[논문]모바일 환경에서 적응적인 필터링을 이용한 실시간 블록현상 제거 기법

유재욱; 박대현; 김윤

[국내논문] 모바일 환경에서 적응적인 필터링을 이용한 실시간 블록현상 제거 기법
A Real Time Deblocking Technique Using Adaptive Filtering in a Mobile Environment 원문보기

컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean Association of Computer Education, v.13 no.4, 2010년, pp.77 - 86

유재욱 (강원대학교 일반대학원 컴퓨터정보통신공학과) , 박대현 (강원대학교 일반대학원 컴퓨터정보통신공학과) , 김윤 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a real time post-processing visual enhancement technique to reduce the blocking artifacts in block based DCT decoded image for mobile devices that have allocation of the restricted resource. In order to reduce the blocking artifacts effectively even while preserving the image edge to the utmost, the proposed algorithm uses the deblocking filtering or the directional filtering according to the edge detection of the each pixel. After it is discriminated that the pixel to apply the deblocking filtering belongs again to the monotonous area, the weighted average filter with the adaptive mask is applied for the pixel to remove the blocking artifacts. On the other hand, a new directional filter is utilized to get rid of staircase noise and preserve the original edge component. Experimental results show that the proposed algorithm produces better results than those of the conventional algorithms in both subjective and objective qualities.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 논문에서는 중심 픽셀이 monotonous 영역에 속하는가를 정량적으로 판별하기 위해 Monotonousness와 Coupling이라는 값을 정의한다. Coupling이란 인접한 픽셀 간에 존재하는 correlation을 이용한 것으로 수직, 수평 이웃끼리 같은 값을 가지고 있다면 Coupling을 2로 설정하고 대각선 이웃끼리는 1로 설정한다(그림 4).
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 실시간으로 블록현상을 제거하기 위한 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 후처리 기법은 먼저 에지 탐지(edge detection)를 통해 해당 픽셀이 에지 영역인지 아닌지를 판별하고, 에지가 아닌 화소에 대해서는 중심 화소 주변의 8개의 인접한 화소들간의 Monotonousness를 구한다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서의 효율적인 블록화 현상 제거 알고리즘을 제안하였다. 입력영상을 처리할 때에 라인 단위의 입력을 사용하여 모바일단말에서 제한적인 메모리자원에 대해 고려하였으며, 2단계의 필터링 과정을 통해 블록기반의 DCT를 사용하여 생기는 블록현상으로 인한 격자 잡음과 계단 잡음을 제거하고 화질을 향상시켰다.

제안 방법

계단 잡음을 제거하고 에지를 강화하여 화질을 개선하기 위해 방향성 필터링을 사용한다. 방향성 필터링은 중심픽셀 에지 검출, 중심픽셀 방향벡터 추출, 방향벡터 보정, 방향성 필터링으로 구성된다.
본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해서 그림 2의 시스템을 구성하여 실험환경을 구축하였다. 실험 영상으로는 모바일 환경을 고려하여 낮은 비트율의 JPEG[1]으로 복호화되어 블록현상을 가지는 “Lena”, “Bridge”, “Church”, “Pepper”를 사용하였다.
실험 영상으로는 모바일 환경을 고려하여 낮은 비트율의 JPEG[1]으로 복호화되어 블록현상을 가지는 “Lena”, “Bridge”, “Church”, “Pepper”를 사용하였다. 비교 대상으로는 제안한 알고리즘과 유사하게 부가적인 정보를 필요로 하지 않는 Reeve[7], Castagno[8]를 선택하였고, PSNR(peak to signal noise ratio)을 비교한 객관적 성능과 결과영상을 확대하여 주관적 화질을 평가하였다.
에지 검출을 통해 방향성 필터링을 적용하기에앞서 중심 픽셀의 방향벡터를 구하고, 그 방향에 따라 저역통과 필터링을 수행한다. 중심 픽셀의 방향성을 결정하기 위해 해당 픽셀을 중심으로 3×3 마스크 크기의 인접한 픽셀을 이용한다.
영상의 에지를 보존하고 2.2절에서 설명하는 방향성 필터링 과정을 통해 영상을 더욱 선명하게 하기 위해, 에지를 검출하고 에지가 아닌 픽셀에 대해서만 가중치 평균 필터를 사용하여 격자 잡음을 제거한다. 에지 검출을 위해 널리 쓰이는 소벨 마스크(Sobel mask)[14]를 사용하고, 식 (1)은 소벨마스크의 커널 및 소벨 계수 계산 방식을 나타낸다.
디블록킹 필터링은 5×5 크기의 가중치 평균 필터를 사용하는데, 주변 픽셀 중 중심 픽셀과 동일한 영역에 속하는 픽셀만을 디블록킹 필터링에 참여시킴으로써 화질 열화를 막는다. 이를 위해 5x5 마스크 내에 속하는 주변 픽셀에 대해 에지 여부를 검사한다. 에지의 판단은 앞선 중심픽셀에서 수행한 에지 검출과 동일하게 소벨마스크와 문턱값을 사용하여 수행한다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서의 효율적인 블록화 현상 제거 알고리즘을 제안하였다. 입력영상을 처리할 때에 라인 단위의 입력을 사용하여 모바일단말에서 제한적인 메모리자원에 대해 고려하였으며, 2단계의 필터링 과정을 통해 블록기반의 DCT를 사용하여 생기는 블록현상으로 인한 격자 잡음과 계단 잡음을 제거하고 화질을 향상시켰다. 다른 알고리즘과의 PSNR 비교를 통해 객관적 성능 평가로 우수성을 입증하였고, 영상 내에 존재하는 블록현상이 제거되어 부드럽고 선명한 영상을 얻을 수 있음을 주관적 화질비교를 통해 확인하였다.
라인단위로 입력되는 영상은 해당 시스템의 주요 알고리즘들이 적용될 수 있는 최소한의 영역만큼 입력되면 순차적으로 수행된다. 제안하는 알고리즘에서는 디블록킹 필터링과 방향성 필터링의 2가지 방법을 적용하여 블록화 현상을 효율적으로 제거하고, 블록화 현상으로 열화되었던 에지를 강화시켜줌으로써 영상이 보다 부드럽고 선명하게 나타나게 한다.
다른 알고리즘과의 PSNR 비교를 통해 객관적 성능 평가로 우수성을 입증하였고, 영상 내에 존재하는 블록현상이 제거되어 부드럽고 선명한 영상을 얻을 수 있음을 주관적 화질비교를 통해 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 하드웨어 설계 과정을 거쳐 칩으로 제작하여 모바일 단말에 적용하였다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 실시간으로 블록현상을 제거하기 위한 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 후처리 기법은 먼저 에지 탐지(edge detection)를 통해 해당 픽셀이 에지 영역인지 아닌지를 판별하고, 에지가 아닌 화소에 대해서는 중심 화소 주변의 8개의 인접한 화소들간의 Monotonousness를 구한다.
진행하면서 에지인 위치에는 X표시를 하고 에지가 아닌 위치에는 O 표시를 하여 적응적 마스크를 완성한다. 즉, O표시에 있는 픽셀들이 중심 픽셀과 같은 영역에 속해있다고 판단하여, O 표시 위치의 픽셀들만을 참조하여 필터링을 수행한다. 그림 8에 원래의 가우시안 함수와 유사하게 중심 위치에 가중치를 부여한 디블록킹 커널을 표시하였고, 그림 9에 적응적 마스크를 고려하여 재구성한 디블록킹 커널을 표시하였다.
<그림 16> 확대한 Church영상을 통한 기존 알고리즘과 주관적 화질 비교.
<그림 15> 확대한 Lena영상을 통한 기존 알고리즘과 주관적 화질 비교.

대상 데이터

실험 영상으로는 모바일 환경을 고려하여 낮은 비트율의 JPEG[1]으로 복호화되어 블록현상을 가지는 “Lena”, “Bridge”, “Church”, “Pepper”를 사용하였다.

데이터처리

<표 1> 기존 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 PSNR 비교.
입력영상을 처리할 때에 라인 단위의 입력을 사용하여 모바일단말에서 제한적인 메모리자원에 대해 고려하였으며, 2단계의 필터링 과정을 통해 블록기반의 DCT를 사용하여 생기는 블록현상으로 인한 격자 잡음과 계단 잡음을 제거하고 화질을 향상시켰다. 다른 알고리즘과의 PSNR 비교를 통해 객관적 성능 평가로 우수성을 입증하였고, 영상 내에 존재하는 블록현상이 제거되어 부드럽고 선명한 영상을 얻을 수 있음을 주관적 화질비교를 통해 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 하드웨어 설계 과정을 거쳐 칩으로 제작하여 모바일 단말에 적용하였다.

이론/모형

알고리즘을 적용한 결과의 성능을 측정하기 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하였다. M × N 의 해상도와 [0, 255]의 밝기 범위를 가지는 영상의 PSNR은 다음과 같이 정의된다.

성능/효과

본 실험결과을 통해 제안하는 블록화 현상 제거 알고리즘은 기존에 알려진 알고리즘보다 실험한 모든 영상에 대해 높은 PSNR값을 가지는 것을 알 수 있으며, 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
그림 15와 그림 16은 알고리즘들의 차이가 세부적으로 잘 나타나는 확대영상을 사용하여 비교하였다. 확대한 결과 영상에서 나타나듯 기존에 알고리즘에 비해 제안한 알고리즘을 적용하였을 경우 인공물이 효과적으로 제거되고, 영상에 존재하는 에지가 보다 잘 보존된 것을 확인할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	후처리 방법는 어떠한 점에서 장점이 있는가?	후처리 방법은 코덱(codec)을 변형시키지 않고, 화질을 개선시킬 수 있다는 점에서 장점이 있다. 선형 저대역 통과 필터를 이용하는 후처리 방법이 구현의 단순함으로 인해 가장 많이 알려져 있다[8].
	블록 현상 제거 기법은 어떻게 구성되는가?	블록 현상 제거 기법은 에지 검출, monotonous 영역 검출, 인접픽셀 에지 검출을 통한 적응적 마스크 구성, 5×5 가중치 평균 필터를 이용한 격자 잡음 제거 등으로 구성된다.
	저대역 통과 필터의 영상의 고유한 에지 성분을 흐리게 하고, 화질을 떨어뜨린다는 단점을 해결하기 위해 무엇이 제안되었는가?	그러나 저대역 통과 필터는 영상의 고유한 에지(edge) 성분을 흐리게 하고, 화질을 떨어뜨린다는 단점이 있다[9]. 이 문제를 해결하기 위해, 좀 더 복잡한 비선형 공간 적응적 필터가 제안되 었다[10]. 이 기법은 영상 블록의 특성에 따라 블록마다 각기 다른 필터를 적용하였다.

저자의 다른 논문 :

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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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