본 논문에서는 블록 기반 변환 부호화 영상에서 나타나는 블록화 현상을 분석하고 그 특성에 따라 각 블록 경계를 4개의 영역으로 분류하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 블록 경계 영역 분류 방법을 이용하여 성능이 우수한 몇 가지 블록화 현상 제거 기법들의 성능을 비교하였다. 제안된 블록 경계 영역 분류 방법에서는 각 수평, 수직 블록 경계를 EQ 영역, BA 영역, 그리고 AE 영역의 4개의 영역으로 분류한다. 블록화 현상 제거기법으로는 LOT, Kim의 웨이브렛 영역에서의 필터링 방법, Yang의 POCS 방법, Paek의 POCS 방법, Jang의 CM 방법을 선택하였다. 실험결과, 제안한 블록 경계 영역 분류 방법으로 블록 경계의 영역들이 블록화 현상에 의한 불연속의 특성을 잘 나타내는 것을 알 수 있었다. 그리고 웨이블렛 변환을 이용하는 블록화 현상 제거 기법들이 대체적으로 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
In this paper, we present a comparative performance analysis of several blocking artifact reduction algorithms. For the performance analysis, we propose a block boundary region classification algorithm which classifies each horizontal and vertical block boundary into four regions using brightness change near the block boundary. The PSNR performance of each algorithm is compared. The MSE according to each block boundary region is also compared. Experimental results show that the wavelet transform based blocking artifact reduction algorithms have better performance over the other methods.
A new approach for reducing the blocking artifact is proposed in this paper. This method can be applied to conventional transform coding, without introducing additional information or significant blurring. Main drawbacks of the Discrete Cosine Transform(DCT) are visible block boundaries due to coarse quantization of the coefficients. Therefore, restoration techniques result in unnecessary blurring of the image. The proposed deblocking algorithm is based on the heuristic approach for edge detection. All edges of the standard still images are categorized, and the best edges are selected. Several images are used fer experiments, and several other previous algorithms are compared with the proposed approach. The results show that the proposed algorithm works better than those of other previous researches. This algorithm can be used for JPEG, MPEG, and H.261 standard images.
HEVC 표준에 적용된 인루프 필터링 방법인 De-blocking filter와 SAO(Sample Adaptive Offset)은 영상의 블록화 현상(Blocking artifacts)과 ringing artifacts를 효과적으로 제거하여 부호화 효율 및 주관적 화질 향상을 달성하였다. 하지만, 인루프 필터링 사용에도 불구하고, Corner outlier artifacts라 불리는 블록 경계의 모서리 부분에서 발생하는 2차원 형태의 블록화 현상은 쉽게 제거하지 못하는 문제점을 보인다. 본 논문에서는 Corner outlier 픽셀 탐색 및 판단과정, 해당 outlier 픽셀의 필터링 방법을 통하여 이러한 artifacts를 감소시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 제안하는 방법은 화면간 예측에서 약간의 압축 효율 향상을 보였으며, 특히 영상의 주관적 화질 측면에서 개선된 효과를 나타내었다.
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
There are two problems in H.26X compression technique. One is compressing time in encoding process and the other is degradation of the decoded video quality due to high compression rate. For transferring moving pictures in real-time, it is required to adopt massively high compression. In this case, there are a lot of losses of an original video data and that results in degradation of quality. Especially degradation called by blocking artifact may be produced. The blocking artifact effect is produced by DCT-based coding techniques because they operate without considering correlation between pixels in block boundaries. So it represents discontinuity between adjacent blocks. This paper describes methods of quality compensation for H.26x decoded data and enhancing encoding speed for real-time operation. Our goal of the quality compensation is not to make the decoded video identical to a original video but to make it perceived better through human eyes. We suggest an algorithm that reduces block artifact and clears decoded video in decoder. To enhance encoding speed, we adopt new four-step search algorithm. As shown in the experimental result, the quality compensation provides better video quality because of reducing blocking artifact. And then new four-step search algorithm with $MMX^{TM}$ implementation improves encoding speed from 2.5 fps to 17 fps.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.
본 논문에서는 다층스케일 웨이블릿 변환영역에서의 특이점 검출 및 Lipschitz 정칙 상수를 이용한 블록화 현상 제거 방법을 제안하였다. 블록 부호화된 영상에서 블록화 현상 및 에지와 같은 특이점들은 다층스케일 웨이브릿 변환 영역에서 국부 계수 최대치 (local modulus maxima)로 검출된다. 제안한 방법에서는 국부 계수 최대치의 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 블록화 현상 및 에지의 특이점들을 구분하고, 웨이블릿 변환 영역에서 블록화 현상에 의한 특이점들을 연역에 따라 스케일별로 제거한다. 실험 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 PSRN이 0.046~0.42 dB 향상되었고, 복잡한 영역에서 에지의 불연속성이 제거되므로 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.
This paper proposes a method to improve video quality on images that have blocking artifacts at block boundary. Block image transform coding suffers from blocking artifact that is a main cause of degrading video quality because of the quantization error of transform coefficients in quantization process. filtering and DPCM for DC components have been widely used to reduce blocking artifact. Recently, lots of works focus on the technique that minimizes block effects using discontinuity of block boundaries. In this paper, image blurring in decoding stage is improved by adding compensation factor to each transformed blocks so that discontinuity of block boundaries can be decreased. The compensation factor is applied on each block without much loss of edge components.
본 논문에서는 블록간의 유사성과 선형조합을 이용하여 블록화 현상 (blocking artifact)을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 모든 블록을 DCT 계수에 따라서 저주파 블록과 고주파 블록으로 나눈다. 그리고 블록화 현상이 나타나는 블록 경계면을 중심으로 하는 블록을 치역 블록 (range block)이라 정의하고, 이 치역 블록과 유사한 블록을 탐색영역 범위 안에서 찾은 다음 이를 정의역 블록 (domain block)이라라 정의한다. 그리고 탐색과정에서는 좀 더 정확한 정의역 블록을 참기 위해 치역 블록의 블록 경계면을 중심으로 양쪽으로 나누어진 부 블록 특성과 블록간 유사성을 이용하였다. 마지막으로 탐색과정에서찾은 정의역 블록과 블록화 현상이 발생한 치역 블록과의 선형 조합(linear combination)을 이용하여 치역 블록의 화소 값을 바꿈으로써 블록화 현상을 제거하였다. 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 기조의 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.04∼04 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질 면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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