[논문]웨이브릿 변환을 이용한 POCS 기반의 후처리 기법

권구락; 김효각; 김윤; 고성제

[국내논문] 웨이브릿 변환을 이용한 POCS 기반의 후처리 기법
Post-processing Technique Based on POCS Using Wavelet Transform 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.43 no.3 = no.309, 2006년, pp.1 - 8

권구락 (고려대학교 전기전자전파공학부) , 김효각 (고려대학교 전기전자전파공학부) , 김윤 (강원대학교 전기전자정보통신공학부) , 고성제 (고려대학교 전기전자전파공학부)

초록
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본 논문에서는 복원된 영상에서 블록현상을 제거하기 위해 POCS 이론을 기반으로 효율적인 후처리 기법을 제안한다. 블록 현상을 나타내는 불필요한 고주파성분을 제거하기 위해 웨이브렛 변환으로 효과적인 SCS 및 그 투영자를 제안한다. 또한 원 영상에서 에지로 나타나는 고주파성분은 찾아서 유지하는 방법도 제안한다. 실험결과로 제안하는 방법은 향상된 주관적 화질뿐만 아니라, 복원된 출력 영상에서의 PSNR이 향상됨을 알 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a new post-processing method, based on the theory of the projection onto convex sets (POCS) to reduce the blocking artifacts in decoded images. We propose a few smoothness constraint set (SCS) and its projection operator in the wavelet transform (WT) domain to remove unnecessary high-frequency components caused by blocking artifacts. We also propose a new method to find and preserve the original high frequency components of the image edge. Experimental results show that the proposed method can not only achieve a significantly enhanced subjective quality, but also have the PSNR improvement in the output image.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

웨이브릿 변환 결과의 고주파 영역은 불필요한 고주파 성분뿐만 아니라 원영상의 윤곽선에 의한 고주파 성분도 포함한다. 따라서 본 논문에서는 원 영상의 윤곽선을 유지하면서 불필요한 고주파 성분만 제거할 수 있는 향상된 SCS를 제안한다. 그림 5에 제안하는 알고리즘의 예이다.
본 논문에서는 영상의 블록 현상을 감소시키기 위해서, POCS 이론을 기반으로 하는 후처리 기법을 제안하였다. JPEG 복호화된 영상을 웨이브릿 변환하고 이를 블록 단위로 재배열을 하여 수평, 수직 고주파 성분 영역에서 불필요한 블록 현상 성분을 포함한 웨이브릿 계수들을 제거하는 SCS을 정의 및 투영하는 방식을 제안하였다.

제안 방법

JPEG 복호화된 영상을 웨이브릿 변환하고 이를 블록 단위로 재배열을 하여 수평, 수직 고주파 성분 영역에서 불필요한 블록 현상 성분을 포함한 웨이브릿 계수들을 제거하는 SCS을 정의 및 투영하는 방식을 제안하였다. 실험결과에 있어서, 주관적인 측면에서 후처리 된 영상의 블록 현상을 효과적으로 제거하였을 뿐만 아니라 객관적인 화질 개선됨을 실험결과를 통해 알 수 있다.
처음으로 제안하였다.図 Zakhor 알고리즘은 SCS와 QCS의 두 제한 집합을 정의하고 두 집합으로의 투영을 통해 블록 현상을 제거하였고 이 방법의 수렴성을 POCS 이론을 이용하여 증명하였다. 이 알고리즘에서 SCS로의 투영자는 저역 통과 필터링으로 정의하였고 저역 통과 필터링에 의한 경계선 손실을 보상하기 위해 DCT 계수의 범위를 QCS로 정의하여 계수를 범위 내로 조절하는 투영자를 정의하였다.
못한다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 SCS 및 그 투영 자는 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 압축/복원된 영상을 웨이브릿 변환하고, 이를 블록 단위로 재배열을 하여 수평 . 수직 에지 대역에서 나타날 수 있는 블록 현상 성분을-포함한 웨이브릿 계수들을 추출하고 제거함으로써 블록현상을 감소시킨다.
수직 에지 대역에서 나타날 수 있는 블록 현상 성분을-포함한 웨이브릿 계수들을 추출하고 제거함으로써 블록현상을 감소시킨다. 또한 블록 현상을 포함하는 계수를 제거할 때, 원영상의 에지 성분과 불필요한 블록 성분을 효과적으로 구분하여 제거하는 방법을 제안한다.
이 집합에 의한 투영자는 밝고 평탄한 영역에서는 blurring 효과를 크게 하고 어둡고 변화가 많은 영역에서는 blurring 효과를 작게 하는 것으로 정의한다. 또한, Paek과 Kim의 알고리듬도 Zahkor의 수렴되지 않는 문제점을 개선하고자 DCT 계수의 특성을 이용한 SCS를제안하였다. 明回 Paek과 K血이 제안한 SCS는 블록의 경계에서 고주파 성분이 발생한다는 원리를 이용한 집합이다.
변환에 의한 에러이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 변환 신호 乩(n)으로부터 블록 변환 에러 EbM 를 제거한다. 다음 절에서는 Eg)를 제거하기 위한 향상된 SCS를 제안한다.
図 Zakhor 알고리즘은 SCS와 QCS의 두 제한 집합을 정의하고 두 집합으로의 투영을 통해 블록 현상을 제거하였고 이 방법의 수렴성을 POCS 이론을 이용하여 증명하였다. 이 알고리즘에서 SCS로의 투영자는 저역 통과 필터링으로 정의하였고 저역 통과 필터링에 의한 경계선 손실을 보상하기 위해 DCT 계수의 범위를 QCS로 정의하여 계수를 범위 내로 조절하는 투영자를 정의하였다. 하지만 Zakhor 의 방법은 SCS가 convex 집합이 아니기 때문에 수렴이 되지 않는 문제점이 있다.
제안하는 알고리즘은 복원된 영상에서 블록현상에 의한 불필요한 고주파 성분을 제거하기 위해 F* 를 사용한다. 理는 /碧의 변환된 신호이며 블록 현상에 의해 원 영상의 변환된 신호에 비해 많은 고주파 성분을 가지고 있다.
제안한 알고리즘은 DCT 기반 압축/복원 영상을 웨이브릿 변환하고 그 결과를 각 블록별로 재배치한 후수평/수직 에지 대역내의 블록 성분의 위치에 해당되는웨이브릿 계수를 수정하여 역웨이브릿 변환하는 것이다. 그림 2는 설명을 위해 예로 든 영상으로 16개의 8×8 블록으로 나뉜 32x32 크기의 영상이다.

대상 데이터

본 논문에서는 제안한 SCS를 이용한 복원 결과의 성능을 측정하기 위해서 256x2%의 해상도와 256 단계를 밝기를 가지는 그레이 영상을 사용하였다. 실험에는 BARBARA, ZELDA, PEPPER, FACE 영상을 사용하였다.
실험에는 BARBARA, ZELDA, PEPPER, FACE 영상을 사용하였다. 그림 10는 원영상과 표 1의 양자화 계수를 이용하여 얻어진 JPEG 복호화 영상이다.

이론/모형

그림 10는 원영상과 표 1의 양자화 계수를 이용하여 얻어진 JPEG 복호화 영상이다. 실험 결과는 Zakhor, Kim, Paek 알고리즘과 제안한 알고리즘을 각각의 영상에 적용하여 확인하였다.
알고리즘을 적용한 결과의 성능을 측정하기 위해서 PSNR을 이용하였다. MXN의 해상도와 [0, 255] 의 밝기 범위를 가지는 영상의 PSNR 은 다음과 같이 정의 된다.

성능/효과

여기서 한번의 반복은 영상을 SCS로 투영한 후 QCS로다시 투영하는 과정이다. 그림 11의 그래프를 보면 Zakhor의 알고리즘은 수렴에 실패 하지만 제안한 알고리즘은 4번 이내에 빠르게 수렴하며 수렴시의 PSNR이다른 알고리즘에 비해 높은 것을 확인할 수 있다.
여기서 한 번의 반복은 영상을 SCS로 투영한 후 QCS로 다시 투영하는 과정이다. 그림 11의 그래프를 보면 Zaklior의 알고리즘은 수렴에 실패 하지만 제안한 알고리즘은 4번 이내에 빠르게 수렴하며 수렴시의 PSNR이 다른 알고리즘에 비해 높은 것을 확인할 수 있다. 그림 12와 그림 13은 각 알고리즘을 적용한 실제 결과 영상을 비교한 것이다.
이는 원영상의 중요한 에지 정보를 보존하고 불필요한 블록 성분을 효과적으로 줄인 것이다. 또한, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존의 후처리 기법보다 최소 반복구간에서 수렴하기 때문에 계산량이 훨씬 감소함을 알 수 있다.
JPEG 복호화된 영상을 웨이브릿 변환하고 이를 블록 단위로 재배열을 하여 수평, 수직 고주파 성분 영역에서 불필요한 블록 현상 성분을 포함한 웨이브릿 계수들을 제거하는 SCS을 정의 및 투영하는 방식을 제안하였다. 실험결과에 있어서, 주관적인 측면에서 후처리 된 영상의 블록 현상을 효과적으로 제거하였을 뿐만 아니라 객관적인 화질 개선됨을 실험결과를 통해 알 수 있다. 이는 원영상의 중요한 에지 정보를 보존하고 불필요한 블록 성분을 효과적으로 줄인 것이다.
영상에 대해 정리한 것이다. 표에서도 제안한 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 성능이 뛰어남을 확인할 수 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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