초록

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채색화 기법은 일부 픽셀의 색상 정보를 이용하여 흑백의 이미지에 색상 정보를 추가하는 기법이다. 이러한 채색화 기법을 기반으로한 색상 이미지 압축기법들이 연구되고 있다. 색상 평면에서 대표적인 픽셀들을 소스 픽셀로 자동적으로 선택하고, 이 소스 픽셀들의 위치와 색상 정보만을 디코더에 압축하여 전송한다. 본 논문에서는 밝기 변화량을 이용하여 소스 픽셀의 위치를 결정함으로써, 디코더에서도 동일한 작업으로 소스 픽셀의 위치를 결정할 수 있다. 따라서 소스 픽셀에 대한 위치정보를 전송하기 위한 비트량을 줄임으로써 압축 효율을 높였다. 제안알고리듬은 디코더에서 색상정보의 복원에 이용하는 채색화 기법의 특성에 맞추어서 밝기가 평평하고 넓은 영역에서 먼저 소스픽셀을 선택하여, 이웃의 비슷한 밝기를 가지는 픽셀에 대한 색상 정보를 효율적으로 압축한다.

채색화 기법은 일부 픽셀의 색상 정보를 이용하여 흑백의 이미지에 색상 정보를 추가하는 기법이다. 이러한 채색화 기법을 기반으로한 색상 이미지 압축기법들이 연구되고 있다. 색상 평면에서 대표적인 픽셀들을 소스 픽셀로 자동적으로 선택하고, 이 소스 픽셀들의 위치와 색상 정보만을 디코더에 압축하여 전송한다. 본 논문에서는 밝기 변화량을 이용하여 소스 픽셀의 위치를 결정함으로써, 디코더에서도 동일한 작업으로 소스 픽셀의 위치를 결정할 수 있다. 따라서 소스 픽셀에 대한 위치정보를 전송하기 위한 비트량을 줄임으로써 압축 효율을 높였다. 제안알고리듬은 디코더에서 색상정보의 복원에 이용하는 채색화 기법의 특성에 맞추어서 밝기가 평평하고 넓은 영역에서 먼저 소스픽셀을 선택하여, 이웃의 비슷한 밝기를 가지는 픽셀에 대한 색상 정보를 효율적으로 압축한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 채색화(Colorization)란 [1,2], 흑백이미지에 색상 정보를 추가하여 자연스러운 컬러 이미지를 구성하는 기법이다. 고전 영화의 복원이나 애니메이션의 자동적인 채색 등에 활용되는 채색화 기법은 최소한의 픽셀(pixel)들의 색상정보를 이용하여 자연스러운 채색화 결과를 얻는데 연구 목적이 있다. 일반적으로 채색화 기법은 비슷한 밝기를 가지는 이웃 픽셀은 비슷한 색상을 가진다는 특성을 기반으로, 사용자가 색상 정보를 입력한 일정 픽셀들을 소스(source) 픽셀로 사용하여 나머지 영역을 자동적으로 채색화 한다.
• 앞서 살펴본 채색화 기법을 이용한 이미지 압축의 경우 소스 픽셀들의 색상정보와 위치정보를 모두 전송해야 하므로 소스 픽셀의 갯수가 많아질 수록 정보량이 많이 발생한다. 본 논문에서는 밝기 평면의 정보를 이용하여 소스 픽셀의 위치를 결정함으로써 소스 픽셀에 의한 정보량을 줄인다. 디코더에서도 동일한 방법으로 소스 픽셀의 위치를 결정할 수 있으므로 소스 픽셀에 대한 위치정보를 전송할 필요없다.

가설 설정

• 디코더에서도 동일한 방법으로 소스 픽셀의 위치를 결정할 수 있으므로 소스 픽셀에 대한 위치정보를 전송할 필요없다. 채색화 기법은 밝기 정보가 비슷한 이웃 픽셀들은 비슷한 색상을 갖는다는 가정을 기반으로 하므로, 밝기 변화량을 이용하여 밝기가 평평하고 넓은 영역부터 소스 픽셀을 선택한다. 선택한 소스 픽셀에 대한 색상 정보만을 디코더 측에 전송하고, 이를 이용하여 Heu et al.
• 채색화 기법은 밝기 정보가 비슷한 이웃 픽셀들은 비슷한 색상을 갖는다는 가정을 기반으로 한다. 따라서 밝기 변화량이 적은 평평한 영역에서 먼저 소스 픽셀을 선택하고, 주변의 밝기가 비슷한 픽셀들을 선택된 소스 픽셀과 비슷한 색상으로 채색되도록 한다.

제안 방법

• 따라서 색상 소스에 대한 위치정보를 제외한 색상 정보만을 디코더측에 전송함으로써 압축 효율을 높였다. 디코더에서는 전달 받은 소스 픽셀들을 이용하여 채색화 기법을 통하여 색상 평면을 복원하였다.
• 먼저 높은 스케일의 가우시안 피라미드를 이용하여 밝기가 평평한 넓은 영역의 중심 픽셀을 선택한다. 즉, g_l(p_l) 값이 가장 적은 픽셀 p_l 을 선택하고, 선택된 소스 색상 C_l(p_l)에 의한 주변 영역의 에러(error)를 계산한다.
• 밝기 변화량을 기반으로 구한 가우시안 피라미드를 이용하여 색상 평면을 대표하는 색상 소스를 선택하여 이미지를 압축하는 기법을 제안하였다. 인코더에서뿐 아니라 밝기 변화량을 이용하여 디코더에서도 동일하게 색상 소스를 선택할 수 있다.
• 제안하는 채색화 기법을 이용한 이미지 압축 기법은 다음 순서로 진행된다. 밝기 정보와 색상 정보간의 연관성을 줄이기 위하여 YCbCr 색상 정보를 사용한다. 밝기 정보인 Y 평면의 경우 기존 압축 기법인 H.
• Cheng et al.은 랜덤(random)하게 임의의 픽셀들을 소스 픽셀로 선택한 후, learning 에 의하여 나머지 영역을 채색하기 위한 모델(model)을 구한다. 모델에 대한 에러를 계산하고 에러가 많은 부분에서 소스 픽셀을 추가하는 단계를 반복한다.
• 인코더(encoder)에서 소스 픽셀의 위치를 자동적으로 선택하여 소스 픽셀들을 정보만을 압축하여 보낸다. 전송받은 소스 픽셀들을 이용하여 디코더(decoder)에서 채색화 알고리듬을 사용하여 색상 평면(plane)을 복원한다.
• 색상 이미지의 압축 결과 비교를 위하여 표 1 과 같이 3 개의 이미지를 사용하였다. 제안 알고리듬에서 밝기 정보는 H.264/AVC [6]를 이용하여 압축하였고, 선택된 소스 픽셀의 색상 정보와 부가 정보의 경우 무손실 압축을 했다. 비교를 위하여 H.

대상 데이터

• 264/AVC [6]를 이용하여 압축하였고, 선택된 소스 픽셀의 색상 정보와 부가 정보의 경우 무손실 압축을 했다. 비교를 위하여 H.264/AVC YCbCr4:4:4 를 이용하였다[6].

이론/모형

• 디코더에서 색상 복원을 위한 채색화 기법은 Heu et al. [2]의 채색화 기법을 사용한다. 일부분의 색상 정보를 가진 소스 픽셀을 이용하여 나머지 픽셀들을 채색하기 위하여, 채색 순서를 색상이 없는 픽셀 p 에 대하여 우선권 π(p)로 정의한다.
• 선택한 소스 픽셀에 대한 색상 정보만을 디코더 측에 전송하고, 이를 이용하여 Heu et al. [2]의 채색화 기법을 이용하여 색상 평면을 복원한다.
• 밝기 정보와 색상 정보간의 연관성을 줄이기 위하여 YCbCr 색상 정보를 사용한다. 밝기 정보인 Y 평면의 경우 기존 압축 기법인 H.264/AVC [6]를 이용하여 압축한다. 색상정보인 Cb 평면과 Cr 평면의 경우 소스 픽셀들을 선택하여 그 픽셀들의 색상 정보를 압축한다.
• 소스 픽셀을 선택하기 위해서 가우시안 피라미드(Gaussian pyramid) [7]를 이용하여 넓은 영역에 대한 밝기 변화량을 정의한다. 5x5 가우시안 커널(Gaussian kernel) w(q) 와 subsampling 을 사용하여, 스케일(scale) l 의 밝기 변화량 g_l(p_l)을 구한다.

성능/효과

• "House" 이미지의 경우 859 개의 픽셀, "Lena"이미지의 경우 54 픽셀이 소스 픽셀로 선택되었다. 대표적인 소스 픽셀을 자동으로 선택하여 밝기가 평평한 영역에서 불필요한 정보를 줄였으며, 위치 정보 전송에 따른 비트량이 발생하지 않으므로 압축 비트량은 감소하면서 색상 평면에서 PSNR이 증가함을 보인다.
• 인코더에서뿐 아니라 밝기 변화량을 이용하여 디코더에서도 동일하게 색상 소스를 선택할 수 있다. 따라서 색상 소스에 대한 위치정보를 제외한 색상 정보만을 디코더측에 전송함으로써 압축 효율을 높였다. 디코더에서는 전달 받은 소스 픽셀들을 이용하여 채색화 기법을 통하여 색상 평면을 복원하였다.
• 768x512 픽셀의 "Hats"이미지의 경우 539 개의 픽셀이 소스 픽셀로 선택되었다. 선택된 픽셀의 색상정보만을 전송하여 동일한 비트량에서 H.264/AVC 보다 PSNR이 Cr 평면 0.123dB, Cb 평면 0.1448dB 정도 향상되었다. "House" 이미지의 경우 859 개의 픽셀, "Lena"이미지의 경우 54 픽셀이 소스 픽셀로 선택되었다.

후속연구

• 인코더 측에서 기존 압축기법과 같이 반복을 통한 에러 보정을 수행하지 않았기 때문에 앞으로 에러보정의 과정을 통하여 PSNR 개선이 가능할 것이다. 또한 소스 픽셀의 무손실 압축에 대한 개선을 통하여 좀더 효율적인 압축이 가능할 것이며, 앞으로 비트량에 따라 소스 픽셀의 수를 자동적으로 결정하는 방향에 대한 연구도 가능 할 것으로 기대된다.
• 인코더 측에서 기존 압축기법과 같이 반복을 통한 에러 보정을 수행하지 않았기 때문에 앞으로 에러보정의 과정을 통하여 PSNR 개선이 가능할 것이다. 또한 소스 픽셀의 무손실 압축에 대한 개선을 통하여 좀더 효율적인 압축이 가능할 것이며, 앞으로 비트량에 따라 소스 픽셀의 수를 자동적으로 결정하는 방향에 대한 연구도 가능 할 것으로 기대된다.

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