294,296)는 도 1의 아티팩트 강도 판정 및 메트릭 할당기(140)에 대응한다.
본 발명의 실시예에 따라서, 최초 및 재구성된 화상이 입력으로서 사용된다. 입력 화상의 루마 값(luma value) 및/또는 크로마 값(chroma value)이 아티팩트 검 출을 위해서 사용될 수 있다. 화상에서 실제 에지를 검출하는 것과 같은, 잘못된 아티팩트 검출을 제거하기 위해서 최초 화상이 사용된다. 또한, 아티팩트의 가시성을 결정하기 위한 몇몇 정보를 추출하기 위해서 최초 화상이 사용된다. 최초 화상이 가용하지 않을 경우에는, 재구성된 화상이 사용되어서 정보를 추출할 수도 있다. 이러한 최초 화상 및 재구성된 화상 이외에, 구성 데이터가 또한 입력으로서 사용될 수 있다. 이 구성 데이터는 최초 및 재구성된 영상 소스에 대한 화소 및 변환 영역 아티팩트 둘 다를 위한 임계값과 같은 파라미터, 및 아티팩트 검출 능력을 개선하기 위해서 사용될 수 있는 특징의 타입을 지정하는 다른 파라미터를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따라서, 다음과 같은 2 개의 타입의 출력, 즉 (1) 전체 화상에 대한 블록 아티팩트 메트릭, 및 (2) 가령 블록의 위치 및 블록 아티팩트의 강도와 같은 정보를 포함하는 아티팩트 위치 맵이 사용된다.
블로키니스 ( blockiness ) 검출 방법 및 장치
실시예에 따라서, 블록 아티팩트를 예비적으로 검출하기 위한 2가지 예시적인 알고리즘, 즉 변환 영역에서의 알고리즘 및 화소 영역에서의 알고리즘이 제안된다. 이 2 개의 알고리즘은 상이한 콘텐츠 타입에 대해서 개별적으로 실시되거나 동시에 실시될 수 있으며, 각 알고리즘의 출력이 결합되어서 결합된 블로키니스 맵(blockiness map)이 생성된다. 알고리즘 실시 타입은 입력되는 구성 데이터에 의해서 지정된다. 만일 2개의 알고리즘이 동시에 실시되는 경우로 지정된다면, 여기에만 한정되는 것은 아니지만 "AND" 연산 및 "OR" 연산을 포함하는 결합 처리가 실시되어서 아티팩트 맵(artifact map)이 생성된다.
변환 영역에서의 블록 아티팩트 검출
제안된 변환 영역 알고리즘은 가령 3개의 제1 AC 계수에 대해서 새로운 임계치 비교 방식을 이용하여 루마 블록 또는 크로마 블록의 변환 계수를 분석함으로써 블록 아티팩트를 찾는다. 이 블록들은 처리되고 있는 현 블록에 4 개의 이웃하는 블록들 중 하나일 수 있다. 2 개의 이웃하는 블록들의 경계를 고려하여 형성된 블록은“중첩 블록”으로 지칭된다. 도 3A-3D에서, 중첩 블록의 각 실례들이 참조 부호(310,320,330,340)로 표시되어 있다. 특히, 도 3A는 하나의 블록과 그에 이웃하는 4개의 블록을 도시하고 있다. 도 3B는 북쪽 및 남쪽이 중첩된 블록을 도시하고 있다. 가령, 북쪽이 중첩된 블록은 현 블록의 북쪽 절반과 그의 북쪽 이웃의 남쪽 절반을 결합함으로써 형성된다. 도 3C는 동쪽 및 서쪽이 중첩된 블록의 예를 도시하고 있다. 도 3D는 동쪽, 서쪽, 남쪽, 및 북쪽이 중첩된 블록을 도시하고 있다.
중첩 블록을 형성한 후에, 각 중첩 블록의 변환 계수가 계산된다. 블록 아티팩트가 현 블록의 특정 측(side)에 존재하면, 이 특정 측에 속하는 중첩 블록의 소정의 변환 계수가 클 것이다. 특정 실시예에서, 지그-재그 주사 순서로 된 변환 어레이의 2 개의 제1 변환 계수를 사용하여 블록 아티팩트를 결정한다. 이 변환은 이산 코사인 변환(DCT) 또는 아다마르 변환일 수 있다. 본 발명은 임의의 특정 DCT 타입에 한정되지 않으며, 따라서 정수-DCT 및 부동소수점-DCT가 사용될 수 있다. 다음의 실례는 8*8 화상 블록의 DCT 변환을 사용할 때에 변환 계수의 계산을 나타내고 있다. 이 실례에서는 8*8 화상 블록이 사용되었지만, 본 발명은 8*8 화상 블록의 DCT 변환으로만 한정되지 않으며, 따라서 여기에만 한정되는 것은 아니지만 4*4 화상 블록 또는 16*16 화상 블록을 포함하는 상이한 크기의 블록이 본 발명의 기술적 사상을 유지하는 한 사용될 수 있다.
8*8 화상 블록의 2 차원 DCT 변환은 다음과 같이 규정된다.
Figure 112009038736819-pct00001
여기서,
Figure 112009038736819-pct00002
위의 수학식에서, 변환 계수는 Fuv로 표현된다. 가령, F00은 화상 블록의 평균 휘도 값을 나타낸다. F10 및 F01은 각기 화상 블록의 수평 및 수직 방향에서의 강도 차에 대한 정보를 나타낸다. 그러므로, 어떤 화상이 북쪽 또는 남쪽 방향에서 블록 아티팩트(가령, 큰 강도 차)를 갖는다면, F01은 보다 큰 값을 갖는다. 이와 유사하게, 어떤 화상이 동쪽 또는 서쪽 방향에서 블록 아티팩트를 갖는다면, F10 은 보다 큰 값을 갖는다.
블록 경계 이외에도, 블록 아티팩트는 블록 내부에서 발생할 수 있다. 이 블록 내부의 블록 아티팩트를 발견하기 위해서는, 지그-재그 주사 순서로 된 제3 AC 변환 계수(F11)가 사용되어서 블록 아티팩트를 판정한다.
변환 계수 F10, F01 및 F11가 임계치와 비교되고, 이 변환 계수들이 임계치보다 큰다면 그 블록은 아티팩트를 갖고 있는 것으로 선언된다. 임계치는 애플리케이션에 따라서 조절될 수 있다. 또한, 임계치는 예를 들자면 그 블록의 북쪽 경계에서만 발생하는 아티팩트 및 그 블록의 동쪽 경계에서와 그 블록의 내부에서 동시에 발생하는 아티팩트와 같은, 검출하기를 원하는 아티팩트의 방향에 기초하여 조절되기도 한다.
도 4는 변환 영역에서 블록 아티팩트를 검출하는 방법(400)의 흐름도이다.
이 방법(400)은 개시 블록(405)에서 시작하여, 기능 블록(410)으로 진행한다. 기능 블록(410)에서 프레임이 판독되고, 이어서 기능 블록(415)으로 진행한다. 기능 블록(415)에서, 블록 위에서 도는 루프 동작이 수행되고, 이어서 기능 블록(420)으로 진행한다. 기능 블록(420)에서는 블록의 측(side) 위에서 루프 동작이 수행되고, 이어서 기능 블록(425)으로 진행한다. 기능 블록(425)에서, 중첩 블록의 변환 계수가 계산되고, 이어서 기능 블록(430)으로 진행한다. 기능 블록(430)에서 각 중첩 블록에 대한 임계 변환 계수가 결정되고, 이어서 판정 블록(435)으로 진행한다. 이 판정 블록(435)에서 현재 측(current side)이 블록인지 의 여부가 판정된다. 만일 그렇다면 기능 블록(440)으로 진행하고, 그렇지 않다면 기능 블록(470)으로 진행한다.
기능 블록(440)에서 현재 측이 블로키(blocky)로 표시되고, 이어서 판정 블록(445)으로 진행한다. 판정 블록(445)에서 현 블록의 측들(sides)의 끝에 도달했는지의 여부(즉, 모든 측 또는 사전 지정된 측 세트가 처리되었는지의 여부)가 판정된다. 만일 그렇다면, 기능 블록(450)으로 진행하고, 그렇지 않다면, 기능 블록(420)으로 돌아간다.
기능 블록(450)에서 블록 레벨 블로킹 맵이 형성되고, 이어서 판정 블록(455)으로 진행한다. 판정 블록(455)에서 블록들의 끝에 도달했는지의 여부(즉, 모든 블록 또는 사전 지정된 블록 세트가 처리되었는지의 여부)가 판정된다. 만일 그렇다면, 기능 블록(460)으로 진행하고, 그렇지 않다면, 기능 블록(415)으로 돌아간다.
기능 블록(460)에서 프레임 레벨 블로키니스 맵이 형성되고, 이어서 기능 블록(410)으로 돌아가고 또한 기능 블록(465)으로 진행한다. 기능 블록(465)에서 (기능 블록(460)에서 형성된) 블록 맵이 출력되고, 이어서 종료 블록(499)으로 진행한다.
일 실시예에서, 변환 영역 아티팩트 검출 알고리즘으로부터 획득된 아티팩트 맵은 감지 특징들을 사용하여 미세 조절될 수 있다.
화소 영역에서의 블록 아티팩트 검출
일 실시예에서, 제안된 화소 영역 알고리즘은 루마 화상 또는 크로마 화상 내의 블록 경계에서의 화소 값들을 분석함으로써 블록 아티팩트를 검출한다. 블록 경계의 2개의 측(two sides)에서의 화소 값들의 차 및 상기 블록 경계에서의 차가 필터링되고, 이 필터링된 차들이 가령 조절된 합산 방식을 사용하여 합산된다. 도 5는 수직 방향의 블록 경계(500)의 실례를 도시하고 있다. 특히, 도 5는 4*4 화상 블록의 실례를 도시하고 또한 두 번째 열에 있어서 서쪽의 블록 경계의 양측의 2 개의 화소를 도시하고 있다. 본 실례에서, p1, p0, q0 및 q1은 블록 경계의 양측의 2 개의 화소인 총 4 개의 화소의 화소 값이다. 화상 블록에는 4 개의 열이 존재하고, 각 열에 대해서는 4 개의 화소 값(즉, p1, p0, q0 및 q1)으로 구성된 세트가 존재한다. 블록 크기가 달라지면, 역시 열의 수(number)도 달라질 것이다.
서쪽 경계의 각 열에 대해 필터링된 화소 값 차의 제곱은 ΔWi으로 표시된다. 이 ΔWi은 다음과 같이 표현된다.
Figure 112009038736819-pct00003
이 수학식 3은 다음과 같이 기록될 수 있다.
Figure 112009038736819-pct00004
여기서, [f1 f2 f3 f4]는 필터 계수이다. 가령, 제2 종래 방식에서 제안된
Figure 112009038736819-pct00005
이 필터 계수로서 사용될 수 있다. 물론, 본 발명은 이러한 필터 계수로만 한정되는 것이 아니며, 따라서 ΔWi를 알기 위해서 다른 필터 계수가 사용될 수도 있다. 서쪽 경계 이외에 동쪽 경계, 북쪽 경계 및 남쪽 경계에서와 같이 다른 방향에서의 블로키니스를 검출하기 위해서 수학식 3, 4 및 5는 용이하게 확장될 수 있다.
이 블록의 한 측에서의 블로키니스 측정치를 알기 위해서는, 필터링된 화소 값들의 차들이 가령 조절된 합산 방식을 이용하여 합산된다. 이 조절된 합산 방식은 노이즈 화소 또는 필름 그레인(film grain)으로 인해 발생하는 잘못된 검출을 제거한다. 일 실시예에서, 이 조절된 합산 방식은 다음과 같이 새롭게 규정된다.
Figure 112009038736819-pct00006
여기서, j 및 k은 각기 최소 및 최대 화소 값 차의 열 번호로서, 다음과 같이 새롭게 표현된다.
Figure 112009038736819-pct00007
Figure 112009038736819-pct00008
일 실시예에서, 이 조절된 합산 방식은 최대 화소 값 차만을 무시할 수 있다. 다른 실시예에서, 이 조절된 합산 방식은 2 개의 최대 화소 값 차들을 무시할 수 있다. 물론, 본 발명의 기술적 사상을 유지하는 한 이 조절된 합산 방식의 다른 조합들이 사용될 수도 있다.
이와 동일한 계산이 각 측 경계(즉, 동쪽 측 경계, 서쪽 측 경계, 남쪽 측 경계 및 북쪽 측 경계)에 대해서 수행되고, 획득된 합산이 임계치와 비교되어서, 그 합산이 임계치보다 크다면 아티팩트가 있는 것으로 판정된다.
다른 실시예에서, 여기로만 한정되는 것은 아니지만 미디언 필터링(median filtering)과 같은 노이즈 필터링이 노이즈 제거를 위해서 사용될 수 있으며, 이 화소 영역 아티팩트 검출 알고리즘은 노이즈가 필터링된 화상에 대해서 적용될 수 있다.
서로 다른 알고리즘들에 의해서 획득된 블로키니스 맵들의 결합
변환 영역 및 화소 영역 알고리즘은 서로 다른 장점을 갖는다. 이들은 서로 독립적으로 사용될 있거나 결합되어서 동시에 사용될 수 있다. 이 2 개의 알고리즘에 의해서 획득된 블록 아티팩트 맵들을 결합하는데 있어서는 서로 다른 결합 기술들이 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 낮은 임계치를 사용하여 2 개의 바이너리 아티팩트 맵이 생성될 수 있고, 그들은 "AND" 연산에 의해 결합될 수 있다. 또 다 른 실시예에서, 높은 임계치를 사용하여 2개의 바이너리 아티팩트 맵이 생성될 수 있고, 그들은 "OR" 연산에 의해서 결합될 수 있다. 물론, 본 발명은 이러한 임계치 및 결합 방식으로만 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 하면 다른 임계치 및 결합 방식도 사용될 수 있다. 특정 결합 연산에 따라서 아티팩트 검출 임계치를 변환시킴으로써 더 신뢰할만한 블로키니스 아티팩트 맵이 획득될 수 있다.
특징 기반 블로키니스 아티팩트 분류기
이전에 기술된 방법들에 의해서 획득된 결과들은 특징 기반 블로키니스 아티팩트 분류기를 사용하여 더 개선될 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 개선 방법은 다음으로만 한정되는 것은 아니지만 명도와 색도와 같은 컬러 특징, 평탄도와 같은 텍스처 특징, 및 블록 위치와 인접 정보를 포함하는, 화상에서의 다양한 감지 특징의 계산에 의존하고 있다.
이러한 특징들이 사용하여, 이전에 검출된 블록 아티팩트의 중요도를 인간의 시각적 감지에 주는 영향력에 따라서 등급화된다. 가령, 특징 기반 블로키니스 아티팩트 분류기는 이전에 검출된 아티팩트가 인간의 시각적 감지에 별로 영향을 주지 않으면(low visual impact) 이를 블로키니스 아티팩트 맵에서 제거하고, 큰 영향을 주면(high visual impact) 그 상대적 중요도를 증가시킨다. 일 실시예에서, 블로키니스 아티팩트 맵은 아티팩트가 한 화상의 각 블록 내에 존재하는지의 여부를 나타내는 바이너리 맵 화상을 포함한다. 일 실시예에서, 이 블로키니스 맵은 한 화상의 각 블록에 존재하는 아티팩트의 강도를 나타내는 다중 값 맵을 포함한 다.
특징 검출이 최초 화상의 루마 성분 및/또는 크로마 성분에 대해서 수행될 수 있다. 최초 화상이 가용하지 않을 경우에는, 특징 검출은 재구성된 화상에 대해서 수행된다. 다음 부분에서는, 본 발명에 따라서 3 개의 특징들이 사용되는 방식이 설명된다. 이 특징들은 컬러, 텍스처 및 블록 위치이다. 물론, 본 발명은 이러한 특징들로만 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 하면 다른 특징들도 역시 사용될 수 있다.
컬러 특징에 있어서, 명 루마 차폐(bright luma masking) 및 암 루마 차폐(dark luma masking); 중간 루마 톤 판정(intermediate luma tone determination); 및 스킨 컬러 검출(skin color detection)과 같은 예시적인 컬러 특징들이 기술될 것이다.
암 루마 차폐 및 명 루마 차폐에 있어서, 인간의 시각적 감지 측면을 고려하면, 어두운 영역에 있는 블록 아티팩트는 중간 톤 영역에 있는 블록 아티팩트에 비해서 잘 감지되지 않는다. 이 때문에, 이러한 영역들을 판정하기 위해서 화상 구획화가 수행되고, 이러한 영역들 내에 있는 아티팩트들은 루마 특징을 사용하여 자동적으로 제거될 수 있다. 이러한 2 개의 영역들은 루마 임계치 및 크로마 임계치를 사용하여 다음과 같이 특정될 수 있다.
Figure 112009038736819-pct00009
Figure 112009038736819-pct00010
여기서,
Figure 112009038736819-pct00011
및
Figure 112009038736819-pct00012
는 블록마다의 평균 루마 값 및 평균 크로마 값이다. 일반적으로, 루마는 (YUV 컬러 공간에서) Y로 표현된다. 이 루마 값 및 크로마 값은 화소 레벨에서 그 임계치가 설정될 수 있다. 이 화소 레벨에서의 임계치들 (THL1, THU1, THV1, THL2, THU2, THV2)은 반복 학습 영상 데이터(training video data)를 사용하여 유도될 수 있다. 크로마 값을 포함하는 이유는 몇몇 영상 콘텐츠는 저 루마 값(low luma value)을 갖기 때문이다. 그러나, 이 영상 콘텐츠가 고 루마 값을 갖는다면, 아티팩트는 가시적으로 유지된다.
중간 루마 톤 판정에 있어서, 중간 계조 톤 영역에 존재하는 블록 아티팩트들은 서로 다른 가시성을 갖는다. 이 때문에, 서로 다른 루마 톤을 판정하기 위해서 화상 구획화가 수행되고, 서로 다른 루마 값 영역에 존재하는 아티팩트들은 맵에서 제거되거나 그 중요도가 증가한다. 중간 루마 톤들은 서로 다른 레벨로 분류될 수 있다. 일 실시예에서, 3 개의 중간 루마 톤이 검출될 수 있다. 2 개의 영 역이 루마 임계치 및 크로마 임계치를 사용하여 특정된다. 루마 레벨들은 다음과 같이 판정될 수 있다.
Figure 112009038736819-pct00013
여기서,
Figure 112009038736819-pct00014
은 블록마다의 평균 루마 값 및 크로마 값을 나타낸다. 임계치(THLm1, THLm2, THLm3, THLm4, THLm5, THLm6)가 반복 학습 영상 데이터를 사용하여 유도될 수 있다.
스킨 컬러를 고려하면, 면(face)들과 같은 몇몇 영역들은 인간의 시야에서 더 중요한 영역이 된다. 따라서, 이러한 영역에 있는 아티팩트들은 가시성이 더 크게 된다. 아티팩트 검출 시에 이러한 영역의 중요성을 다루기 위해서, 임계치 기반 방식이 사용되어서 스킨 톤을 검출한다. 이 방법은 단지 하나의 실시예일 뿐이지, 본 발명은 이러한 스킨 톤 검출 방법으로만 한정되는 것은 아니다. 따라서, 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 하면 다른 스킨 톤 검출 방식이 사용될 수도 있다. 블록들은 가령 다음과 같은 계산식을 사용하여 스킨 컬러 및 비 스킨 컬러(non-skin color)로 분류된다.
Figure 112009038736819-pct00015
임계치(LowLimU, UpLimU, LowLimV, UpLimV)는 반복 학습 영상 데이터를 사용하여 유도될 수 있다.
이제 텍스처 특징을 고려하면, 화상 블록의 텍스처 특성은 본 발명에 따라서 블록 아티팩트 검출 능력을 더욱 개선하기 위해서 사용될 수 있는 다른 특징 중 하나이다. 블로키니스가 텍스처가 있는 구역(area)에서 발생하면, 인간의 시각은 블로키니스가 평탄한 구역(smooth area)에서 발생하는 경우보다 블로키니스를 알아차리기가 쉽지 않다. 텍스처 구역과 평탄한 구역을 분류하는 것은 상이한 방법들에 의해서 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 변환 어레이의 하부 대각선에 있는 변환 계수의 개수 및 크기가 분석된다. 이 개수와 크기가 소정의 값을 초과하면, 그 블록은 텍스처 구역으로서 선언된다. 이와 유사하게, 비 제로 변환 계수의 크기 및 개수가 소정의 값 내에 있다면, 그 블록은 평탄한 구역으로서 선언된다. 다른 실시예에서, 이러한 텍스처 분류는 그 블록의 편차를 사용하여 수행될 수 있다.
블록 위치 및 인접 정보와 같은 특징을 고려해보면, 이웃하고 있는 매크로블록들 내에 존재하는 블로키니스들이 수평 방향의 동일한 측, 수직 방향의 동일한 측 및/또는 대각선 방향의 동일한 측 상에서 정렬되어 있다면 그 블록 아티팩트들은 가시성이 더 크게 된다. 마찬가지로, 그 아티팩트들이 서로 떨어져 있는 블록 들에 존재하면 그 아티팩트는 가시성이 작아진다. 일 실시예에서, 이렇게 서로 떨어져 있는 아티팩트들은 제거되고 서로 집중되어 있는 아티팩트들은 유지된다. 도 6A-6L에서, 화상 블록을 특정 방향으로 처리하는 실례들이 참조 부호(605,610,615,620,625,630,635,640,645,650,655,660)로 표시되어 있다. 특히, 도 6A 및 도 6b와 거기에 각기 도시된 요소(605,610)는 수평 방향 화상 처리를 말하고 있다. 도 6C 및 도 6D와 거기에 각기 도시된 요소(615,620)는 수직 방향 화상 처리를 말하고 있다. 도 6E 내지 도 6H와 거기에 각기 도시된 요소(625,630,635,640)는 대각선 방향 화상 처리를 말하고 있다. 도 6I 내지 도 6L와 거기에 각기 도시된 요소(645,650,655,660)는 대각선 방향 화상 처리를 말하고 있다. 수평 방향 처리는 북쪽 방향 및 남쪽 방향에 있는 아티팩트를 강조하고, 수직 방향 처리는 동쪽 방향 및 서쪽 방향에 있는 아티팩트를 강조한다. 대각선 방향 처리는 수직 방향과 수평 방향에서와 같이 직선으로 존재하지 않는데, 그 이유는 도 6E 내지 도 6L에 도시된 바와 같은 대각선 방향에서는 서로 다른 조합들이 존재하기 때문이다. 도 6A 내지 도 6D에 도시된 실례에서, 해당 처리는 2 개 또는 3 개의 블록과 관련된다. 그러나, 이러한 방향 처리는 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 한다면, 다음으로만 한정되는 것은 아니지만 4 개의 연속하는 블록을 수평 방향으로 처리하는 것과 같은 다른 개수의 블록 처리에도 적용될 수 있다.
도 7은 화상 특징에 기초하여 아티팩트를 미세 조절하는 예시적인 방법(700)의 흐름도이다. 도 7의 방법(700)에서 "현 블록"이라는 구절을 사용하는 것은 최초의 블록과 비교했을 때에 재구성된 블록을 말하기 위함이다. 또한, 이하에서 설 명될 판정 블록(728)은 최초의 블록과 관련된다. 그럼에도 불구하고, 도 7의 방법(700) 및 이 방법과 관련하여 기술된 블록들은 최초의 블록이든지 재구성된 블록이든지 어느 블록에나 적용될 수 있다. 즉, 방법(700)에서, 몇몇 블록들은 현 블록을 말하고, 다른 블록들은 최초의 블록을 말하며, 이 현 블록은 재구성된 블록을 가리키고 있지만, 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 하면 이러한 현 블록들은 최초 블록과 재구성된 블록 중 임의의 것을 말할 수 있다. 또한, 도 7의 방법(700)에 있어서 언급되는 다음의 하나 이상의 판정 블록들은 해당 판정을 수행할 시에 하나 이상의 임계치를 선택 사양으로 사용할 수 있다.
이 방법(700)은 개시 블록(705)에서 시작하고, 이어서 기능 블록(710)으로 진행한다. 기능 블록(710)에서 중간 블록 맵이 생성되고 입력되며, 이어서 기능 블록(712)으로 진행한다. 기능 블록(712)에서 현 블록 처리가 시작되고 이어서 판정 블록(714)드로 진행한다. 도 7에서 사용된 바와 같이, "현 블록"은 압축된 블록 및 처리된 블록을 말하며, "최초 블록"은 압축되지 않은 블록 및 처리되지 않을 블록을 말한다. 판정 블록(714)에서 이 중간의 블록 맵 내의 현 블록이 명 루마 또는 암 루마를 가지고 있는지의 여부가 판정된다. 만일 그렇다면 기능 블록(732)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(716)으로 진행한다.
기능 블록(732)에서 아티팩트 검출 임계치가 증가한다.
판정 블록(716)에서 현 블록이 스킨 컬러를 포함하는지의 여부가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(734)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(718)으로 진행한다.
기능 블록(734)에서 아티팩트 검출 임계치가 감소한다.
판정 블록(718)에서 현 블록이 적색을 포함하는지의 여부가 판정된다. 그렇다면, 기능 블록(736)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(720)으로 진행한다.
기능 블록(736)에서 아티팩트 검출 임계치가 감소한다.
판정 블록(720)에서 현 블록이 텍스처를 포함하는지의 여부가 판정된다. 그렇다면, 기능 블록(738)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(722)으로 진행한다.
기능 블록(738)에서 아티팩트 검출 임계치가 증가한다.
판정 블록(722)에서 현 블록이 중간 루마 값을 포함하는지의 여부가 판정된다. 그렇다면, 기능 블록(740)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(724)으로 진행한다.
기능 블록(740)에서 아티팩트 검출 임계치가 감소한다.
판정 블록(724)에서 현 블록이 서로 떨어져 있는 아티팩트 블록을 포함하는지의 여부가 판정된다. 그렇다면, 기능 블록(742)으로 진행하고, 그렇지 않다면 기능 블록(744)으로 진행한다.
기능 블록(742)에서 아티팩트 검출 임계치가 증가하고 검출을 제거한다.
기능 블록(744)에서 검출된 블록을 유지(즉, 제거하지 않음)하고, 기능 블록(730)으로 진행한다.
판정 블록(730)에서 (기능 블록(710)에서 생성된) 블록 맵이 미세 조절되고, 종료 블록(799)으로 진행한다.
이 방법(700)에 열거된 특징들을 각기 사용하는 것은 선택 사양적이며, 따라서 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 하면 하나 이상의 추가 특징들이 부가될 수 있으며/있거나 하나 이상의 특정된 특징들이 제거될 수 있다.
최초 화상을 사용하여 잘못된 아티팩트 검출을 제거
이전에 기술된 방법들에 의해서 생성된 블로키니스 아티팩트 맵은 최초 화상이 가용한 경우에는 이 최초 화상으로부터의 정보를 사용하여 그 품질이 더 개선될 수 있다. 특정 실시예에서, 잘못 검출된 압축 아티팩트는 최초 화상의 아티팩트 맵을 계산함으로써 상기 생성된 아티팩트 맵에서 제거될 수 있다. 이 경우에, 다음의 임계치 기반 방법을 사용하여 잘못된 아티팩트 검출을 제거하기 위해서 최초 화상이 사용된다. 화소 영역 아티팩트 검출 시에, 재구성된 화상 내의 블록 경계에서의 조절되고 펄터링된 화소 값 차가 최초 화상의 블록 경계에서의 조절되고 필터링된 화소 값 차의 배보다 작으면, 이 블록은 아티팩트로서 선언되지 않는다. 마찬가지로, 재구성된 화상의 블록에서의 특정 변환 계수가 최초 화상의 동일 위치에 존재하는 블록의 변환 계수의 몇 배보다 작다면, 이 블록은 아티팩트로 선언되지 않는다. 에지는 실제 아티팩트가 아닌데도 아티팩트 내에 포함될 수 있다는 사실이 주목될 필요가 있다.
블로키니스 강도 결정 방법 및 장치
특히 애플리케이션이 블록 아티팩트 보정을 수행하고자 할 때에 블로키니스 강도 결정은 유용하게 사용된다. 이러한 특정 경우에 있어서, 보정 알고리즘이 보정 파라미터를 미세하게 조절하기 위해서 아티팩트 강도가 사용될 수 있다. 일 실 시예에서, 감지 특징을 사용하여 아티팩트 강도가 결정된다. 이러한 감지 특징의 실례는 이전에 설명되었다(즉, 컬러, 텍스처, 위치 등인데, 본 발명은 상술된 감지 특징으로만 한정되는 것이 아님). 도 8은 블록 아티팩트 강도 결정 방법(800)의 흐름도이다. 도 8의 방법(800)에서 "현 블록"은 재구성된 블록이나 최초 블록 중 임의의 블록을 의미한다. 즉, 본 발명의 기술적 사상을 유지하기만 하면 방법(800)에서의 블록은 최초 블록이거나 재구성된 블록일 수 있다. 또한, 도 8의 방법(800)에서 언급되고 있는 다음의 하나 이상의 판정 블록들은 해당 판정을 실행할 시에 하나 이상의 임계치를 선택 사양으로 사용할 수 있다.
이 방법(800)은 개시 블록(805)에서 시작하고, 이어서 기능 블록(810)으로 진행한다. 기능 블록(810)에서 현 블록이 처리되고 이어서 기능 블록(812)으로 진행한다. 기능 블록(812)에서 블로키니스 강도가 제로로 설정되고 판정 블록(814)으로 진행한다. 판정 블록(814)에서 현 블록이 아티팩트를 가지고 있는지의 여부가 판정된다. 만일 그렇다면 판정 블록(816)으로 진행하고, 그렇지 않다면 종료 블록(899)으로 진행한다.
판정 블록(816)에서 현 블록이 북측에 있는 아티팩트를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(836)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(818)으로 진행한다.
기능 블록(836)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(818)에서 현 블록이 남측에 있는 아티팩트를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(838)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(820)으로 진행한다.
기능 블록(838)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(820)에서 현 블록이 동쪽에 있는 아티팩트를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(840)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(822)으로 진행한다.
기능 블록(840)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(822)에서 현 블록이 서쪽에 있는 아티팩트를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(842)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(824)으로 진행한다.
기능 블록(842)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(824)에서 현 블록이 그 내부에 아티팩트를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(844)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(826)으로 진행한다.
기능 블록(844)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(826)에서 현 블록에 이웃하는 블록들이 그 내부에 아티팩트를 포 함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(846)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(828)으로 진행한다.
기능 블록(846)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(828)에서 현 블록이 스킨 컬러를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(848)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(830)으로 진행한다.
기능 블록(848)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(830)에서 현 블록이 적색을 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(850)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(832)으로 진행한다.
기능 블록(850)에서 블로키니스 강도가 1 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(832)에서 현 블록이 암 루마 또는 명 루마를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(852)으로 진행하고, 그렇지 않다면 판정 블록(834)으로 진행한다.
기능 블록(852)에서 블로키니스 강도가 4 (또는 임의의 다른 값)만큼 증가한다.
판정 블록(834)에서 현 블록이 텍스처를 포함하고 있는지가 판정된다. 그렇다면 기능 블록(854)으로 진행하고, 그렇지 않다면 종료 블록(899)으로 진행한다.
기능 블록(854)에서 블로키니스 강도가 2 (또는 임의의 다른 값)만큼 감소한다.
화상 레벨 아티팩트 검출 방법
2 개의 예시적인 화상 레벨 아티팩트 검출 방법이 이하에서 기술된다.
방법 1
제1 화상 레벨 검출 방법에서는, 전체 블로키니스 메트릭이 필터링된 화소 값 차들의 조절된 합을 가중치 합산함으로써 규정된다. 가중치는 본 방법에서 사용되는 특징들에 의해서 결정된다. 일 실시예에서, 화상 레벨 아티팩트 결정은 다음과 같이 규정된다.
Figure 112009038736819-pct00016
여기서, △는 수학식 5에서 나오는 필터링된 화소 값 차들의 조절된 합을 나타내며, j는 북쪽, 남쪽, 서쪽, 동쪽과 같은 블록의 어느 측을 결정하는 인덱스이며, N은 그 화상 내의 블록의 총 개수이다. α는 검출된 특징에 의해서 결정되는 가중치 계수이다. α는 특징 파라미터의 함수로서 표현될 수 있다. 가령, 4 개의 특징이 사용되면, α는 다음과 같이 표현된다.
Figure 112009038736819-pct00017
여기서, k1, k2, k3 및 k4는 특징 파라미터이다. 다른 실시예에서, 다른 개수의 파라미터가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 측 블록 가중치를 결정하는 함수 f는 다음과 같이 규정된다.
Figure 112009038736819-pct00018
특징 파라미터 k1, k2, k3 및 k4는 그 특징의 강도에 따라서 조절될 수 있다. βk는 파라미터가 k 번째 블록에서 검출되는지의 여부를 판정하는 파라미터이다. 이 βk는 다음과 같이 규정된다.
Figure 112009038736819-pct00019
물론, 본 발명은 상술한 βk 가중 처리에만 한정되는 것이 아니라, 다른 βk 가중 처리가 본 발명의 기술적 사상을 유지하기 하면 사용될 수도 있다.
방법 2
제2 화상 레벨 아티팩트 검출 방법에서는, 전체 블로키니스 메트릭은 아티팩트를 갖는 것으로 판정된 블록의 총 개수로서 규정된다. 이 화상 레벨 아티팩트 결정은 다음과 같이 규정된다.
Figure 112009038736819-pct00020
여기서, γk는 블록 k의 강도로서 규정된다. γk은 가능한 강도 값 범위 내에서 취해진다. 가령, 일 실시예에서, 4 개의 강도 레벨이 사용되고, γk는 0 내지 4의 값일 수 있다. nk 는 다음과 같이 규정된다.
Figure 112009038736819-pct00021
도 9는 예시적인 화상 레벨 아티팩트 검출 방법(900)의 흐름도이다.
이 방법(900)은 특정 블록이 블록 아티팩트를 포함하고 있다고 판정되면 이 판정 결과를 초기 출력으로서 제공하며, 이러한 판정 결과는 다음으로만 한정되는 것은 아니지만 아티팩트 맵 생성, 이 맵을 그 품질이 미세 조절하는 동작, 하나 이상의 특징에 기초하여 이전의 검출을 재평가하는 동작, 아티팩트 강도의 계산 및 그 블록을 포함하는 화상에 대한 전체적인 블로키니스 메트릭의 계산을 포함하는 본 발명의 다른 실시예들에서 사용될 수 있다.
방법(900)은 개시 블록(905)에서 시작하여, 기능 블록(910)으로 진행한다. 기능 블록(910)에서 한 화상 내에서 현 블록과 중첩하는 복수의 중첩 블록이 식별되는데, 여기서 복수의 중첩 블록 각각은 현 블록의 일부와 인접 블록의 일부를 덮 고 있으며, 이어서 기능 블록(915)으로 진행한다. 기능 블록(915)에서 상기 복수의 중첩 블록이 휘도 성분 및 색도 성분 중 적어도 하나에 대응하는 계수로 각기 변환되고, 기능 블록(920)으로 진행한다. 기능 블록(920)에서 상기 복수의 중첩 블록 중 특정 하나에 대응하는 계수가 임계값보다 크면 상기 복수의 중첩 블록 중 특정 하나에 대한 블록 아티팩트를 식별하고, 이어서 종료 블록(999)으로 진행한다.
도 10은 예시적인 화상 레벨 아티팩트 검출 방법(1000)의 흐름도이다.
역시, 이 방법(1000)도 특정 블록이 블록 아티팩트를 포함하고 있다고 판정되면 이 판정 결과를 초기 출력으로서 제공하며, 이러한 판정 결과는 다음으로만 한정되는 것은 아니지만 아티팩트 맵 생성, 이 맵에 대한 그 품질을 미세 조절하는 동작, 하나 이상의 특징에 기초하여 이전의 검출을 재평가하는 동작, 아티팩트 강도의 계산 및 그 블록을 포함하는 화상에 대한 전체적인 블로키니스 메트릭의 계산을 포함하는 본 발명의 다른 실시예들에서 사용될 수 있다.
이 방법(1000)은 기능 블록(1005)에서 시작하여 기능 블록(1010)으로 진행한다. 기능 블록(1010)에서 한 화상 내의 적어도 하나의 블록 경계 내의 적어도 하나의 화소 라인에서의 블록 경계선 블로키니스 값이, 상기 적어도 하나의 블록 경계의 양측에서의 화소 값들의 차(difference) 및 상기 적어도 하나의 블록 경계에서의 차(difference)를 필터링하고 상기 2 개의 차들을 결합함으로써 유도되고, 이어서 기능 블록(1020)으로 진행한다. 이 기능 블록(1020)에서 상기 적어도 하나의 블록 경계 중 어느 하나에 대해서 측정된 적어도 하나의 블록 경계선 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 경계 블로키니스 값이 유도되고, 이어서 기능 블록(1030)으로 진행한다. 기능 블록(1030)에서 적어도 하나의 블록 경계 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 블로키니스 값이 유도되고, 이어서 종료 블록(1099)으로 진행한다.
이제, 본 발명에 따르는 특징/장점 중 몇몇이 기술될 것이며, 이들 중 몇몇은 전술되었다. 가령, 하나의 특징/장점은 블록 아티팩트를 검출하는 방법이다. 이 방법은 한 화상에서 현 블록과 중첩하는 복수의 중첩 블록을 식별하는 단계를 포함한다. 여기서, 이 복수의 중첩 블록 각각은 상기 현 블록의 일부 및 인접 블록의 일부를 덮고 있다. 이 방법은 상기 복수의 중첩 블록 중 적어도 하나를 휘도 성분 및 색도 성분 중 적어도 하나에 대응하는 계수로 각기 변환하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대응하는 계수가 사전 규정된 값보다 크면 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나에 대한 블록 아티팩트를 식별하는 단계를 더 포함한다.
다른 장점/특징은 이 방법에서 상기 블록 아티팩트를 식별하는 단계는, 상기 블록 아티팩트가 상기 중첩 블록 중 적어도 하나 내에 존재하는지의 여부를 판정하기 위해서 상기 사전 규정된 값으로서 적어도 하나의 임계치를 사용하고, 상기 현 블록에 대해 상기 블록 아티팩트의 가능한 방향을 사용한다는 것이다.
또 다른 장점/특징은 이 방법이 상기 블록 아티팩트를 갖는 화상 내의 중첩 블록의 개수에 기초하여 상기 화상에 대한 전체적인 블로키니스 메트릭을 계산하는 단계를 더 포함한다는 것이다.
또 다른 장점/특징은 이 방법이 상기 화상 내의 상기 블록 아티팩트의 위치를 특정하는 블로키니스 아티팩트 맵을 생성하는 단계를 더 포함한다는 것이다.
또 다른 장점/특징은 이 방법이 상기 화상의 재구성된 버전 또는 최초 버전 중 적어도 하나에 대한 특징을 검출하는 단계와, 상기 블로키니스 아티팩트 맵에 대해서 상기 특징에 기초하여 아티팩트 보정을 행하여 특징이 개선된 블로키니스 아티팩트 맵을 생성하는 단계를 더 포함한다는 것이다.
또 다른 장점/특징은 이 방법에서 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나가 블록 아티팩트를 가지고 있다고 식별하는 단계는 잘못 식별된 블록 아티팩트를 제거하는 단계를 더 포함하고, 상기 제거 단계는, 상기 화상의 재구성된 버전 내의 상기 식별된 블록 아티팩트에 대응하는 블록 경계에서의 조절되고 필터링된 화소 값 차가 상기 화상의 최초 버전 내의 상기 식별된 블록 아티팩트에 대응하는 블록 경계에서의 조절되고 필터링된 화소 값 차보다 사전 결정된 양만큼 작으면 수행된다는 것이다.
또 다른 장점/특징은 이 방법에서 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 적어도 하나가 블록 아티팩트를 가지고 있다고 식별하는 단계는 잘못 식별된 블록 아티팩트를 제거하는 단계를 더 포함하고, 상기 제거 단계는, 상기 화상의 재구성된 버전 내의 상기 복수의 중첩 블록 중 특정 하나의 변환 계수가 상기 화상의 최초 버전 내의 상기 복수의 중첩 블록 중 상기 특정 하나와 동일한 위치에 있는 블록의 변환 계수보다 사전 결정된 양만큼 작으면 수행된다는 것이다.
또한, 다른 특징 및/장점은 블록 아티팩트를 검출하는 방법이다. 이 방법은 한 화상 내의 적어도 하나의 블록 경계 내의 적어도 하나의 화소 라인에서의 블록 경계선 블로키니스 값을, 상기 적어도 하나의 블록 경계의 양측에서의 화소 값들의 차(difference) 및 상기 적어도 하나의 블록 경계에서의 차(difference)를 필터링하고 상기 2 개의 차들을 결합함으로써 유도하는 단계를 포함한다. 이 방법은 상기 적어도 하나의 블록 경계 중 어느 하나에 대해서 측정된 적어도 하나의 블록 경계선 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 경계 블로키니스 값을 유도하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 적어도 하나의 블록 경계 블로키니스 값을 결합함으로써 블록 블로키니스 값을 유도하는 단계를 더 포함한다.
또한, 다른 장점/특징은 이 방법이 상기 결합 단계의 가중치 처리된 결과에 기초하여 상기 화상에 대한, 화상 레벨에서의 전체적인 블록 아티팩트 검출 값을 계산하는 단계를 더 포함한다는 것이다. 여기서, 가중치 계수는 상기 화상 내에서 검출된 적어도 하나의 특징에 기초하여 결정된다.
또한, 다른 장점/특징은 블록 아티팩트가 상기 블록 블로키니스 값에 기초하여 식별되고, 상기 방법은, 상기 화상 내에서 상기 블록 아티팩트의 위치를 특정하는 블로키니스 아티팩트 맵을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 방법은, 또한, 상기 화상의 최초 버전 및 재구성된 버전 중 적어도 하나에 대한 특징을 검출하는 단계와, 상기 블로키니스 아티팩트 맵에 대해서 상기 특징에 기초하여 아티팩트 보정을 행하여 특징 개선된 블로키니스 아티팩트 맵을 생성하는 단계를 더 포함한다는 것이다.
또한, 다른 장점/특징은 이 방법에서 상기 특징은 휘도, 색도, 스킨 컬러, 텍스처, 위치 및 인접 정보 중 적어도 하나를 포함한다는 것이다.
또한, 다른 장점/특징은 이 방법이 상기 화상의 최초 버전에 기초하여 상기 특징 개선된 블로키니스 아티팩트 맵을 더 미세 조절하는 단계를 더 포함한다는 것이다.
또한, 다른 장점/특징은 이 방법이 상기 블록 아티팩트의 아티팩트 강도를 계산하는 단계를 더 포함한다는 것이다.
본 발명의 이러한/다른 특징 및 장점이 본 명세서에서 교시된 사항을 참조하면 본 기술 분야의 당업자에게는 자명할 것이다. 이러한 본 발명의 교시 사항은 다양한 형태의 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 특정 프로세서 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
가장 바람직하게는, 본 발명의 교시 사항들은 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해서 구현된다. 또한, 소프트웨어는 프로그램 저장 장치상에서 유형적으로 실현되는 애플리케이션 프로그램으로서 구현된다. 이 애플리케이션 프로그램은 임의의 적합한 아키텍처를 포함하는 머신(machine)에 업로딩되어서 실행된다. 바람직하게는, 머신은 하나 이상의 중앙 처리 장치(CPU), RAM(random access memory) 및 입출력(I/O) 인터페이스와 같은 하드웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼 상에서 구현된다. 이 컴퓨터 플랫폼은 운영 체제 및 마이크로 인스트럭션 코드를 포함한다. 본 명세서에서 개시된 다양한 프로세스 및 기능들은 CPU에 의해서 실행될 수 있는 마이크로 인스트럭션 코드의 일부, 애플리케이션 프로그램의 일부 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다. 또한, 추가 저장 장치 및 인쇄 장치와 같은 다양한 주변 장치 들이 컴퓨터 플랫폼에 접속될 수 있다.
첨부 도면에서 도시된 시스템 구성 요소 및 방법들은 바람직하게는 소프트웨어로 구현될 수 있기 때문에, 시스템 구성 요소들 간의 실제적 접속 사항 또는 방법 단계들 간의 실제적 관계는 본 발명이 프로그램되는 방식에 따라서 상이해질 수 있다. 본 기술 분야의 당업자는 본 명세서에서 교시된 사항을 귀감으로 참고하여 본 발명의 이러한/유사한 구현 사항 또는 구성을 생각해 낼 수 있을 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예들이 첨부 도면을 참조하여 지금까지 기술되어 왔지만, 본 발명은 이러한 실시예들로만 한정되는 것은 아니며, 다양한 수정 및 변경이 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 본 기술 분야의 당업자에게는 가능할 것이다. 이러한 수정 및 변경은 첨부된 청구 범위에서 규정되고 있는 본 발명의 범위 내에 포함된다.

Claims (17)

  1. 블록 아티팩트(block artifact)를 검출하는 방법으로서,
    동영상 화상들(moving video pictures)의 시퀀스 중의 한 화상에서 현재 블록(current block)에 대한 복수의 중첩 블록들(overlapping blocks)을 식별하는 단계 - 상기 복수의 중첩 블록들의 각각의 중첩 블록은 상기 현재 블록의 일부 및 인접 블록의 일부를 커버하고 있음 - ;
    상기 복수의 중첩 블록들 중 적어도 하나를 휘도 성분 및 색도 성분 중 적어도 하나에 대응하는 각각의 계수로 변환하는 단계; 및
    상기 각각의 계수가 소정의 값(a value)보다 크면, 상기 복수의 중첩 블록들 중 적어도 하나에 대해 블록 아티팩트를 식별하는 단계
    를 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 블록 아티팩트를 식별하는 단계는, 상기 블록 아티팩트가 상기 중첩 블록들 중 적어도 하나 내에 존재하는지의 여부를 판정하기 위한 상기 값으로서 적어도 하나의 임계치를 이용하고, 상기 현재 블록에 대해서는 상기 블록 아티팩트의 방향을 이용하는, 블록 아티팩트 검출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 블록 아티팩트를 갖는 화상 내의 중첩 블록들의 개수에 기초하여 상기 화상에 대한 전체적인 블로키니스 메트릭(overall blockiness metric)을 생성하는 단계를 더 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 중첩 블록들의 개수는 상기 블록 아티팩트를 갖는 상기 화상 내의 중첩 블록의 총 개수로부터 결정되는, 블록 아티팩트 검출 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 화상 내의 상기 블록 아티팩트의 위치를 특정하는 블로키니스 아티팩트 맵(blockiness artifact map)을 생성하는 단계를 더 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 화상의 하나의 버전(a version) 및 재구성된 버전 중 적어도 하나에 대한 특징 검출을 수행하는 단계와,
    상기 블로키니스 아티팩트 맵에 대해서 특징에 기반한 아티팩트 보정을 행하여, 특징이 개선된 블로키니스 아티팩트 맵을 생성하는 단계를 더 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 블록 아티팩트를 식별하는 단계는 상기 블록 아티팩트의 잘못된 식별을 판정하고 상기 블록 아티팩트의 상기 잘못된 식별을 제거하는 단계를 더 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제거하는 단계는, 상기 화상의 재구성된 버전 내의 상기 식별된 블록 아티팩트에 대응하는 블록 경계에서의 조절 및 필터링된 화소 차(pixel difference)가 상기 화상의 최초 버전 내의 상기 식별된 블록 아티팩트에 대응하는 블록 경계에서 조절 및 필터링된 화소 차보다 소정량만큼(by an amount) 작은 경우에 상기 블록 아티팩트의 상기 잘못된 식별을 제거하는 단계를 포함하는, 블록 아티팩트 검출 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 제거하는 단계는, 상기 화상의 재구성된 버전 내의 상기 복수의 중첩 블록들 중 특정 하나의 변환 계수가 상기 화상의 최초 버전 내의 상기 복수의 중첩 블록들 중 상기 특정 하나와 동일한 위치에 있는 블록의 변환 계수보다 소정량만큼 작은 경우에 상기 블록 아티팩트의 상기 잘못된 식별을 제거하는 단계를 포함하는, 블록 아티팩트 검출 방법.
  10. 블록 아티팩트를 검출하는 방법으로서,
    동영상 화상들의 시퀀스(a sequence of moving video pictures) 중의 한 화상에서 제1 블록과 제2 블록 사이의 블록 경계에 대한 블로키니스 값을 판정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 판정하는 단계는,
    픽셀들의 라인들을 액세스하는 단계 - 상기 픽셀들의 라인들 각각은 상기 제1 블록 및 상기 제2 블록으로부터의 픽셀들을 가짐 -;
    상기 픽셀들의 라인들 각각에 대한 각각의 필터링된 값을 판정하는 단계; 및
    최저 또는 최고 필터링된 값을 제외한 상기 필터링된 값들에 응답하여 상기 블록 경계에 대한 블로키니스 값을 판정하는 단계
    를 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 블록 경계에 대한 블로키니스 값의 가중 처리된 결과(weighted result)에 기초하여 상기 화상에 대한 전체적인 화상 레벨 블록 아티팩트 검출 값을 계산하는 단계를 더 포함하며,
    상기 화상 내에서 검출된 적어도 하나의 특징에 기초하여 가중치 계수(weighting factor)가 결정되는, 블록 아티팩트 검출 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 블록 경계에 대한 블로키니스 값에 기초하여 블록 아티팩트가 식별되고,
    상기 방법은,
    상기 화상 내에서 상기 블록 아티팩트의 위치를 특정하는 블로키니스 아티팩트 맵을 생성하는 단계와,
    상기 화상의 최초 버전 및 재구성된 버전 중 적어도 하나에 대한 특징 검출을 수행하는 단계와,
    상기 블로키니스 아티팩트 맵에 대해서 특징에 기반한 보정을 행하여 특징 개선된 블로키니스 아티팩트 맵을 생성하는 단계를 더 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 특징 검출은 휘도, 색도, 스킨 컬러, 텍스처, 위치 및 인접 정보를 포함하는 특징들 중 적어도 하나를 포함하는, 블록 아티팩트 검출 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 화상의 최초 버전에 기초하여 상기 특징 개선된 블로키니스 아티팩트 맵을 미세 조절하는(refining) 단계를 더 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 블록 아티팩트의 아티팩트 강도를 계산하는 단계를 더 포함하는 블록 아티팩트 검출 방법.
  16. 블록 아티팩트를 검출하는 장치로서,
    동영상 화상들의 시퀀스 중의 한 화상에서 현재 블록에 대한 복수의 중첩 블록들을 식별하는 수단 - 상기 복수의 중첩 블록들의 각각의 중첩 블록은 상기 현재 블록의 일부 및 인접 블록의 일부를 커버하고 있음 - ;
    상기 복수의 중첩 블록들 중 적어도 하나를 휘도 성분 및 색도 성분 중 적어도 하나에 대응하는 각각의 계수로 변환하는 수단; 및
    상기 각각의 계수가 소정값(a value)보다 크면, 상기 복수의 중첩 블록들 중 적어도 하나에 대해 블록 아티팩트를 식별하는 수단
    을 포함하는 블록 아티팩트 검출 장치.
  17. 블록 아티팩트를 검출하는 장치로서,
    동영상 화상들의 시퀀스(a sequence of moving video pictures) 중의 한 화상에서 제1 블록과 제2 블록 사이의 블록 경계에 대한 블로키니스 값을 판정하는 수단
    을 포함하고,
    상기 판정하는 수단은,
    픽셀들의 라인들을 액세스하는 수단 - 상기 픽셀들의 라인들 각각은 상기 제1 블록 및 상기 제2 블록으로부터의 픽셀들을 가짐 -;
    상기 픽셀들의 라인들의 각각에 대한 각각의 필터링된 값을 판정하는 수단; 및
    최저 또는 최고 필터링된 값을 제외한 상기 필터링된 값들에 응답하여 상기 블록 경계에 대한 블로키니스 값을 판정하는 수단
    을 포함하는 블록 아티팩트 검출 장치.
KR1020097013311A 2006-12-28 2007-12-21 코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출 KR101437195B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US87754906P 2006-12-28 2006-12-28
US60/877,549 2006-12-28
PCT/US2007/026213 WO2008085425A2 (en) 2006-12-28 2007-12-21 Detecting block artifacts in coded images and video

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090101911A KR20090101911A (ko) 2009-09-29
KR101437195B1 true KR101437195B1 (ko) 2014-09-03

Family

ID=39591061

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020097013311A KR101437195B1 (ko) 2006-12-28 2007-12-21 코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출

Country Status (7)

Country Link
US (1) US8879001B2 (ko)
EP (1) EP2127390A2 (ko)
JP (1) JP5270573B2 (ko)
KR (1) KR101437195B1 (ko)
CN (1) CN101573980B (ko)
CA (1) CA2674164A1 (ko)
WO (1) WO2008085425A2 (ko)

Families Citing this family (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7724827B2 (en) 2003-09-07 2010-05-25 Microsoft Corporation Multi-layer run level encoding and decoding
KR101437195B1 (ko) * 2006-12-28 2014-09-03 톰슨 라이센싱 코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출
TWI330039B (en) * 2007-01-26 2010-09-01 Quanta Comp Inc Processing apparatus and method for reducing blocking effect and gibbs effect
US8285068B2 (en) * 2008-06-25 2012-10-09 Cisco Technology, Inc. Combined deblocking and denoising filter
CN102119400B (zh) * 2008-08-08 2017-10-31 汤姆逊许可证公司 暗噪声伪影检测方法和装置
JP5276170B2 (ja) * 2008-08-08 2013-08-28 トムソン ライセンシング バンディング・アーチファクトを検出する方法および装置
US8363978B2 (en) * 2009-03-03 2013-01-29 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for block edge location with varying block sizes and offsets in compressed digital video
US8891609B2 (en) * 2009-03-24 2014-11-18 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for measuring blockiness level in compressed digital video
US9076239B2 (en) * 2009-04-30 2015-07-07 Stmicroelectronics S.R.L. Method and systems for thumbnail generation, and corresponding computer program product
US8358380B2 (en) * 2009-06-05 2013-01-22 Cisco Technology, Inc. Efficient spatial and temporal transform-based video preprocessing
US8615044B2 (en) * 2009-06-05 2013-12-24 Cisco Technology, Inc. Adaptive thresholding of 3D transform coefficients for video denoising
US8638395B2 (en) 2009-06-05 2014-01-28 Cisco Technology, Inc. Consolidating prior temporally-matched frames in 3D-based video denoising
US8571117B2 (en) * 2009-06-05 2013-10-29 Cisco Technology, Inc. Out of loop frame matching in 3D-based video denoising
MY157320A (en) * 2009-10-20 2016-05-31 Sharp Kk Moving image coding device,moving image decoding device,moving image coding/decoding system,moving image coding method and moving image decoding method
JP5751679B2 (ja) * 2010-01-15 2015-07-22 マーベル ワールド トレード リミテッド 圧縮アーチファクトをマスクするためのフィルムグレインの利用
EP2534839A4 (en) * 2010-02-11 2014-06-11 Thomson Licensing METHOD FOR PROCESSING IMAGE
US8588309B2 (en) * 2010-04-07 2013-11-19 Apple Inc. Skin tone and feature detection for video conferencing compression
US9076220B2 (en) * 2010-04-29 2015-07-07 Thomson Licensing Method of processing an image based on the determination of blockiness level
US9628674B2 (en) 2010-06-02 2017-04-18 Cisco Technology, Inc. Staggered motion compensation for preprocessing video with overlapped 3D transforms
US9635308B2 (en) 2010-06-02 2017-04-25 Cisco Technology, Inc. Preprocessing of interlaced video with overlapped 3D transforms
US8472725B2 (en) 2010-06-02 2013-06-25 Cisco Technology, Inc. Scene change detection and handling for preprocessing video with overlapped 3D transforms
US8542751B2 (en) * 2010-08-20 2013-09-24 Intel Corporation Techniques for identifying and reducing block artifacts
US8787443B2 (en) * 2010-10-05 2014-07-22 Microsoft Corporation Content adaptive deblocking during video encoding and decoding
US9042458B2 (en) 2011-04-01 2015-05-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-threaded implementations of deblock filtering
CN102800050B (zh) * 2011-05-25 2016-04-20 国基电子（上海）有限公司 N维特征空间连通性计算方法
WO2012174740A1 (en) * 2011-06-24 2012-12-27 Technicolor (China) Technology Co., Ltd. Method and device for assessing packet defect caused degradation in packet coded video
US20130039429A1 (en) * 2011-08-11 2013-02-14 Xue Rong Hong Computer display content coding method and system
EP2783345A4 (en) * 2011-11-24 2015-10-14 Thomson Licensing METHOD AND APPARATUS FOR PICTURE-BASED SCHEME FOR DETECTING ARTEFACTS
US9620082B2 (en) * 2015-05-15 2017-04-11 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Correcting artifacts on a display
US9836664B1 (en) * 2016-05-27 2017-12-05 Intuit Inc. Method and system for identifying and addressing imaging artifacts to enable a software system to provide financial services based on an image of a financial document
US9832351B1 (en) 2016-09-09 2017-11-28 Cisco Technology, Inc. Reduced complexity video filtering using stepped overlapped transforms
US10277901B2 (en) * 2017-05-08 2019-04-30 Axis Ab Encoding a video stream having a privacy mask
CN107992845A (zh) * 2017-12-14 2018-05-04 广东工业大学 一种面部识别辨伪方法及装置、计算机设备
CN113362246A (zh) * 2021-06-08 2021-09-07 百果园技术(新加坡)有限公司 一种图像带状伪影去除方法、装置、设备和介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030072377A1 (en) 2001-10-16 2003-04-17 Vincent Ruol Method of detecting blocking artifacts
US6741752B1 (en) 1999-04-16 2004-05-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of removing block boundary noise components in block-coded images
US20060245501A1 (en) 2005-04-27 2006-11-02 Stephen Gordon Combined filter processing for video compression

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3317982B2 (ja) * 1991-07-15 2002-08-26 オリンパス光学工業株式会社 画像信号復号化装置
JP2831139B2 (ja) * 1991-01-10 1998-12-02 オリンパス光学工業株式会社 画像信号復号化装置
US5454051A (en) * 1991-08-05 1995-09-26 Eastman Kodak Company Method of reducing block artifacts created by block transform compression algorithms
US5367385A (en) * 1992-05-07 1994-11-22 Picturetel Corporation Method and apparatus for processing block coded image data to reduce boundary artifacts between adjacent image blocks
US5852475A (en) * 1995-06-06 1998-12-22 Compression Labs, Inc. Transform artifact reduction process
US6151420A (en) * 1995-12-15 2000-11-21 Polaroid Corporation Minimizing blocking artifacts in a filtered image
US5850294A (en) * 1995-12-18 1998-12-15 Lucent Technologies Inc. Method and apparatus for post-processing images
US5737451A (en) * 1996-04-10 1998-04-07 Eastman Kodak Company Method and apparatus for suppressing blocking artifacts in block-transform coded images
KR100244290B1 (ko) * 1997-09-09 2000-02-01 구자홍 저속 전송에서의 동영상을 위한 디블록킹 필터링 방법
US5887084A (en) * 1997-11-07 1999-03-23 Polaroid Corporation Structuring a digital image into a DCT pyramid image representation
KR100366643B1 (ko) * 1998-11-25 2003-02-19 삼성전자 주식회사 구획현상제거방법및장치
US6317522B1 (en) * 1998-12-03 2001-11-13 Philips Electronics North America Corp. Systems and methods for post-processing decompressed images
CN1191717C (zh) * 1999-11-30 2005-03-02 皇家菲利浦电子有限公司 在离散余弦变换域中减少块噪声的方法和装置
US6968006B1 (en) * 2001-06-05 2005-11-22 At&T Corp. Method of content adaptive video decoding
US7003174B2 (en) * 2001-07-02 2006-02-21 Corel Corporation Removal of block encoding artifacts
US6950473B2 (en) * 2002-06-21 2005-09-27 Seiko Epson Corporation Hybrid technique for reducing blocking and ringing artifacts in low-bit-rate coding
US20030235250A1 (en) * 2002-06-24 2003-12-25 Ankur Varma Video deblocking
US7099518B2 (en) * 2002-07-18 2006-08-29 Tektronix, Inc. Measurement of blurring in video sequences
US20040156559A1 (en) * 2002-11-25 2004-08-12 Sarnoff Corporation Method and apparatus for measuring quality of compressed video sequences without references
US7822286B2 (en) * 2003-11-07 2010-10-26 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Filtering artifacts in images with 3D spatio-temporal fuzzy filters
KR101044940B1 (ko) * 2004-06-23 2011-06-28 삼성전자주식회사 에지 플로우 방향성 필터와 커블릿 변환을 이용한 블록현상 제거 방법 및 장치
US7545988B2 (en) * 2004-08-09 2009-06-09 George William Meeker Image blocking artifact reduction via transform pair
US7778480B2 (en) * 2004-11-23 2010-08-17 Stmicroelectronics Asia Pacific Pte. Ltd. Block filtering system for reducing artifacts and method
US8218634B2 (en) * 2005-01-13 2012-07-10 Ntt Docomo, Inc. Nonlinear, in-the-loop, denoising filter for quantization noise removal for hybrid video compression
US7792385B2 (en) * 2005-01-25 2010-09-07 Globalfoundries Inc. Scratch pad for storing intermediate loop filter data
WO2006099743A1 (en) * 2005-03-25 2006-09-28 Algolith Inc. Apparatus and method for objective assessment of dct-coded video quality with or without an original video sequence
US7873224B2 (en) * 2006-03-01 2011-01-18 Qualcomm Incorporated Enhanced image/video quality through artifact evaluation
JP4749377B2 (ja) * 2006-04-18 2011-08-17 パイオニア株式会社 ブロックノイズ除去装置
KR101437195B1 (ko) * 2006-12-28 2014-09-03 톰슨 라이센싱 코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출
US8542751B2 (en) * 2010-08-20 2013-09-24 Intel Corporation Techniques for identifying and reducing block artifacts

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6741752B1 (en) 1999-04-16 2004-05-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of removing block boundary noise components in block-coded images
US20030072377A1 (en) 2001-10-16 2003-04-17 Vincent Ruol Method of detecting blocking artifacts
US20060245501A1 (en) 2005-04-27 2006-11-02 Stephen Gordon Combined filter processing for video compression

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Shizhong Liu et al: "Efficient DCT-Domain Blind Measurement and Reduction of Blocking Artifacts" IEEE Trans. on Cir. and Sys. For Video Tech., vol.12, no.12, pages 1140-43. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN101573980A (zh) 2009-11-04
CN101573980B (zh) 2012-03-14
WO2008085425A2 (en) 2008-07-17
KR20090101911A (ko) 2009-09-29
EP2127390A2 (en) 2009-12-02
CA2674164A1 (en) 2008-07-17
US20100033633A1 (en) 2010-02-11
US8879001B2 (en) 2014-11-04
JP2010515362A (ja) 2010-05-06
WO2008085425A3 (en) 2009-02-12
JP5270573B2 (ja) 2013-08-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101437195B1 (ko) 코딩된 화상 및 영상에서 블록 아티팩트 검출
US7003174B2 (en) Removal of block encoding artifacts
US9478017B2 (en) Guided image filtering for image content
JP5124562B2 (ja) テクスチャレベルに基づく量子化調整
JP5039777B2 (ja) Ｄｃシフトアーチファクトに対する量子化調整
US7203234B1 (en) Method of directional filtering for post-processing compressed video
JP4145665B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
US6845180B2 (en) Predicting ringing artifacts in digital images
EP2230640A1 (en) Method for filtering depth images
US10013772B2 (en) Method of controlling a quality measure and system thereof
US20070237237A1 (en) Gradient slope detection for video compression
US10134121B2 (en) Method and system of controlling a quality measure
EP3203439B1 (en) Method and device for reducing noise in a component of a picture
CN111161177B (zh) 图像自适应降噪方法和装置
US7889280B2 (en) Image processing apparatus and method thereof
US9959599B2 (en) System for enhanced images
US7848589B2 (en) Method and apparatus for applying edge enhancement based on image characteristics
JP4040528B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理プログラムを記録した記録媒体、および画像処理装置を備えた画像形成装置
Schonberg et al. Perceptual encoding optimization for JPEG XR image coding using spatially adaptive quantization step size control
KR20210061298A (ko) 인지 특성에 기반한 영상 처리 및 인지 화질 향상 방법 및 장치
JPH0993585A (ja) 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170804

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180730

Year of fee payment: 5