초록
본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 근사화를 위한 새로운 정점 선택 방법을 제안한다. 제안 방법은 전체 윤곽선을 부분 윤곽선으로 분할하고, 분할된 각 부분 윤곽선을 가변적 정확도에 따라 적응적으로 근사화한다. 근사화 정확도는 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도에 의해 결정된다. 이때 근사화 오차 영역에서 발생하는 밝기 왜곡을 고려하여 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도를 결정함으로써, 같은 윤곽선 데이터 량으로 보다 높은 재생영상의 화질 향상을 이룰 수 있다. 이러한 개념을 바탕으로 영역간 대조와 최대허용오차($d_{max}$)와의 관계식을 유도하고, 이 식을 이용한 적응적 정점 선택 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법이 영상 부호화의 측면에서 기존 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.
This paper presents a new vertex selection scheme for the polygon-based contour approximation. In the proposed method, the entire contour is partitioned into partial segments and they are approximated adaptively with variable accuracy. The approximation accuracy of each segment is controlled based on its relative significance. By computing the relative significance with the texture degradation in the approximation error region, the visual quality enhancement in the reconstructed frames can be achieved under the same amount of the contour data. For this purpose, a decision rule for $d_{max}$ is derived based on inter-region contrasts. In addition, an adaptive vertex selection method using the derived rule is proposed. Experimental results are presented to show the superiority of the proposed method over conventional methods.
