KR20110126691A - 블록 기반 압축 이미지 내의 블러 측정 - Google Patents

블록 기반 압축 이미지 내의 블러 측정 Download PDF

Info

Publication number
KR20110126691A
KR20110126691A KR1020117021300A KR20117021300A KR20110126691A KR 20110126691 A KR20110126691 A KR 20110126691A KR 1020117021300 A KR1020117021300 A KR 1020117021300A KR 20117021300 A KR20117021300 A KR 20117021300A KR 20110126691 A KR20110126691 A KR 20110126691A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
blur
local
pixels
value
calculating
Prior art date
Application number
KR1020117021300A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101761928B1 (ko
Inventor
지보 첸
데빙 리우
시아오동 구
펭 수
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 KR20110126691A publication Critical patent/KR20110126691A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101761928B1 publication Critical patent/KR101761928B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • 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
    • H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
    • H04N19/14—Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
    • 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
    • H04N19/157—Assigned coding mode, i.e. the coding mode being predefined or preselected to be further used for selection of another element or parameter
    • 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
    • H04N19/174—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 slice, e.g. a line of blocks or a group of 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
    • H04N19/10—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
    • H04N19/44—Decoders specially adapted therefor, e.g. video decoders which are asymmetric with respect to the encoder
    • 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
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168—Image quality inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)

Abstract

블러는 비디오 품질과 관련된 가장 중요한 특징들 중 하나이다. 비디오의 블러 레벨의 정확한 추정은 비디오 품질을 정확히 추정하는 데에 큰 도움이 된다. H.264/AVC, MPEG2 등과 같은 블록 기반 코덱에 의해 압축된 비디오들의 블러 레벨을 추정하기 위한 개선된 방법이 제공된다. 본 발명에 따르면, 로컬 블러 검출은 매크로블록(MB) 에지들에 기초하고, 텍스처로부터의 영향을 줄이기 위하여 콘텐츠 종속 가중 스킴이 이용되며, 로컬 블러를 검출할 때, 로컬 최소 및 최대 휘도 위치들에서 검출의 확산이 중지된다.

Description

블록 기반 압축 이미지 내의 블러 측정{BLUR MEASUREMENT IN A BLOCK-BASED COMPRESSED IMAGE}
본 발명은 비디오/이미지 품질 측정에 관한 것이다.
블러(blur)는 비디오 품질과 관련된 가장 중요한 특징들 중 하나이다. 비디오의 블러 레벨의 정확한 추정은 비디오 품질을 정확하게 평가하는 데 커다란 도움이 된다. 그러나, 인식되는 블러 레벨은 텍스처(texture), 휘도 등과 같은 많은 팩터에 의해 영향을 받는다. 더욱이, 압축에 의해 생성되는 블러는 초점 이탈(out-of-focus) 블러 및 모션 블러와 같은 오리지널 시퀀스들 내의 블러와 많이 다르다. 비디오의 블러 레벨을 정확하게 추정하는 것은 어렵다. 문제를 해결하기 위해 다양한 방법들이 제안되었다. 이러한 방법들은 상이한 양상들로부터 비디오/이미지의 블러 레벨을 추정하려고 시도하지만, 특히 상이한 임의적인 비디오 콘텐츠의 경우에 성능이 만족스럽지 못하다. 예컨대, WO03092306은 현재의 위치에 가장 가까운 로컬 최소 및 최대 픽셀들을 검출한다. 즉, 동일한 휘도 값을 갖는 둘 이상의 이웃하는 픽셀이 존재하는 경우, 그 위치에 가장 가까운 픽셀을 이용한다.
본 발명은 H.264/AVC, MPEG2 등과 같은 블록 기반 코덱에 의해 압축된 비디오들의 블러 레벨을 추정하기 위한 개량된 방법을 제공한다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 로컬 블러 검출은 매크로블록(MB) 에지들과 같은 비디오 인코딩 유닛들의 에지들에 기초한다. 본 발명의 다른 양태에 따르면, 콘텐츠 종속 가중 스킴을 이용하여, 텍스처로부터의 영향을 줄인다. 추가 양태에 따르면, 로컬 블러를 검출할 때, 검출의 확산은 로컬 최소 및 최대 휘도 위치들에서 멈춘다.
본 발명의 일 양태에서, 블록 기반 코딩을 이용하여 인코딩된 비디오 이미지 내의 블러를 측정하기 위한 방법은,
비디오 인코딩 유닛 및 상기 비디오 인코딩 유닛 내의 위치를 선택하는 단계, 수평 또는 수직인 제1 방향에서 상기 선택된 비디오 인코딩 유닛의 에지에서 로컬 블러 레벨(local blur level)을 검출하는 단계,
상기 위치 주위의 영역에서 로컬 분산(local variance)을 계산하는 단계, 상기 로컬 분산이 정의된 범위 내에 있는 경우에, 로컬 블러 값을 계산하는 단계 - 상기 영역 내의 픽셀들은 자신들의 이웃 픽셀들과 비교됨 -,
상이한 비디오 인코딩 유닛들로부터의 상기 로컬 블러 값들을 결합하는 단계 - 상기 제1 방향의 최종 방향 블러가 얻어짐 -,
수평 또는 수직이고 상기 제1 방향과 다른 제2 방향에 대해 로컬 분산을 계산하는 단계, 로컬 블러를 계산하는 단계 및 로컬 블러 값들을 결합하는 단계를 반복하는 단계 - 상기 제2 방향의 최종 방향 블러가 얻어짐 -, 및 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향의 최종 방향 블러 값들을 결합하는 단계 - 현재 이미지에 대한 블러 척도(blur measure)인 최종 블러 값이 얻어짐 -
를 포함한다.
일 실시예에서, 로컬 블러 값을 계산하는 상기 단계는, 현재 선택된 (수평 또는 수직) 방향을 따라 로컬 최소 또는 최대 휘도 강도를 갖는 픽셀들이 검출되고, 상기 로컬 블러 값이 로컬 최소 및 최대 휘도 값들을 갖는 위치들 사이의 거리인 것으로 결정되는 것을 포함한다.
본 발명의 일 양태에서, 블록 기반 코딩을 이용하여 인코딩/디코딩된 비디오 이미지 내의 블러를 측정하기 위한 장치는,
수평 또는 수직 방향을 선택하기 위한 제1 선택 모듈,
비디오 인코딩 유닛 및 상기 비디오 인코딩 유닛 내의 위치를 선택하기 위한 제2 선택 모듈,
상기 선택된 방향에서 상기 선택된 비디오 인코딩 유닛의 에지에서 로컬 블러 레벨을 검출하기 위한 검출 모듈 - 상기 검출 모듈은,
상기 선택된 방향에 따라 상기 위치 주위의 영역에서 로컬 분산을 계산하기 위한 제1 계산 모듈, 및
상기 로컬 분산이 정의된 범위 내에 있는 경우에, 로컬 블러를 계산하기 위한 제2 계산 모듈 - 상기 영역 내의 픽셀들은 상기 선택된 방향에서 자신들의 이웃 픽셀들과 비교됨 -
을 포함함 -,
상기 선택된 방향의 로컬 블러 값들을 결합하기 위한 제1 결합 모듈 - 상기 선택된 방향의 최종 방향 블러 값이 얻어짐 -, 및
최종 수평 블러 값 및 최종 수직 블러 값을 결합하기 위한 제2 결합 모듈 - 현재 이미지에 대한 블러 척도인 최종 블러 값이 얻어짐 -
을 포함한다.
일 실시예에서, 로컬 블러 값을 계산하기 위한 상기 제2 계산 모듈은 현재 선택된 (수평 또는 수직) 방향을 따라 로컬 최소 또는 최대 휘도 강도를 갖는 픽셀들을 검출하기 위한 검출 수단을 포함하고, 상기 제2 계산 모듈은 상기 로컬 블러 값을 로컬 최소 및 최대 휘도 값들을 갖는 위치들 사이의 거리인 것으로 계산한다.
일 실시예에서, 로컬 최소 및/또는 최대 휘도 위치가 동일한 휘도 값들을 갖는 둘 이상의 인접 픽셀을 갖는 경우, 현재 위치로부터 가장 먼 픽셀이 검출 에지로서 사용된다. 즉, 검출 에지에서, 동일한 휘도 값을 갖는 모든 픽셀들이 블러 검출에 포함된다.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부 도면들과 관련하여 취해질 때 아래의 설명 및 첨부된 청구항들의 고찰로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예들이 첨부 도면들을 참조하여 설명된다. 도면에서:
도 1은 수직 블러 계산의 흐름도이다.
도 2는 로컬 블러를 계산하기 위한 위치를 나타내는 도면이다.
도 3은 로컬 최소 및 최대 휘도를 갖는 픽셀들의 검출을 나타내는 도면이다.
도 4는 간이 분산 계산을 이용하는 수직 블러 계산의 흐름도이다.
도 5는 분산 계산 또는 간이 분산 계산에 사용되는 교차(cross) 영역들의 도면이다.
도 6은 최종 블러 계산을 위한 흐름도이다.
도 7은 720P 데이터 세트에서의 예시적인 블러 비교의 도면이다.
도 1은 수직 블러 계산의 예시적인 흐름도를 나타낸다. 비디오 인코딩 유닛 및 상기 비디오 인코딩 유닛 내의 위치를 선택하는 최초 단계가 이전에 수행되었다. 제1 단계(11)에서, 수직 블러 검출을 위한 위치가 선택된다. 위치는 소정의 스킴에 의존할 수 있지만, 이미지의 모든 매크로블록들을 포함할 수도 있다. 다음 단계(12)에서, 선택된 위치에서의 로컬 분산(var_1)이 후술하는 바와 같이 계산된다. 판정 단계(13)에서, 로컬 분산(var_1)이 정의된 범위 [a,b] 내에 있는지의 여부를 판정한다. 로컬 분산이 정의된 범위 [a,b] 내에 있는 경우, 로컬 블러가 후술하는 바와 같이 계산된다(14). 이와 달리, 로컬 분산이 정의된 범위 [a,b] 밖에 있는 경우, 다음 단계는 모든 위치들이 검사되었는지를 판정하는 것이다(15). 모든 위치들이 검사되지 않은 경우, 수직 블러 검출을 위한 다음 위치가 선택된다(11). 이와 달리, 모든 위치들이 검사된 경우, 최종 수직 블러가 계산된다(16). 최종 수직 블러는 로컬 수직 블러의 함수 F(로컬 블러)이다. 이전에 계산된 로컬 수직 블러 값들은 이러한 목적을 위해 저장되었거나 선택적으로 축적되어 있다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 이어서 수직 블러는 수직 블러에 대해 전술한 것과 원칙적으로 동일한 방법을 이용하여 수평 방향에서 계산된 수평 블러와 결합된다.
본 발명의 다양한 양태들이 아래에 설명된다.
본 발명의 일 양태는 로컬 블러 검출이 블록/MB 에지들 상에서 수행되는 것인 반면, 공지된 솔루션들에서는 로컬 블러 레벨이 텍스처 에지에서 검출된다. 그러나, 이것은 텍스처 분석, 즉 이미지 분석을 필요로 할 것이다. 본 발명은, 블록 기반 코딩 스킴에 의해 압축된 비디오들에 대해, MB 에지에서 로컬 블러 레벨을 검출하는 것이 텍스처 에지에서 검출하는 것보다 안정적이고 효과적임을 입증하였다. H.264/AVC 압축 콘텐츠에 대해 관련 실험들이 수행되었다.
본 발명의 다른 양태는 텍스처로부터의 영향을 줄이기 위하여 콘텐츠 종속 가중 스킴이 이용된다는 것이다. 이러한 양태는 로컬 블러 계산이 텍스처에 의해 영향을 받으므로 중요하다. 콘텐츠 종속 가중 스킴을 이용하지 않는 경우, 이미지 텍스처는 로컬 블러 계산을 더 방해할 것이다. 텍스처가 너무 복잡하거나 너무 평이한 경우, 계산된 로컬 블러는 안정적이지 못하다. 콘텐츠 종속 가중 스킴은 로컬 블러 계산이 현재 선택된 블록/MB 위치에서 수행되어야 하는지의 여부를 판정하는 단계를 포함한다. 이것은 후술하는 바와 같이 선택된 위치에서 로컬 분산을 계산하거나 추정함으로써 구현될 수 있다. 로컬 분산은 고전적인 방식으로 계산되거나, 간소화된 방식으로 추정될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태는, 고전적인 분산 계산을 이용하여 로컬 블러 레벨을 검출할 때, 동일한 휘도 값을 갖는 픽셀들이 분산 계산에 포함된다는 것이다. 즉, 휘도의 "로컬 최소" 또는 "로컬 최대"의 정의가 이전의 솔루션들과 다르다. 본 발명에서, 예를 들어, 수평 방향의 로컬 최대는 동일한 휘도 값을 갖는 모든 수평 인접 픽셀들로서 정의되며, 이러한 휘도 값은 추가적인 수평 인접 픽셀들의 휘도 값보다 크다. 도 3은 위치들(6, 7, 8)에 있는 픽셀들이 함께 로컬 최대로서 간주되는 예를 도시한다. 이것은 H.264에서의 양자화가 MB들 내의 픽셀들이 동일한 픽셀 값을 갖는 경향이 있게 하므로 이롭다. 주관적인 평가의 경험으로부터, 임의의 특정 비디오 콘텐츠에 대해, 양자화 파라미터(QP)가 증가함에 따라 비디오의 블러 레벨도 증가하는 것으로 밝혀졌다. 본 발명 포인트는 QP와 블러 레벨 사이에 단조로운 특성을 유지하는 데에 매우 중요하다. 대응하는 정의가 로컬 최소에 대해 사용된다.
구체적인 실시예들 및 이들의 이점들이 아래에 설명된다. 픽처의 블러 검출은 수직 및 수평 방향들에서 수행될 수 있다. 도 1은 고전적인 분산 계산을 이용하는 수직 블러 검출의 흐름도를 예시적으로 도시한다. 이것은 다음의 단계들을 포함한다.
제1 단계(11)에서, 로컬 블러를 검출하기 위한 위치를 획득한다. 공지 솔루션들은 텍스처 에지에서 로컬 블러 레벨을 검출한다. 본 발명자들은, 블록 기반 코딩 스킴에 의해 압축된 비디오들에 대해, MB 에지에서 로컬 블러 레벨을 검출하는 것이 텍스처 에지들에서 검출하는 것보다 안정적이고 효과적임을 발견하였다.
로컬 수직 블러를 계산하기 위하여, 위치는 도 2에 도시된 바와 같이 MB 수직 에지의 중심에 설정된다. P_v1 및 P_v2는 MB의 수직 에지 중심들이고, P_h1 및 P_h2는 수평 에지 중심들이다. 이들은 로컬 수평 블러를 계산하기 위한 위치들이다. 일 실시예에서, P_v1 또는 P_v2는 검출을 시작하기 위한 위치들이다.
제2 단계는 이전에 설정된 위치 주위의 영역에서 로컬 분산(var_1)을 계산하는 것이다. 아래에 설명되는 일 실시예는 "고전적인" 분산 σ2을 이용한다. 영역의 선택은 상이한 텍스처 또는 상이한 해상도를 갖는 비디오들(또는 이미지들 각각)에 대해 다소 상이할 수 있다. 일 실시예에서는, 설정된 위치에 중심을 갖는 15의 길이를 갖는 교차 영역이 선택된다. 그러나, 영역은 다소 상이하게 선택될 수 있는데, 예컨대 16x16 또는 15x20 직사각형, 약 20의 길이를 갖는 교차 영역 또는 이와 유사한 영역이 선택될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 모든 사례들에서, 교점(cross)은 그의 축들의 길이들로 인해 정확하게 중심이 맞지 않을 수 있으며, 정확한 중심 맞춤은 홀수 개의 픽셀들에 대해서만 가능하다. 로컬 분산은 로컬 텍스처의 복잡성을 결정하는 데 사용된다. 일반적으로, 픽처 내의 텍스처는 계속 변한다. 종종, 텍스처는 큰 영역, 예컨대 100x100 픽셀들에서 유사하다. 따라서, 15x15 또는 15x20 영역의 분산은 그러한 사례에서 크게 다르지는 않을 것이다. 영역이 너무 작거나(예를 들어, 4x4 또는 8x1), 너무 큰 경우(예컨대, 200x200), 최종 결과는 크게 영향을 받을 수 있다. 약 15의 길이를 갖는 교차 영역은 본 실시예에 대해 바람직하다.
제3 단계는 로컬 분산이 주어진 범위 내에 있는지를 판정하는 것이다. 로컬 분산이 너무 높거나 너무 낮은 경우, 영역의 텍스처가 너무 복잡하거나 너무 평이하여, 로컬 블러 계산을 불안정하게 하는 것으로 밝혀졌다. 따라서, 로컬 분산이 범위 밖에 있는 경우, 로컬 블러 값은 최종 블러 계산에 사용되지 못할 것이고, 계산될 필요가 없다. [a,b]의 범위는 상이한 시나리오들에서 상이할 수 있다. 동일한 범위가 전체 이미지에 대해 그리고 모든 이미지들에 대해 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 범위는 [2,20]으로 설정된다. 가장 자연스런 픽처들에 대해, 로컬 분산들의 대부분(예컨대, >80%)은 이 범위 내에 있다. 이 범위는 충분한 로컬 블러 값들이 최종 계산에 포함되는 것을 보증하며, 최종 계산이 안정적인 것을 돕는다. 본 발명자들은, 대다수의 이미지에 대해, 로컬 분산이 너무 낮거나(예를 들어, <0.8) 너무 높을(예컨대, >40) 때, 로컬 블러 계산이 텍스처에 의해 크게 영향을 받을 수 있다는 것을 발견하였다. 전술한 [2,20]의 범위는 너무 낮거나 너무 높은 텍스처를 갖는 위치들을 배제할 만큼 충분히 엄격하다. 90% 평이한 공간(예컨대, 하늘)을 갖는 픽처와 같은 특수한 사례들의 경우, 평이한 공간에서의 로컬 분산은 범위 밖에 있을 것이며, 제안되는 방법의 본 실시예는 덜 효과적일 수 있다. 90% 평이한 공간(예컨대, 하늘)을 갖는 픽처와 같은 특수한 사례들의 경우, 평이한 공간에서의 로컬 분산은 범위 밖에 있을 것이다. 그러나, 그러한 평이한 공간에서 발생하는 블러는 덜 교란시킬 것이다. 따라서, 블러 계산은 그러한 영역들에서 생략될 수 있다.
제4 단계에서, 로컬 블러를 계산한다. 로컬 수직 블러를 계산하기 위하여, 이 단계는 수직 방향을 따라 로컬 최소 또는 최대 휘도(즉, 강도)를 갖는 픽셀들을 검출한다. P0이 검출을 시작하는 위치(도 2의 P_v1 또는 P_v2에 대응함)인 도 3에 도시된 바와 같이, P1 및 P2는 각각 로컬 최소 및 최대 휘도 값들을 갖는 위치들이다. P1과 P2 사이의 거리는 로컬 블러 값이다. 예를 들어, 도 3에서, 거리, 따라서 로컬 블러 값은 6, 즉 픽셀 #2에서 픽셀 #8까지이다.
일 실시예에서는 거리가 픽셀 번호들의 간단한 감산(예컨대, 8-2=6)에 의해 계산되지만, 다른 실시예에서는 관련 픽셀들의 실제 수를 계산하는 것도 가능하다(예컨대, 픽셀 #2에서 픽셀 #8까지는 7개의 픽셀이 관련된다). 그러나, 계산 규칙이 유지되는 한, 설명되는 블러 계산의 목적을 위해 양 계수 방법은 동등하다.
도 3으로부터 알 수 있듯이, 로컬 최소 또는 최대 휘도 값들을 갖는 픽셀들을 검출함에 있어서, 동일 휘도 값을 갖는 둘 이상의 인접 픽셀이 (픽셀 번호 6-8과 같은) 로컬 최소 또는 최대가 되는 경우, 선택된 위치(P0)로부터 가장 먼 픽셀이 검출 에지로서 사용된다. 이것은 픽셀 #6이 아니라 픽셀 #8이다.
제5 단계에서, 최종 수직 블러를 계산한다. 관련 로컬 분산(var_1)이 범위 [a,b] 내에 있는 모든 로컬 블러들을 결합하여(16), 최종 수직 블러를 계산한다. 일 실시예에서, 로컬 수직 블러 값들의 평균이 최종 수직 블러를 계산하는 데 사용된다. 유사한 결합들이 다른 실시예들에서도 사용될 수 있다.
수직 블러는 도 2의 P_v1, P_v2와 같은 MB의 수평 에지들에서 계산되는 반면, 수평 블러는 수직 에지들(도 2의 P_h1, P_h2)에서 계산된다는 점 외에는, 수평 블러는 수직 블러와 실질적으로 동일한 방식으로 계산될 수 있다. 픽처의 최종 블러는 수평 및 수직의 두 방향의 블러들의 결합에 의해 얻어질 수 있다. 일 실시예에서, 두 방향의 블러들은 평균함으로써 결합된다. 특수한 사례들에 대해 다른 결합들이 존재할 수 있다.
일 실시예에서는, 잡음 많은 이미지들에 대한 개선이 제안된다. "잡음 많은" 픽셀들은 매우 높거나 매우 낮은 휘도 값을 가지며, 따라서 쉽게 검출될 수 있다. 적은 잡음을 갖는 시퀀스들의 경우, 그러한 "잡음 많은" 픽셀은 로컬 최소 또는 최대 픽셀들의 검출을 방해할 수 있는데, 그 이유는 검출 프로세스가 실제의 최소 또는 최대 픽셀을 발견하기 전에 중단될 것이기 때문이다. 이러한 종류의 이미지들의 경우, 계산된 블러 값들은 종종 이들의 실제 값보다 작은데, 그 이유는 로컬 최소 및 최대 사이의 범위가 대체로 너무 작기 때문이다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는, 더 정확한 고전적인 로컬 분산 σ2를 계산하는 대신에 간이 로컬 분산이 추정된다. 이러한 실시예에서, 로컬 블러는 MB의 경계에 중심을 갖는 교점에 의해 정의되는 바와 같은 소정 영역의 모든 픽셀들을 이용하여 검출된다. 도 5는 수직 블러를 검출하기 위한 8x10 블록(R_v) 및 수평 블러를 검출하기 위한 10x8 블록(R_h)을 갖는 실시예를 도시한다. 이 실시예는, 소정 영역(R_v, R_h)에서 (수직 또는 수평) 방향을 따라, 주어진 방향에서의 그의 이웃 픽셀들의 휘도보다 높거나 낮거나 동일한 휘도를 갖는 픽셀들의 수를 계수하는 단계를 포함한다. 이러한 수들은 Nhigher, Nlower 및 Nequal로서 지칭된다. 예를 들어, 로컬 수평 블러 검출을 위한 Nhigher는 자신들의 좌측 이웃보다 높은 값을 갖는 픽셀들의 수이고, 로컬 수직 블러 검출을 위한 Nlower는 그들의 상측 이웃보다 낮은 값을 갖는 픽셀들의 수이다. Nhigher+Nlower+Nequal의 합은 Ntotal이다. 로컬 블러는 수학식 1에서와 같이 계산되며, 여기서 α, β는 소정의 파라미터들이다.
Figure pct00001
(α,β)의 디폴트 값은 대다수의 이미지에 대해 양호한 (0.7,0.2)이다. 그러나, 실험들에서, 본 발명자들은 너무 평이하거나 너무 복잡한 텍스처를 갖는 영역들에서는 로컬 블러 계산이 덜 정확하다는 것을 발견하였다. 그러한 영역들에 대해서도 더 정확한 결과를 얻기 위하여, 일 실시예에서는 너무 평이하거나 너무 복잡한 텍스처를 갖는 블록들이 배제된다. 이러한 실시예에서는, 로컬 블러 검출이 Nequal≥α*Ntotal 또는 Nequal≤β*Ntotal로 귀착되는 것으로 결정함으로써 그러한 블록들이 검출된다.
일부 특수한 이미지들의 경우, 이러한 제한은 많은 블록들이 범위 밖에 있고 생략되며, 소수의 블록들만이 선택되는 결과를 낳을 수 있다. 이것은 최종 블러 계산을 불안정하게 할 것이다. 따라서, 너무 많은 평이한 블록들(예컨대, 수학식 1에 따라 사용될 수 없는 50% 이상의 블록들)을 갖는 이미지들의 경우에는, α가 0.8 또는 0.9와 같이 약간 더 높게 설정될 수 있으며, 너무 많은 복잡한 블록들을 갖는 이미지들의 경우에는, β가 0.1 또는 0과 같이 약간 더 낮게 설정될 수 있다. 따라서, α,β는 구성 가능한 파라미터들이다. 이들은 예를 들어 블러 계산이 너무 적은 포인트들에서만 수행될 수 있는 것으로 결정된 후에 알고리즘을 조정하는 데 사용될 수 있다. α,β는 자동으로 또는 사용자 상호작용시에 또는 사용자 인터페이스를 통해 설정될 수 있다. 사례 Nequal≥α*Ntotal 또는 Nequal≤β*Ntotal은 관련 블록들이 너무 평이하거나 너무 복잡한 텍스처 내에 있다는 것을 의미한다. 이것은 블록 선택을 위한 기준들이다.
본 발명의 이 실시예(즉, 간이 분산의 추정)의 이점들은 더 강건하고 덜 복잡하다는 것이다. 대다수의 시퀀스에 대해, 이 실시예는 정확한 분산을 이용하는 전술한 실시예와 유사한 성능을 갖지만, 적은 잡음을 갖는 일부 특수 시퀀스들에 대해서는 더 양호한 성능을 갖는다. 전술한 실시예와 달리, 이 실시예는 완전한 로컬 분산을 계산하는 것을 필요로 하지 않는다. 이 실시예는 너무 평이하거나 너무 복잡한 텍스처를 갖는 영역들의 표시로서 (Ntotal=Nhigher+Nlower+Nequal과 함께) Nequal≥α*Ntotal 또는 Nequal≤β*Ntotal에 따른 간이 로컬 분산을 이용한다.
간이 로컬 분산을 이용하는 실시예의 흐름도가 도 4에 도시되어 있다.
블록 41은 도 1의 블록 11에서와 같이 다음 위치를 획득하기 위한 것이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 흑색 8x10 블록(R_v)은 로컬 수직 블러 계산을 위한 영역이며, 선택된 위치에 중심을 갖는 교점에 의해 정의된다. 또한, 10x8 픽셀 블록(R_h)은 로컬 수평 블러 계산을 위한 영역이다.
블록 42는 Nhigher, Nlower 및 Nequal을 계수하기 위한 것이다. 수직 방향을 따라 도 5의 영역(R_v)에서 수직 블러를 계산하기 위해, 그들 각각의 상측 이웃 픽셀의 휘도보다 높거나, 낮거나, 동일한 휘도를 갖는 (Nhigher, Nlower 및 Nequal로 각각 표시되는) 픽셀들의 수들이 개별적으로 계수된다. 수평 방향을 따른 영역(R_h)에서의 수평 블러를 위해, 자신들의 좌측 이웃 픽셀의 휘도보다 높거나, 낮거나, 동일한 휘도를 갖는 (Nhigher, Nlower 및 Nequal로 각각 표시되는) 픽셀들의 수들이 개별적으로 계수된다.
블록 43은 Nequal이 정의된 제한된 범위 내에 있는지를 판정하기 위한 것이며, 수학식 1이 사용된다. Nequal이 정의된 제한된 범위 내에 있는 경우, 로컬 블러가 계산된다(44). 그렇지 않은 경우, 매크로블록이 생략되고, 다음 블록이 선택된다(41). 블록 45는 도 1의 블록 15와 같이 모든 위치들이 검사되었는지를 판정한다. 블록 46은 로컬 수직 블러들의 평균으로서 총 수직 블러를 계산한다. 도 6은 최종 블러 계산을 위한 흐름도이다. 이 도면은 수직 블러(blur_v)를 계산하기 위한 수직 블러 계산 블록(61), 수평 블러(blur_h)를 계산하기 위한 수평 블러 계산 블록(62) 및 수직 블러와 수평 블러를 결합하기 위한 방향 블러 결합 블록(63)을 도시한다. 최종 블러는 양 방향 블러의 함수 F(blur_v,blur_h)이다.
아래의 결과들은 실험들로부터 얻어졌다. 제안된 블러 검출 알고리즘은 720P(24개의 오리지널 시퀀스), 720x576(9개의 오리지널 시퀀스) 및 720x480(23개의 오리지널 시퀀스)의 데이터 세트들에서 검사되었다. 모든 데이터 세트들에서, 각각의 오리지널 시퀀스는 QP = 24, 29, 34, 37, 40 및 45를 갖는 6개의 왜곡된 시퀀스로 인코딩된다. 코딩 소프트웨어는 JM10.1(디폴트 디블록킹 필터를 갖는 메인 프로파일)이다. 실험들은 제안된 솔루션이 3개의 데이터 세트 모두에서 양호한 성능을 나타냄을 보여준다. 도 7은 매 7개 포인트가 동일한 비디오 콘텐츠로부터 나타나는 데이터 세트 720P에서의 테스트 결과를 나타낸다. 이들 사이의 유일한 차이는 QP이다. 도 7로부터, 본 발명의 아래의 이로운 효과들을 알 수 있다.
첫째, 계산된 블러 값은 QP에 따른 양호한 단조로움을 갖는다. 동일한 비디오 콘텐츠에 대한 주관적인 평가의 경험으로부터, 그의 인식되는 블러 레벨은 QP가 증가함에 따라 증가한다. QP와 인식 블러 레벨 사이에는 양호한 단조로운 특성이 존재한다. 계산된 블러 값은 인식되는 블러 레벨과 일치해야 하므로, QP에 따른 양호한 단조로움을 또한 가져야 한다. 제안된 방법은 이러한 점에서 양호한 성능을 나타낸다.
둘째, 계산된 블러 값은 전통적으로 계산된 블러 값들보다 비디오 콘텐츠에 의해 덜 영향 받는다.
일반적으로, 본 발명은 적어도 다음의 이점들을 제공한다. 계산된 블러 값은 QP에 따른 양호한 단조로움을 갖는다. 게다가, 인식되는 블러도 QP에 따른 양호한 단조로움을 갖는다. 따라서, 계산된 블러와 QP 사이의 단조로움을 이용하여, 블러 검출 알고리즘의 성능을 평가할 수 있다. 제안된 방법은 이러한 점에서 다른 공지된 솔루션들보다 양호한 성능을 나타낸다.
계산된 블러 값은 비디오 콘텐츠에 의해 덜 영향을 받는다.
계산된 블러 값은 주관적인 품질 평가를 통해 얻어지는 바와 같은 주관적 평균 의견 스코어(MOS)와의 높은 상관성을 갖는다.
한 실험에서는, 720P 시퀀스로부터 1176개의 프레임(각각의 그룹에 168개의 프레임을 갖는 7개 그룹)을 임의로 선택한 후, 프레임마다 주관적인 스코어를 부여하였다. 주관적인 스코어와 계산된 블러 값 사이의 피어슨(Pearson) 상관은 0.8이다. 이전에 알려진 솔루션들에서, 피어슨 상관은 약 0.4이며, 따라서 더 나쁘다.
블러 값은 기준 이미지가 이용 가능하지 않은 경우에도 측정에 의해 비디오 품질을 평가하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 비디오 품질 측정이 예컨대 방송 수신기에서 수행될 수 있다. 이롭게도, 추가적인 정보 없이, 통상의 비디오/이미지만이 요구된다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 블록 기반 코딩을 이용하여 인코딩/디코딩된 비디오 이미지 내의 블러를 측정하기 위한 방법은,
비디오 인코딩 유닛 및 상기 비디오 인코딩 유닛 내의 위치를 선택하는 단계,
수평 방향에서 상기 선택된 비디오 인코딩 유닛의 에지에서 로컬 블러 레벨을 검출하는 단계 - 상기 위치 주위의 영역에서 로컬 분산이 계산되고, 상기 로컬 분산이 정의된 범위 내에 있는 경우에, 로컬 블러 값이 계산되고, 상기 영역 내의 픽셀들은 선택된 방향에서의 자신들의 이웃 픽셀들과 비교됨 -,
상기 비디오 이미지의 로컬 블러 값들을 결합하는 단계 - 최종 수평 블러가 얻어짐 -,
수직 방향에 대해, 로컬 분산을 계산하는 단계, 로컬 블러를 계산하는 단계 및 로컬 블러 값들을 결합하는 단계를 반복하는 단계 - 최종 수직 블러가 얻어짐 -, 및
최종 수평 블러 값과 최종 수직 블러 값을 결합하는 단계 - 현재 이미지의 블러 척도인 최종 블러 값이 얻어짐 -
를 포함한다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 블록 기반 코딩을 이용하여 인코딩된 비디오 이미지 내의 블러를 측정하기 위한 장치는,
하나 이상의 매크로블록들과 같은 비디오 인코딩 유닛 내의 위치를 선택하기 위한 선택 수단;
수평 방향에서 상기 선택된 비디오 인코딩 유닛의 에지에서의 로컬 블러 레벨을 검출하기 위한 검출 수단;
상기 위치 주변의 영역에서 로컬 분산을 계산하기 위한 제1 계산 수단;
상기 로컬 분산이 정의된 범위 내에 있는지를 결정하기 위한 결정 수단;
상기 로컬 분산이 상기 정의된 범위 내에 있는 경우에, 로컬 블러를 계산하기 위한 제2 계산 수단 - 상기 수평 방향을 따라 로컬 최소 또는 최대 휘도 강도를 갖는 픽셀들이 검출되고, 로컬 최소 및 최대 휘도 값들을 갖는 위치들 사이의 거리는 수평 로컬 블러 값임 -;
상기 로컬 블러 값들을 결합하기 위한 결합 수단 - 최종 수평 블러 값이 얻어짐 -;
수직 방향에 대한 대응 수단 - 최종 수직 블러 값이 얻어짐 -; 및
상기 최종 수평 블러 값과 상기 최종 수직 블러 값을 결합하기 위한 결합 수단 - 현재 이미지에 대한 블러 척도인 최종 블러 값이 얻어짐 -
을 포함한다.
상기 수직 방향에 대한 수단들은, 분산 계산 및 블러 레벨 계산을 위해 픽셀들을 선택하기 위한 상기 선택 수단이 픽셀들의 수직 또는 수평 라인들을 선택하도록 적응될 수 있는 경우에, 상기 수평 방향에 대한 각각의 대응 수단과 원칙적으로 동일할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예들에 적용되는 바와 같은 본 발명의 기본적인 새로운 특징들이 도시되고, 설명되고, 지시되었지만, 설명된 장치 및 방법에 있어서, 개시된 장치들의 형태 및 상세들에 있어서 그리고 그들의 동작에 있어서, 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고, 이 분야의 기술자들에 의해 다양한 생략들, 교체들 및 변경들이 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다. 본 발명은 MB들과 관련하여 개시되었지만, 이 분야의 기술자는 본 명세서에서 설명된 방법 및 장치들이 다른 비디오 인코딩 유닛들, 예컨대 블록들 또는 수퍼 MB들(인접 MB들의 그룹들)에 적용될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 동일한 결과들을 얻기 위해 실질적으로 동일한 방식으로 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 요소들의 모든 조합들은 본 발명의 범위 내에 속하는 것을 명확히 의도한다. 하나의 설명된 실시예로부터의 요소들의 다른 실시예로의 대체도 충분히 의도되고 고려된다.
본 발명은 단지 예시적으로 설명되었을 뿐이며, 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 상세의 변경들이 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다. 설명 및 (적절한 경우에) 청구항들 및 도면들에 개시된 각각의 특징은 독립적으로 또는 임의의 적절한 조합으로 제공될 수 있다. 특징들은 적절한 경우에 하드웨어, 소프트웨어 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있다.
청구항들에 나타나는 참조 번호들은 예시적일 뿐이며, 청구항들의 범위에 대해 제한적인 효과를 갖지 않아야 한다.

Claims (14)

  1. 블록 기반 코딩을 이용하여 인코딩되는 비디오 이미지 내의 블러(blur)를 측정하기 위한 방법으로서,
    비디오 인코딩 유닛 및 상기 비디오 인코딩 유닛 내의 위치를 선택하는 단계;
    수평 또는 수직인 제1 방향에서 상기 선택된 비디오 인코딩 유닛의 에지에서 로컬 블러 레벨(local blur level)을 검출하는 단계;
    상기 위치의 주위의 영역에서 로컬 분산(local variance)을 계산하는 단계;
    상기 로컬 분산이 정의된 범위 내에 있는 경우에, 로컬 블러 값을 계산하는 단계 - 여기서, 상기 영역 내의 픽셀들은 자신들의 이웃 픽셀들과 비교됨 -;
    상이한 비디오 인코딩 유닛들로부터의 로컬 블러 값들을 결합하는 단계 - 여기서, 상기 제1 방향의 최종 방향 블러(final directional blur)가 얻어짐 -;
    제2 방향에 대해, 로컬 분산을 계산하는 단계, 로컬 블러를 계산하는 단계 및 로컬 블러 값들을 결합하는 단계를 반복하는 단계 - 상기 제2 방향은 수평 또는 수직이며 상기 제1 방향과는 다르며, 여기서, 상기 제2 방향의 최종 방향 블러가 얻어짐 -; 및
    상기 제1 방향 및 상기 제2 방향의 최종 방향 블러 값들을 결합하는 단계 - 여기서, 현재 이미지에 대한 블러 척도(blur measure)인 최종 블러 값이 얻어짐 -
    를 포함하는 블러 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 비디오 인코딩 유닛은 하나의 매크로블록이거나, 혹은 둘 이상의 인접하는 매크로블록들인 블러 측정 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 비디오 인코딩 유닛 내의 상기 선택된 위치는 매크로블록의 수직 에지 중심들(P_v1,P_v2) 및 수평 에지 중심들(P_h1,P_h2)에 있는 블러 측정 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 로컬 분산은 결정된 위치에 중심을 갖는 교차 영역(cross area)에서 계산되는 블러 측정 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 교차 영역은 직사각형인 블러 측정 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 교차 영역은 정사각형이고, 약 15 픽셀의 길이를 갖는 블러 측정 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 일 방향의 상기 로컬 블러 값을 계산하는 단계는 상기 방향을 따라 로컬 최소 또는 최대 휘도 값들을 갖는 픽셀들을 검출하는 단계를 포함하고, 로컬 최소 및 최대 휘도 값들을 갖는 위치들 사이의 거리는 상기 방향의 로컬 블러 값인 블러 측정 방법.
  8. 제7항에 있어서, 로컬 최소 또는 최대 휘도 값들을 갖는 픽셀들을 검출할 때, 동일 휘도 값을 갖는 둘 이상의 인접 픽셀이 로컬 최소 또는 최대로서 사용되고, 상기 선택된 위치로부터 가장 먼 상기 픽셀이 검출 에지로서 사용되는 블러 측정 방법.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서, 로컬 분산의 정의된 범위는 [2,20]인 블러 측정 방법.
  10. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 로컬 수평 블러를 계산하는 단계는,
    상기 영역의 픽셀들을 자신들의 좌측 이웃 픽셀과 비교하는 단계,
    자신들의 좌측 이웃 픽셀과 동일하거나, 높거나, 낮은 휘도 값들을 갖는 픽셀들의 개별 합들을 결정하는 단계, 및
    수학식
    Figure pct00002
    에 따라 간이 로컬 분산(simplified local variance)을 계산하는 단계
    를 포함하고,
    여기서, Nhigher는 자신들의 좌측 이웃 픽셀보다 높은 휘도 값을 갖는 픽셀들의 합이고, Nlower는 자신들의 좌측 이웃 픽셀보다 낮은 휘도 값을 갖는 픽셀들의 합이고, Nequal은 자신들의 좌측 이웃 픽셀과 동일한 휘도 값을 갖는 픽셀들의 합이고, Ntotal은 Nhigher, Nlower 및 Nequal의 합인 블러 측정 방법.
  11. 블록 기반 코딩을 이용하여 인코딩되는 비디오 이미지 내의 블러를 측정하기 위한 장치로서,
    수평 또는 수직 방향을 선택하기 위한 제1 선택 모듈;
    비디오 인코딩 유닛 및 상기 비디오 인코딩 유닛 내의 위치를 선택하기 위한 제2 선택 모듈(11);
    상기 선택된 방향에서 상기 선택된 비디오 인코딩 유닛의 에지에서 로컬 블러 레벨을 검출하기 위한 검출 모듈(12, 13);
    상기 선택된 방향에 따라 상기 위치 주위의 영역에서 로컬 분산을 계산하기 위한 제1 계산 모듈(12);
    상기 로컬 분산이 정의된 범위 내에 있는 경우에, 로컬 블러를 계산하기 위한 제2 계산 모듈(14) - 여기서, 상기 영역 내의 픽셀들은 상기 선택된 방향에서 자신들의 이웃 픽셀들과 비교됨 -;
    상기 선택된 방향의 로컬 블러 값들을 결합하기 위한 제1 결합 모듈(16) - 여기서, 상기 선택된 방향의 최종 방향 블러 값이 얻어짐 -; 및
    최종 수평 블러 값 및 최종 수직 블러 값을 결합하기 위한 제2 결합 모듈 - 여기서, 현재 이미지에 대한 블러 척도인 최종 블러 값이 얻어짐 -
    을 포함하는 블러 측정 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 로컬 블러를 계산하기 위한 상기 제2 계산 모듈(14)은 현재 선택된 방향을 따라 로컬 최소 또는 최대 휘도 값들을 갖는 픽셀들을 검출하기 위한 수단을 포함하고, 로컬 최소 및 최대 휘도 값들을 갖는 위치들 사이의 거리는 상기 방향 로컬 블러 값인 블러 측정 장치.
  13. 제12항에 있어서, 로컬 최소 또는 최대 휘도 값들을 갖는 픽셀들을 검출할 때, 동일 휘도 값을 갖는 둘 이상의 인접 픽셀이 로컬 최소 또는 최대로서 사용되고, 상기 선택된 위치로부터 가장 먼 픽셀이 검출 에지로서 사용되는 블러 측정 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 로컬 블러를 계산하기 위한 상기 제2 계산 모듈(14)은,
    상기 영역의 픽셀들을 자신들의 좌측 이웃 픽셀과 비교하기 위한 비교 수단,
    자신들의 좌측 이웃 픽셀과 동일하거나, 높거나, 낮은 휘도 값들을 갖는 픽셀들의 개별 합들을 결정하기 위한 결정 수단, 및
    수학식
    Figure pct00003
    에 따라 간이 로컬 분산을 계산하기 위한 계산 수단
    을 포함하고,
    여기서, Nhigher는 자신들의 좌측 이웃 픽셀보다 높은 휘도 값을 갖는 픽셀들의 합이고, Nlower는 자신들의 좌측 이웃 픽셀보다 낮은 휘도 값을 갖는 픽셀들의 합이고, Nequal은 자신들의 좌측 이웃 픽셀과 동일한 휘도 값을 갖는 픽셀들의 합이고, Ntotal은 Nhigher, Nlower 및 Nequal의 합인 블러 측정 장치.
KR1020117021300A 2009-03-13 2010-02-26 블록 기반 압축 이미지 내의 블러 측정 KR101761928B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP09305233.0 2009-03-13
EP09305233 2009-03-13
PCT/EP2010/052474 WO2010102913A1 (en) 2009-03-13 2010-02-26 Blur measurement in a block-based compressed image

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110126691A true KR20110126691A (ko) 2011-11-23
KR101761928B1 KR101761928B1 (ko) 2017-07-26

Family

ID=42307854

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020117021300A KR101761928B1 (ko) 2009-03-13 2010-02-26 블록 기반 압축 이미지 내의 블러 측정

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9497468B2 (ko)
EP (1) EP2406956A1 (ko)
JP (1) JP5536112B2 (ko)
KR (1) KR101761928B1 (ko)
CN (1) CN102349297B (ko)
BR (1) BRPI1009553A2 (ko)
WO (1) WO2010102913A1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016179261A1 (en) * 2015-05-04 2016-11-10 Advanced Micro Devices, Inc. Methods and apparatus for optical blur modeling for improved video encoding
US9590210B2 (en) 2013-10-15 2017-03-07 Samsung Electronics Co., Ltd Method of evaluating image blur of optical film and optical film with reduced image blur

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102598687B (zh) * 2009-10-10 2014-11-26 汤姆森特许公司 计算视频图像中的模糊的方法和装置
US10178406B2 (en) 2009-11-06 2019-01-08 Qualcomm Incorporated Control of video encoding based on one or more video capture parameters
US20110292997A1 (en) * 2009-11-06 2011-12-01 Qualcomm Incorporated Control of video encoding based on image capture parameters
US8842184B2 (en) * 2010-11-18 2014-09-23 Thomson Licensing Method for determining a quality measure for a video image and apparatus for determining a quality measure for a video image
JP5901175B2 (ja) * 2011-08-08 2016-04-06 アイキューブド研究所株式会社 コンテンツ処理装置、コンテンツ処理方法、およびプログラム
US9280813B2 (en) 2012-01-20 2016-03-08 Debing Liu Blur measurement
JP6102602B2 (ja) * 2013-07-23 2017-03-29 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび撮像装置
CN104243973B (zh) * 2014-08-28 2017-01-11 北京邮电大学 基于感兴趣区域的视频感知质量无参考客观评价方法
WO2016203282A1 (en) * 2015-06-18 2016-12-22 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to capture photographs using mobile devices
CN107516305A (zh) * 2017-09-22 2017-12-26 四川长虹电器股份有限公司 批量源图像降模糊程度处理方法

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07193766A (ja) * 1993-12-27 1995-07-28 Toshiba Corp 画像情報処理装置
JPH10285587A (ja) 1997-03-31 1998-10-23 Tsushin Hoso Kiko マルチウインドウ画像表示方式とこの方式を使用した遠隔検査システム
KR100308016B1 (ko) * 1998-08-31 2001-10-19 구자홍 압축 부호화된 영상에 나타나는 블럭현상 및 링현상 제거방법및 영상 복호화기
US6782135B1 (en) 2000-02-18 2004-08-24 Conexant Systems, Inc. Apparatus and methods for adaptive digital video quantization
KR100327386B1 (en) 2000-07-18 2002-03-13 Lg Electronics Inc Two-dimensional noise filter
US7003174B2 (en) * 2001-07-02 2006-02-21 Corel Corporation Removal of block encoding artifacts
US6822675B2 (en) 2001-07-03 2004-11-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of measuring digital video quality
AU2002251540A1 (en) 2002-04-25 2003-11-10 Genista Corporation Apparatus, method and program for measuring blur in digital image without using reference image
JP3862621B2 (ja) * 2002-06-28 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びそのプログラム
US7099518B2 (en) * 2002-07-18 2006-08-29 Tektronix, Inc. Measurement of blurring in video sequences
JP2006507775A (ja) * 2002-11-25 2006-03-02 サーノフ・コーポレーション 基準なしで圧縮ビデオシーケンスの品質を測定する方法及び装置
WO2005015915A1 (en) 2003-08-06 2005-02-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Block artifacts detection
CN1846444B (zh) * 2003-09-17 2011-01-26 汤姆森许可贸易公司 自适应参考画面产生
US20050100235A1 (en) * 2003-11-07 2005-05-12 Hao-Song Kong System and method for classifying and filtering pixels
KR100628839B1 (ko) 2004-03-30 2006-09-27 학교법인 성균관대학 모서리 잡음 검출 및 보상방법
JP4539318B2 (ja) 2004-12-13 2010-09-08 セイコーエプソン株式会社 画像情報の評価方法、画像情報の評価プログラム及び画像情報評価装置
US8254462B2 (en) * 2005-01-28 2012-08-28 Broadcom Corporation Method and system for block noise reduction
EP1886502A2 (en) * 2005-04-13 2008-02-13 Universität Hannover Method and apparatus for enhanced video coding
US8488915B2 (en) * 2006-05-01 2013-07-16 Georgia Tech Research Corporation Automatic video quality measurement system and method based on spatial-temporal coherence metrics
AU2006252195B8 (en) 2006-12-21 2011-02-03 Canon Kabushiki Kaisha MPEG noise reduction
JP4799428B2 (ja) * 2007-01-22 2011-10-26 株式会社東芝 画像処理装置及び方法
CN102598687B (zh) 2009-10-10 2014-11-26 汤姆森特许公司 计算视频图像中的模糊的方法和装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9590210B2 (en) 2013-10-15 2017-03-07 Samsung Electronics Co., Ltd Method of evaluating image blur of optical film and optical film with reduced image blur
WO2016179261A1 (en) * 2015-05-04 2016-11-10 Advanced Micro Devices, Inc. Methods and apparatus for optical blur modeling for improved video encoding
US10979704B2 (en) 2015-05-04 2021-04-13 Advanced Micro Devices, Inc. Methods and apparatus for optical blur modeling for improved video encoding

Also Published As

Publication number Publication date
KR101761928B1 (ko) 2017-07-26
US9497468B2 (en) 2016-11-15
BRPI1009553A2 (pt) 2019-04-09
CN102349297B (zh) 2014-01-22
US20110317768A1 (en) 2011-12-29
JP2012520588A (ja) 2012-09-06
WO2010102913A1 (en) 2010-09-16
EP2406956A1 (en) 2012-01-18
JP5536112B2 (ja) 2014-07-02
CN102349297A (zh) 2012-02-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101761928B1 (ko) 블록 기반 압축 이미지 내의 블러 측정
KR101097673B1 (ko) 화질 개선을 위한 노이즈 검출 및 평가 기술
US8244054B2 (en) Method, apparatus and integrated circuit capable of reducing image ringing noise
US10134121B2 (en) Method and system of controlling a quality measure
Ma et al. Reduced-reference video quality assessment of compressed video sequences
JP2004521580A (ja) デジタルビデオの品質を測定する方法
KR20070116717A (ko) 압축된 디지털 이미지의 ｍｐｅｇ 노이즈 강도 측정 방법및 장치
US20070263897A1 (en) Image and Video Quality Measurement
US10013772B2 (en) Method of controlling a quality measure and system thereof
Ekmekcioglu et al. Depth based perceptual quality assessment for synthesised camera viewpoints
JP2003509979A (ja) デジタルビデオ画像におけるブロックアーチファクトを識別する方法及び装置
WO2012000136A1 (en) Method for measuring video quality using a reference, and apparatus for measuring video quality using a reference
EP2070048B1 (en) Spatial masking using a spatial activity metric
Shoham et al. A novel perceptual image quality measure for block based image compression
EP2232883A1 (en) Method for measuring flicker
Chen et al. A no-reference blocking artifacts metric using selective gradient and plainness measures
US9076220B2 (en) Method of processing an image based on the determination of blockiness level
EP2112833A1 (en) Method and apparatus for measuring blockiness in video images
Lee et al. New full-reference visual quality assessment based on human visual perception
Bhat et al. A novel perceptual quality metric for video compression
Keimel et al. Extending video quality metrics to the temporal dimension with 2D-PCR
Xu et al. Bridging the gap between objective score and subjective preference in video quality assessment
Liu et al. Perceptual quality measurement of video frames affected by both packet losses and coding artifacts
Ben Amor et al. A perceptual measure of blocking artifact for no-reference video quality evaluation of H. 264 codec
Hu et al. A hybrid no-reference video quality assessment based on region of interest

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant