[논문]다운스케일링 기법과 서브샘플링 기법을 활용한 컬러 이미지 압축에 관한 연구

이완범

doi:10.5762/kais.2019.20.2.20

다운스케일링 기법과 서브샘플링 기법을 활용한 컬러 이미지 압축에 관한 연구
A study on color image compression using downscaling method and subsampling method 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.2, 2019년, pp.20 - 25

초록
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멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most multimedia signals contain image data, so the problem of efficient processing and transmitting the image data is an important task of the information society. This paper proposes a compression algorithm that reduces the color bits according to importance using YUV color space among the various methods of compressing image data. 4: 2: 2 subsampling is the standard in the field of video. Using the color information and the characteristics of the human retina, YUV color data was reduced by 4: 2: 2 subsampling. The YUV images and RGB images can be interconverted using the transformation matrix. The image data was converted into color space by YUV, and the relatively low U and V bits were subjected to a downscaling operation. The data was then compressed through 4: 2: 2 subsampling. The performance of the proposed algorithm was compared and analyzed by a comparison with existing methods. As a result of the analysis, it was possible to compress the image without reducing the information of the low importance color element and without significant deterioration in the quality compared to the original.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. YUV separated into individual components (a) Original (b) Y Component (c) U Component (d) V Component
그림 Fig. 2. Image with less than 6 bits of color information
표 Table 1. 4:4:4 YUV and 4:2:2 YUV
그림 Fig. 3. Original and down scaled images (a) Original (b) Original Zoom (c) 8:6:6 Down Scale (d) 8:6:6 Down Scale Zoom
그림 Fig. 4. Original and 4:2:2 Sub Sampling images (a) Original (b) Original Zoom (c) 4:2:2 Sub Sampling (d) 4:2:2 Sub Sampling Zoom
표 Table 2. 8bit Color and 10bit Color
그림 Fig. 5. Original and 6:4:4 down scaled images (a) Original (b) Original Zoom (c) 6:4:4 Down Scale (d) 6:4:4 Down Scale Zoom
그림 Fig. 6. 4:2:2 and 4:2:2 down scaled images (a) 4:2:2 Sub Sampling (b) 4:2:2 Sub Sampling Zoom (c) 4:2:2 Down Scale (d) 4:2:2 Down Scale Zoom
그림 Fig. 7. 6:4:4 down Scale and 4:2:2 images (a) 6:4:4 Down Scale (b) 6:4:4 Down Scale Zoom (c) 8:6:6 Y‘U’V‘422 (d) 8:6:6 Y’U‘V’422 Zoom

AI 본문요약
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문제 정의

[9] 본 논문에서는 디지털 텔레비전, 디지털 카메라에 많이 사용되는 Y’UV 색 영역을 기본으로 설명하고자 한다.
본 논문에서는 상대적으로 중요도가 낮은 색상 정보를 줄여 이미지 손상 없이 압축률을 높일 수 있는 Y’U’V’422 방법을 제안하였다.
하지만 디지털 카메라에서 사용하고 있는 10비트 컬러의 동영상을 처리하기 위해서는 좀 더 많은 저장 공간과 높은 효율을 가진 압축 방식이 필요하다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 U, V 속성 비트를 줄여서 저장하는 알고리즘을 제안한다. 2장에서는 제안한 방법을 설명하고, 3장에서는 기존 결과물과 제안한 방법의 결과물을 비교, 분석 하였다.

제안 방법

마지막으로 압축률을 높이기 위하여 만들어진 YUV644 다운스케일 이미지와 본 논문에서 제안한 Y’U’V’4:2:2 이미지를 비교하기 위하여 Fig. 7과 같이 모의실험을 수행하였다.
상대적으로 중요도가 낮은 U, V 컴포넌트를 다운 스케일을 통하여 용량을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 [수식 2]를 사용하여 Y:U:V를 8:6:6 비율로 bit수를 줄인다. 6bit 이하로 줄이게 되면 이미지 품질이 눈에 띄게 낮아진다.
본 논문에서 제안한 다운스케일과 서브샘플링을 이용하여 얻어진 압축된 이미지와 기존의 방법을 이용하여 압축한 이미지들을 서로 비교하여 제안된 압축 방법을 확인하였다.
본 논문에서는 다운스케일된 컬러를 Y‘UV422 방식의 압축을 통하여 좀 더 많은 데이터를 줄이는 방법을 사용하였다.

이론/모형

제안된 Y’U’V’422 방법은 8:6:6 다운스케일 기법과 Y’UV422 서브샘플링 기법을 적용하여 이미지를 압축 하였다.

성능/효과

시뮬레이션 결과 산 쪽에 약간의 색감의 변화만 있었을 뿐 전체적인 품질의 변화가 없음을 확인할 수 있었다. 8:6:6으로다운스케일을 적용하여 원본 영상(24bit)의 약 17%(4bit)를 줄일 수 있었으며 이미지 품질에도 크게 영향을 주지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.
5는 원본 이미지와 6:4:4 다운스케일 기법을 적용한 이미지를 비교한 결과를 나타내고 있다. Fig. 5에 나타낸 것과 같이 색의 상당 부분을 잃게 되어 많은 부분에 노이즈가 노출되었을 뿐 아니라 색감도 많이 줄어들었음을 확인하였다. 특히 밝기 정보가 적은 하늘을 비교 했을 때 화질 차이가 크게 나타났으며, 전제적으로 이미지의 품질이 크게 떨어짐을 확인할 수 있었다.
Fig. 6에 나타난 것과 같이 확대된 두 이미지의 차이가 없음을 확인할 수 있었으며 크기도 14bit로 원본 이미지(24bit)의 약 41.7%(10bit), Y’UV422 이미지(16bit)의 12.5%(2bit)를 줄일 수 있었다.
5%를 줄일 수 있었다. 모의실험 결과 제안한 Y’U’V’422 이미지 압축 방법이 이미지를 손상시키지 않으면서 용량도 효율적으로 줄 일 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안된 알고리즘은 이미지 데이터의 크기를 줄이고 처리 속도를 향상 시킬 수 있어 UHDTV 같은 대용량 영상 및 이미지 데이터를 고속으로 처리해야하는 시스템에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.
4는 원본 영상과 기존의 4:2:2 서브샘플링기법을 적용한 영상을 비교한 결과를 나타내고 있다. 그림에서 보는 봐와 같이 4:2:2 서브 샘플링은 많은 곳에서 표준으로 사용하는 만큼 품질의 신뢰도가 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이미지의 용량은 원본 이미지(24bit)의 약 33.
모의실험 결과 두 이미지의 크기는 픽셀 당 14Bit로 변화가 없었지만 이미지의 품질은 제안된 8:6:6 다운스케일 Y’U‘V’422가 월등히 좋다는 것을 시뮬레이션 결과 확인할 수 있었다.
5%를 줄일 수 있었다. 모의실험 결과 제안한 Y’U’V’422 이미지 압축 방법이 이미지를 손상시키지 않으면서 용량도 효율적으로 줄 일 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안된 알고리즘은 이미지 데이터의 크기를 줄이고 처리 속도를 향상 시킬 수 있어 UHDTV 같은 대용량 영상 및 이미지 데이터를 고속으로 처리해야하는 시스템에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.
3은 원본 이미지와 8:6:6 다운스케일을 적용한 이미지를 서로 비교한 결과를 나타내고 있다. 시뮬레이션 결과 산 쪽에 약간의 색감의 변화만 있었을 뿐 전체적인 품질의 변화가 없음을 확인할 수 있었다. 8:6:6으로다운스케일을 적용하여 원본 영상(24bit)의 약 17%(4bit)를 줄일 수 있었으며 이미지 품질에도 크게 영향을 주지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.
6은 4:2:2 서브샘플링 기법을 적용한 Y’UV422이미지와 본 논문에서 제안한 8:6:6 다운스케일 이미지에 4:2:2 서브샘플링 기법을 적용한 Y’U’V’422 이미지를 비교한 결과를 나타내고 있다. 시뮬레이션 결과 이미지의 차이가 없음을 확인할 수 있었다. 정확하게 두 이미지의 차이를 확인하기 위하여 Fig.
그림에서 보는 봐와 같이 4:2:2 서브 샘플링은 많은 곳에서 표준으로 사용하는 만큼 품질의 신뢰도가 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이미지의 용량은 원본 이미지(24bit)의 약 33.3% (8bit)를 줄일 수 있으며 육안으로 원본 이미지와 비교 하였을 때 이미지 차이를 구분할 수 없음을 확인하였다.
제안된 Y’U’V“422 기법의 이미지는 픽셀당 14bit로 원본 이미지(24bit)의 약 41.7%, Y’UV422 이미지(16bit)의 12.5%를 줄일 수 있었다.
5에 나타낸 것과 같이 색의 상당 부분을 잃게 되어 많은 부분에 노이즈가 노출되었을 뿐 아니라 색감도 많이 줄어들었음을 확인하였다. 특히 밝기 정보가 적은 하늘을 비교 했을 때 화질 차이가 크게 나타났으며, 전제적으로 이미지의 품질이 크게 떨어짐을 확인할 수 있었다.

후속연구

모의실험 결과 제안한 Y’U’V’422 이미지 압축 방법이 이미지를 손상시키지 않으면서 용량도 효율적으로 줄 일 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안된 알고리즘은 이미지 데이터의 크기를 줄이고 처리 속도를 향상 시킬 수 있어 UHDTV 같은 대용량 영상 및 이미지 데이터를 고속으로 처리해야하는 시스템에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	4:2:2 서브샘플링이 디지털 카메라에서 나타나는 문제점은 무엇인가?	이런 장점 때문에 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 하지만 디지털 카메라에서 사용하고 있는 10비트 컬러의 동영상을 처리하기 위해서는 좀 더 많은 저장 공간과 높은 효율을 가진 압축 방식이 필요하다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 U, V 속성 비트를 줄여서 저장하는 알고리즘을 제안한다.
	YUV란 무엇인가?	색의 밝기와 색 정보를 분리하기 위해서는 YUV 색 공간을 사용해야 한다. YUV는 영상이나 이미지의 압축에 많이 사용되는 색 영역으로, Y(휘도), U,V(컬러정보)로 구성되어있다. YUV 는 Y’UV, YUV, YCbCr, YPbPr 등 여러 가지로 분류된다.
	4:2:2 서브샘플링의 장점은 무엇인가?	그중에서 4:2:2 서브 샘플링은 U, V의 수평 해상도를 절반으로 압축하는 방식이다. 4:2:2 서브샘플링은 원래의 2/3의 데이터만 사용하여 이미지를 표현할 수 있다. 그리고 밝기와 색상정보의 특성상 육안으로 그 차이를 쉽게 구분하지 못하는 장점이 있다.

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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