KR101957873B1 - 3차원 영상을 위한 영상 처리 장치 및 방법 - Google Patents

3차원 영상을 위한 영상 처리 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

3차원 영상을 위한 영상 처리 장치 및 방법이 개시된다. 영상 처리 장치는 컬러 영상과 관련된 제1 파라미터를 설정하는 파라미터 설정부; 및 상기 제1 파라미터를 이용하여 깊이 영상과 관련된 최적의 제2 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부를 포함할 수 있다.

Description

3차원 영상을 위한 영상 처리 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR IMAGE PROCESSING FOR 3D IMAGE}
일실시예들은 3차원 영상을 위한 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 동일한 비트량을 유지하면서도 3차원 영상을 위한 합성 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
3차원 영상은 컬러 영상과 깊이 영상을 합성함으로써 생성될 수 있다. 즉, 컬러 영상과 깊이 영상을 합성한 합성 영상을 통해 3차원 영상이 구현될 수 있다. 그래서, 3차원 영상을 재생하기 위해 깊이 영상을 전송한다.
이 때, 합성 영상의 화질은 컬러 영상과 깊이 영상에 의해 영향을 받는다. 그래서, 컬러 영상과 깊이 영상의 화질이 열화되는 것을 최소화할 필요가 있다. 그러면서, 컬러 영상과 깊이 영상의 비트량을 최적으로 유지하는 것도 요구된다.
결국, 컬러 영상과 깊이 영상을 전송하기 위해 필요한 비트량을 결정할 때, 중간 영상의 화질도 일정 수준으로 유지하기 위한 영상 처리 방법이 필요하다.
일실시예에 따른 영상 처리 장치는 컬러 영상과 관련된 제1 파라미터를 설정하는 파라미터 설정부; 및 상기 제1 파라미터를 이용하여 깊이 영상과 관련된 최적의 제2 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 장치에서 상기 파라미터 결정부는 컬러 영상과 깊이 영상과의 관계를 고려하여 제2 파라미터를 결정할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 장치에서 상기 파라미터 결정부는, 깊이 영상과 컬러 영상을 합성한 합성 영상의 왜곡 함수를 고려하여 제2 파라미터를 결정할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 장치에서 상기 파라미터 결정부는, 동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 제2 파라미터를 결정할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 장치에서 상기 파라미터 결정부는 복수의 프레임 또는 픽쳐 그룹(Group of Picture: GOP)마다 가변적으로 제2 파라미터를 결정할 수 있다.
다른 실시예에 따른 영상 처리 장치는 합성 영상의 왜곡과 관련된 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 설정하는 왜곡 설정부; 및 상기 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 고려하여 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따른 영상 처리 장치에서 상기 파라미터 결정부는, 동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 양자화 파라미터를 결정할 수 있다.
다른 실시예에 따른 영상 처리 장치에서 상기 깊이 영상의 왜곡은, 상기 컬러 영상과 깊이 영상이 합성된 합성 영상의 왜곡으로 표현될 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 방법은 컬러 영상과 관련된 제1 파라미터를 설정하는 단계; 및 상기 제1 파라미터를 이용하여 깊이 영상과 관련된 최적의 제2 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 방법은 합성 영상의 왜곡과 관련된 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 설정하는 단계; 및 상기 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 고려하여 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 방법은 컬러 영상의 제1 양자화 파라미터에 대응하는 최적의 깊이 영상의 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계; 상기 제1 양자화 파라미터를 이용하여 컬러 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계; 및 상기 제2 양자화 파라미터를 이용하여 깊이 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 방법은 컬러 영상의 제1 양자화 파라미터에 대응하는 최적의 깊이 영상의 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계; 상기 제1 양자화 파라미터를 이용하여 컬러 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계; 상기 제2 양자화 파라미터를 이용하여 깊이 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계; 및 상기 부호화된 컬러 영상, 부호화된 깊이 영상, 제1 양자화 파라미터 및 제2 양자화 파라미터를 포함하는 비트스트림을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 방법은 비트스트림에 포함된 부호화된 컬러 영상 및 부호화된 깊이 영상을 추출하는 단계; 상기 컬러 영상의 제1 양자화 파라미터에 대응하는 최적의 깊이 영상의 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계; 상기 부호화된 컬러 영상을 복호화한 후 제1 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계; 및 상기 부호화된 깊이 영상을 복호화한 후 제2 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영상 처리 방법은 비트스트림에 포함된 부호화된 컬러 영상, 부호화된 깊이 영상, 컬러 영상과 관련된 제1 양자화 파라미터 및 깊이 영상과 관련된 제2 양자화 파라미터를 추출하는 단계; 상기 부호화된 컬러 영상을 복호화한 후 제1 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계; 및 상기 부호화된 깊이 영상을 복호화한 후 제2 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계를 포함하고, 상기 제2 양자화 파라미터는, 상기 제1 양자화 파라미터에 기초하여 결정될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 컬러 영상과 깊이 영상의 양자화 파라미터의 변화에 따른 왜곡의 변화를 도시한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 6은 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 7은 영상 처리 방법이 적용된 부호화 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 8은 영상 처리 방법이 적용된 복호화 과정을 도시한 플로우차트이다.
이하, 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참고하면, 부호화 장치(101)는 영상 처리 장치(103)를 포함할 수 있다. 그리고, 복호화 장치(102)는 부호화 장치(102)와 동일하게 영상 처리 장치(104)를 포함할 수 있다.
3D 영상을 위한 컬러 영상과 깊이 영상을 합성하여 중간 영상을 생성하기 위해, 영상 처리 장치(103)와 영상 처리 장치(104)는 중간 영상의 화질을 설정할 때 필요한 양자화 파라미터를 결정할 수 있다. 이 때, 중간 영상의 화질은 컬러 영상과 깊이 영상의 왜곡(distortion)에 의해 결정된다. 즉, 컬러 영상과 깊이 영상의 왜곡이 클수록 중간 영상의 화질은 나빠진다. 특히, 이러한 왜곡은 컬러 영상과 깊이 영상에 적용되는 양자화 파라미터에 의해 변화할 수 있다. 양자화 파라미터가 클수록 왜곡이 커지지만, 반대로 압축시 필요한 비트량은 줄어든다.
부호화 효율을 향상시키면서도 3D 영상을 생성할 때 일정 수준의 화질을 나타내는 중간 영상을 생성할 수 있도록, 영상 처리 장치(103)와 영상 처리 장치(104)는 최적의 양자화 파라미터를 결정할 수 있다.
전체적으로, 제1 파라미터와 제2 파라미터가 양자화 파라미터에 한정되지 않고, 깊이 영상과 컬러 영상의 화질에 영향을 미칠 수 있는 파라미터이면 모두 이에 해당한다. 아래 실시예에서는 양자화 파라미터를 가정하여 설명하기로 한다.
도 2는 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참고하면, 영상 처리 장치(201)는 파라미터 설정부(201) 및 파라미터 결정부(202)를 포함할 수 있다.
파라미터 설정부(201)는 컬러 영상과 관련된 제1 파라미터를 설정할 수 있다. 여기서, 제1 파라미터는 컬러 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터(Quantization Parameter: QP)일 수 있다.
그리고, 파라미터 결정부(202)는 제1 파라미터를 이용하여 깊이 영상과 관련된 최적의 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 여기서, 제2 파라미터는 깊이 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터일 수 있다.
깊이 영상은 컬러 영상과 관련성이 높기 때문에, 컬러 영상과 깊이 영상 간의 관계를 분석하면 컬러 영상의 양자화 파라미터와 관련된 최적의 깊이 영상의 양자화 파라미터가 결정될 수 있다. 따라서, 파라미터 결정부(202)는 컬러 영상과 깊이 영상과의 관계를 고려하여 제2 파라미터를 결정할 수 있다.
특히, 파라미터 결정부(202)는 깊이 영상과 컬러 영상을 합성한 합성 영상의 왜곡 함수를 고려하여 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 이 때, 합성 영상의 왜곡 함수는 깊이 영상의 왜곡과 컬러 영상의 왜곡에 의해 결정될 수 있다.
그러면, 파라미터 결정부(202)는 동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 파라미터 결정부(202)의 동작에 대해서는 도 4에서 구체적으로 설명하기로 한다.
일례로, 파라미터 결정부(202)는 복수의 프레임 또는 픽쳐 그룹(Group of Picture: GOP)마다 가변적으로 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 즉, 파라미터 결정부(202)는 사전에 정해진 시간 간격대로 제2 파라미터를 결정할 수 있기 때문에, 실시간 방송 등 빠르게 영상을 처리해야 하는 경우에 적합할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 3을 참고하면, 영상 처리 장치(300)는 왜곡 설정부(301) 및 파라미터 결정부(302)를 포함할 수 있다.
왜곡 설정부(301)는 합성 영상의 왜곡과 관련된 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 설정할 수 있다. 합성 영상의 왜곡은 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 조합하여 결정된다.
파라미터 결정부(302)는 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 고려하여 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정할 수 있다. 파라미터 결정부(302)는 동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 양자화 파라미터를 결정할 수 있다. 이 때, 깊이 영상의 왜곡은 컬러 영상과 깊이 영상이 합성된 합성 영상의 왜곡으로 표현될 수 있다.
도 4는 컬러 영상과 깊이 영상의 양자화 파라미터의 변화에 따른 왜곡의 변화를 도시한 도면이다.
도 4를 참고하면, 컬러 영상의 양자화 파라미터(QPc)가 고정되고, 깊이 영상의 양자화 파라미터(QPd)가 가변한다고 가정한다. 그러면, 영상 처리 장치는 합성 영상의 화질을 유지하면서도 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 최적의 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정할 수 있다. 이 때, 최적의 깊이 영상의 양자화 파라미터는 도 4에 도시된 곡선 상에 위치하는 경우이다. 여기서, 곡선은 컬러 영상과 깊이 영상에 할당되는 비트량이 최적인 경우를 나타낸다.
3D 영상을 위해 컬러 영상과 깊이 영상을 합성한 합성 영상의 왜곡은 하기 수학식 1에 따라 도출될 수 있다.
Figure 112012044505230-pat00001
여기서, DV는 중간 시점에서 합성 영상의 왜곡을 의미하며, C는 컬러 영상, D는 깊이 영상을 의미할 수 있다. 그리고, δ는 카메라 파라미터의 셋팅값에 의해 결정되는 상수이다. 특히, DD는 깊이 영상의 왜곡을 의미할 수 있다. 즉, 수학식 1에 의하면, 깊이 영상의 왜곡이 합성 영상의 왜곡에 어떠한 영향을 미치는 지를 알 수 있다.
그러면, 아래 수학식 2에서 볼 수 있듯이, 실제 합성 영상의 왜곡은 컬러 영상 및 깊이 영상을 압축할 때 발생하는 왜곡으로 결정될 수 있다.
Figure 112012044505230-pat00002
Dsyn은 컬러 영상과 컬러 영상을 합성했을 때 합성 영상의 왜곡을 의미할 수 있다. 그리고, Dc는 컬러 영상의 왜곡 혹은 컬러 영상의 왜곡으로 인해 발생된 합성 영상의 왜곡을 의미하고, DV는 깊이 영상의 왜곡으로 생기는 합성 영상의 왜곡을 의미할 수 있다. 또한, α와 β는 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡이 최종적으로 합성 영상의 왜곡에 미치는 가중치를 결정하는 상수일 수 있다.
수학식 2에 기초하여, 컬러 영상과 깊이 영상에 할당되는 최적의 비트량은 하기 수학식 3에 의해 도출될 수 있다.
Figure 112012044505230-pat00003
수학식 3에서 ㅿR은 비트의 변화량을 나타낼 수 있다. 컬러 영상과 깊이 영상이 수학식 3을 만족하지 못한다면, 컬러 영상과 깊이 영상에 최적의 비트량이 할당되지 않은 것으로 판단될 수 있다. 왜냐하면, 동일한 비트량(ㅿR)이 할당되었을 때, 깊이 영상의 왜곡이 컬러 영상의 왜곡보다 작은 경우 또는 컬러 영상의 왜곡이 깊이 영상의 왜곡보다 작은 경우에 최적의 비트량이 할당되지 않는다. 왜냐하면, 상기 설명한 경우에 깊이 영상 또는 컬러 영상 중 어느 하나의 비트량을 줄여 다른 쪽에 줄인 비트량만큼 할당하여야 수학식 3을 만족시킬 수 있기 때문에, 전체적으로 왜곡이 줄어들 수 있다.
수학식 3에서 좌변 또는 우변에 대해 수학식 4와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112012044505230-pat00004
여기서, λc는 도 4의 곡선 상의 한 점에서의 기울기를 나타낼 수 있다. Qc는 컬러 영상의 양자화값, QD는 깊이 영상의 양자화값를 나타낼 수 있다. 상수 Lw는 Q와 λc의 관계를 구한 정해진 상수이다. 상수 k는 동일한 양자화 파라미터를 적용할 때, 컬러 영상 및 깊이 영상의 압축 비트량의 비율을 나타낸다. 컬러 영상과 동일한 양자화 파라미터를 깊이 영상에 적용하면, 깊이 영상의 특성상 컬러 영상에 비해 대략 3~5배 정도의 적은 비트가 사용될 수 있다.
예를 들어, H.264/AVC 또는 HEVC 표준에서 사용되는 양자화 파라미터의 설정 방식이 적용되는 경우, 수학식 4는 하기 수학식 5로 표현될 수 있다.
Figure 112012044505230-pat00005
수학식 5에서 QPD는 깊이 영상의 양자화 파라미터, QPC는 컬러 영상의 양자화 파라미터를 나타낼 수 있다. 즉, 깊이 영상의 양자화 파라미터는 컬러 영상의 특성에 따라 결정되는 것을 알 수 있다. 구체적으로, 깊이 영상의 양자화 파라미터는 카메라 파라미터값, 합성 영상의 위치, 컬러 영상의 특성 등이 복합적으로 고려될 수 있다.
도 4를 참고하면, 컬러 영상의 양자화 파라미터가 고정될 때, 최적의 비트량을 할당하기 위한 깊이 영상의 양자화 파라미터는 각각 다르다는 것을 알 수 있다. 이 때, 깊이 영상의 양자화 파라미터는 도 4의 곡선 상에 존재할 때 깊이 영상과 컬러 영상에 최적의 비트량이 할당될 수 있다. 이와 같은 방식에 의하면, 동일한 비트량 대비 합성 영상의 화질에 대한 PSNR이 향상될 수 있다.
도 5는 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한 플로우차트이다.
단계(501)에서, 영상 처리 장치는 컬러 영상과 관련된 제1 파라미터를 설정할 수 있다. 여기서, 제1 파라미터는 컬러 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터일 수 있다.
단계(501)에서, 영상 처리 장치는 제1 파라미터를 이용하여 깊이 영상과 관련된 최적의 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 여기서, 제2 파라미터는 깊이 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터일 수 있다.
깊이 영상은 컬러 영상과 관련성이 높기 때문에, 컬러 영상과 깊이 영상 간의 관계를 분석하면 컬러 영상의 양자화 파라미터와 관련된 최적의 깊이 영상의 양자화 파라미터가 결정될 수 있다. 따라서, 영상 처리 장치는 컬러 영상과 깊이 영상과의 관계를 고려하여 제2 파라미터를 결정할 수 있다.
특히, 영상 처리 장치는 깊이 영상과 컬러 영상을 합성한 합성 영상의 왜곡 함수를 고려하여 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 이 때, 합성 영상의 왜곡 함수는 깊이 영상의 왜곡과 컬러 영상의 왜곡에 의해 결정될 수 있다.
그러면, 영상 처리 장치는 동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 영상 처리 장치의 동작에 대해서는 도 4에서 이미 설명된 바 있다.
일례로, 영상 처리 장치는 복수의 프레임 또는 픽쳐 그룹(Group of Picture: GOP)마다 가변적으로 제2 파라미터를 결정할 수 있다. 즉, 영상 처리 장치는 사전에 정해진 시간 간격대로 제2 파라미터를 결정할 수 있기 때문에, 실시간 방송 등 빠르게 영상을 처리해야 하는 경우에 적합할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한 플로우차트이다.
단계(601)에서, 영상 처리 장치는 합성 영상의 왜곡과 관련된 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 설정할 수 있다. 합성 영상의 왜곡은 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 조합하여 결정된다.
단계(602)에서, 영상 처리 장치는 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 고려하여 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정할 수 있다. 영상 처리 장치는 동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 양자화 파라미터를 결정할 수 있다. 이 때, 깊이 영상의 왜곡은 컬러 영상과 깊이 영상이 합성된 합성 영상의 왜곡으로 표현될 수 있다.
도 7은 일실시예에 따른 영상 처리 방법이 적용된 부호화 과정을 도시한 플로우차트이다.
단계(701)에서, 부호화 장치는 깊이 영상 및 컬러 영상(texture video)을 수신할 수 있다. 그런 후, 단계(702)에서 부호화 장치는 입력 데이터인 깊이 영상과 컬러 영상을 분석한 후, 깊이 영상의 양자화 파라미터를 설정할 수 있다. 여기서, 깊이 영상의 양자화 파라미터는 도 1 내지 도 6에서 설명된 방식에 의해 도출될 수 있다. 구체적으로, 깊이 영상의 양자화 파라미터는 컬러 영상과 깊이 영상을 합성한 합성 영상의 왜곡을 고려하여 도출될 수 있다. 이 때, 깊이 영상의 양자화 파라미터는 동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족할 수 있다.
단계(703)에서, 부호화 장치는 깊이 영상을 변환한 후, 단계(702)에서 도출된 깊이 영상의 양자화 파라미터에 따라 깊이 영상을 양자화할 수 있다.
이 후, 단계(704)에서 부호화 장치는 깊이 영상을 엔트로피 코딩한 후, 단계(705)에서 부호화된 깊이 영상을 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 물론, 비트스트림은 부호화된 컬러 영상도 포함할 수 있다.
일례로, 비트스트림은 단계(703)에서 도출된 깊이 영상의 양자화 파라미터를 포함하거나 또는 포함하지 않을 수 있다. 이 때, 깊이 영상의 양자화 파라미터가 비트스트림에 포함되지 않는 경우, 프레임 또는 픽쳐 그룹마다 도출된 양자화 파라미터를 복호화 장치에 전송할 필요가 없으므로 비트량이 저감될 수 있다.
도 8은 일실시예에 따른 영상 처리 방법이 적용된 복호화 과정을 도시한 플로우차트이다.
단계(801)에서, 복호화 장치는 부호화 장치로부터 비트스트림 및 컬러 영상을 수신할 수 있다. 그런 후, 단계(802)에서 복호화 장치는 비트스트림에 포함된 깊이 영상과 컬러 영상을 분석할 수 있다. 이 때, 복호화 장치는 비트스트림에 포함된 깊이 영상의 양자화 파라미터를 추출할 수 있다. 만약, 비트스트림에 부호화 장치에서 도출된 깊이 영상의 양자화 파라미터가 포함되지 않은 경우, 복호화 장치는 프레임 또는 픽쳐 그룹마다 별도로 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정할 수 있다.
단계(803)에서, 복호화 장치는 부호화된 깊이 영상에 대해 역엔트로피 코딩을 수행할 수 있다. 그런 후, 단계(804)에서, 복호화 장치는 역엔트로피 코딩된 깊이 영상을 역변환하고, 깊이 영상의 양자화 파라미터를 이용하여 깊이 영상을 역양자화할 수 있다. 최종적으로, 단계(805)에서, 복호화 장치는 깊이 영상을 출력할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(ignal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (23)

  1. 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    컬러 영상과 관련된 제1 파라미터를 설정하고,
    상기 제1 파라미터를 이용하여, 깊이 영상과 관련된 제2 파라미터를 결정하고,
    상기 제2 파라미터는,
    상기 컬러 영상이 압축될 때에 발생되는 상기 컬러 영상의 왜곡 및 상기 깊이 영상이 압축될 때에 발생되는 상기 깊이 영상의 왜곡에 기초하여 결정되는, 영상 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는, 컬러 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터이고,
    상기 제2 파라미터는, 깊이 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터인 영상 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    컬러 영상과 깊이 영상과의 관계를 고려하여 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    깊이 영상과 컬러 영상을 합성한 합성 영상의 왜곡 함수를 고려하여 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    복수의 프레임 또는 픽쳐 그룹(Group of Picture: GOP)마다 가변적으로 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 장치.
  7. 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    컬러 영상 및 깊이 영상이 압축될 때에 발생하는 왜곡에 기초하여 합성 영상의 왜곡과 관련된 상기 컬러 영상의 왜곡과 상기 깊이 영상의 왜곡을 설정하고,
    상기 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 고려하여 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정하는, 영상 처리 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 양자화 파라미터를 결정하는 영상 처리 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 깊이 영상의 왜곡은,
    상기 컬러 영상과 깊이 영상이 합성된 합성 영상의 왜곡으로 표현되는 영상 처리 장치.
  10. 컬러 영상과 관련된 제1 파라미터를 설정하는 단계; 및
    상기 제1 파라미터를 이용하여 깊이 영상과 관련된 제2 파라미터를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 파라미터를 결정하는 단계는,
    상기 컬러 영상 및 상기 깊이 영상이 압축될 때에 발생하는 왜곡에 기초하여 결정된 상기 컬러 영상의 왜곡 및 상기 깊이 영상의 왜곡을 통해 상기 제2 파라미터를 결정하는, 영상 처리 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는, 컬러 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터이고,
    상기 제2 파라미터는, 깊이 영상을 압축할 때 사용되는 양자화 파라미터인 영상 처리 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제2 파라미터를 결정하는 단계는,
    컬러 영상과 깊이 영상과의 관계를 고려하여 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 제2 파라미터를 결정하는 단계는,
    깊이 영상과 컬러 영상을 합성한 합성 영상의 왜곡 함수를 고려하여 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 제2 파라미터를 결정하는 단계는,
    동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 제2 파라미터를 결정하는 단계는,
    복수의 프레임 또는 픽쳐 그룹(Group of Picture: GOP)마다 가변적으로 제2 파라미터를 결정하는 영상 처리 방법.
  16. 합성 영상의 왜곡과 관련된 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 설정하는 단계; 및
    상기 컬러 영상의 왜곡과 깊이 영상의 왜곡을 고려하여 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 왜곡을 설정하는 단계는,
    상기 컬러 영상 및 상기 깊이 영상을 압축할 때에 발생하는 왜곡에 기초하여 상기 컬러 영상의 왜곡 및 상기 깊이 영상의 왜곡을 설정하는, 영상 처리 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정하는 단계는,
    동일한 비트량에 대해 컬러 영상의 왜곡 변화와 깊이 영상의 왜곡 변화와 관련된 조건을 만족하는 깊이 영상의 양자화 파라미터를 결정하는 영상 처리 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 깊이 영상의 왜곡은,
    상기 컬러 영상과 깊이 영상이 합성된 합성 영상의 왜곡으로 표현되는 영상 처리 방법.
  19. 컬러 영상의 제1 양자화 파라미터에 대응하는 깊이 영상의 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계;
    상기 제1 양자화 파라미터를 이용하여 컬러 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계; 및
    상기 제2 양자화 파라미터를 이용하여 깊이 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계는,
    상기 컬러 영상 및 상기 깊이 영상이 압축될 때에 발생하는 왜곡에 기초하여 결정되는 상기 컬러 영상의 왜곡 및 상기 깊이 영상의 왜곡을 통해 상기 제2 양자화 파라미터를 결정하는, 영상 처리 방법.
  20. 컬러 영상의 제1 양자화 파라미터에 대응하는 깊이 영상의 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계;
    상기 제1 양자화 파라미터를 이용하여 컬러 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계;
    상기 제2 양자화 파라미터를 이용하여 깊이 영상을 양자화한 후 부호화하는 단계; 및
    상기 부호화된 컬러 영상, 부호화된 깊이 영상, 제1 양자화 파라미터 및 제2 양자화 파라미터를 포함하는 비트스트림을 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계는,
    상기 컬러 영상 및 상기 깊이 영상이 압축될 때에 발생하는 왜곡에 기초하여 상기 컬러 영상의 왜곡 및 상기 깊이 영상의 왜곡을 통해 상기 제2 양자화 파라미터를 결정하는, 영상 처리 방법.
  21. 비트스트림에 포함된 부호화된 컬러 영상 및 부호화된 깊이 영상을 추출하는 단계;
    상기 컬러 영상의 제1 양자화 파라미터에 대응하는 깊이 영상의 제2 양자화 파라미터를 결정하는 단계;
    상기 부호화된 컬러 영상을 복호화한 후 제1 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계; 및
    상기 부호화된 깊이 영상을 복호화한 후 제2 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계
    를 포함하는 영상 처리 방법.
  22. 비트스트림에 포함된 부호화된 컬러 영상, 부호화된 깊이 영상, 컬러 영상과 관련된 제1 양자화 파라미터 및 깊이 영상과 관련된 제2 양자화 파라미터를 추출하는 단계;
    상기 부호화된 컬러 영상을 복호화한 후 제1 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계; 및
    상기 부호화된 깊이 영상을 복호화한 후 제2 양자화 파라미터에 기초하여 역양자화하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 양자화 파라미터는, 상기 제1 양자화 파라미터에 기초하여 결정되는 영상 처리 방법.
  23. 제10항 내지 제22항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
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