KR100941582B1 - Adaptive update method and updating apparatus for lifting based directional wavelet transform and recording medium therefor - Google Patents
Adaptive update method and updating apparatus for lifting based directional wavelet transform and recording medium therefor Download PDFInfo
- Publication number
- KR100941582B1 KR100941582B1 KR1020080021268A KR20080021268A KR100941582B1 KR 100941582 B1 KR100941582 B1 KR 100941582B1 KR 1020080021268 A KR1020080021268 A KR 1020080021268A KR 20080021268 A KR20080021268 A KR 20080021268A KR 100941582 B1 KR100941582 B1 KR 100941582B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- update
- sample
- polyphase
- samples
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Active
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
- H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
- H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets
- H04N19/635—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets characterised by filter definition or implementation details
-
- 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
- H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets
-
- 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
- H04N19/12—Selection from among a plurality of transforms or standards, e.g. selection between discrete cosine transform [DCT] and sub-band transform or selection between H.263 and H.264
- H04N19/122—Selection of transform size, e.g. 8x8 or 2x4x8 DCT; Selection of sub-band transforms of varying structure or type
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Discrete Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
본 발명은 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법 및 갱신 장치와 이를 위한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method and an update apparatus for adaptive update of lifting based directional wavelet transform and a recording medium therefor.
본 발명은 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플의 특성을 분석하는 다상 샘플 특성 분석부; 저 대역에서 앨리어싱을 제거하기 위한 적어도 두 개 이상의 갱신 방향(다중 갱신 방향)을 선택하는 다중 갱신 방향 선택부; 앨리어싱을 제거하기 위해 필요한 복수의 예측된 홀수 다상 샘플의 위치를 파악하는 잔여 샘플 위치 계산부; 다중 갱신 방향 선택부에 의해서 선택된 다중 갱신 방향과 잔여 샘플 위치 계산부에 의해서 복수의 예측된 홀수 다상 샘플의 위치를 이용하여 갱신을 수행하는 갱신부;를 포함하여, 리프팅 방식을 기반으로 설계된 방향성 웨이블렛 변환을 이용하여 영상 내의 공간적 상관관계를 제거할 때, 저 대역 신호의 앨리어싱(Aliasing)을 효과적으로 제거하여 부호화 효율을 증대시킬 수 있다는 장점이 있다.The present invention provides a multiphase sample characteristic analyzer which analyzes characteristics of even polyphase samples and predicted odd polyphase samples; A multiple update direction selector for selecting at least two update directions (multiple update directions) for removing aliasing in the low band; A residual sample position calculator for determining the positions of the plurality of predicted odd polyphase samples needed to remove aliasing; A directional wavelet designed based on the lifting scheme; including an updater configured to perform an update by using the multiple update direction selected by the multiple update direction selector and the positions of the plurality of predicted odd polyphase samples by the residual sample position calculator When the spatial correlation in the image is removed by using a transform, the coding efficiency can be increased by effectively eliminating aliasing of the low band signal.
Description
본 발명은 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법 및 갱신 장치와 이를 위한 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 대용량의 영상 데이터 압축 기술 분야에 있어서 웨이블렛 변환 기반 영상 데이터 압축 기술의 코딩 효율을 증대시키기 위해 리프팅 방식을 기반으로 설계된 방향성 웨이블렛 변환을 이용하여 영상 내의 공간적 상관관계를 제거할 때, 저 대역 신호의 앨리어싱(Aliasing)을 효과적으로 제거하기 위한 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법 및 갱신 장치와 이를 위한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to an adaptive update method and an update apparatus for a lifting-based directional wavelet transform, and a recording medium therefor. More specifically, the coding efficiency of the wavelet transform-based image data compression technique in the field of large-capacity image data compression technology is increased. Adaptive update method and updating apparatus of lifting based directional wavelet transform to effectively remove aliasing of low band signal when removing spatial correlation in image using directional wavelet transform designed based on lifting scheme And a recording medium therefor.
웨이블렛(Wavelet) 변환 기반의 영상 데이터 압축 기술은 종래의 JPEG와 같은 블록 중심 데이터 처리 방식이 갖는 블록화 현상을 해결하고, 전송 및 저장 매체의 환경에 따라 스케일러빌리티(Scalability)와 프로그레시브 전송(Progressive Transmission) 등을 제공할 수 있는 기술로, 최근 국제 표준으로 규격화 된 JPEG2000 이나 영국의 BBC에서 개발한 동영상 압축 기술인 Dirac에도 응용되어 그 효과를 기대하고 있다.Image data compression technology based on wavelet transform solves the blocking phenomenon of conventional block-oriented data processing methods such as JPEG, and scales and progressive transmissions according to the environment of transmission and storage media. It is expected to be applied to JPEG2000, which has recently been standardized as an international standard, and Dirac, a video compression technology developed by the British BBC.
웨이블렛 변환 기법은 입력 영상에 대해 저 대역 필터와 고 대역 필터로 이루어진 2개의 1차원 필터를 수평 방향과 수직 방향으로 재귀적으로 취하여 공간 영역의 영상 신호를 웨이블렛 영역으로 변환하는 기법으로, 필터링 방향인 수평 방향과 수직 방향으로 충분한 방향성 감쇄 모멘트(Directional Vanishing Moments)를 제공할 수 있어 평탄한 영상 신호에 대해 높은 에너지 집중 효과를 보인다.The wavelet transform technique recursively takes two one-dimensional filters consisting of a low band filter and a high band filter on an input image in a horizontal direction and a vertical direction to convert an image signal in a spatial domain into a wavelet domain. Sufficient directional vanishing moments can be provided in the horizontal and vertical directions, resulting in a high energy concentration for flat image signals.
여기에서, 방향성 감쇄 모멘트는 웨이블렛 변환 계수의 에너지를 저 대역 서브 밴드에 충분히 모아, 고 대역 필터링 되는 방향으로의 에너지 전달이 최소화 되는 상태를 의미한다.In this case, the directional attenuation moment refers to a state in which energy of the wavelet transform coefficient is sufficiently collected in the low band subband, thereby minimizing energy transfer in the high band filtering direction.
최근에는 표준 이산 웨이블렛 변환 구조가 영상 신호가 가지는 고유한 특성인 선(Lines)과 경계(Edges), 윤곽(Contours)을 따라 충분한 에너지 집중 효과를 보이는 데에 한계를 갖는다는 것을 인식하여 영상의 특성을 반영한 이산 웨이블렛 변환 기술들이 제안되고 있다.Recently, it is recognized that the standard discrete wavelet transform structure has a limitation in showing sufficient energy concentration effect along lines, edges, and contours, which are inherent to image signals. Discrete wavelet transform techniques have been proposed.
이러한 추세의 근본적인 이유를 보다 구체적으로 설명하면, 기존의 이산 웨이블렛 변환 구조는 수평과 수직 두 방향의 필터링으로 웨이블렛 변환이 수행되기 때문에 영상의 윤곽이나 경계가 이 두 방향 이외로 결정되어 있는 경우에는 고 대역 신호에 Directional Vanishing Moments가 충분히 제공되지 못하기 때문이다.To explain the fundamental reason of this trend in more detail, the conventional discrete wavelet transform structure is a wavelet transform is performed by filtering in two horizontal and vertical directions, so that when the contour or boundary of the image is determined to be out of these two directions, This is because there is not enough Directional Vanishing Moments in the band signal.
[문헌 1] Roberto H. Bamberger, and Mark J. T. Smith(A Filter Bank for the Directional Decomposition of Images : Theory and Design, IEEE Trans. On Signal Processing, vol. 40, no.4, pp.882-893, April, 1992)[Reference 1] Roberto H. Bamberger, and Mark JT Smith (A Filter Bank for the Directional Decomposition of Images: Theory and Design, IEEE Trans.On Signal Processing, vol. 40, no.4, pp.882-893, April , 1992)
[문헌 2] E. J. Candes("Ridgelets : Theory and applications, Ph.D. dissertation, Dept. Statistics, Stanford Univ., Stanford, CA, 1998)[2] E. J. Candes ("Ridgelets: Theory and applications, Ph.D. dissertation, Dept. Statistics, Stanford Univ., Stanford, CA, 1998)
[문헌 3] E. J. Candes and D. L. Donoho("Curvelets - a surprisingly effective nonadaptive representation for objects with edges", in Curve and Surface Fitting, A Choen, C. Rabut, L. L. Schmumaker, Eds. Saint-Malo : Vanderbit University Press, 1999)EJ Candes and DL Donoho ("Curvelets-a surprisingly effective nonadaptive representation for objects with edges", in Curve and Surface Fitting, A Choen, C. Rabut, LL Schmumaker, Eds.Saint-Malo: Vanderbit University Press, 1999)
상술한 문제를 해결하기 위해 [문헌 1]은 가로와 세로 방향만이 아닌 다양한 방향에 대한 주파수 응답을 갖는 필터 뱅크(Filter Bank)를 사용하여 고 대역 신호에 Directional Vanishing Moments를 제공하려 하였고, [문헌 2]와 [문헌 3]은 2차원 연속(Continuous) 신호를 영상의 특징 정보(선, 곡선)에 기반하여 변환함으로써 고 대역 필터 밴드의 에너지를 크게 줄일 수 있었다.In order to solve the above problem, [1] attempted to provide Directional Vanishing Moments to a high band signal using a filter bank having a frequency response in various directions as well as in the horizontal and vertical directions. [2] and [3] were able to significantly reduce the energy of the high band filter band by converting two-dimensional continuous signals based on the characteristic information (lines and curves) of the image.
[문헌 4] Vladan Velisavlijevic, Baltasar Beferull-Lozano, Martin Vetterli, and Pier Luigi Dragotti("Directionlets : Anisotropic Multidirectional Representation With Separable Filtering", IEEE Trans. Image Processing, vol.15, no.7, pp.1916-1933, Jul. 2006)[4] Vladan Velisavlijevic, Baltasar Beferull-Lozano, Martin Vetterli, and Pier Luigi Dragotti ("Directionlets: Anisotropic Multidirectional Representation With Separable Filtering", IEEE Trans. Image Processing, vol. 15, no.7, pp.1916-1933 , Jul. 2006)
그러나 상술한 방식들은 기존의 웨이블렛과 같이 1차원 필터로 독립적 구현이 불가능하여 지나친 연산량을 요구한다는 문제점이 존재한다.However, there is a problem in that the above-described methods require excessive computation because it is impossible to independently implement a one-dimensional filter like the existing wavelets.
이와 같은 문제점을 해결하면서 영상에 존재하는 윤곽선 정보를 효과적으로 표현하기 위하여 [문헌 4]는 방향성을 갖는 1차원 비대칭형 기저 필터 뱅크(Anisotropic Basis Filter Banks)를 설계하고, 래티스(lattice) 구조를 사용하여 영상의 지배적인 두 방향을 결정한 뒤 각 방향으로 1차원 저 대역 필터를 적용하는 방법을 제안하였다.In order to solve the above problems and effectively express the contour information existing in the image, [4] designs an directional asymmetric base filter banks (Anisotropic Basis Filter Banks) and uses a lattice structure. After determining two dominant directions of the image, we proposed a method of applying one-dimensional low-band filter in each direction.
이 방식은 영상에 존재하는 지배적 윤곽선 방향에 따라 1차원 필터링을 적용하고, 필터링 방향에 따라 서브-샘플링(Sub-Sampling)을 수행함으로써 기존 웨이블렛 기법과 유사한 연산량 만으로 매우 효과적인 Directional Vanishing Moment를 제공할 수 있다.By applying one-dimensional filtering according to the dominant contour direction existing in the image and performing sub-sampling according to the filtering direction, this method can provide highly effective directional vanishing moment with only a similar amount of computation as the existing wavelet technique. have.
예를 들어, [문헌 4]에서 개시하는 방법은 필터링 방향 1과 필터링 방향 2의 두 윤곽선 방향이 영상 내에 존재한다고 가정하면, 『필터링 방향 1』의 방향으로 저 대역 필터링을 수행한 후 서브-샘플링을 수행하여 1/2 크기의 축소 영상을 얻고, 이 결과를 다시 『필터링 방향 2』의 방향으로 저 대역 필터링을 수행한 후 『필터링 방향 2』로 서브-샘플링을 수행하여 저 대역 신호를 생성하는 것이다.For example, the method disclosed in [Document 4] assumes that two contour directions of filtering direction 1 and filtering direction 2 exist in the image, and then performs sub-sampling after performing low band filtering in the direction of "filtering direction 1". To obtain a reduced sized image of 1/2 size, perform low-band filtering in the direction of `` filtering direction 2 '', and then perform sub-sampling in `` filtering direction 2 '' to generate a low-band signal. will be.
이와 같이 생성된 저 대역 신호는 초기 입력 영상 대비 가로, 세로가 각각 1/2 크기로 줄어든 영상이 되지만, 서로 다른 두 방향으로 서브-샘플링 되었기 때문에, 초기 입력 영상이 서브-샘플링 방향과 대칭 방향으로 찌그러진 형태로 주어 진다.The low-band signal generated as described above becomes an image of which the width and length are reduced to 1/2 of the initial input image. However, since the low-band signal is sub-sampled in two different directions, the initial input image is symmetrical with the sub-sampling direction. It is given in a distorted form.
따라서, 이러한 저 대역 영상에 재귀적으로 변환을 수행하여 압축 코딩을 수행하는 경우, 웨이블렛 변환 기반의 영상 압축 방식들의 장점인 스케일러빌리티와 프로그레시브 전송 등을 제공할 수 없다는 문제점을 가진다.Accordingly, when compression coding is performed by recursively transforming such low-band images, scalability and progressive transmission, which are advantages of wavelet transform-based image compression schemes, cannot be provided.
[문헌 5] Chuo-Ling Chang, and Bernd Girod("Direction-Adaptive Discrete Wavelet Transform for Image Compression", IEEE Trans. Image Processing, vol.16, pp.1289-1302, May 2007)Chuo-Ling Chang, and Bernd Girod ("Direction-Adaptive Discrete Wavelet Transform for Image Compression", IEEE Trans. Image Processing, vol. 16, pp. 1289-1302, May 2007)
[문헌 6] 하이브리드 방향성 예측 및 리프팅 웨이블렛 기술을 채용한 이미지 코딩을 위한 시스템 및 방법(국내공개특허 10-2006-0049812)[Document 6] System and method for image coding using hybrid directional prediction and lifting wavelet technology (Korean Patent Publication No. 10-2006-0049812)
[문헌 5]는 리프팅 방식을 기반으로 『예측』단계에 1차원 방향성 필터를 적용함으로써 상술한 문제점(스케일러빌리티와 프로그레시브 전송 등을 제공할 수 없다는 문제점)을 해결하면서 고 대역 서브 밴드에 높은 Directional Vanishing Moments를 제공할 수 있는 낮은 연산 복잡도의 웨이블렛 변환을 고안하였다.[5] solves the above-mentioned problems (which cannot provide scalability and progressive transmission, etc.) by applying a one-dimensional directional filter to the `` prediction '' stage based on the lifting method, and provides high directional vanishing for high-band subbands. We designed a wavelet transform with low computational complexity that can provide Moments.
또한, [문헌 6]에서도 이러한 방향성 예측을 사용한 리프팅 웨이블렛 변환 방식을 제안하고 있다.In addition, [Document 6] also proposes a lifting wavelet transform method using such a directional prediction.
도 1에서 도시하는 것과 같이, 리프팅 기반 웨이블렛 변환 장치는 입력 신호를 웨이블렛 계수로 변환하는 분석부(10)(도 1a)와 웨이블렛 계수를 복원 신호로 변환하는 통합부(20)(도 1b)를 포함하며, 상기 분석부(10)는 분할부(11), 예측 부(13) 및 갱신부(15)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the lifting-based wavelet transform apparatus includes an analysis unit 10 (FIG. 1A) for converting an input signal into wavelet coefficients, and an integrated unit 20 (FIG. 1B) for converting wavelet coefficients into a reconstruction signal. The
1차원 웨이블렛 변환을 기준으로 설명하면, 분할부(11)는 1차원 신호를 짝수 및 홀수의 다상(Polyphase) 샘플로 분리하고, 예측부(13)는 복수의 홀수 다상 샘플을 주위의 복수의 짝수 다상 샘플로부터 예측하여 그 예측치를 홀수 다상 샘플로부터 감하여 잔여 다상 샘플을 산출한다.Referring to the one-dimensional wavelet transform, the
마지막으로, 갱신부(15)는 생성된 잔여 다상 샘플로부터 짝수 다상 샘플을 예측하여 그 예측치를 짝수 다상 샘플에 더해 줌으로써 갱신 다상 샘플을 생성한다. Finally, the
이때, 예측 및 갱신에 특정한 형태의 필터를 사용하게 되면, 갱신된 짝수 다상 샘플은 저 대역 필터를 통과한 웨이블렛 계수가 되고, 예측된 홀수 다상 샘플(잔여 다상 샘플)은 고 대역 필터를 통과한 웨이블렛 계수가 된다. 이 웨이블렛 계수들은 도 1b의 통합부(20)에 의해 다시 원신호로 복원되는 것이 가능하다.In this case, if a specific type of filter is used for prediction and update, the updated even polyphase sample becomes a wavelet coefficient passing through the low band filter, and the predicted odd polyphase sample (residual polyphase sample) is a wavelet passing through the high band filter. It becomes a coefficient. These wavelet coefficients can be restored to the original signal by the integrating
상술한 리프팅 기반 웨이블렛은 2차원 신호에 확장 및 적용될 수 있는데, 이는 수직 방향으로 분할/예측/갱신을 수행한 후 생성된 갱신 다상 샘플 및 잔여 다상 샘플에 다시 수평 방향으로 분할/예측/갱신을 수행하여 2차원 신호에 대한 웨이블렛 변환을 수행하는 것이다.The lifting-based wavelet described above can be extended and applied to a two-dimensional signal, which performs division / prediction / update again in the horizontal direction on the updated polyphase sample and residual polyphase sample generated after performing division / prediction / update in the vertical direction. To perform the wavelet transform on the 2D signal.
[문헌 5]는 상술한 리프팅 기반 웨이블렛을 사용하는 2차원 신호의 변환에 방향성 예측을 도입하여 2차원 신호의 단순 웨이블렛 보다 높은 성능의 Directional Vanishing Moment를 제공하고 있다.Document 5 introduces directional prediction to the transformation of a two-dimensional signal using the lifting-based wavelet described above, and provides a higher performance directional vanishing moment than a simple wavelet of the two-dimensional signal.
도 2는 종래의 갱신 장치의 구성을 상세하게 나타내는 도면으로서, 도 2에서 개시하는 갱신 장치는 리프팅 기반 웨이블렛 변환 장치의 갱신부에 해당하는 구성으로, 설명의 편의를 위해 갱신 장치라고 하기로 한다.FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a conventional update device in detail. The update device disclosed in FIG. 2 corresponds to an update unit of a lifting-based wavelet transform device, and will be referred to as an update device for convenience of description.
도시하는 것과 같이, 갱신 장치(30)는 갱신 방향 선택부(31), 잔여 샘플 사용 가능 여부 확인부(33) 및 갱신부(35)를 포함한다.As shown in the drawing, the
보다 상세히 설명하면, 갱신 방향 선택부(31)는 예측 방향을 입력 받아 갱신 방향을 결정한다. 이 때, 갱신 방향 선택부(31)는 예측 방향과 동일한 방향으로 한 개의 갱신 방향을 선택한다.In more detail, the
잔여 샘플 사용 가능 여부 확인부(33)는 갱신 방향 선택부(31)로부터 갱신 방향을 수신한 후, 갱신 방향과 일치하는 위치에 존재하는 복수의 홀수 다상 샘플(잔여 다상 샘플들)의 위치를 확인하고, 해당 위치에 존재하는 복수의 홀수 다상 샘플(잔여 다상 샘플들)을 결과(예측된 홀수 다상 샘플)로 출력한다.The residual sample
갱신부(35)는 잔여 샘플 사용 가능 여부 확인부(33)에 의해서 복수의 예측된 홀수 샘플(잔여 다상 샘플들)로 갱신하려는 짝수 다상 샘플을 갱신한다. 여기에서, 갱신부(35)는 짝수 다상 샘플 갱신 시, 갱신될 짝수 다상 샘플의 예측에 영향을 주었던 샘플들만을 고려하여 갱신하는 것이다.The
도 3을 참조하여 설명하면, 회색 샘플들이 있는 행에 있는 샘플들은 예측된 홀수 다상 샘플(잔여 다상 샘플)을 나타내는 것이고, 흰색 샘플들은 갱신되어야 할 샘플을 나타내는 것이다.Referring to FIG. 3, the samples in the row with gray samples represent the predicted odd polyphase samples (residual polyphase samples) and the white samples represent the samples to be updated.
검은색 점선 화살표는 갱신 방향(예측 방향 : 갱신 방향과 예측 방향이 같 음)을 의미하고 회색 화살표는 홀수 다상 샘플과 짝수 다상 샘플을 나누는 방향, 즉 서브-샘플링 방향을 나타낸다. The dashed black arrow indicates the update direction (prediction direction: the same as the update direction and the prediction direction), and the gray arrow indicates the direction of dividing the odd polyphase sample and the even polyphase sample, that is, the sub-sampling direction.
만약, 짝수 다상 샘플 중 중앙에 있는 점선으로 이루어진 샘플을 갱신한다고 가정하면, 갱신 장치(30)는 예측된 홀수 다상 샘플들(잔여 다상 샘플들) 중 갱신 방향과 일치하는 방향에 존재하는 샘플들 즉 갱신될 짝수 다상 샘플의 예측에서 영향을 주었던 샘플들인 검정 샘플들만을 필터링 하여 갱신하려는 짝수 다상 샘플을 갱신하는 것이다.If it is assumed that the sample consisting of a dotted line in the middle of the even polyphase samples is updated, the
상술한 방법은 일반적인 리프팅 기반 웨이블렛의 결과와 마찬가지로 예측된 홀수 신호는 고 대역 웨이블렛 신호로, 갱신된 짝수 신호는 저 대역 웨이블렛 신호로 나타난다.In the above-described method, the predicted odd signal is represented as a high band wavelet signal and the updated even signal is represented as a low band wavelet signal as in the case of a general lifting based wavelet.
[문헌 5]의 방법은 고 대역 서브 밴드에 높은 Directional Vanishing Moments를 제공하여 단순 2차원 신호의 웨이블렛 보다 더 높은 압축 성능을 보였다. 그러나, 이 기술에서는 저 대역 서브 밴드를 생성할 때 짝수 다상 샘플들이 효율적으로 갱신되지 않아 저역 밴드에서의 압축에 어려움이 발생한다는 문제점이 있다.The method of [5] provided higher directional vanishing moments in the high band subband, showing higher compression performance than the wavelet of the simple two-dimensional signal. However, this technique has a problem in that even polyphase samples are not updated efficiently when generating low band subbands, which causes difficulty in compression in the low band.
도 3에서 도시하는 것과 같이, 짝수 다상 샘플과 홀수 다상 샘플을 구분하는 서브-샘플링 방향과 갱신 방향은 서로 상이함을 알 수 있다. 즉, 필터링 방향과 샘플링 방향이 서로 상이하므로 저역 밴드에서 모서리들이 잘 정렬되지 않아 저역 밴드에 웨이블렛 변환을 수행할 때, 고 대역 신호에 높은 Directional Vanishing Moments를 제공하기에는 어려움이 따른다.As shown in FIG. 3, it can be seen that the sub-sampling direction and the update direction for distinguishing the even polyphase sample and the odd polyphase sample are different from each other. That is, since the filtering direction and the sampling direction are different from each other, the edges are not well aligned in the low band, so when performing the wavelet transform on the low band, it is difficult to provide high directional vanishing moments for the high band signal.
또한, 방향성 필터링에 의해 주파수 영역의 분할 방향과 샘플링 방향이 서로 상이하기 때문에, 주파수 영역에서는 저역 밴드에 앨리어싱(Aliasing) 현상이 발생하여 저역 밴드를 부호화 할 때 그 효율이 떨어진다는 문제점이 발생한다.In addition, since the division direction and the sampling direction of the frequency domain are different from each other by the directional filtering, an aliasing phenomenon occurs in the low band in the frequency domain, which causes a problem that the efficiency is lowered when the low band is encoded.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 리프팅 방식을 기반으로 설계된 방향성 웨이블렛 변환을 이용하여 영상 내의 공간적 상관관계를 제거할 때, 저 대역 신호의 앨리어싱(Aliasing)을 효과적으로 제거하기 위한 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법 및 갱신 장치와 이를 위한 기록 매체를 제공하는데 그 기술적 과제가 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems. When the spatial correlation in an image is removed by using a directional wavelet transform designed based on the lifting scheme, the present invention effectively removes aliasing of a low band signal. There is a technical problem to provide an adaptive update method and update apparatus for the based directional wavelet transform and a recording medium therefor.
또한, 본 발명은 방향성 예측 및 리프팅 기반 웨이블렛 기술 중, 갱신 단계에서 필터링의 방향과 샘플링의 방향이 서로 상이할 때, 다중 갱신 방향과 예측에 영향을 주는 샘플 이외의 샘플들도 고려하여 짝수 다상 샘플을 로우 패스 필터링 할 수 있도록 하는 데 목적이 있다.In addition, the present invention is an even polyphase sample in consideration of samples other than the sample affecting the multiple update direction and prediction when the filtering direction and the sampling direction are different from each other in the directional prediction and lifting based wavelet technology. The purpose is to enable low pass filtering.
이에 더하여, 본 발명은 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신을 수행할 때, 연산량을 줄이는 데 목적이 있다.In addition, an object of the present invention is to reduce the amount of computation when performing the adaptive update of the lifting based directional wavelet transform.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신을 제공하기 위한 갱신 장치로서,The present invention for achieving the above object is an update device for providing an adaptive update of the lifting based directional wavelet transform,
짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플의 특성을 분석하는 다상 샘플 특성 분석부; 저 대역에서 앨리어싱을 제거하기 위해서 예측 방향과 상이한 한 개의 방향을 선택하거나 또는 적어도 두 개 이상의 갱신 방향(다중 갱신 방향)을 선택하는 다중 갱신 방향 선택부; 앨리어싱을 제거하기 위해 필요한 복수의 예측된 홀수 다상 샘플의 위치를 파악하는 잔여 샘플 위치 계산부; 상기 다중 갱신 방향 선택부에 의해서 선택된 다중 갱신 방향과 잔여 샘플 위치 계산부에 의해서 복수의 예측된 홀수 다상 샘플의 위치를 이용하여 갱신을 수행하는 갱신부;를 포함한다.A multiphase sample characteristic analyzer for analyzing characteristics of the even polyphase sample and the predicted odd polyphase sample; A multiple update direction selector for selecting one direction different from the prediction direction or at least two update directions (multiple update directions) to remove aliasing in the low band; A residual sample position calculator for determining the positions of the plurality of predicted odd polyphase samples needed to remove aliasing; And an updater configured to perform an update by using the multiple update direction selected by the multiple update direction selector and the positions of the plurality of predicted odd polyphase samples by the residual sample position calculator.
상기 다중 갱신 방향 선택부는, 예측 방향을 분석하는 예측 방향 분석 수단; 샘플링 방향을 분석하는 샘플링 방향 분석 수단; 및 상기 예측 방향 분석 수단과 샘플링 방향 분석 수단으로부터 산출된 분석 결과와 상기 다상 샘플 특성 분석부로부터 산출된 분석 결과를 종합하여 갱신 방향을 결정하는 갱신 방향 결정 수단;을 포함하는 것이 바람직하다.The multiple update direction selection unit includes prediction direction analysis means for analyzing a prediction direction; Sampling direction analyzing means for analyzing a sampling direction; And update direction determining means for combining the analysis result calculated from the prediction direction analysis means and the sampling direction analysis means and the analysis result calculated from the multiphase sample characteristic analyzer to determine the update direction.
상기 잔여 샘플 위치 계산부는, 예측 방향을 분석하는 예측 방향 분석 수단; 샘플링 방향을 분석하는 샘플링 방향 분석 수단; 및 상기 예측 방향 분석 수단 및 샘플링 방향 분석 수단으로부터 산출된 분석 결과와 다상 샘플 특성 분석부로부터 산출된 분석 결과를 종합하여 앨리어싱을 제거하기 위해 필요한 복수의 예측된 홀수 다상 샘플의 위치를 파악하는 샘플 위치 계산 수단;을 포함하는 것이 바람직하다.The residual sample position calculation unit may include prediction direction analysis means for analyzing a prediction direction; Sampling direction analyzing means for analyzing a sampling direction; And a sample position for determining the positions of the plurality of predicted odd polyphase samples necessary for eliminating aliasing by combining the analysis results calculated from the prediction direction analysis means and the sampling direction analysis means with the analysis results calculated from the multiphase sample characteristic analyzer. It is preferable to include a calculation means.
상기 샘플 위치 계산 수단은, 예측과정에서 짝수 다상 샘플이 영향을 미쳤던 홀수 다상 샘플과 영향을 미치지 않았던 홀수 다상 샘플을 모두 고려하여 복수의 홀수 다상 샘플의 위치를 파악하는 것이 바람직하다.Preferably, the sample position calculation means determines the positions of the plurality of odd polyphase samples in consideration of both the odd polyphase samples having an influence on the even polyphase samples and the odd polyphase samples having no influence.
상기 갱신부는, 특정 샘플에 가중치를 부여하여 필터링을 수행하거나, 또는 특정 필터링 계수로 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.The updater may perform filtering by assigning a weight to a specific sample, or perform filtering by a specific filtering coefficient.
다른 본 발명은 갱신 장치에서 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법으로서,Another embodiment of the present invention is an adaptive update method of lifting-based directional wavelet transform in an update device.
a) 갱신 장치가 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환 장치로부터 수신한 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플, 예측 방향 및 샘플링 방향을 기초로 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향을 선택하거나 또는 적어도 둘 이상의 갱신 방향을 선택하는 단계; b) 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플, 예측 방향 및 샘플링 방향을 기초로 복수의 예측된 홀수 다상 샘플을 선택하는 단계; 및 c) 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향 또는 적어도 둘 이상의 갱신 방향에 존재하는 복수의 예측된 홀수 다상 샘플과 상기 b) 단계에서 선택된 복수의 예측된 홀수 다상 샘플을 이용하여 복수의 짝수 다상 샘플을 갱신하는 단계;를 포함한다.a) The updating device selects one update direction different from the prediction direction or selects at least two or more update directions based on the even polyphase sample and the predicted odd polyphase sample, the prediction direction and the sampling direction received from the lifting-based directional wavelet transform device. Selecting; b) selecting a plurality of predicted odd polyphase samples based on the even polyphase sample and the predicted odd polyphase sample, the prediction direction and the sampling direction; And c) a plurality of even polyphase samples using a plurality of predicted odd polyphase samples present in one update direction or at least two or more update directions different from the prediction direction and the plurality of predicted odd polyphase samples selected in step b). It includes; updating.
상기 a) 단계 이전에, 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환 장치가 수직 방향 또는 수평 방향을 따라 짝수 위치 데이터와 홀수 위치 데이터로 구분하여 짝수 다상 샘플과 홀수 다상 샘플로 분리하는 단계; 이미지의 모서리와 가장 유사한 방향을 예측을 위한 예측 방향으로 선택하는 단계; 및 예측 방향에 위치하는 이웃하는 복수의 짝수 다상 샘플로부터 복수의 홀수 다상 샘플을 예측하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.Prior to the step a), the lifting-based directional wavelet transform apparatus separates the even position data and the odd position data along the vertical direction or the horizontal direction into an even polyphase sample and an odd polyphase sample; Selecting a direction most similar to an edge of the image as a prediction direction for prediction; And predicting a plurality of odd polyphase samples from a plurality of neighboring even polyphase samples positioned in the prediction direction.
또 다른 본 발명은 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법을 제공하기 위한 기록매체로서, Yet another aspect of the present invention is to provide a recording medium for providing an adaptive update method of a lifting based directional wavelet transform.
a) 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플, 예측 방향 및 샘플링 방향을 기초로 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향을 선택하거나 또는 적어도 둘 이상 의 갱신 방향을 선택하는 기능; b) 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플, 예측 방향 및 샘플링 방향을 기초로 복수의 예측된 홀수 다상 샘플을 선택하는 기능; 및 c) 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향 또는 적어도 둘 이상의 갱신 방향에 존재하는 복수의 예측된 홀수 다상 샘플과 상기 b) 단계에서 선택된 복수의 예측된 홀수 다상 샘플을 이용하여 복수의 짝수 다상 샘플을 갱신하는 기능;을 포함한다.a) selecting one update direction different from the prediction direction or selecting at least two or more update directions based on the even polyphase sample and the predicted odd polyphase sample, the prediction direction and the sampling direction; b) selecting a plurality of predicted odd polyphase samples based on the even polyphase sample and the predicted odd polyphase sample, the prediction direction and the sampling direction; And c) a plurality of even polyphase samples using a plurality of predicted odd polyphase samples present in one update direction or at least two or more update directions different from the prediction direction and the plurality of predicted odd polyphase samples selected in step b). It includes a function to update.
상술한 바와 같이 본 발명의 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법 및 갱신 장치와 이를 위한 기록 매체는 리프팅 방식을 기반으로 설계된 방향성 웨이블렛 변환을 이용하여 영상 내의 공간적 상관관계를 제거할 때, 저 대역 신호의 앨리어싱(Aliasing)을 효과적으로 제거하여 부호화 효율을 증대시킬 수 있다는 장점이 있다.As described above, the adaptive update method and update apparatus of the lifting-based directional wavelet transform according to the present invention and the recording medium therefor use a directional wavelet transform designed based on the lifting method to remove spatial correlation in the image. There is an advantage in that coding efficiency can be increased by effectively eliminating aliasing of a signal.
또한, 본 발명은 방향성 예측 및 리프팅 기반 웨이블렛 기술 중, 갱신 단계에서 필터링의 방향과 샘플링의 방향이 서로 상이할 때, 다중 갱신 방향과 예측에 영향을 주는 샘플 이외의 샘플들도 고려하여 짝수 다상 샘플을 로우 패스 필터링 할 수 있기 때문에, 웨이블렛에 기반한 영상, 비디오 압축 시 저역 밴드에서 웨이블렛 변환을 재귀적으로 수행하여 한 영상에서도 그 효과를 중첩하여 적용시킬 수 있다는 장점이 있다.In addition, the present invention is an even polyphase sample in consideration of samples other than the sample affecting the multiple update direction and prediction when the filtering direction and the sampling direction are different from each other in the directional prediction and lifting based wavelet technology. Since the low pass filtering can be performed, the wavelet transform can be recursively performed in the low band when the wavelet based image and the video are compressed.
이에 더하여, 본 발명은 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신을 수행할 때, 연산량을 줄일 수 있다는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of reducing the amount of computation when performing the adaptive update of the lifting-based directional wavelet transform.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 4는 본 발명에 의한 갱신 장치의 구성을 상세하게 나타내는 도면이다.4 is a diagram showing in detail the configuration of the updating apparatus according to the present invention.
도시하는 것과 같이, 갱신 장치(100)는 다상 샘플 특성 분석부(110), 다중 갱신 방향 선택부(130), 잔여 샘플 위치 계산부(150) 및 갱신부(170)를 포함한다.As shown, the updating
보다 상세히 설명하면, 다상 샘플 특성 분석부(110)는 리프팅 웨이블렛 변환 장치(도시하지 않음)에 의해서 분해, 예측 단계가 수행된 후의 결과물인 짝수 다상 샘플, 예측된 홀수 다상 샘플, 예측 방향, 샘플링 방향이 입력되면, 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플의 주파수 분석을 통하여 짝수 다상 샘플의 앨리어싱 특성을 분석한다.In more detail, the multiphase sample
다중 갱신 방향 선택부(130)는 저 대역에서 앨리어싱을 제거하기 위한 갱신 방향을 선택한다.The multiple
예를 들어, 다중 갱신 방향 선택부(130)는 다상 샘플 특성 분석부(110)로 입력된 예측 방향과 샘플링 방향 및 다상 샘플 특성 분석부(110)에 의해서 분석된 결과를 기초로 적어도 두 개 이상의 갱신 방향(다중 갱신 방향)을 선택하거나 또는 저 대역에서 앨리어싱을 제거하기 위해서 예측 방향과 상이한 한 개의 방향을 선택한다.For example, the
잔여 샘플 위치 계산부(150)는 앨리어싱을 제거하기 위해 요구되는 복수의 예측된 홀수 다상 샘플의 위치를 파악한다.Residual
갱신부(170)는 갱신 방향과 예측된 홀수 다상 샘플들을 이용하여 갱신 과정을 수행한다. 즉, 갱신부(170)는 예측된 홀수 다상 샘플을 이용하여 짝수 다상 샘플이 원 데이터의 전체적인 특징을 갖추도록 하는 것으로, 짝수 다상 샘플에서 중첩된 부분을 예측된 홀수 다상 샘플을 이용하여 제거하는 것이다.The
갱신부(170)는 다중 갱신 방향 선택부(130)에 의해서 생성된 다중 갱신 방향과 잔여 샘플 위치 계산부(150)에 의해서 예측된 홀수 다상 샘플들의 위치를 이용하여 저 대역에서 앨리어싱을 줄이기 위한 적응적 갱신 과정을 수행한다. 이때, 갱신부(170)는 특정 샘플에 가중치를 부여하여 필터링을 수행하거나, 또는 특정 필터링 계수로 필터링을 수행한다.The
도 5는 본 발명에 의한 다중 갱신 방향 선택부의 구성을 상세하게 나타내는 도면이다.5 is a diagram showing in detail the configuration of the multiple update direction selection unit according to the present invention.
도시하는 것과 같이, 다중 갱신 방향 선택부(130)는 다상 샘플 특성 분석부(100)로 입력된 예측 방향을 분석하는 예측 방향 분석 수단(131), 다상 샘플 특성 분석부(100)로 입력된 샘플링 방향을 분석하는 샘플링 방향 분석 수단(133) 및 예측 방향 분석 수단(131)과 샘플링 방향 분석 수단(133)으로부터 산출된 분석 결과와 다상 샘플 특성 분석부(110)로부터 산출된 분석 결과를 종합하여 갱신 방향을 결정하는 갱신 방향 결정 수단(135)을 포함한다.As shown, the multi-update
여기에서, 갱신 방향 결정 수단(135)의 결과는 기존의 [문헌 5]에서 제안한 방법과 같이 단순히 예측 방향과 일치하는 1개의 갱신 방향이 아니라 앨리어싱을 제거하는 방향을 2개 이상, 즉 다중의 갱신 방향을 출력으로 생성한다.Here, the result of the update direction determining means 135 is not just one update direction coinciding with the prediction direction as in the conventional method proposed in [5], but two or more, i.e., multiple, update elimination directions. Generate direction as output.
도 6은 본 발명에 의한 잔여 샘플 위치 계산부의 구성을 보다 상세하게 나타내는 도면이다.6 is a view showing in more detail the configuration of the residual sample position calculation unit according to the present invention.
도시하는 것과 같이, 잔여 샘플 위치 계산부(150)는 예측 방향을 분석하는 예측 방향 분석 수단(151), 샘플링 방향을 분석하는 샘플링 방향 분석 수단(153) 및 예측 방향 분석 수단(151) 및 샘플링 방향 분석 수단(153)으로부터 산출된 분석 결과와 다상 샘플 특성 분석부(110)로부터 산출된 분석 결과를 종합하여 앨리어싱을 제거하기 위해 필요한 예측된 홀수 다상 샘플들의 위치를 파악하는 샘플 위치 계산 수단(155)을 포함한다.As shown, the residual sample
상기 샘플 위치 계산 수단(155)은 종래의 [문헌 5]에서 제안한 방법과 같이 짝수 다상 샘플을 갱신하기 위해 갱신될 짝수 다상 샘플이 예측에서 영향을 주었던 샘플들인 예측된 홀수 다상 샘플들 만을 이용(필터링)하여 갱신하려는 짝수 다상 샘플을 갱신하는 것이 아니라 앨리어싱을 제거하기 위해 갱신될 짝수 다상 샘플이 예측에서 영향을 미치지 않았던 예측된 홀수 다상 샘플들까지 고려한다.The sample position calculating means 155 uses only the predicted odd polyphase samples, which are samples in which the even polyphase sample to be updated has influenced the prediction (filtering) in order to update the even polyphase sample as in the method proposed in the related art [Filter 5] Instead of updating the even polyphase sample to be updated, we consider the predicted odd polyphase samples that the even polyphase sample to be updated to remove aliasing did not affect the prediction.
이에 따라, 샘플 위치 계산 수단(155)은 갱신될 짝수 다상 샘플이 예측에서 영향을 준 것과 관계없이 앨리어싱을 제거하기 위해 필요한 예측된 홀수 다상 샘플들을 파악하여 그 샘플들의 위치를 결과로 출력한다.Accordingly, the sample position calculation means 155 identifies the predicted odd polyphase samples needed to remove aliasing regardless of whether the even polyphase sample to be updated has been affected in the prediction and outputs the positions of the samples as a result.
도 7은 본 발명에 의한 갱신 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a view for explaining an example of the update method according to the present invention.
도 7을 참조하여 설명하면, 회색 샘플들은 예측된 홀수 다상 샘플들을 나타내고 흰색 샘플들은 갱신되어야 할 샘플들을 나타내며, 회색 점선으로 구성된 화살표는 예측 방향, 회색 선은 서브-샘플링 방향을 나타낸다.Referring to FIG. 7, gray samples represent predicted odd polyphase samples and white samples represent samples to be updated, an arrow composed of gray dotted lines represents a prediction direction, and a gray line represents a sub-sampling direction.
『갱신 방향 1』, 『갱신 방향 2』 및 『갱신 방향 3』은 다중 갱신 방향 선택부(130)에 의해서 출력된 결과이다. 각각의 방향에 따라서 갱신될 짝수 다상 샘플은 예측 방향에 위치하는 복수의 예측된 홀수 다상 샘플뿐만 아니라 새로 결정한 『갱신 방향』에 존재하는 예측된 홀수 다상 샘플들을 이용하여 짝수 다상 샘플을 갱신할 수 있다."Update direction 1", "update direction 2", and "update direction 3" are the results output by the multiple
여기에서, 갱신 방향의 수는 제한이 없으며, 각각의 갱신 방향의 길이도 각각 다르게 결정할 수 있다. Here, the number of update directions is not limited, and the length of each update direction may be determined differently.
예를 들어, 도 7과 같이, 『갱신 방향 1』은 6개의 샘플을 이용하고, 『갱신 방향 2』는 4개의 샘플을 이용하며, 『갱신 방향 3』은 2개의 샘플 만을 이용하여 짝수 샘플을 갱신할 수 있다.For example, as shown in FIG. 7, "updating direction 1" uses six samples, "updating direction 2" uses four samples, and "updating direction 3" uses only two samples to select even samples. Can be updated.
검은색 마름모형의 샘플들은 잔여 샘플 위치 계산부(150)의 출력 결과를 이용하여 예측된 홀수 다상 샘플들로 이 샘플들 또한 갱신할 짝수 샘플에 영향을 미친다. 즉, 검은색 샘플들은 짝수 다상 샘플을 갱신하기 위해 사용되며 갱신될 짝수 다상 샘플이 예측에서 영향을 주었던 샘플들인 예측된 홀수 다상 샘플들뿐만 아니라 예측과는 상관없이 이용 가능한 모든 샘플을 사용하여 짝수 다상 샘플을 갱신한다.The black rhombic samples are odd polyphase samples predicted using the output result of the residual
도 8은 본 발명에 의한 갱신 방법의 일 예를 설명하기 위한 흐름도로서, 상술한 방법을 2차원 웨이블렛 신호에 적용한 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of an update method according to the present invention. An example in which the above-described method is applied to a 2D wavelet signal will be described.
수직 방향으로 1차원 방향성 웨이블렛을 실행한 후, 다시 수평 방향을 1차원 방향성 웨이블렛을 수행한다. 여기에서, 수직, 수평 방향의 순서는 바뀔 수 있다.After the one-dimensional directional wavelet is executed in the vertical direction, the one-dimensional directional wavelet is further performed in the horizontal direction. Here, the order of the vertical and horizontal directions can be changed.
먼저, 갱신 장치(100)는 수직 방향을 따라 짝수 위치 데이터와 홀수 위치 데이터로 구분하여 짝수 다상 샘플과 홀수 다상 샘플로 분리한다(S101).First, the updating
이어서, 갱신 장치(100)는 홀수 다상 샘플들을 짝수 다상 샘플들로 가장 잘 예측하기 위해 이미지의 모서리 방향을 예측을 위한 예측 방향으로 선택한다(S103).Next, in order to best predict odd polyphase samples with even polyphase samples, the updating
예를 들어, 갱신 장치(100)는 도 7에서 도시하는 것과 같이 이미지의 모서리와 가장 유사한 방향을 예측 방향으로 선택한다.For example, the
갱신 장치(100)는 선택된 예측 방향에 위치하는 이웃하는 복수의 짝수 다상 샘플로부터 복수의 홀수 다상 샘플을 예측한다(S105).The updating
갱신 장치(100)는 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플, 예측 방향 및 샘플링 방향을 기초로 저 대역에서 앨리어싱이 발생하지 않게 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향을 선택하거나 또는 적어도 둘 이상의 갱신 방향을 선택한다(S107).The updating
이어서, 갱신 장치(100)는 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플들, 예측 방향 및 샘플링 방향을 기초로 저역 밴드에서 앨리어싱을 제거하기 위해 복수의 예 측된 홀수 다상 샘플을 선택한다(S109).Subsequently, the updating
이후, 갱신 장치(100)는 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향 또는 적어도 둘 이상의 갱신 방향에 존재하는 복수의 예측된 홀수 다상 샘플과 단계 S109에서 선택된 복수의 예측된 홀수 다상 샘플을 이용하여 복수의 짝수 다상 샘플을 갱신한다(S111).Thereafter, the updating
갱신 장치(100)는 수평 방향으로 짝수와 홀수 다상 샘플을 분리한다(S113).The updating
이어서, 갱신 장치(100)는 홀수 다상 샘플들을 짝수 다상 샘플들로 가장 잘 예측하기 위해 이미지의 모서리와 가장 유사한 방향을 예측을 위한 방향으로 선택한다(S115).Subsequently, the
갱신 장치(100)는 선택된 예측 방향에 존재하는 이웃하는 다상 샘플들로부터 홀수 다상 샘플들을 예측한다(S117).The updating
갱신 장치(100)는 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플, 예측 방향, 샘플링 방향의 정보를 사용하여 저 대역에서 앨리어싱이 발생하지 않게 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향을 선택하거나 또는 적어도 둘 이상의 갱신 방향을 결정한다(S119).The updating
이어서, 갱신 장치(100)는 짝수 다상 샘플과 예측된 홀수 다상 샘플들, 예측 방향, 샘플링 방향의 정보를 사용하여 저역 밴드에서 앨리어싱을 제거하기 위해 복수의 예측된 홀수 샘플을 선택한다(S121).Subsequently, the updating
이후, 갱신 장치(100)는 예측 방향과 상이한 한 개의 갱신 방향 또는 적어도 둘 이상의 갱신 방향에 존재하는 복수의 예측된 홀수 다상 샘플과 단계 S121에서 선택된 복수의 홀수 다상 샘플을 이용하여 복수의 짝수 다상 샘플을 갱신한다(S123).Thereafter, the updating
도 8에서 개시하는 단계 S101 내지 단계 S111은 1차원 수직 변환 수행 단계를 나타내는 것이고, 단계 S113 내지 단계 S123은 1차원 수평 변환 수행 단계를 나타내는 것이다.Steps S101 to S111 shown in FIG. 8 represent one-dimensional vertical transformation, and steps S113 to S123 represent one-dimensional horizontal transformation.
도 8에서 개시하는 갱신 단계의 방향은 예측 단계의 방향과 상이하므로 예측에서 영향을 주었던 샘플 이외의 샘플들을 포함할 수 있고, 선택된 잔여 다상 샘플들도 예측에서 영향을 주었던 샘플 이외의 샘플들을 포함할 수 있다.Since the direction of the update step disclosed in FIG. 8 is different from the direction of the prediction step, it may include samples other than the sample that influenced the prediction, and the selected residual polyphase samples may also include samples other than the sample that influenced the prediction. Can be.
본 발명에 따른 리프팅 기반 방향성 웨이블렛의 앨리어싱 제거를 위한 적응적 갱신 모드 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로써 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함하는 것으로, 예를 들어, ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이다.The adaptive update mode method for aliasing removal of a lifting based directional wavelet according to the present invention can be implemented as computer readable codes on a computer readable recording medium. Computer-readable recording media include all types of recording devices that store data that can be read by a computer system. For example, ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage. Device and the like.
또한, 기록매체는 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함하며, 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.In addition, the recording medium may also be implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet), and may be distributed and distributed in a networked computer system so that computer-readable code is stored and executed in a distributed manner.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사 상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As such, those skilled in the art will appreciate that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical concept or essential characteristics. Therefore, the above-described embodiments are to be understood as illustrative in all respects and not as restrictive. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention. do.
이상과 같이, 본 발명의 리프팅 기반 방향성 웨이블렛 변환의 적응적 갱신 방법 및 갱신 장치와 이를 위한 기록 매체는 리프팅 방식을 기반으로 설계된 방향성 웨이블렛 변환을 이용하여 영상 내의 공간적 상관관계를 제거할 때, 저 대역 신호의 앨리어싱(Aliasing)을 효과적으로 제거하여 부호화 효율을 증대시킬 필요성이 높은 것에 적합하다.As described above, the adaptive updating method and update apparatus of the lifting-based directional wavelet transform according to the present invention and the recording medium therefor use a directional wavelet transform designed based on the lifting method to remove spatial correlation in the image, and thus, low band. It is suitable for the high necessity to increase the coding efficiency by effectively eliminating aliasing of the signal.
도 1a 및 도 1b는 종래의 리프팅 기반 웨이블렛 변환 장치의 구성을 나타내는 도면,1A and 1B are views showing the configuration of a conventional lifting-based wavelet transform apparatus;
도 2는 종래의 갱신 장치의 구성을 나타내는 도면,2 is a diagram showing the configuration of a conventional update device;
도 3은 종래의 갱신 방법을 간략하게 설명하기 위한 도면,3 is a view for briefly explaining a conventional update method;
도 4는 본 발명에 의한 갱신 장치의 구성을 나타내는 도면,4 is a diagram showing the configuration of an update device according to the present invention;
도 5는 본 발명에 의한 도 4의 다중 갱신 방향 선택부의 구성을 상세하게 나타내는 도면,5 is a view showing in detail the configuration of the multiple update direction selection unit of FIG. 4 according to the present invention;
도 6은 본 발명에 의한 도 4의 잔여 샘플 위치 계산부의 구성을 상세하게 나타내는 도면,6 is a view showing in detail the configuration of the residual sample position calculation unit of FIG. 4 according to the present invention;
도 7은 본 발명에 의한 갱신 방법을 간략하게 설명하기 위한 도면,7 is a view for briefly explaining an update method according to the present invention;
도 8은 본 발명에 의한 갱신 방법의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating an example of an update method according to the present invention.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
10 : 분석부 11 : 분할수단10: analysis unit 11: dividing means
13, 23 : 예측수단 15, 21 : 갱신수단13, 23: prediction means 15, 21: update means
20 : 통합부 25 : 합류수단20: integrated unit 25: joining means
30, 100 : 갱신 장치 31 : 갱신 방향 선택부30, 100: update device 31: update direction selector
33 : 잔여 샘플 사용 가능 여부 확인부33: check availability of remaining samples
35, 170 : 갱신부 110 : 다상 샘플 특성 분석부35, 170: update unit 110: multi-phase sample characteristic analysis unit
130 : 다중 갱신 방향 선택부 131, 151 : 예측 방향 분석 수단130: multiple update
133, 153 : 샘플링 방향 분석 수단 135 : 갱신 방향 결정 수단133 and 153 sampling means analyzing means 135 update direction determining means
150 : 잔여 샘플 위치 계산부 155 : 샘플 위치 계산 수단150: residual sample position calculation unit 155: sample position calculation means
Claims (8)
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020080021268A KR100941582B1 (en) | 2008-03-07 | 2008-03-07 | Adaptive update method and updating apparatus for lifting based directional wavelet transform and recording medium therefor |
PCT/KR2008/007407 WO2009110673A1 (en) | 2008-03-07 | 2008-12-15 | Method and apparatus for adaptive update of directional wavelet transform based on lifting, and recording medium therefor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020080021268A KR100941582B1 (en) | 2008-03-07 | 2008-03-07 | Adaptive update method and updating apparatus for lifting based directional wavelet transform and recording medium therefor |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20090095979A KR20090095979A (en) | 2009-09-10 |
KR100941582B1 true KR100941582B1 (en) | 2010-02-10 |
Family
ID=41056211
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020080021268A Active KR100941582B1 (en) | 2008-03-07 | 2008-03-07 | Adaptive update method and updating apparatus for lifting based directional wavelet transform and recording medium therefor |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR100941582B1 (en) |
WO (1) | WO2009110673A1 (en) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101489785B1 (en) * | 2008-07-22 | 2015-02-06 | 에스케이 텔레콤주식회사 | APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING ADAPTIVE FILTER TAP FOR Coding Wavelet Transform Coefficients, Wavelet Transform Apparatus and Method Using It, and Recording Medium Therefor |
KR101467848B1 (en) * | 2008-07-23 | 2014-12-03 | 에스케이 텔레콤주식회사 | Update-prediction structure lifting-based wavelet transform apparatus and method, adaptive predicting apparatus and method therefor, and recording medium therefor |
KR101467846B1 (en) * | 2008-08-11 | 2014-12-02 | 에스케이 텔레콤주식회사 | Apparatus and Method of Wavelet Transform based on Update-Prediction Lifting, Adaptive Prediction Apparatus and Method therefore, and Recording Medium therefor |
US8705619B2 (en) | 2010-04-09 | 2014-04-22 | Sony Corporation | Directional discrete wavelet transform (DDWT) for video compression applications |
US8929440B2 (en) | 2010-04-09 | 2015-01-06 | Sony Corporation | QP adaptive coefficients scanning and application |
US9589206B2 (en) | 2013-12-05 | 2017-03-07 | Hochschule Pforzheim | Optimizing an image filter |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060049812A (en) * | 2004-07-03 | 2006-05-19 | 마이크로소프트 코포레이션 | System and method for image coding using hybrid directional prediction and lifting wavelet technology |
KR20060051402A (en) * | 2004-09-16 | 2006-05-19 | 삼성전자주식회사 | Wavelet Transformation Apparatus, Method thereof, Scalable Image Encoding Apparatus and Method Using the Same, and Scalable Image Decoding Apparatus and Method Thereof |
JP2007336567A (en) | 2000-12-21 | 2007-12-27 | Newsouth Innovations Pty Ltd | Method for providing interactive remote browsing of compressed digital video signal |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
HK1039823B (en) * | 1998-08-10 | 2006-08-18 | Etiip控股有限公司 | Method and apparatus for encoding a digital still image and method for decoding a compressed bit stream |
US6888891B2 (en) * | 2002-01-09 | 2005-05-03 | Octa Technology, Inc. | Wavelet domain half-pixel motion compensation |
US6647252B2 (en) * | 2002-01-18 | 2003-11-11 | General Instrument Corporation | Adaptive threshold algorithm for real-time wavelet de-noising applications |
US8085850B2 (en) * | 2003-04-24 | 2011-12-27 | Zador Andrew M | Methods and apparatus for efficient encoding of image edges, motion, velocity, and detail |
-
2008
- 2008-03-07 KR KR1020080021268A patent/KR100941582B1/en active Active
- 2008-12-15 WO PCT/KR2008/007407 patent/WO2009110673A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007336567A (en) | 2000-12-21 | 2007-12-27 | Newsouth Innovations Pty Ltd | Method for providing interactive remote browsing of compressed digital video signal |
KR20060049812A (en) * | 2004-07-03 | 2006-05-19 | 마이크로소프트 코포레이션 | System and method for image coding using hybrid directional prediction and lifting wavelet technology |
KR20060051402A (en) * | 2004-09-16 | 2006-05-19 | 삼성전자주식회사 | Wavelet Transformation Apparatus, Method thereof, Scalable Image Encoding Apparatus and Method Using the Same, and Scalable Image Decoding Apparatus and Method Thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2009110673A1 (en) | 2009-09-11 |
KR20090095979A (en) | 2009-09-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR100941582B1 (en) | Adaptive update method and updating apparatus for lifting based directional wavelet transform and recording medium therefor | |
CN104181486A (en) | Magnetic resonance image reconstruction method and apparatus | |
KR101489785B1 (en) | APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING ADAPTIVE FILTER TAP FOR Coding Wavelet Transform Coefficients, Wavelet Transform Apparatus and Method Using It, and Recording Medium Therefor | |
US7940991B2 (en) | Image signal processing apparatus | |
CN102156973A (en) | Image de-noising method and equipment | |
KR20200035879A (en) | Method and apparatus for image processing using context-adaptive entropy model | |
Piella et al. | An adaptive update lifting scheme with perfect reconstruction | |
KR101467849B1 (en) | Update-prediction structure lifting-based wavelet transform apparatus and method, adaptive predicting apparatus and method therefor, and recording medium therefor | |
US8559509B2 (en) | Wavelet transform apparatus and method based on prediction-update lifting scheme, and adaptive prediction apparatus and method and recording medium for the same | |
CN119151811A (en) | Cascade discrete wavelet multiband decomposition attention image denoising method and device | |
KR101467846B1 (en) | Apparatus and Method of Wavelet Transform based on Update-Prediction Lifting, Adaptive Prediction Apparatus and Method therefore, and Recording Medium therefor | |
US6868187B2 (en) | Image transformation method and apparatus, and storage medium | |
Devi et al. | Gray scale image compression based on wavelet transform and linear prediction | |
Naqvi et al. | Adaptive geometric wavelet transform based two dimensional data compression | |
KR100950417B1 (en) | Contextual Modeling Method and Wavelet Coding Apparatus in Directional Filtering-based Wavelet Transform and Recording Medium therefor | |
KR101467848B1 (en) | Update-prediction structure lifting-based wavelet transform apparatus and method, adaptive predicting apparatus and method therefor, and recording medium therefor | |
Hattay et al. | Geometric blind source separation using adaptive lifting scheme | |
US20080050028A1 (en) | Image processing system, image compression system, image editing system, computer readable medium, computer data signal and image processing apparatus | |
CN113961886B (en) | Reversible information hiding method and system for hyperspectral image | |
Amiri et al. | A new adaptive lifting scheme transform for robust object detection | |
KR101445939B1 (en) | EBCOT Apparatus and Method for JPEG 2000 | |
Arya Devi et al. | Compression of gray scale images using linear prediction on wavelet coefficients | |
CN119515748A (en) | Dual-domain low-light image enhancement method with frequency selection and structure-guided attention | |
Tan et al. | A reversible water marking algorithm for multimedia images using two-dimensional non-causal prediction and ESPVD | |
KR100740501B1 (en) | Wavelet Image Coding Method Using Differential Threshold |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20080307 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
N231 | Notification of change of applicant | ||
PN2301 | Change of applicant |
Patent event date: 20090108 Comment text: Notification of Change of Applicant Patent event code: PN23011R01D |
|
PG1501 | Laying open of application | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20091027 Patent event code: PE09021S01D |
|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20100125 |
|
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20100202 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20100202 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20130103 Year of fee payment: 4 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20130103 Start annual number: 4 End annual number: 4 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140129 Year of fee payment: 5 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20140129 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150130 Year of fee payment: 6 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20150130 Start annual number: 6 End annual number: 6 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160202 Year of fee payment: 7 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20160202 Start annual number: 7 End annual number: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170201 Year of fee payment: 8 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20170201 Start annual number: 8 End annual number: 8 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180201 Year of fee payment: 9 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20180201 Start annual number: 9 End annual number: 9 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190131 Year of fee payment: 10 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20190131 Start annual number: 10 End annual number: 10 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20210201 Start annual number: 12 End annual number: 12 |