KR20060114609A - 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는방법 및 장치 - Google Patents

복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

링잉(ringing) 영역 검출기는 입력 이미지를 두 개의 영역, 즉 모스퀴토 잡음 영역(즉, 필터링 영역)과 넌-모스퀴토 잡음 영역(즉, 넌-필터링 영역)으로 분류하며, 모스퀴토 잡음 제거 시스템에서 모스퀴토 잡음을 적합하게 제거하기 위하여 이 분류 정보를 사용한다. 모스퀴토 잡음 제거 시스템은 링잉 영역 검출기, 공간 잡음 전력 추정기, 스무딩 필터 및 혼합기를 포함한다. 링잉 영역 검출기는 에지 검출기, 니어 에지 검출기, 텍스츄어 검출기 및 필터링 영역 결정 블록을 포함한다. 링잉 검출 블록은 스무딩 필터가 적용될 링잉 영역을 검출한다. 공간 잡음 전력 추정기는 스무딩 필터의 필터 세기를 제어한다. 스무딩 필터는 입력 이미지를 매끈하게 한다. 혼합기는 매끈하게 된 이미지와 본래의 이미지를 링잉 영역 검출 블록으로부터의 영역 정보에 기초하여 적당하게 혼합한다.

Description

복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법 및 장치{Method and apparatus for reducing mosquito noise in fecoded video sequence}
도 1은 선행 기술에서 모스퀴토(mosquito) 잡음 제거 시스템에 사용되는 이미지 영역 분류 시스템의 블록도를 보여준다.
도 2는 본 발명에 따른 모스퀴토 잡음 제거 시스템의 일 실시예의 블록도 예시를 보여준다.
도 3은 중첩되지 않은
Figure 112005055095889-PAT00001
블록들로 나누어진 이미지의 예시도를 보여준다.
도 4는 본 발명에 따른 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템의 변형의 블록도 예를 보여주며, 이는 또한 필터링 영역 결정을 위한 에지 맵(edge map)을 사용한다.
도 5는 본 발명에 따른 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템의 다른 변형의 블록도 예를 보여주며, 이는 에지 맵과 텍스츄어 맵(texture map)을 필터하기 위한 이진 필터들을 사용한다.
도 6은 본 발명에 따른 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템의 또 다른 변형의 블록도 예를 보여주며, 이는 스무딩 필터(smoothing filter)를 제어하기 위 하여 소프트 스위칭(soft switching)을 이용한다.
도 7은 본 발명에 따른 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템의 또 다른 변형의 블록도 예를 보여주며, 이는 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 메모리에 저장된 지연 에지-블록 맵(delayed edge-block map)을 사용한다.
도면들에 있어서, 같은 참조 번호들은 유사한 구성요소들을 지시한다.
본 발명은 일반적으로 이미지 또는 비디오 후처리(post processing)에 관한 것이며, 특히 복호화된 비디오 시퀀스(decoded video sequence)에서 모스퀴토 잡음 제거에 관한 것이다.
JPEG 및 MPEG2와 같이 널리 보급된 많은 이미지 및 비디오 압축 표준들은 이산여현변환(Discrete Cosine Transform : DCT) 처리에 기초하고 있다. DCT 기반 이미지 및 비디오 압축 기법의 기본적 접근방법은 이미지를 8x8 블록들로 세분하고 나서 각 블록을 개별적으로 변환, 양자화, 부호화하는 것이다. DCT 기반 압축 기법들에서는 특히 낮고 적당한 비트 레이트(bit rate)들에서 아티펙트(artifact)들이 발생할 수 있다. 몇 개의 잘 알려진 아티팩트들 중에서, 하나는 이미지에서 변화가 큰 모서리들 근처의 균질한 영역들에서 주로 나타나는 모스퀴토 잡음 또는 링(ring) 잡음으로 대표적으로 알려져 있다. 모스퀴토 잡음은 양자화 단계 동안 고주파 변환 계수들의 손실에 의해 야기된다.
최근 몇 년 동안, 모스퀴토 잡음 제거에 대한 몇 가지 기법들이 제안되어 왔다. 일반적으로 말하면, 모스퀴토 잡음 제거 기법에는 두 가지 유형이 있다. 하나는 필터 처리를 제어하는 부호화 인자들(coding parameters)을 사용한다. 다른 하나는 부호화 정보에 의지하지 않으며 보통 후처리(post-processing)이라 불린다. 첫 번째 유형의 기법들은 복호화된 비디오 시퀀스와 함께 약간의 부호화 인자들을 발송하기 위하여 복호기(decoder)를 필요로 한다. 이와 같이, 잡음 제거 기법들 중 첫 번째 유형에 대한 응용은 제한적이다. 두 번째 유형의 기법들은 보통 이미지 구조들이 훼손되는 것을 피하기 위하여 몇 가지 적응 필터링 방법들(adaptive filtering methods)을 이용한다. 두 번째 유형의 기법들 중에서, 특허 출원 WO 02/102086에서 제안된 기법은 필터링 처리를 안내하는 분할 맵(segmentation map)를 사용한다. 이는 이미지를 다섯 개의 영역들로 분류하고 서로 다른 영역들에 서로 다른 필터링 가중치(filtering weights)를 할당한다. 도 1은 이 방법에서 사용된 이미지 분류기(100)의 블록도를 보여준다. 그러나, 이미지를 다섯 개의 영역들로 분류하고 몇 개의 케스케이드 필터들(cascaded filters)을 사용하는 것은 하드웨어 복잡도와 비용을 증가시킨다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하여 이미지 압축 과정 중 양자화 단계에서 야기되는 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 위 단점들을 역점을 두어 설명한다. 본 발명의 목적은 효과적으로 모스퀴토 잡음을 제거하기 위하여 스무딩 필터(smoothing filter)를 안내하는 정확한 필터링 맵(filtering map)를 생성하는 단순한 링잉(모스퀴토 잡음) 영역 검출(ringing region detection) 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 링잉 영역 검출과 연관된 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 잡음 제거 장치를 제공하는 것이다.
일 실시예에서 본 발명은 입력 이미지를 두 개의 영역들, 즉 모스퀴토 잡음 영역(즉, 필터링 영역) 및 넌-모스퀴토(non-mosquito) 잡음 영역(즉, 넌-필터링(non-filtering) 영역),로 분류하는 링잉 영역 검출 방법을 제공하며, 이 분류 정보를 모스퀴토 잡음을 적합하게 제거하는데 사용한다. 전술한 선행 기술과 비교하면, 본 발명은 모스퀴토 잡음을 제거를 목적으로 하는 더 단순한 이미지 분할 방법을 제공한다. 본 발명은 필터링 영역과 넌-필터링 영역사이에서 소프트 스위칭(soft-switching)을 제공함으로써, 다른 영역들 사이에서의 갑작스런 변화들 및 있음직한 깜박임을 피하는 방법을 더 제공한다.
본 발명은 링잉 영역 검출기, 공간 잡음 전력 추정기, 스무딩 필터 및 혼합기를 포함하는 모스퀴토 잡음 제거 시스템을 더 제공한다. 링잉 영역 검출기는 에지 검출기, 니어 에지(near edge) 검출기, 텍스츄어(texture) 검출기 및 필터링 영역 결정 블록을 포함한다. 링잉 검출 블록은 스무딩 필터가 적용될 링잉 영역을 검출한다. 공간 잡음 전력 추정기는 스무딩 필터의 필터 세기를 제어한다. 스무딩 필터는 입력 이미지를 매끈하게 한다. 혼합기는 링잉 영역 검출 블록으로부터 의 영역 정보에 기초하여 매끈하게 된 이미지와 본래의 이미지를 적당하게 혼합한다.
본 발명의 다른 특징들과 이점들은 첨부된 도면들과 아래의 상세한 설명들로부터 곧 알 수 있을 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)의 블록도 예를 보여준다. 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)은 그레이디언트(gradient) 계산부(204), 에지 검출부(206), 니어 에지 결정부(208), 텍스츄어 검출부(210) 및 필터링 영역 결정부(212)를 포함하는 링잉 영역 검출부(202)를 포함한다. 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)은 공간 잡음 전력 추정기(216), 스무딩 필터(218) 및 혼합기(220)을 더 포함한다. 공간 잡음 전력 추정기(216)은 고역 통과 필터(high pass filter : HPF)(222), 공간 표준편차 계산부(224) 및 변환기(226)을 포함한다. 링잉 영역 검출부(202)의 기능은 스무딩 필터(218)이 적용될 필요가 있는 링잉 영역(또는 모스퀴토 잡음 영역)을 검출하는 것이다.
모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)은 비디오 신호에서의 휘도 신호 Y 및 색차 신호 U와 V 양쪽에 모두 적용될 수 있다. 이와 같이, 일반적으로, 입력 신호는 i와 j가 각각 이미지의 열과 행을 나타내는 인덱스(index)인 F(i,j)로 표시된다. 도 2을 참조하면, 그레이디언트 계산부(204)는 입력 신호 F(i,j)의 그레이디언트를 계산하며, 그레이디언트
Figure 112005055095889-PAT00002
를 생성한다. 당해 기술분야에서 숙련된 사람들은 다른 수치 방법(numerical method)들이 주어진 이미지에 대한 그레이디언트
Figure 112005055095889-PAT00003
를 계산하는데 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
그레이디언트
Figure 112005055095889-PAT00004
를 사용한 후에, 에지들 및 텍스츄어 정보는 그 다음에 검사된다. 에지 검출부(206)은
Figure 112005055095889-PAT00005
와 같이 그레이디언트의 크기
Figure 112005055095889-PAT00006
와 쓰레숄드(threshold) 값
Figure 112005055095889-PAT00007
을 비교함으로써 에지를 검출한다. 여기서 1은 에지를 나타내고 0은 넌-에지(non-edge)를 나타내며,
Figure 112005055095889-PAT00008
은 미리 결정된 상수이다.
압축 비디오에서 링잉 아티팩트들은 에지들 근처에서 발생하기 때문에, 현재의 픽셀(pixel)이 에지의 근처인지 아닌지를 검출할 필요가 있다. 이 목적을 위하여, 니어 에지 검출부(208)은 현재 픽셀 근처에 에지들이 있는지를 조사한다. 특히,
Figure 112005055095889-PAT00009
이미지 픽셀 블록을 고려하여 이 블록에 있는 에지 샘플(sample)의 수를 세고 나서, 만약 블록이 어떤 에지 수보다 더 많이 포함하고 있다면, 현재 픽셀은 에지들 근처에 위치하고 있다고 추정된다. 따라서,
Figure 112005055095889-PAT00010
가
Figure 112005055095889-PAT00011
블록에서 현재 픽셀 (i,j) 주변에서의 에지 샘플들의 수를 표시한다고 하고, 그 다음에 에지 검출 NE(i,j)는
Figure 112005055095889-PAT00012
로 계산된다. 여기서 1은 에지 근처의 픽셀을 나타내고 0은 에지 근처가 아닌 픽셀을 나타내며,
Figure 112005055095889-PAT00013
는 미리 결정된 상수이다.
단순화하기 위하여, 본 발명은 또한 니어 에지 검출을 위해 중첩하지 않는 블록들을 사용하는 것을 또한 제안한다. (픽셀들이 처리되어질 때
Figure 112005055095889-PAT00014
계산에 사용되는 블록은 중첩된 블록들 또는 슬라이딩(sliding) 블록들임을 가정하고 있다는 것을 주의) 즉, 도 3에서의 예로 보인 것처럼, 이미지(300)은 다수의
Figure 112005055095889-PAT00015
블록들로 나누어 지며, 그리고 나서 니어 에지 블록 NEB(I,J)가
Figure 112005055095889-PAT00016
로 검출된다. 여기서
Figure 112005055095889-PAT00017
는
Figure 112005055095889-PAT00018
인 (I,J) 번째 블록의 에지 샘플들의 수를 나타내며,
Figure 112005055095889-PAT00019
는 음수가 아닌 x의 정수 부분을 반환하는 플로어(floor) 함수이다. 더욱이, NEB(I,J)=1은 (I,J) 번째 블록이 니어 에지 블록임을 의미한다. 그 다음에 현재 픽셀 F(i,j)에 대한 니어 에지 검출은 NE(i,j)=NEB(I,J)로서 설정된다.
중첩되지 않는 블럭을 사용으로 인해 (I,J) 번째 블록에 속하는 픽셀들은 동일한 니어 에지 정보를 가진다는 것을 주의해야 한다. 이는 니어 에지 검출이 모든 픽셀 위치에 대하여 반복적으로 실행되어야 할 필요가 있다고 추측되는 중첩된 블록 기반 검출과 비교하면 니어 에지 검출을 계산할 때 계산 복잡도를 상당히 감소시킨다.
도 2를 참조하면, 텍스츄어 검출부(212)는
Figure 112005055095889-PAT00020
와 다른 쓰레숄드 값
Figure 112005055095889-PAT00021
를 비교함으로써
Figure 112005055095889-PAT00022
으로 텍스츄어 TX(i,j)를 검출한다. 여기서 1은 텍스츄어를 나타내며 0은 넌-텍스츄어(non-texture)를 나타내고
Figure 112005055095889-PAT00023
는
Figure 112005055095889-PAT00024
보다 더 작은 미리 결정된 상수이다.
필터링 영역 결정부(214)는 제공된 니어-에지 맵 NE(i,j) 및 텍스츄어 맵 TX(i,j)에 기초하여 필터링 영역 맵 R(i,j)를 생성한다. 니어-에지 맵은 모스퀴토 잡음이 발생하는 이미지 영역을 실제로 미리 표시한다. 그러나, 니어-에지 맵은 몇 개의 텍스츄어를 포함하고 필터링 텍스츄어는 흐려지게 하는 것을 야기시킨다. 그래서, 정확한 필터링 영역 맵을 얻기 위하여, 텍스츄어는 에지-블록 맵에서 제거될 필요가 있다. 니어-에지 맵에서부터 텍스츄어를 제거하는 논리는
Figure 112005055095889-PAT00025
이다. 여기서 1은 링잉 아티팩트가 발생하는 필터링 영역을 나타내며 0은 넌-필터링 영역을 나타낸다.
니어 에지 결정부는 니어-에지 맵을 생성하기 위하여 이미지 데이터의 P 개의 라인(line)들을 필요로 하기 때문에, 라인 메모리 지연이 필터링 영역 결정부(214)에서 일어난다. 필터링 영역 결정부(214)에 의해 생성된 필터링 영역 맵은 그 다음에 혼합기(220)으로 제공된다.
도 2에서 공간 잡음 전력 추정기(216)의 목적은 스무딩 필터(218)에 의해 사 용될 공간 필터 세기
Figure 112005055095889-PAT00026
를 제공하는 것이다. HPF(222)는 주로 입력 신호의 잡음 성분을 추출한다. 바람직한 실시예에서는, 다음의 HPF가 사용된다.
Figure 112005055095889-PAT00027
공간 표준 계산기(224)는 비디오 이미지에서
Figure 112005055095889-PAT00028
인
Figure 112005055095889-PAT00029
와 같이
Figure 112005055095889-PAT00030
윈도우(window)를 거쳐 고역-통과 필터된 신호
Figure 112005055095889-PAT00031
의 공간 표준편차
Figure 112005055095889-PAT00032
를 계산한다.
계산된 공간 표준 편차
Figure 112005055095889-PAT00033
는 공간 링잉 잡음 전력
Figure 112005055095889-PAT00034
를 등가의 공간적 추가적인 가우시안(Gaussian) 잡음 전력
Figure 112005055095889-PAT00035
로 변환시키는 변환기(226)으로 전달된다. 변환기(226)은 아래의 관계식을 구현한다.
Figure 112005055095889-PAT00036
여기서 B는 스무딩 필터의 전면적인 스무딩 수준을 제어하는 사용자에 의해 제어되는 전역 필터 세기 인자이다. 추정되는 공간 잡음 전력
Figure 112005055095889-PAT00037
는 스무딩 필터(218)로 제공된다.
스무딩 필터(218)은 이미지 에지들을 유지하면서 잡음을 제거하는 에지 보존 필터를 포함한다. 스무딩 필터(218)의 출력
Figure 112005055095889-PAT00038
은 혼합기(220)에 제공된다. 본 발명에 따른 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)에서 스무딩 필터(218)로서 사용될 수 있는 에지 보존 필터들의 예들은 많이 있다. 스무딩 필터의 한 가지 예는 가중치 시그마(weighted sigma) 필터이며,
Figure 112005055095889-PAT00039
로 정의되고,
Figure 112005055095889-PAT00040
이며,
Figure 112005055095889-PAT00041
는
Figure 112005055095889-PAT00042
를 만족하는 미리 결정된 상수들이고,
Figure 112005055095889-PAT00043
는 공간 잡음 전력이다.
스무딩 필터의 다른 예는 최소 평균 제곱 오차(minimal mean square error : MMSE) 필터이다. MMSE 필터는
Figure 112005055095889-PAT00044
로 정의 되며,
Figure 112005055095889-PAT00045
는 공간 잡음 전력 ,
Figure 112005055095889-PAT00046
와
Figure 112005055095889-PAT00047
는
Figure 112005055095889-PAT00048
와 같이
Figure 112005055095889-PAT00049
윈도우를 거쳐 계산되는 공간 평균 및 공간 표준편차이다.
도 2에서 혼합기(220)는 이미지를 두 개의 영역들, 즉 필터링 영역과 넌-필터링 영역으로 분리하는 필터링 영역 맵에 기초하여 최종 출력으로서 스무딩 필터(218)의 출력
Figure 112005055095889-PAT00050
또는 본래 입력 신호
Figure 112005055095889-PAT00051
를 선택한다. 필터링 영역에서는, 스무딩 필터(218)의 출력
Figure 112005055095889-PAT00052
은 최종 출력으로서 선택되어진다. 넌-필터링 영역에서는, 본래의 입력 신호
Figure 112005055095889-PAT00053
가 최종 출력으로서 선택되어진다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)의 변형 예들은 많이 있다. 도 4는 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)의 변형 예인 시스템(400)의 블록도를 보여주며, 시스템(400)은 필터링 영역 결정을 위한 에지 맵을 추가적으로 사용한다. 이 경우에, 에지들은 필터링 영역 맵에 포함되어진다. 공급된 에지 맵 E(i,j)로 인해, 시스템(400)에서 필터링 영역 결정부(214)는
Figure 112005055095889-PAT00054
로서 필터링 영역 맵을 생성한다. 여기서 1은 필터링 영역, 0은 넌-필터링 영역을 나타낸다.
도 5는 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)의 또 다른 변형 예인 시스템(500) 예의 블록도를 보여주며, 에지 맵과 텍스츄어 맵을 필터하기 위하여 이진 필터들(BF)(201)을 추가적으로 사용한다. 시스템(500)에서 이진 필터들(201)을 사용하는 목적은 에지 맵과 텍스츄어 맵에서 작은 홀(hole)들을 제거하기 위함이다. 바람직하게는, 사용된 이진 필터들(201)의 유형은 수학적 모폴로지 클로징(morphology closing) 연산자이다. 만약 g(i,j)가 이진 함수라면, 그때 클로징 연산자
Figure 112005055095889-PAT00055
는
Figure 112005055095889-PAT00056
로 정의되며, W는 픽셀 (i,j)에 중심을 둔 윈도우이며,
Figure 112005055095889-PAT00057
와
Figure 112005055095889-PAT00058
는 윈도우 W내에서 각각 최소 및 최대 값을 반환하는 함수이다. 바람직하게는, 클로징 연산자에 대해 사용된 윈도우 W는 5x5 윈도우이다.
도 6은 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)의 또 다른 변형 예인 시스템(600) 예의 블록도를 보여주며, 시스템(600)은 시스템(600)의 스무딩 필터를 제어하기 위하여 소프트 스위칭부(230)을 사용한다. 시스템(600)에서, 필터링 영역 맵 R(i,j)는 필터링 영역 맵의 스무디드(smoothed) 버전
Figure 112005055095889-PAT00059
을 생성하기 위하여 우선 저역-통과 필터(203)을 통과한다. 저역-통과 필터(203)의 기능은 필터링 영역과 넌-필터링 영역 사이에 매끈한 전이(transition)를 생성하는 것이다. 이 스무디드 영역 맵으로 인해 하드 스위칭(hard switching)은 소프트 스위칭으로 대체될 수 있다. 그래서, 처리된 이미지에서 필터된 영역과 넌-필터된 영역사이에서의 갑작스런 변화들은 시스템(600)을 사용함으로써 피할 수 있다.
도 6에서, 소프트 스위칭부(230)는 스무딩 필터의 결과
Figure 112005055095889-PAT00060
와 본래의 신호
Figure 112005055095889-PAT00061
사이에서의 스위칭을 제어하기 위하여 스무디드 필터링 영역 맵
Figure 112005055095889-PAT00062
를 사용한다. 기본적인 개념은 필터링 영역(즉, 모스퀴토 잡음 영역)에서 필터 결과
Figure 112005055095889-PAT00063
를 사용하고 넌-필터링 영역(즉, 넌-모스퀴토 잡음 영역)에 이르게 될 때 본래의 신호로 점진적으로 스위칭하는 것이다. 소프트 스위칭부(230)은 시스템의 최종 출력
Figure 112005055095889-PAT00064
을
Figure 112005055095889-PAT00065
로 결정한다.
본 발명에 따른 모스퀴토 잡음 제거 시스템에서 니어 에지 결정 장치 맵은 니어-에지 맵을 생성하기 위하여 이미지 데이터의 P 개의 라인들을 필요로 하며, 하드웨어 구현을 속박하는 라인 메모리때문에 시스템 지연이 생길 수 있다. 따라서, 도 7을 참조하면, 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 지연된 니어-에지 맵을 사용하는 모스퀴토 잡음 제거 시스템(700)을 제공한다. 시스템(700)은 도 2에서 보인 모스퀴토 잡음 제거 시스템(200)의 또 따른 변형 예이며, 도 7에서 시스템(700)은 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 메모리부(M)(240)에 저장된 지연 니어-에지 맵을 사용한다. 이 경우에, 필터링 영역 결정부는 이전 프레임에서 생성되어 메모리부(240)에 저장된 지연 니어-에지 맵을 사용하며, 필터링 영역 맵을 생성하기 위하여 현재 프레임의 텍스츄어 맵을 사용한다. 더욱이, 현재 프레임의 니어-에지 맵은 필터링 영역 결정부(214)대신에 메모리부(24)에 넘겨진다. 시스템(700)의 다른 성분들은 도 2에서 보인 시스템(200)의 그것들과 유사하다.
본 발명은 다른 버전들도 가능하지만 특정 바람직한 버전들에 관하여 상당히 상세히 기술하였다. 그래서, 첨부된 청구항들의 사상과 범위는 여기에 포함된 바람직한 버전들의 상세한 설명에 한정되어서는 안 된다.
본 발명에 따른 모스퀴토 잡음 제거 방법 및 장치에 의하면, 이미지 압축 과정 중 양자화 단계에서 발생하는 모스퀴토 잡음을 효과적으로 제거하며, 단순한 이미지 분할 방법을 사용하여 필터링 영역과 넌-필터링 영역 사이에서의 갑작스런 변화 및 깜박임을 피할 수 있다.

Claims (38)

  1. 비디오 이미지에서 에지 영역을 검출하고 에지 맵을 생성하는 에지 검출기;
    니어 에지 영역을 검출하기 위하여 상기 에지 맵을 사용하고 니어 에지 맵을 생성하는 니어 에지 검출기;
    상기 비디오 이미지에서 텍스츄어를 검출하고 텍스츄어 맵을 생성하는 텍스츄어 검출기; 및
    필터링 영역 맵을 생성하기 위하여 상기 니어 에지 맵과 상기 텍스츄어 맵을 사용하는 필터링 영역 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 비디오 이미지의 그레이디언트를 계산하는 그레이디언트 계산부를 더 포함하며, 상기 에지 검출부는 상기 비디오 이미지에서 각 픽셀의 상기 그레이디언트의 크기를 쓰레숄드 값과 비교함으로써 에지 영역을 검출하며, 상기 각 픽셀의 그레이디언트가 상기 쓰레숄드 값보다 더 크다면 상기 픽셀을 에지 픽셀로 표시하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 니어 에지 검출기는,
    상기 비디오 이미지에서 현재 픽셀을 포함하는 블록 내의 에지 픽셀들의 수 를 셈으로써 상기 니어 에지 영역을 검출하며, 상기 블록 내의 에지 픽셀들의 수가 소정 쓰레숄드 값을 초과하면 상기 현재 픽셀을 니어 에지 픽셀로 표시하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 니어-에지 검출에 사용되는 블록은,
    상기 비디오 이미지에서 다른 블록들과 중첩되는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  5. 제 3항에 있어서, 상기 니어-에지 검출에 사용되는 블록은,
    상기 비디오 이미지에서 다른 블록들과 중첩되지 않는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 비디오 이미지의 그레이디언트를 계산하는 그레이디언트 계산부를 더 포함하며, 상기 텍스츄어 검출부는 상기 비디오 이미지에서 각 픽셀의 상기 그레이디언트의 크기를 쓰레숄드 값과 비교함으로써 텍스츄어 영역을 검출하며, 상기 각 픽셀의 그레이디언트가 상기 쓰레숄드 값보다 더 크다면 상기 픽셀을 텍스츄어 픽셀로 표시하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 필터링 영역 결정부는,
    상기 니어-에지 맵으로부터 상기 텍스츄어 맵을 제외함으로써 상기 필터링 영역 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  8. 비디오 이미지에서 에지 영역을 검출하고 에지 맵을 생성하는 에지 검출기;
    니어-에지 영역을 검출하기 위하여 상기 에지 맵을 사용하고 니어-에지 맵을 생성하는 니어 에지 검출기;
    상기 비디오 이미지에서 텍스츄어를 검출하고 텍스츄어 맵을 생성하는 텍스츄어 검출기; 및
    상기 니어-에지맵, 상기 텍스츄어 맵 및 상기 에지 맵에 기초하여 필터링 영역 맵을 생성하는 필터링 영역 결정부를 포함하는 것을 특징으로하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 필터링 영역 결정부는,
    상기 니어-에지 영역으로부터 상기 텍스츄어 영역을 제외하지만 상기 니어-에지 맵에서 상기 에지 영역을 보존함으로써 상기 필터링 영역 맵을 생성하는 것을 특징으로하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  10. 비디오 이미지에서 에지 영역을 검출하고 에지 맵을 생성하는 에지 검출기;
    상기 에지 맵을 필터링하는 제 1 이진 필터;
    니어-에지 영역을 검출하기 위하여 상기 에지 맵을 사용하고 니어-에지 맵을 생성하는 니어 에지 검출기;
    상기 비디오 이미지에서 텍스츄어를 검출하고 텍스츄어 맵을 생성하는 텍스츄어 검출기;
    상기 텍스츄어 맵을 필터링하는 제 2 이진 필터; 및
    상기 필터된 니어 에지 맵 및 상기 필터된 텍스츄어 맵에 기초하여 필터링 영역 맵을 생성하는 필터링 영역 결정부를 포함하는 것을 특징으로하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 제 1 이진 필터는 수학적 모폴로지 클로징 연산자(mathematical morphology closing operator)를 포함하며, 상기 제 2 이진 필터는 다른 수학적 모폴로지 클로징 연산자를 포함하는 것을 특징으로하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  12. 현재 비디오 프레임에서 텍스츄어를 검출하고 텍스츄어 맵을 생성하는 텍스츄어 검출기;
    상기 현재 비디오 프레임에서 에지 영역을 검출하고 에지 맵을 생성하는 에지 검출기;
    상기 현재 비디오 프레임에서 니어-에지 영역을 검출하기 위하여 상기 에지 맵을 사용하고 니어-에지 맵을 생성하는 니어 에지 검출기;
    이전 비디오 프레임의 상기 니어-에지 맵을 저장하는 메모리부; 및
    이전 프레임의 지연된 니어-에지 맵과 상기 현재 프레임의 상기 텍스츄어 맵에 기초하여 필터링 영역 맵을 생성하는 필터링 영역 결정부를 포함하는 것을 특징으로하는 복호화된 비디오 프레임들의 시퀀스에서 링잉 영역을 검출하는 장치.
  13. 비디오 이미지에 대한 필터링 영역 맵을 생성하는 제 1항에서와 같은 링잉 영역 검출부;
    상기 비디오 이미지로부터 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력을 추정하는 공간 잡음 전력 추정기;
    상기 추정에 기초하여 상기 비디오 이미지로부터 불필요한 잡음을 제거하는 스무딩 필터; 및
    상기 필터링 영역 맵에 기초하여 출력으로서 스무딩 필터의 결과 또는 본래의 입력 비디오 이미지를 선택하는 혼합기를 포함하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 공간 잡음 전력 추정기는,
    상기 비디오 이미지 신호 F(i,j)의 잡음 성분을 추출하는 고역-통과 필터;
    상기 고역-통과 필터된 신호의 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00066
    를 계산하는 공간 표준편차 계산기; 및
    상기 고역-통과 필터된 신호의 상기 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00067
    를 상기 추정치와 같은 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력
    Figure 112005055095889-PAT00068
    로 변환하는 변환기를 포함하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 공간 표준편차 계산기는,
    상기 비디오 이미지에서 상기 고역-통과 필터된 신호 HF(i,j)의 상기 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00069
    를
    Figure 112005055095889-PAT00070
    로서
    Figure 112005055095889-PAT00071
    윈도우를 거쳐 계산하며,
    Figure 112005055095889-PAT00072
    인 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  16. 제 14항에 있어서, 상기 변환기는,
    상기 고역-통과 필터된 신호의 상기 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00073
    를
    Figure 112005055095889-PAT00074
    로서 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력
    Figure 112005055095889-PAT00075
    으로 변환하며, B는 상기 스무딩 필터의 전면적인 스무딩 수준을 제어하는 전역 필터 세기 인자인 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  17. 제 13항에 있어서, 상기 스무딩 필터는,
    상기 입력 신호를
    Figure 112005055095889-PAT00076
    로서 필터하는 가중치 시그마 필터를 포함하며,
    Figure 112005055095889-PAT00077
    는 필터된 신호이며,
    Figure 112005055095889-PAT00078
    를 만족하며,
    Figure 112005055095889-PAT00079
    는
    Figure 112005055095889-PAT00080
    를 만족하는 미리 결정된 상수들이며,
    Figure 112005055095889-PAT00081
    는 공간 잡음 전력인 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  18. 제 13항에 있어서, 상기 잡음 스무딩 필터는,
    상기 신호를
    Figure 112005055095889-PAT00082
    로서 필터하는 최소 평균 제곱 오차 필터를 포함하며,
    Figure 112005055095889-PAT00083
    는 필터된 신호이며,
    Figure 112005055095889-PAT00084
    를 만족하며,
    Figure 112005055095889-PAT00085
    는 공간 잡음 전력인 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  19. 제 13항에 있어서, 상기 혼합기는,
    상기 필터링 영역에서는 상기 출력으로서 상기 스무딩 필터의 결과를 선택하며, 상기 넌-필터링 영역에서는 상기 출력으로서 상기 본래의 입력 신호를 선택하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  20. 비디오 이미지에 대한 필터링 영역 맵을 생성하는 제 1항에서와 같은 링잉 영역 검출부;
    필터링 영역과 넌-필터링 영역 사이에 매끈한 전이를 생성하기 위하여 상기 필터링 영역 맵을 매끈하게 하는 저역-통과 필터;
    상기 비디오 이미지로부터 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력을 추정하는 공간 잡음 전력 추정기;
    상기 비디오 이미지로부터 불필요한 잡음을 제거하는 스무딩 필터; 및
    상기 스무디드 필터링 영역 맵에 기초하여 상기 스무딩 필터를 온 및 오프로 점진적으로 바꾸는 소프트 스위칭부를 포함하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  21. 제 20항에 있어서, 상기 소프트 스위칭부는,
    상기 시스템의 출력
    Figure 112005055095889-PAT00086
    를
    Figure 112005055095889-PAT00087
    로서 결정하며,
    Figure 112005055095889-PAT00088
    는 상기 스무디드 필터링 영역 맵이며,
    Figure 112005055095889-PAT00089
    는 상기 스무딩 필터의 출력이며,
    Figure 112005055095889-PAT00090
    는 상기 본래의 입력 비디오 이미지인 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 잡음 제거 시스템.
  22. 입력 이미지를 모스퀴토 잡음 필터링 영역과 넌-모스퀴토 잡음 영역으로 분류하는 단계; 및
    상기 비디오 이미지로부터 모스퀴토 잡음을 적응적으로 제거하기 위하여 상기 분류 정보를 이용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  23. 제 22항에 있어서, 상기 분류하는 단계는,
    상기 비디오 이미지에서 에지 영역들을 검출하고 에지 맵을 생성하는 단계;
    상기 비디오 이미지에서 상기 에지 맵을 사용하여 니어-에지 영역을 검출하고 니어-에지 맵을 생성하는 단계;
    상기 비디오 이미지에서 텍스츄어를 검출하고 텍스츄어 맵을 생성하는 단계; 및
    상기 니어-에지 맵과 상기 텍스츄어 맵에 기초하여 모스퀴토 잡음 필터링 영역을 나타내는 필터링 영역 맵을 생성하는 단계에 의하여 상기 비디오 이미지에서 링링 영역을 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  24. 제 23항에 있어서,
    상기 에지 영역 검출 단계가 상기 비디오 이미지에서 각 픽셀의 그레이디언트를 쓰레숄드 값과 비교하는 단계 및 각 픽셀의 그레이디언트가 상기 쓰레숄드 값보다 더 크다면 상기 픽셀을 에지 픽셀로 표시하는 단계를 더 포함하도록, 에지 영역을 검출하는 단계 전에, 상기 비디오 이미지에서 그레이디언트의 크기를 결정하 기 위하여 그레이디언트 계산을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  25. 제 23항에 있어서, 상기 니어-에지 영역들을 검출하는 단계는,
    상기 비디오 이미지에서의 현재 픽셀을 포함하는 블록 내의 상기 에지 픽셀들의 수를 세는 단계 및 상기 블록 내의 에지 픽셀들의 수가 일정한 쓰레숄드 값을 초과한다면 상기 현재 픽셀을 니어-에지 픽셀로 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  26. 제 25항에 있어서,
    상기 블록은 상기 비디오 이미지에서 니어-에지 검출에 사용된 다른 블록들과 중첩되는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  27. 제 25항에 있어서,
    상기 블록은 상기 비디오 이미지에서 니어-에지 검출에 사용된 다른 블록들과 중첩되지 않는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  28. 제 23항에 있어서,
    텍스츄어를 검출하는 단계 전에 상기 비디오 이미지에서 그레이디언트의 크기를 계산하기 위하여 그레이디언트 계산하는 단계를 더 포함하며, 상기 텍스츄어를 검출하는 단계는 상기 비디오 이미지에서 각 픽셀의 그레이디언트를 쓰레숄드 값과 비교함으로써 텍스츄어 영역을 검출하고 상기 각 픽셀의 그레이디언트가 상기 쓰레숄드 값보다 더 크다면 상기 픽셀을 텍스츄어 픽셀로 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  29. 제 23항에 있어서, 상기 필터링 영역 맵을 생성하는 단계는,
    상기 니어-에지 영역으로부터 상기 텍스츄어 영역을 제외하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 표시하는 링잉 영역을 검출하는 방법.
  30. 제 22항에서와 같이 링잉 영역을 검출하고 비디오 이미지에 대한 필터링 영역 맵을 생성하는 단계;
    상기 비디오 이미지로부터 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력을 추정하는 공간 잡음 전력 추정치를 결정하는 단계;
    상기 추정치에 기초하여 상기 비디오 이미지로부터 잡음을 제거하기 위하여 스무딩 필터를 사용하는 단계; 및
    상기 필터링 영역 맵에 기초하여 출력으로서 상기 스무딩 필터의 결과 또는 상기 본래의 입력 비디오 이미지를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  31. 제 30항에 있어서, 상기 공간 잡음 전력 추정치를 결정하는 단계는,
    상기 비디오 이미지 신호 픽셀들
    Figure 112005055095889-PAT00091
    의 잡음 성분을 추출하기 위하여 고역-통과 필터를 사용하는 단계;
    상기 고역-통과 필터된 신호의 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00092
    를 계산하는 단계; 및
    상기 고역-통과 필터된 신호의 상기 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00093
    를 상기 추정치처럼 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력으로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  32. 제 31항에 있어서, 상기 공간 표준편차를 계산하는 단계는,
    상기 비디오 이미지에서 상기 고역-통과 필터된 신호 HF(i,j)의 상기 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00094
    를
    Figure 112005055095889-PAT00095
    로서
    Figure 112005055095889-PAT00096
    윈도우를 거쳐 계산하며,
    Figure 112005055095889-PAT00097
    인 것을 특징으로 하는 디지털 비 디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  33. 제 31항에 있어서, 상기 변환하는 단계는,
    상기 고역-통과 필터된 신호의 상기 공간 표준편차
    Figure 112005055095889-PAT00098
    를
    Figure 112005055095889-PAT00099
    로서 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력
    Figure 112005055095889-PAT00100
    으로 변환하는 단계를 더 포함하며, B는 상기 스무딩 필터의 전면적인 스무딩 수준을 제어하는 전역 필터 세기 인자인 것을 특징으로 하는 디지털 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  34. 제 30항에 있어서, 상기 스무딩 필터는,
    상기 입력 신호를
    Figure 112005055095889-PAT00101
    로서 필터하는 가중치 시그마 필터를 포함하며,
    Figure 112005055095889-PAT00102
    는 필터된 신호이며,
    Figure 112005055095889-PAT00103
    를 만족하며,
    Figure 112005055095889-PAT00104
    는
    Figure 112005055095889-PAT00105
    를 만족하는 미리 결정된 상수들이며,
    Figure 112005055095889-PAT00106
    는 공간 잡음 전력인 것을 특징으로 하는 디지털 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  35. 제 30항에 있어서, 상기 스무딩 필터는,
    상기 신호를
    Figure 112005055095889-PAT00107
    로서 필터하는 최소 평균 제곱 오차 필터를 포함하며,
    Figure 112005055095889-PAT00108
    는 필터된 신호이며,
    Figure 112005055095889-PAT00109
    를 만족하며,
    Figure 112005055095889-PAT00110
    는 공간 잡음 전력인 것을 특징으로 하는 디지털 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  36. 제 30항에 있어서, 상기 선택하는 단계는,
    상기 필터링 영역에서는 상기 출력으로서 상기 스무딩 필터의 결과를 선택하 고, 상기 넌-필터링 영역에서는 상기 출력으로서 상기 본래의 입력 신호를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 비디오 이미지에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  37. 비디오 이미지에 대한 필터링 영역 맵을 생성하기 위하여 제 22항에서와 같은 링잉 영역을 검출을 결정하는 단계;
    상기 필터링 영역 맵을 매끈하게 하고 필터링 영역과 넌-필터링 영역 사이에 매끈한 전이를 생성하기 위하여 저역-통과 필터를 사용하는 단계;
    상기 비디오 이미지로부터 등가의 공간적 추가적인 가우시안 잡음 전력을 추정하는 공간 잡음 전력 추정하는 단계;
    상기 비디오 이미지로부터 불필요한 잡음을 제거하기 위하여 스무딩 필터를 사용하는 단계; 및
    출력을 생성하기 위하여 상기 스무디드 필터링 영역 맵에 기초하여 상기 스무딩 필터를 온 및 오프로 점진적으로 소프트 스위칭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 이미지 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
  38. 제 37항에 있어서, 상기 소프트 스위칭하는 단계는,
    상기 출력
    Figure 112005055095889-PAT00111
    를
    Figure 112005055095889-PAT00112
    로서 결정하는 단계를 더 포함하며,
    Figure 112005055095889-PAT00113
    는 상기 스무디드 필터링 영역 맵이며,
    Figure 112005055095889-PAT00114
    는 상기 스무딩 필터의 출력이며,
    Figure 112005055095889-PAT00115
    는 상기 본래의 입력 비디오 이미지인 것을 특징으로 하는 복호화된 비디오 이미지 시퀀스에서 모스퀴토 잡음을 제거하는 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160138239A (ko) * 2014-05-27 2016-12-02 인텔 코포레이션 비디오 처리를 위한 블록 기반 정적 영역 검출

Families Citing this family (59)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8194757B2 (en) * 2005-01-28 2012-06-05 Broadcom Corporation Method and system for combining results of mosquito noise reduction and block noise reduction
US7657098B2 (en) * 2005-05-02 2010-02-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for reducing mosquito noise in decoded video sequence
US8520739B2 (en) 2005-05-09 2013-08-27 Intel Corporation Method and apparatus for adaptively reducing artifacts in block-coded video
US8422546B2 (en) * 2005-05-25 2013-04-16 Microsoft Corporation Adaptive video encoding using a perceptual model
US7982798B2 (en) 2005-09-08 2011-07-19 Silicon Image, Inc. Edge detection
US8120703B2 (en) * 2005-09-08 2012-02-21 Silicon Image/BSTZ Source-adaptive video deinterlacer
US8059721B2 (en) 2006-04-07 2011-11-15 Microsoft Corporation Estimating sample-domain distortion in the transform domain with rounding compensation
US7995649B2 (en) 2006-04-07 2011-08-09 Microsoft Corporation Quantization adjustment based on texture level
US8503536B2 (en) 2006-04-07 2013-08-06 Microsoft Corporation Quantization adjustments for DC shift artifacts
US8711925B2 (en) 2006-05-05 2014-04-29 Microsoft Corporation Flexible quantization
EP2036039A2 (en) * 2006-06-23 2009-03-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. A method, a system and a computer program for determining a threshold in an image comprising image values
US8086067B2 (en) * 2006-12-20 2011-12-27 Silicon Image, Inc. Noise cancellation
AU2006252195B8 (en) * 2006-12-21 2011-02-03 Canon Kabushiki Kaisha MPEG noise reduction
US8189946B2 (en) * 2007-01-24 2012-05-29 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and method thereof for detecting and removing noise in decoded images
US8238424B2 (en) 2007-02-09 2012-08-07 Microsoft Corporation Complexity-based adaptive preprocessing for multiple-pass video compression
US20080240257A1 (en) * 2007-03-26 2008-10-02 Microsoft Corporation Using quantization bias that accounts for relations between transform bins and quantization bins
US8498335B2 (en) 2007-03-26 2013-07-30 Microsoft Corporation Adaptive deadzone size adjustment in quantization
US8243797B2 (en) 2007-03-30 2012-08-14 Microsoft Corporation Regions of interest for quality adjustments
US8442337B2 (en) * 2007-04-18 2013-05-14 Microsoft Corporation Encoding adjustments for animation content
KR100866277B1 (ko) * 2007-05-02 2008-10-31 주식회사 코아로직 에지 트래킹에 의한 영상 노이즈 제거 시스템, 방법 및상기 방법을 프로그램화하여 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는기록매체
US8331438B2 (en) 2007-06-05 2012-12-11 Microsoft Corporation Adaptive selection of picture-level quantization parameters for predicted video pictures
US9131213B2 (en) * 2007-09-07 2015-09-08 Evertz Microsystems Ltd. Method of generating a blockiness indicator for a video signal
US8189933B2 (en) 2008-03-31 2012-05-29 Microsoft Corporation Classifying and controlling encoding quality for textured, dark smooth and smooth video content
US8090216B2 (en) * 2008-04-16 2012-01-03 Aptina Imaging Corporation Image noise level estimation from JPEG data
US8897359B2 (en) 2008-06-03 2014-11-25 Microsoft Corporation Adaptive quantization for enhancement layer video coding
KR101526031B1 (ko) * 2008-06-06 2015-06-04 포토내이션 리미티드 이미지에서 콘트라스트를 보존하면서 노이즈를 저감시키기 위한 기술
US7894685B2 (en) * 2008-07-01 2011-02-22 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for reducing ringing artifacts
US20100014777A1 (en) * 2008-07-19 2010-01-21 Headplay (Barbados) Inc. System and method for improving the quality of compressed video signals by smoothing the entire frame and overlaying preserved detail
US8559746B2 (en) * 2008-09-04 2013-10-15 Silicon Image, Inc. System, method, and apparatus for smoothing of edges in images to remove irregularities
WO2010029432A1 (en) * 2008-09-09 2010-03-18 Marvell World Trade, Ltd. Reducing digital image noise
EP2396966B1 (en) * 2009-02-10 2018-09-05 Lattice Semiconductor Corporation Block noise detection and filtering
TWI463861B (zh) * 2009-03-17 2014-12-01 Mstar Semiconductor Inc 消除蚊狀雜訊裝置及方法
US9743081B2 (en) 2009-07-07 2017-08-22 Thomson Licensing Methods and apparatus for collaborative partition coding for region based filters
KR101051569B1 (ko) * 2009-07-10 2011-07-25 삼성전기주식회사 영상 잡음 제거 장치 및 방법
US8538163B2 (en) * 2009-10-13 2013-09-17 Sony Corporation Method and system for detecting edges within an image
US9131246B2 (en) 2009-12-01 2015-09-08 Intel Corporation Detecting artifacts in quantization noise in images compresses using discrete cosine transforms
US8885969B2 (en) * 2010-03-29 2014-11-11 Sony Corporation Method and apparatus for detecting coding artifacts in an image
US8798131B1 (en) 2010-05-18 2014-08-05 Google Inc. Apparatus and method for encoding video using assumed values with intra-prediction
US8472724B2 (en) * 2010-06-30 2013-06-25 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for reducing noise in an image
WO2012014021A1 (en) 2010-07-28 2012-02-02 Marvell World Trade Ltd. Block compression artifact detection in digital video signals
US8391628B2 (en) * 2010-12-16 2013-03-05 Stmicroelectronics Asia Pacific Pte Ltd. Directional anti-aliasing filter
KR101208237B1 (ko) * 2010-12-29 2012-12-05 삼성전기주식회사 디지털 이미지의 노이즈 감소 장치 및 방법
WO2012102191A1 (ja) * 2011-01-27 2012-08-02 シャープ株式会社 画像データ処理装置、画像データ処理方法、画像データ処理プログラム、およびコンピュータ読取可能な記録媒体
US8879841B2 (en) * 2011-03-01 2014-11-04 Fotonation Limited Anisotropic denoising method
US8781004B1 (en) 2011-04-07 2014-07-15 Google Inc. System and method for encoding video using variable loop filter
US8780971B1 (en) 2011-04-07 2014-07-15 Google, Inc. System and method of encoding using selectable loop filters
US8780996B2 (en) 2011-04-07 2014-07-15 Google, Inc. System and method for encoding and decoding video data
US8885706B2 (en) 2011-09-16 2014-11-11 Google Inc. Apparatus and methodology for a video codec system with noise reduction capability
JP2013101484A (ja) * 2011-11-08 2013-05-23 Sony Corp 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム
US9131073B1 (en) 2012-03-02 2015-09-08 Google Inc. Motion estimation aided noise reduction
EP2835963B1 (en) * 2012-04-04 2017-03-22 Mitsubishi Electric Corporation Image processing device and method, and image processing program
US9344729B1 (en) 2012-07-11 2016-05-17 Google Inc. Selective prediction signal filtering
US20140192266A1 (en) * 2013-01-04 2014-07-10 Qualcomm Incorporated Method and apparatus of reducing compression noise in digital video streams
US10102613B2 (en) 2014-09-25 2018-10-16 Google Llc Frequency-domain denoising
US10631012B2 (en) * 2016-12-02 2020-04-21 Centurylink Intellectual Property Llc Method and system for implementing detection and visual enhancement of video encoding artifacts
TWI692970B (zh) * 2018-10-22 2020-05-01 瑞昱半導體股份有限公司 影像處理電路及相關的影像處理方法
CN111131661B (zh) * 2018-10-30 2022-05-17 瑞昱半导体股份有限公司 影像处理电路及相关的影像处理方法
US11257190B2 (en) * 2019-03-01 2022-02-22 Topcon Corporation Image quality improvement methods for optical coherence tomography
CN111641572B (zh) * 2020-05-22 2023-04-14 Oppo广东移动通信有限公司 一种噪声功率评估方法及装置、存储介质

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5574699A (en) 1983-10-31 1996-11-12 Cuomo; Frank W. Fiber optic lever towed array
JP3081412B2 (ja) * 1993-06-01 2000-08-28 シャープ株式会社 画像信号復号器
JP2673778B2 (ja) 1994-02-22 1997-11-05 国際電信電話株式会社 動画像の復号化における雑音低減装置
US5852475A (en) * 1995-06-06 1998-12-22 Compression Labs, Inc. Transform artifact reduction process
US6188799B1 (en) 1997-02-07 2001-02-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for removing noise in still and moving pictures
KR100219628B1 (ko) * 1997-02-15 1999-09-01 윤종용 루프필터링 방법 및 루프필터
JP3060376B2 (ja) 1997-04-25 2000-07-10 日本ビクター株式会社 画像符号化復号化装置及び画像復号化装置
JP2001313831A (ja) * 1999-11-05 2001-11-09 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像処理方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
AU2001276876A1 (en) * 2000-07-11 2002-01-21 Mediaflow, Llc Adaptive edge detection and enhancement for image processing
EP1223554A1 (fr) 2000-11-28 2002-07-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Méthode de réduction de bruit
US7136538B2 (en) * 2000-12-21 2006-11-14 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Noise reducing apparatus and noise reducing method
WO2002102086A2 (en) * 2001-06-12 2002-12-19 Miranda Technologies Inc. Apparatus and method for adaptive spatial segmentation-based noise reducing for encoded image signal
US20020188960A1 (en) 2001-06-12 2002-12-12 Rodriguez Arturo A. Multiple information levels in media services menus
JP4539027B2 (ja) 2003-05-12 2010-09-08 ソニー株式会社 信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラム
US7551772B2 (en) * 2004-11-30 2009-06-23 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Blur estimation in a digital image
US7657098B2 (en) * 2005-05-02 2010-02-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for reducing mosquito noise in decoded video sequence
TWI332351B (en) * 2006-10-05 2010-10-21 Realtek Semiconductor Corp Image processing method and device thereof for reduction mosquito noise
US8086067B2 (en) * 2006-12-20 2011-12-27 Silicon Image, Inc. Noise cancellation

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160138239A (ko) * 2014-05-27 2016-12-02 인텔 코포레이션 비디오 처리를 위한 블록 기반 정적 영역 검출

Also Published As

Publication number Publication date
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