블록 기반의 변환 부호화 방식은 영상 압축 표준에 널리 사용되고 있다. 이러한 방식에서 발생하는 여러 종류의 화질 열화 현상 중 블록의 경계에서 나타나는 블록화 현상은 화질을 떨어뜨리는 대표적인 요인이다. 블록화 현상에 의한 화질 열화는 기존의 PSNR 같은 화질 측정값과 부합하지 않아 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 논문은 블록 기반 변환 부호화 방식으로 압축된 영상에서 블록화 현상이 발생한 정도를 측정하여 화질을 평가하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은, 블록화 현상이 블록 경계에서 발생하면 경계면에서 양쪽 화소의 밝기값의 차이가 나며, 대개 그 길이가 블록의 경계 길이 만큼 이어지는 특징을 이용하여 블록화 현상을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 원본 영상이 필요치 않고, 블록 경계에서 동작하며, 블록화 현상의 발생 정도를 수치화 한다. 다양한 압축 영상에 본 기법을 적용한 결과, 제안하는 블록화 현상 평가 수치는 인간의 시각 특성에 기반한 주관적 화질 평가와 부합하는 것을 확인하였다.
본 논문은 블록기반 DCT 부호화 영상의 화전 평가 몇 개선에 필수적인 블록화 외곡 정도를 측정하는 새로운 블라인드 측정 모델을 제안한다. 제안된 모델은 원영상을 필요로 하지 않으며 또한 인간시각 특성의 다채널 구조에 따른 주파수 민감도와 마스킹 현상을 반영하여 영상 부호화시 발생하는 블록화 외곡량을 정량적으로 검출, 측정하였으며 실험을 통해 제안된 모델의 타당성을 검증하였다.
Due to the block-based discrete cosine transform (BDCT), JPEG compressed images usually exhibit blocking artifacts. When the bit rates are very low, blocking artifacts will seriously affect the image's visual quality. A bilateral filter has the features for edge-preserving when it smooths images, so we propose an adaptive-weighted bilateral filter based on the features. In this paper, an image-deblocking scheme using this kind of adaptive-weighted bilateral filter is proposed to remove and reduce blocking artifacts. Two parameters of the proposed adaptive-weighted bilateral filter are adaptive-weighted so that it can avoid over-blurring unsmooth regions while eliminating blocking artifacts in smooth regions. This is achieved in two aspects: by using local entropy to control the level of filtering of each single pixel point within the image, and by using an improved blind image quality assessment (BIQA) to control the strength of filtering different images whose blocking artifacts are different. It is proved by our experimental results that our proposed image-deblocking scheme provides good performance on eliminating blocking artifacts and can avoid the over-blurring of unsmooth regions.
본 논문에서는 MC-FRUC(Motion Compensated Frame Rate Up-Conversion) 에서 사용될 수 있는 주파수 영역에서의 블로킹 현상(blocking artifacts) 검출 알고리즘을 제안한다. MC-FRUC 알고리즘은 블록 단위로 움직임 벡터를 계산하여 움직임 보상을 수행함으로써 블록 경계선 주변에서 블로킹 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 블로킹 현상 검출을 위해 보간된 영상(interpolated frame)의 주파수 성분을 분석하여 블록경계에서 블록킹 현상을 감소시킨다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 FRUC 방법보다 더 나은 주관적 화질을 보인다. 제안한 방법은 또한 기존의 BDMC(Bi-Directional Motion Compensation) 대비 평균 약 0.45 dB PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상되었다.
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.
현재 정지 영상 압축에 가장 많이 쓰이고 있는 JPEG 부호기는 블록 단위의 이산 여현 변환과 양자화 과정을 이용한다. 이러한 JPEG부호화 방식은 다른 정지 영상 부호화 방식에 비해서 상당히 우수한 압축 효율을 나타내지만 저 비트율에서 정지 영상을 부호화 할 경우 거친 양자화 과정으로 인해 블록내의 고주파 성분 계수들을 잃기 때문에 복호했을 때 블록 단위로 블록킹 현상이 발생한다. 본 논문에서는 높은 압축율로 정지 영상을 JPEG 부호화 하였을 때 발생하는 블록킹 현상을 간단하게 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블록의 경계에서 나타나는 블록킹 현상을 $4{\times}4$ 블록 단위의 DCT 도메인에서 효율적으로 제거하는 방법으로 먼저 블록 경계에서 나타나는 블록킹 현상의 특징을 DCT 도메인에서 관찰하고, 그 후에 $4{\times}4$ 블록 단위의 효과적인 필터링 방법을 이용하여 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과에서는 다른 알고리즘에 비해서 제안하는 알고리즘의 객관적이고 주관적인 화질의 우수함을 보인다.
본 논문에서는 다층스케일 에지로부터 특이점 검출을 이용한 블록화 현상 제거 방법을 제안하였다. 블록 부호화된 영상에서 블록화 현상 및 에지와 같은 특이점들은 다층스케일 웨이블릿 변환 영역에서 국부 계수 최대치로 검출된다. 제안한 방법에서는 국부 계수 최대치의 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 블록화 현상 및 에지의 특이점들을 구분하고, 웨이블릿 변환 영역에서 블록화 현상에 의한 특이점들을 영역에 따라 스케일별로 제거한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.
In block-based lossy video compression, severe quantization causes discontinuities along block boundaries so that annoying blocking artifacts are visible in decoded video imases. These blocking artifacts significantly decrease the subjective image quality. In order to reduce the blocking artifacts in decoded images, many algorithms have been proposed However studies on so called, corner outliers, have been very limited. Corner outliers make image edges look disconnected from those of neighboring blocks at cross block boundary. In order to solve this problem, we propose a corner outlier detection and compensation algorithm as post-processing in spatial domain The experiment results show that the proposed method provides much improved subjective image quality.
Low bit rate image/video coding is essential for many visual communication applications. When bit rates become low, most compression algorithms yield visually blocking artifacts that highly degrade the perceptual quality, and post-processing approaches provide one attractive solution. In this paper, we provide simple and very efficient blocking artifacts reduction method using constrained random value addition. Our method is simple enough to be used for real-time post-processing of video.
In this paper, we propose a post-processing method to reduce the blocking artifacts. We perform the post-processing only in the spatial domain so that it is readily applicable to real-time video decoder. Many approaches proposed so far for deblocking deal with only The luminance signal. but here we propose processing the chrominance signals as well since the low bit rare application where the blocking artifacts are most problematic suffers significantly from the color misalignment caused by blocking artifacts occurring to chrominance data as well. The proposed method is composed of low pass filtering in two steps considering the edge direction. The first step is the IIR low pass filtering in the diagonal direction, and the second step is another IIR low pass filtering in horizontal and vertical directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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