WO2016140414A1 - 촬영 정보에 기초하여 영상을 압축하는 방법 및 장치 - Google Patents

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류장희
정봉수
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Definitions

  • the image encoding method and apparatus may encode the image based on the shooting information obtained when the image is captured.
  • Apparatuses for encoding an image perform encoding by compressing the image as a method for efficiently decoding the image, and such compression may include a quantization process.
  • quantization image quality deterioration may occur relative to the original image.
  • image compression may be efficiently performed by performing compression based on whether the user can recognize image quality degradation significantly.
  • a technique for performing high-efficiency compression without subjective image quality deterioration has been proposed by relatively compressing a portion that is difficult to visually recognize by analyzing the image itself.
  • the image analysis process required to determine the degree of compression is a method of determining the importance of each region or analyzing the frequency components of the entire image, high complexity is required. If the image analysis process is simplified, the accuracy of the analysis results may be reduced, resulting in deterioration of image quality or difficulty in outputting sufficient compression results.
  • a method of encoding an image comprising: obtaining photographing information determined in a process of photographing an image; Generating metadata for determining a compression strength of the image based on the photographing information; Determining a compressive strength of the image based on the metadata; And encoding the image based on the determined compression strength.
  • the image encoding method and apparatus may perform the encoding process efficiently by compressing the image based on the shooting information obtained when the image is captured, without further analyzing the captured image itself.
  • FIG. 1A is a block diagram of an image encoding apparatus, according to an embodiment.
  • 1B is a block diagram of an image decoding apparatus for reproducing an image compressed by an image encoding apparatus.
  • 1C is a flowchart of an image encoding method that may be performed by an image encoding apparatus, according to an embodiment.
  • FIG. 2A illustrates a process of acquiring photographing information that is information about a motion of an image encoding apparatus when a motion of the image encoding apparatus occurs in a process of photographing an image.
  • 2B illustrates a process of recognizing a face region of a person in a process of capturing an image including a person, according to an embodiment.
  • FIG. 2C illustrates a process of identifying a focus area that is a focused area when the image encoding apparatus photographs an image according to an embodiment.
  • FIG. 3 illustrates a process of determining photographing information including information on an average brightness value based on a histogram of an image photographed by an image encoding apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • 4A and 4B illustrate an arrangement for representing a quantization process performed by an image encoding apparatus, according to an embodiment.
  • 4C illustrates a luminance quantization table and a color difference quantization table according to an embodiment.
  • FIG. 5 illustrates a configuration of an image encoding apparatus for encoding a dynamic image, according to an embodiment.
  • the image decoding apparatus may perform a decoding process that matches the image compression standard used by the image encoding apparatus to reproduce the compressed image by the image encoding apparatus.
  • a method of encoding an image comprising: obtaining photographing information determined in a process of photographing an image; Generating metadata for determining a compression strength of the image based on the photographing information; Determining a compressive strength of the image based on the metadata; And encoding the image based on the determined compression strength.
  • the acquiring the shooting information may include acquiring the shooting information including at least one of an exposure value, a shutter speed, an aperture value, and an ISO sensitivity of the image, and generating the metadata.
  • the performing may include generating information on an average brightness value of the image based on the obtained photographing information.
  • the acquiring of the shooting information may include acquiring the shooting information from a sensor including at least one of an earth magnetic field sensor and an acceleration sensor, which is attached to the apparatus for shooting the image.
  • the generating of the metadata may include generating motion information of the image based on the obtained photographing information.
  • the acquiring of the shooting information may include acquiring the shooting information including at least one of information on a face recognition area and a focused area in the image.
  • the generating may include generating coordinate data related to the photographing information based on the obtained photographing information.
  • the determining of the compressive strength may include determining the compressive strength by compressing the region indicated by the photographing information relatively weakly than other regions of the image.
  • the determining of the compressive strength may include determining the compressive strength by compressing strongly as the average brightness value is brighter, and weakly compressing by compressing weakly as the average brightness value is dark. It may include.
  • determining the compressive strength may include determining the compressive strength by compressing more strongly as the motion information indicates that the device moves faster.
  • the acquiring of the photographing information may include obtaining the photographing information including at least one of information on a face recognition region and a focused region based on a preview image associated with the image. It may include.
  • the acquiring of the photographing information may include photographing information including at least one of an auto focus function or information on a face area or a focused area of the person determined by the user's selection on the preview screen. It may include the step of obtaining.
  • the determining of the compressive strength may include determining a quantization parameter or a quantization table for quantizing the image based on the metadata.
  • an apparatus for encoding an image comprising: a photographing information obtaining unit obtaining photographing information in a process of photographing an image; A controller configured to generate metadata for determining a compressive strength of the image based on the photographing information, determine a compressive strength of the image based on the metadata, and encode the image based on the determined compressive strength;
  • An image encoding apparatus may be provided.
  • the photographing information acquisition unit may acquire the photographing information including at least one of an exposure value, a shutter speed, an aperture value, and an ISO sensitivity of the image, and the controller is configured to obtain the photographing information based on the obtained photographing information.
  • Information about an average brightness value of an image may be generated.
  • the photographing information acquisition unit is attached to the apparatus for photographing the image, and may acquire photographing information from a sensor including at least one of an earth magnetic field sensor and an acceleration sensor, and the controller photographs the obtained photographing information.
  • the motion information of the image may be generated based on the information.
  • the photographing information acquisition unit may acquire the photographing information including at least one of information on a face recognition area and a focused area in the image, and the controller may be configured based on the obtained photographing information. Coordinate data related to the photographing information may be generated.
  • the controller may determine the compression strength by compressing the region indicated by the photographing information relatively weaker than other regions of the image.
  • control unit may determine the compressive strength by compressing strongly as the average brightness value is brighter and weakly compress the weaker as the average brightness value is darker.
  • the controller may determine the compressive strength by compressing strongly as the motion information indicates that the device moves fast.
  • the image encoding apparatus wherein the photographing information obtaining unit obtains the photographing information including at least one of information on a face recognition region and a focused region based on the preview image associated with the image.
  • the photographing information obtaining unit obtains the photographing information including at least one of an auto focus function or information on a face area or a focused area of the person determined by the user's selection on the preview screen. It can be characterized.
  • the controller is configured to determine a quantization parameter (Quantization Parameter) or a quantization table (Quantization Table) for quantizing the image based on the metadata.
  • a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the image encoding method may be provided.
  • part refers to a hardware component, such as software, FPGA or ASIC, and “part” plays certain roles. However, “part” is not meant to be limited to software or hardware.
  • the “unit” may be configured to be in an addressable storage medium and may be configured to play one or more processors.
  • a “part” refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, procedures, Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuits, data, databases, data structures, tables, arrays and variables.
  • the functionality provided within the components and “parts” may be combined into a smaller number of components and “parts” or further separated into additional components and “parts”.
  • the "image” may be a static image such as a still image of a video or may represent a dynamic image such as a video, that is, the video itself.
  • sample means data to be processed as data allocated to a sampling position of an image.
  • pixel values and transform coefficients on a transform region may be samples in an image of a spatial domain.
  • a unit including the at least one sample may be defined as a block.
  • FIG. 1A is a block diagram of an image encoding apparatus 10 according to an embodiment.
  • the image encoding apparatus 10 may include a photographing information acquisition unit 11 and a controller 13.
  • the photographing information obtaining unit 11 may acquire the photographing image to process the photographing information necessary for the image processing performed by the image encoding apparatus 10.
  • the image encoding apparatus 10 may further include an image sensor (not shown) and an optical unit (not shown) capable of capturing an image.
  • an image sensor not shown
  • an optical unit not shown
  • FIG. 1C is a flowchart of an image encoding method that may be performed by the image encoding apparatus 10, according to an exemplary embodiment.
  • the image encoding apparatus 10 may acquire photographing information in a process of photographing an image.
  • the photographing information may correspond to information about a photographing environment that may be acquired by the image encoding apparatus 10 in the process of photographing an image.
  • the photographing information may include information about a brightness value obtained from the illuminance sensor when the image is captured.
  • the photographing information may include information on at least one of an exposure value, a shutter speed, an aperture value, and an ISO sensitivity set for capturing an image by the image encoding apparatus 10.
  • the information on the exposure value, the shutter speed, the aperture value, and the ISO sensitivity may correspond to an element capable of determining the brightness of the image to be processed. Therefore, the image encoding apparatus 10 may determine how much the brightness of the image currently being captured is based on the shooting information acquired through the shooting information acquisition unit 11. That is, the image encoding apparatus 10 may determine the brightness value of the image based only on the photographing information, without further analyzing the image data that is the result of capturing the image, so that an additional image analysis process may be omitted.
  • the image capturing information obtaining unit 11 of the image encoding apparatus 10 may obtain information about the movement of the image encoding apparatus 10 as the image capturing information in the process of capturing the image. Movement may occur while the image encoding apparatus 10 captures an image.
  • sensors attached to the image encoding apparatus 10 for example, the photographing information acquisition unit 11 may use absolute sensors such as an earth magnetic field sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, or an absolute position change or acceleration motion. Information about a change in the photographing angle can be obtained.
  • FIG. 2A illustrates a process of acquiring photographing information, which is information about a movement of the image encoding apparatus 10, when the movement of the image encoding apparatus 10 occurs while capturing an image.
  • the image encoding apparatus 10 may generate a motion while capturing an image. Such movement may occur due to hand shaking during the photographing process of the user, or may be generated as the user intentionally moves the image encoding apparatus 10 for capturing as the subject moves. For example, intentional movement of the image encoding apparatus 10 occurs when capturing through a photographing method for highlighting a moving subject such as a panning shot.
  • the image encoding apparatus 10 may move together in a direction 22b corresponding to the direction 22a in which the subject moves.
  • the motion of the video encoding apparatus 10 may appear in the form of a change in the angle of the image sensor of the video encoding apparatus 10, a change in the position of the video encoding apparatus 10, an acceleration motion of the video encoding apparatus 10, or the like. Can be.
  • the image encoding apparatus 10 may capture an image while moving at the same speed as the subject 21, or the image sensor of the image encoding apparatus 10 may be the subject 21. You can shoot while changing the angle toward ().
  • the image capturing information obtaining unit 11 of the image encoding apparatus 10 may obtain image capturing information including information on the movement of the image encoding apparatus 10 during the process of capturing the image 20.
  • the obtained photographing information may include information about a position change, an acceleration motion pattern, and an angle change pattern of the image encoding apparatus 10 obtained from various types of sensors.
  • the image capturing information obtaining unit 11 of the image encoding apparatus 10 may obtain information about a face recognition region and a focused region included in the image during the image capturing process.
  • the image encoding apparatus 10 may perform a process of recognizing a face of a person when the scene to be photographed includes a person, and the recognized area may correspond to a more important area than other areas. Can be.
  • the image encoding apparatus 10 may perform image compression based on the photographing information by obtaining photographing information including information about an area corresponding to the person.
  • an area in focus in an image captured by the image encoding apparatus 10 may correspond to an area that is more important than other areas.
  • the image encoding apparatus 10 may perform image compression based on the photographing information by acquiring photographing information including information on the focused area.
  • FIG. 2B illustrates a process of recognizing a face region of a person in the process of capturing an image 23 including a person, according to an exemplary embodiment.
  • At least one person may be included in the image 23 captured by the image encoding apparatus 10, and the image encoding apparatus 10 may distinguish the face region 24 of the person from the image 23.
  • the image encoding apparatus 10 may display a preview that may be displayed on a display unit (not shown) included in the image encoding apparatus 10 to distinguish the face region 24 of the person from the image 23.
  • Video can be used.
  • the face region 24 may be detected in real time during the image capturing process by using the preview image which may be displayed on the display unit (not shown) during the capturing process.
  • the image encoding apparatus 10 may include a photographing information acquisition unit. In operation 11, photographing information including information indicating that the face region 24 that may be distinguished from the image 23 is included may be acquired in the photographing process.
  • FIG. 2C illustrates a process of dividing a focus area 27 that is a focused area when the image encoding apparatus 10 captures an image 26 according to an embodiment.
  • the image 26 captured by the image encoding apparatus 10 may include a focus region 27, and the image encoding apparatus 10 may distinguish the focus region 27 from the image 26.
  • the process of identifying the focused region may be performed in real time in the process of capturing the image 26.
  • an area in focus may be detected using a preview image that may be displayed on a display unit (not shown) included in the image encoding apparatus 10.
  • the image encoding apparatus 10 may display the image 26 through the photographing information acquisition unit 11. Photographing information including information indicating that the distinguishable focus area 27 is included may be acquired during the capturing process.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may generate metadata for determining the compression strength of the image based on the photographing information obtained in operation S110.
  • Meta data is a data type that can be used in the process of encoding the image captured by the image encoding apparatus 10.
  • the metadata includes information that can be used to determine a compression parameter for compressing an image. can do.
  • the controller 13 may acquire metadata including information on an average brightness value of an image currently captured by using the acquired shooting information.
  • the controller 13 may acquire metadata including information on an average of brightness values of the current image by using photographing information including an exposure value obtained from an illuminance sensor.
  • the controller 13 may generate metadata including information representing the movement of the image, based on the photographing information including information about how much the photographing apparatus moves in the process of capturing the image. .
  • the information representing the motion of the image may include a global motion vector of the image.
  • the image encoding apparatus 10 may acquire the shooting information including the motion information obtainable by using at least one of an acceleration sensor, a gyro sensor, and an earth magnetic field sensor through the photographing information obtaining unit 11.
  • the controller 13 may generate information on the global motion vector of the captured image, based on the obtained photographing information.
  • the controller 13 captures the image by using a sensor capable of measuring a motion such as a geomagnetic sensor, an acceleration sensor, and a gyro sensor.
  • a sensor capable of measuring a motion such as a geomagnetic sensor, an acceleration sensor, and a gyro sensor.
  • information about the degree of movement of the image encoding apparatus 10 may be obtained, and a global motion vector value related to the captured static image may be determined based on the obtained information.
  • the information about the degree of movement may be interpreted as photographing information, and the global motion vector value may be interpreted as meta data.
  • the controller 13 may include a sensor capable of measuring movement such as a geomagnetic sensor, an acceleration sensor, and a gyro sensor. Information about the degree of movement of the image encoding apparatus 10 during image capturing may be obtained, and a global motion vector value associated with the captured dynamic image may be determined based on the obtained information. Furthermore, the controller 13 may obtain not only the global motion vector value of the entire dynamic image, but also the motion vector value of the region including the object included in the dynamic image. The motion vector value of such an object may be obtained through comparison between regions including the object in a plurality of frames of the dynamic image.
  • the controller 13 may acquire metadata including information on an average brightness value of an image captured based on a shutter speed, an aperture value, information on an ISO sensitivity, and the like related to the image currently captured. have.
  • the controller 13 when the image photographed by the image encoding apparatus 10 corresponds to a static image, the controller 13 is shutter speed and aperture value as photographing information related to the static image photographed by the photographing information obtaining unit 11. , Parameters such as information on ISO sensitivity, and the like, and may generate metadata including information on an average brightness value at the moment a static image is captured, based on the obtained photographing information. For example, to determine an average brightness value of a static image, the average brightness of the static image is according to a look-up table for brightness values determined based on information such as shutter speed, aperture value, ISO sensitivity, and the like. A method of determining the value can be used.
  • the histogram of a static image captured by the image encoding apparatus 10 may be analyzed to obtain information on an average brightness value.
  • the histogram not only relates to the image to be photographed itself, that is, to the uncompressed image data, but also to a representative image such as a preview image that can be displayed on a display unit (not shown) of the image encoding apparatus 10. It may be. Since uncompressed image data generated by capturing the image encoding apparatus 10 is represented in an RGB color space, the histogram obtained in the capturing process may be an RGB histogram. Based on the histogram for each color or the average of the histograms of each color, information about an average brightness value of the photographed static image may be obtained.
  • the image encoding apparatus 10 may obtain photographing information indicating that the image has a large average brightness value.
  • the method of determining the average brightness value is not limited thereto, and information on the average brightness value of the image photographed by various methods may be determined.
  • FIG. 3 illustrates a process of determining photographing information including information on an average brightness value based on a histogram of an image captured by the image encoding apparatus 10, according to an exemplary embodiment.
  • the second histogram Reference numeral 33 may indicate a tendency to be positioned on the right side relative to the first histogram 32. That is, when the photographing information acquired by the photographing information obtaining unit 11 obtains information on the average brightness value based on the second histogram 33, the information on the mean brightness value based on the first histogram 31. It may represent that the average brightness value is relatively brighter than that obtained.
  • the controller 13 may capture shutter speed and aperture as photographing information while capturing the dynamic image from the photographing information obtaining unit 11. Parameters such as a value, information on ISO sensitivity, and the like may be obtained for a plurality of frames included in the dynamic image.
  • the controller 13 may generate metadata including information on an average brightness value of each of the plurality of frames of the dynamic image based on the obtained photographing information. For example, as a method of determining an average brightness value of a plurality of frames, according to a look-up table for brightness values determined based on information such as shutter speed, aperture value, ISO sensitivity, etc. obtained for the plurality of frames, The method in which the average brightness value of the static image is determined can be used.
  • the photographing information obtaining unit 11 may obtain only photographing information of a plurality of frames constituting the dynamic image without obtaining photographing information of all the plurality of frames constituting the dynamic image.
  • 13 may generate metadata including information on an average brightness value for frames of the dynamic image based on the photographing information about a portion of the plurality of frames.
  • the method of determining the average brightness value is not limited thereto, and information on the average brightness value of the static image may be determined by various methods.
  • the histogram of the dynamic image captured by the image encoding apparatus 10 may be analyzed to obtain information about an average brightness value.
  • the histogram not only relates to the dynamic image to be photographed, that is, the uncompressed image data, but also to a representative image such as a preview image of a dynamic image that can be displayed on a display unit (not shown) of the image encoding apparatus 10. It may be.
  • the image encoding apparatus 10 may obtain shooting information indicating that the frame has a large average brightness value of the static image when a histogram having a large brightness value for each color is obtained for each frame constituting the captured dynamic image. have.
  • photographing information including information on an average brightness value of all the frames constituting the captured dynamic image may be obtained.
  • the method of determining the average brightness value is not limited thereto, and the average of images photographed by various methods may be obtained. Information about the brightness value may be determined.
  • the photographing information acquisition unit 11 may acquire photographing information including information on at least one of a face region and a focused region recognized in the photographing process, and the controller 13 may acquire Meta data including coordinate information of the corresponding area may be generated based on the photographing information.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may determine the compressive strength of the image based on the generated metadata.
  • the image photographed by the image encoding apparatus 10 may be encoded using a method matching the current standard.
  • the encoding process using a method matching a standard specification may include a compression process for efficient bitstream management for transmitting uncompressed image data (Raw Data) without compressing a captured image to a decoding apparatus.
  • Meta data generated by the control unit 13 may correspond to a form that is not available during processing in the standard. Accordingly, in order to implement an efficient compression method of an image according to an embodiment, the controller 13 may convert the metadata into a data form that matches the meaning of the metadata as the meaning represented by the metadata.
  • a data type matching the standard may be defined as a compression parameter, and the compression parameter may exist in various forms for each standard.
  • standards for reproducing static images e.g., Joint Photographic Coding Experts Group (JPEG), JPEG-2000, JPEG-XR, WebP, etc.
  • JPEG Joint Photographic Coding Experts Group
  • JPEG-2000 JPEG-2000
  • JPEG-XR JPEG-XR
  • WebP WebP
  • the degree of compression of an image may be determined using a quantization parameter.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may acquire metadata including information on an average brightness value of an image currently captured by using the obtained shooting information.
  • the compression parameter may determine the compression degree of the image based on the metadata.
  • the image encoding apparatus 10 may determine a compression parameter to compress the image strongly.
  • the image encoding apparatus 10 may determine a compression parameter to compress the image weakly.
  • the controller 13 may determine the quantization table to indicate that the compression is strongly performed. In order to encode the static image, the controller 13 may perform a discrete cosine transform (DCT), quantization, and entropy encoding on the static image.
  • DCT discrete cosine transform
  • the image data photographed by the image encoding apparatus 10 may be raw image data that is not initially compressed. Uncompressed image data may be expressed in an RGB color space. Such uncompressed image data may have better image quality than compressed image data during playback, but may be inefficient in a process such as transmission and storage of image data because the amount of data is relatively large.
  • the color space may be changed so that the uncompressed image data may be expressed in a YUV space including a luminance component and a chrominance component instead of the RGB color space by performing a color transform process.
  • the brightness of the corresponding image may be expressed through the luminance component, and thus, when the image is expressed based only on the luminance component, a black and white image may be provided.
  • a user looking at the displayed image may be more sensitive to the luminance component than the chrominance component. That is, the user can more easily recognize the case where the brightness is different than when the color is different.
  • the image encoding apparatus 10 may efficiently perform image compression based on the user's visual recognition model by strongly setting the compression strength in the case of an image having a poor recognition ability.
  • the image encoding apparatus 10 may perform a down-sampling process of uncompressed image data changed into a YUV space for efficient image compression. Furthermore, the image encoding apparatus 10 may generate a sub image including 8x8 blocks of uncompressed image data changed into a YUV space. The image encoding apparatus 10 may divide DCT coefficients into DC and AC components by performing DCT on the divided blocks. For example, the values of the first row and the first column of the matrix including the DCT coefficients output by performing the DCT on the sub-image composed of 8x8 blocks may be DC components, and the remaining values may correspond to AC components.
  • the value of the DC component and the values of the AC components positioned around the DC component may have a larger value. That is, the smaller and simpler the complexity of the captured image, the greater the value of the DC component and the value of the AC components located around the DC component. As the complexity of the captured image increases, the user's recognition ability of deterioration of image quality may decrease. Accordingly, the image encoding apparatus 10 may output an efficient compression result by performing strong compression on a large complexity image.
  • the image encoding apparatus 10 may obtain a DCT transform matrix including DCT coefficients through DCT transform, and the obtained DCT transform matrix may include a DCT transform matrix for a luminance component or a chrominance component. have.
  • the image encoding apparatus 10 may perform quantization using a quantization table (or quantization matrix).
  • the image encoding apparatus 10 may perform a quantization process by dividing a DCT transform matrix including DCT coefficients of luminance components or chrominance components into a quantization table.
  • 4A and 4B illustrate an arrangement for representing a quantization process performed by the image encoding apparatus 10, according to an embodiment.
  • the image encoding apparatus 10 may generate a sub image 40 including 8x8 blocks of luminance components or chrominance components of uncompressed image data generated during a photographing process.
  • a sub image matrix 41 representing values for the sub image 40 may be generated.
  • the values of the generated sub image matrix 41 may be represented by 8 bits. That is, since the values included in the sub image matrix 41 may have 256 values, the image encoding apparatus 10 converts the values of the sub image matrix 41 to have integer values from -128 to 127.
  • the converted sub-image matrix 42 may be generated by zooming.
  • the image encoding apparatus 10 may generate the DCT transformation matrix 43a by performing DCT transformation on the transformed sub-image matrix 42.
  • the image encoding apparatus 10 may use the quantization table 44a for processing the DCT transform matrix 43a.
  • the image encoding apparatus 10 may use the quantization table for the luminance component or the quantization table for the chrominance component, respectively, as the quantization table 44a.
  • a quantization table for luminance components is used for convenience of description.
  • the DCT conversion matrix 43a contains coefficients for the DC component and the AC component. Accordingly, the image encoding apparatus 10 may perform quantization by dividing the DC component and the AC component in the quantization process.
  • the image encoding apparatus 10 may generate the quantized matrix 45a by dividing the DCT transform matrix 43a into the quantization table 44a.
  • quantized matrix 45a may include quantized DC component 45b and quantized AC components 45c.
  • quantized matrix 45b may include quantized DC component 45b and quantized AC components 45c.
  • the value of the quantized DC component 45b may increase, and quantized among the quantized AC components 45c. The value of the AC components close to the DC component 45b can be large.
  • the image encoding apparatus 10 may include at least one of a quantization table for luminance components and a quantization table for chrominance components. Quantization may be performed using.
  • 4C illustrates a luminance quantization table 46 and a color difference quantization table 47 according to one embodiment. Referring to FIG. 4C, it can be seen that the luminance quantization table 46 and the color difference quantization table 47 include different values. Specifically, the luminance quantization table 46 generally includes a smaller value than the chrominance quantization table 47.
  • the image encoding apparatus 10 using the luminance quantization table 46 including a small value compresses an image with a weaker compression intensity for the luminance component than when the color difference component is compressed using the color difference quantization table 47. You can decide. Since the user is less sensitive to the change in the chrominance component than the change in the luminance component, the user may not be aware of the change in the chrominance component even if compression is performed stronger than the luminance component. Accordingly, according to the user's visual recognition model, the image encoding apparatus 10 may compress the color difference component more strongly than the luminance component based on the luminance quantization table 46 and the color difference quantization table 47.
  • the image encoding apparatus 10 may use a quantization parameter to compress the dynamic image.
  • quantization may be performed on a plurality of blocks included in each frame, and the compression strength through quantization may be determined based on the size of the quantization parameter.
  • Standard standards for processing the dynamic image captured by the image encoding apparatus 10 may vary.
  • the image encoding apparatus 10 may encode or decode an image through a process matching a moving image compression standard such as MPEG (Moving Picture Expert Group) or H. 26X.
  • the image encoding apparatus 10 may generate a bitstream by compressing the image data through a prediction step, a transform step, a quantization step, and an encoding step.
  • a prediction image of image data to be encoded may be formed by intra prediction using spatial correlation or inter prediction using temporal correlation.
  • a prediction image may be formed through inter-layer prediction, which may perform a prediction process between layers by processing image data including a plurality of layers.
  • the image encoding apparatus 10 converts error data, which is a difference value between the predicted image and the original image formed in the predicting step, into a transform domain using various transform techniques.
  • error data which is a difference value between the predicted image and the original image formed in the predicting step
  • various transform techniques For example, in H. 264, a discrete cosine transform (DCT), a Hadamard transform, and the like may be used as examples of representative transformation techniques.
  • DCT discrete cosine transform
  • Hadamard transform and the like may be used as examples of representative transformation techniques.
  • the image encoding apparatus 10 appropriately loss compresses the transform coefficients generated through the transform step according to the size of the target bitstream.
  • the image encoding apparatus 10 may generate a plurality of standard image and video codecs based on lossy compression by performing a quantization process according to a quantization step.
  • the quantization process obtains a quantized value by dividing an input value by a quantization step and then integerizing it. Since the quantized value is an integer value within the range of (1 / quantization step) from the original range of the input value, the amount of information can be lost and compressed through the quantization process.
  • All lossy compression techniques include a quantization step, which makes it impossible to fully recover the original data, but can increase the compression rate.
  • FIG. 5 illustrates a configuration of an image encoding apparatus 50 for encoding a dynamic image, according to an exemplary embodiment.
  • the image encoding apparatus 50 of FIG. 5 may correspond to the image encoding apparatus 10 of FIG. 1A.
  • the image encoding apparatus 50 performs operations that the control unit 13 of the image encoding apparatus 10 performs in encoding image data in FIG. 1A.
  • the inter prediction unit 57b may perform an operation on each of the coding units included in the maximum coding unit. ), Intra predictor 57a, transformer 52a, quantizer 52b, entropy encoder 53, inverse quantizer 54b, inverse transform 54a, deblocking (not shown) and SAO
  • the control unit 13 may include an execution unit (not shown).
  • the intra predictor 57a performs intra prediction for each coding unit of the intra mode among the current images 51, and the inter predictor 57b performs the current image 51 for each prediction unit with respect to the coding unit of the inter mode.
  • inter prediction is performed using the reference image obtained from the reconstructed picture buffer 56.
  • the current image 51 may be divided into maximum coding units and then sequentially encoded. In this case, encoding may be performed on the coding unit in which the largest coding unit is to be divided into a tree structure.
  • Residual data is generated by subtracting the prediction data of the coding unit of each mode output from the intra prediction unit 57a or the inter prediction unit 57b from the data of the encoding unit of the current image 51.
  • the residual data is output as transform coefficients quantized for each transform unit through the transform unit 52a and the quantization unit 52b.
  • the quantized transform coefficients are reconstructed into residual data in the spatial domain through the inverse quantization unit 54b and the inverse transform unit 54a.
  • the residual data of the reconstructed spatial domain is added to the prediction data of the coding unit of each mode output from the intra predictor 57a or the inter predictor 57b, thereby adding the residual data of the spatial domain to the coding unit of the current image 51.
  • the data is restored.
  • the filtering unit 55 of the image encoding apparatus 10 may include a deblocking unit (not shown) capable of performing deblocking filtering and an SAO (Inverse Loop Filtering) using sample adaptive offset. It may also include a Sample Adaptive Offset) execution unit (not shown).
  • the generated reconstructed image is stored in the reconstructed picture buffer 56.
  • the reconstructed images stored in the reconstructed picture buffer 56 may be used as reference images for inter prediction of another image.
  • the transform coefficients quantized by the transformer 52a and the quantizer 52b may be output as the bitstream 58 via the entropy encoder 53.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 50 may perform a quantization process corresponding to the features of the quantization unit 52b and perform an inverse quantization process corresponding to the features of the inverse quantization unit 54b.
  • the controller 13 may determine the compression strength for determining the degree of compressing the dynamic image based on the quantization parameter.
  • the compression intensity may be determined based on the quantization parameters of each of the luminance component and the chrominance component constituting the dynamic image.
  • the quantized data with the determined compressive strength may then undergo a reverse process of the quantization unit 52b through the inverse quantization unit 54b to generate a reconstructed image.
  • the image encoding apparatus 10 may determine the quantization coefficients based on Equation 1 below.
  • Coeff represents the original transform coefficient
  • Offset represents the offset
  • Q_Step represents the quantization step
  • Q_Coeff represents the quantized transform coefficient
  • round represents the real value in parentheses ([]) An operation that matches a real value to the nearest integer.
  • the sgn (Coeff) function has a value of 1 when the Coeff value in parentheses is greater than 0, and a value of -1 when the Coeff value is less than 0.
  • the offset is a real value between 0 and 1, and preferably set to have the same value in the encoding apparatus and the decoding apparatus.
  • the quantization unit 110 performs quantization by dividing a transform coefficient into a predetermined quantization step (Q_Step) to output quantization coefficients.
  • the quantization step Q_Step may have a value predetermined by the quantization parameter QP according to the image compression standard.
  • the image encoding apparatus 10 may determine a predetermined quantization step Q_Step based on the quantization parameter QP as shown in Table 1 below.
  • the quantization parameter QP generally has a proportional relationship with the quantization step Q_Step.
  • the quantization step Q_Step is increased by 2 each time the quantization parameter QP is increased by six.
  • the quantization unit 52b may perform quantization using a quantization step determined by the quantization parameter QP.
  • the quantization coefficients are rearranged in a predetermined order and then entropy encoded by the entropy encoder 53 to generate a bitstream.
  • the quantized picture is reconstructed by the inverse quantization unit 54b and the inverse transform unit 54a to obtain a reference picture used for prediction of the B picture or the P picture.
  • the reconstructed picture may be stored in the reconstructed picture buffer 56 and then used as a reference picture for the next picture after passing through the filtering unit 55 that may perform deblocking filtering or SAO filtering.
  • the intra prediction unit 57a and the inter prediction unit 57b determine a partition mode and a prediction mode of each coding unit among the coding units having a tree structure in consideration of the maximum size and the maximum depth of the current maximum coding unit, and transform The unit 52a may determine whether to split the transform unit according to the quad tree in each coding unit among the coding units having the tree structure.
  • the image encoding method performed by the image encoding apparatus 10 is not limited to the encoding method. .
  • the control unit 13 of the image encoding apparatus 10 may obtain metadata based on the photographing information obtained through the photographing government obtaining unit 11, and may compress the based on the obtained metadata.
  • Strength can be determined.
  • the method of determining the compression strength by the image encoding apparatus 10 may vary according to the characteristics of the image. As described in the above embodiments, the compression strength is related to the compression of the dynamic image and the quantization table related to the compression of the static image. May be determined based on quantization parameters and the like. Furthermore, in the image compression standard for processing a dynamic image, the compression strength may be determined according to the type of a plurality of frames constituting the dynamic image.
  • the image encoding apparatus 10 may perform compression on an I frame with a relatively weak strength as compared with compression that performs inter prediction on a B frame or a P frame. This is because the I frame has a relatively higher importance than the B frame or the P frame, and thus it is necessary to reduce the loss due to compression by performing compression with a low degree of compression strength.
  • the image encoding apparatus 10 may reduce the value of the quantization parameter as in the embodiment to reduce the compression strength for the I frame.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may determine whether to perform intra prediction or inter prediction in a corresponding frame in order to adjust the compression strength of the dynamic image. . It is associated with which frame of the I frame, B frame or P frame to determine the current frame.
  • the image encoding apparatus 10 may determine the type of the current frame as an I frame for performing intra prediction, and the current frame corresponds to a frame of low importance.
  • the type of the current frame may be determined as a B frame or a P frame for performing inter prediction.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may obtain information about bit rates of a plurality of frames constituting the dynamic image. As the average brightness value of the dynamic image photographed by the image encoding apparatus 10 is larger, the user is less sensitive to deterioration of image quality, and thus the compression intensity for the frames constituting the dynamic image may be increased. In order to increase the compression strength through compression on the image, the image encoding apparatus 10 may reduce the bit rate.
  • the image encoding apparatus 10 may split the dynamic image into blocks having a predetermined size in the process of encoding the dynamic image.
  • the divided block having a predetermined size may include a block having various sizes including a macro block, a coding unit, and the like. That is, the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may separately determine the compression strength for compressing the dynamic image for each block. According to the compression strength set separately, the image encoding apparatus 10 may set the compression strength of the important part on each frame constituting the dynamic image to be weaker than other non-important parts.
  • the image encoding apparatus 10 may output an image such that the image quality deterioration of the important part is relatively smaller than the image quality deterioration of the non-critical part in the process of encoding the dynamic image. That is, flexible compression strength setting on each frame is possible.
  • the block having the predetermined size used to determine the compression strength in the process of encoding the dynamic image by the image encoding apparatus 10 will be described based on the coding unit.
  • the image encoding apparatus 10 is not limited to interpreting a block having a predetermined size for determining the compression strength as being a coding unit.
  • the photographing information acquisition unit 11 of the image encoding apparatus 10 may obtain photographing information including information on whether a face of a person is recognized in the process of photographing a dynamic image including the person. have.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may generate coordinates of the face region.
  • the image 23 captured by the image encoding apparatus 10 may be a dynamic image, and the dynamic image may include at least one person.
  • the image encoding apparatus 10 may distinguish the face region 24 of the person from the image 23, and the image encoding apparatus 10 identifying the face region 24 may be assigned to the face region 24 in the encoding process.
  • the compressive strength for the corresponding portion can be determined.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may set metadata including information about the coordinates of the face region 24 of the person on each frame of the image 23, which is a dynamic image.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may include at least one coding unit including coordinates for the face region 24 among the plurality of coding units included in the image 23 based on the information about the coordinates ( 25). At least one coding unit 25 related to the face region 24 determined by the controller 13 may be set to compress with a different compression strength from other coding units. For example, since the face area 24 included in the image 23 may correspond to an area important for the user, the compressive strength should be weaker than that of other areas. Therefore, the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may set the compression strength to be weaker than at least one other coding unit with respect to at least one coding unit 25 related to the face region 24.
  • the image capturing information acquisition unit 11 of the image encoding apparatus 10 may obtain image capturing information including information on whether a subject is in focus while capturing a dynamic image.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may generate coordinates of the focused focus area as metadata when the focus is achieved.
  • the image 26 captured by the image encoding apparatus 10 may be a dynamic image, and the dynamic image may include a focus area that is a focused area.
  • the image encoding apparatus 10 may distinguish the focus region 27 from the image 26, and the image encoding apparatus 10 identifying the focus region 27 corresponds to the corresponding focus region 27 in the encoding process.
  • the compressive strength for the part can be determined.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may set metadata including information about coordinates of the focus area 27 on each frame of the image 26, which is a dynamic image.
  • the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may include at least one coding unit including the coordinates of the focus area 27 among the plurality of coding units included in the image 26 based on the information about the coordinates ( 28). At least one coding unit 28 related to the focus area 27 determined by the controller 13 may be set to compress with a different compression strength from other coding units. For example, since the focus area 27 included in the image 26 may correspond to an area important to the user, the compressive strength should be weaker than that of other areas. Therefore, the controller 13 of the image encoding apparatus 10 may set the compression strength to be weaker than at least one coding unit for the at least one coding unit 28 associated with the focus area 27.
  • the image capturing information obtaining unit 11 of the image encoding apparatus 10 may obtain information about what image capturing mode the image encoding apparatus 10 currently uses to capture an image.
  • the image encoding apparatus 10 may use a shooting mode such as a night mode, a panning shot mode, a portrait mode, a backlight mode, or the like when capturing an image.
  • the controller 13 may weakly determine the compressive strength based on the information indicating that the photographing information acquirer 11 is photographing in a mode for use in a dark environment. In this case, the controller 13 may generate metadata indicating a standard brightness value predetermined for a mode for use in a dark environment.
  • the image encoding apparatus 10 when the image capturing mode used by the image encoding apparatus 10 to capture an image is a mode for capturing a moving subject, for example, a panning shot mode, the image encoding apparatus 10 moves to capture an image. Since the image is taken, the global motion vector of the image may be larger than the normal mode. When the global motion vector is large, the user may not recognize the deterioration in image quality, and thus, even if the image is compressed more strongly than in the normal mode, the user may not recognize that the image quality is significantly lower than in the normal mode. Therefore, the image encoding apparatus 10 that obtains photographing information indicating that the current photographing mode is a mode for photographing a subject having a lot of motion may strongly compress the image.
  • the controller 13 may strongly determine the compressive strength based on the information indicating that the photographing information obtained by the photographing information obtaining unit 11 is photographing in a mode for photographing a subject having a lot of motion.
  • the controller 13 may generate metadata including information on the movement of the image encoding apparatus 10 predetermined for the mode for use in a dark environment. That is, the image encoding apparatus 10 may generate metadata including information about the movement of the image encoding apparatus 10 previously determined by referring to only the photographing mode.
  • the image encoding apparatus 10 may encode an image based on the compression strength determined in operation S112.
  • the method of encoding an image may vary according to whether the image is a static image or a dynamic image, and may vary according to an image compression standard standard used by each image.
  • the image encoding apparatus 10 may use photographing information that may be obtained during an image capturing process to compress an image.
  • photographing information may be obtained during an image capturing process to compress an image.
  • FIG. 1B is a block diagram of an image decoding apparatus 15 for reproducing an image compressed by the image encoding apparatus 10.
  • the image decoding apparatus 15 may receive compressed image data including data about an image encoded by the image encoding apparatus 10 through the compressed image data acquisition unit 16. That is, the compressed video data may include compressed video data encoded by the video encoding apparatus 10 in operation S113. The image decoding apparatus 15 may reproduce the image by reconstructing the image before compression using the received compressed image data.
  • the compressed image data obtained by the image decoding apparatus 15 may be encoded in a data form matching a standard.
  • the image data may be compressed image data compressed by using a standard for reproducing a static image (for example, a Joint Photographic Coding Experts Group (JPEG), JPEG-2000, JPEG-XR, WebP, etc.).
  • the data may be compressed image data encoded using a standard (eg, H. 264, HEVC, etc.) for reproducing a dynamic image.
  • the image decoding apparatus 15 may reproduce the compressed image data through an inverse quantization step, an inverse transform step, a prediction step, and a reconstruction step of the compressed image data.
  • This process of the image decoding apparatus 15 may correspond to a process opposite to the image compression process of the image encoding apparatus 10 according to an embodiment.
  • the compressed image data received by the image decoding apparatus 15 may be image data compressed at a compression strength determined based on metadata acquired by the controller 13 of the image encoding apparatus 10.
  • the image encoding apparatus 10 may compress an image for determining the compression strength of the image based on metadata about the average brightness value, encode the compressed image, and transmit the encoded image to the image decoding apparatus 15. Can be. If the metadata indicates that the average brightness value is bright, the compression parameter may be determined to compress the image strongly. Conversely, if the metadata indicates that the average brightness value is dark, the compression parameter may be determined to weakly compress the image.
  • the image decoding apparatus 15 may reproduce an image by using the compressed image data quantized according to the compression strength determined through this process.
  • the image decoding apparatus 15 may obtain compressed image data obtained by compressing an image having a bright average brightness value.
  • the image decoding apparatus 15 may decode the image using the quantization table determined to indicate strongly compression by the image encoding apparatus 10.
  • the controller 15 may perform inverse transformation, inverse quantization, and the like on the static image.
  • the image data photographed by the image encoding apparatus 10 may be uncompressed image data that has not been initially compressed. Uncompressed image data may be expressed in an RGB color space.
  • Such uncompressed image data may have better image quality than compressed image data during playback, but may be inefficient in a process such as transmission and storage of image data because the amount of data is relatively large. Accordingly, the color space may be changed so that the uncompressed image data may be represented in the YUV space including the luminance component and the chrominance component instead of the RGB color space through the color conversion process.
  • the brightness of the corresponding image may be expressed through the luminance component, and thus, when the image is expressed based only on the luminance component, a black and white image may be provided.
  • a user looking at the displayed image may be more sensitive to the luminance component than the chrominance component. The user can more easily recognize the case where the brightness is different than when the color is different.
  • the image encoding apparatus 10 may perform efficient image compression based on the visual recognition model, and the image decoding apparatus 15 may obtain compressed image data according to the visual recognition model. That is, the compressed image data obtained by the image decoding apparatus 15 may include image data that is efficiently compressed by setting a compression strength strongly in the case of an image having a poor recognition ability, based on the visual recognition model of the user.
  • the compressed image data obtained by the image decoding apparatus 15 may be performed by the image encoding apparatus 10 by performing a down sampling process on the uncompressed image data changed into the YUV space.
  • the image decoding apparatus 15 may divide the compressed image data into 8x8 blocks to restore the image.
  • the image decoding apparatus 15 may divide DCT coefficients into DC and AC components by performing DCT on the divided blocks.
  • the values of the first row and the first column of the matrix including the DCT coefficients output by performing the DCT on the sub-image composed of 8x8 blocks may be DC components, and the remaining values may correspond to AC components.
  • the photographed image includes more low frequency components, the value of the DC component and the values of the AC components positioned around the DC component may have a larger value.
  • the image decoding apparatus 15 may efficiently reconstruct and reproduce a large complexity image having strong compression.
  • the image decoding apparatus 15 may apply a quantization table and a chrominance component to a luminance component. Inverse quantization may be performed using at least one of the quantization tables.
  • 4C illustrates a luminance quantization table 46 and a color difference quantization table 47 according to one embodiment. Referring to FIG. 4C, it can be seen that the luminance quantization table 46 and the color difference quantization table 47 include different values. Specifically, the luminance quantization table 46 generally includes a smaller value than the chrominance quantization table 47.
  • the image decoding apparatus 15 compresses the color difference component as the luminance component is compressed using the color difference quantization table 47. It is possible to dequantize a compressed image with a weaker compressive strength than that. Since the user is less sensitive to the change in the chrominance component than the change in the luminance component, the user may not be aware of the change in the chrominance component even if compression is performed stronger than the luminance component.
  • the image decoding apparatus 15 performs inverse quantization on the compressed image data more strongly with respect to the chrominance component than the luminance component based on the luminance quantization table 46 and the chrominance quantization table 47. Can be done.
  • the image decoding apparatus 15 may dequantize the compressed image data for the dynamic image by using the quantization parameter.
  • inverse quantization may be performed on a plurality of blocks included in each frame, and the compression strength may be determined based on the size of the quantization parameter.
  • the image decoding apparatus 15 may inversely quantize the compressed image data in a form for inversely transforming the lossy compressed compressed image data.
  • the image decoding apparatus 15 may inverse quantize a plurality of standard image and video codecs compressed based on lossy compression according to a quantization step. For example, the dequantization process may be performed in the same manner as described in the image compression standard document.
  • the image decoding apparatus 15 may perform inverse quantization by inversely performing a quantization process performed by the image encoding apparatus 10 illustrated in FIGS. 4A and 4B.
  • the image decoding apparatus 15 may use the quantization table 44a to generate the DCT transform matrix 43a.
  • the image decoding apparatus 15 may generate the DCT transformation matrix 43a by multiplying the quantized matrix 45a by the quantization table 44a.
  • Quantized matrix 45a may include quantized DC component 45b and quantized AC components 45c. Specifically, as the image complexity of the compressed image data acquired by the image decoding apparatus 15 increases, the value of the DC component 45b may increase, and the AC component closer to the DC component 45b among the AC components 45c. Their value can be large.
  • Inverse quantization is performed according to the AC quantization value 44c, except for the DC quantization value 44b, which is a value located in the first row and the first column among the values included in the quantization table 44a, so that the DC component 43b and A DCT conversion matrix 43a comprising the AC components 43c can be obtained.
  • the image decoding apparatus 15 may generate a DCT transformation matrix 43a divided into a DC component and an AC component through an inverse quantization process.
  • the image decoding apparatus 15 may use the quantization table for the luminance component or the quantization table for the chrominance component, respectively, as the quantization table 44a.
  • the quantization table 44a it is assumed that a quantization table for luminance components is used for convenience of description.
  • the image decoding apparatus 15 may generate the transformed sub-image matrix 42 using the DCT transform matrix 43 generated through inverse quantization.
  • the controller 18 of the image decoding apparatus 15 may generate the sub-image matrix 42 by performing an inverse DCT transform on the DCT transform matrix 43.
  • the controller 18 of the image decoding apparatus 15 may generate the sub image matrix 41 by inversely converting the converted sub image matrix 42 to have a value corresponding to the original image.
  • the inverse transformation process may be a process in which the image encoding apparatus 10 performs a reverse process of converting values of the sub-image matrix 41 to have values from -128 to 127.
  • the values of the generated sub image matrix 41 may be represented by 8 bits.
  • the image decoding apparatus 15 is based on the sub-image matrix 41, and the sub-image 40 includes 8x8 blocks of luminance components or chrominance components of the uncompressed image data generated by the image encoding apparatus 10. Can be generated.
  • the image decoding apparatus 15 may perform inverse transformation on the dequantized compressed image data.
  • the image decoding apparatus 15 inversely transforms the inverse quantized data using various transformation techniques.
  • DCT discrete cosine transform
  • Hadamard transform etc. may be used in H.264 as an example of a representative transform technique.
  • the image decoding apparatus 15 may perform an output of a matrix including DCT coefficients through DCT inverse transform on at least one of a luminance component and a chrominance component.
  • the image decoding apparatus 15 may perform inverse quantization using a quantization table (or quantization matrix).
  • the image decoding apparatus 15 multiplies the quantization table 44a by the quantized matrix 45a to generate a DCT transform matrix 43a including DCT coefficients for the luminance component or the chrominance component. Can be performed.
  • the image decoding apparatus 15 may generate the reconstructed image by adding the inverse transformed compressed image data to the predicted image obtained through the prediction process, and the image decoding apparatus 15 may output the image based on the reconstructed image. have.
  • FIG. 6 is a detailed block diagram of an image decoding apparatus 60 for reproducing an image included in compressed image data, according to an exemplary embodiment.
  • the image decoding apparatus 60 may perform a decoding process matching the image compression standard used by the image encoding apparatus 10 to reproduce the image data compressed by the image encoding apparatus 10.
  • the entropy decoder 62 may obtain encoded image data that is a decoding target from the bitstream 61 and encoding information necessary for decoding from the bitstream.
  • the encoded image data is a quantized transform coefficient
  • the inverse quantization unit 63 and the inverse transform unit 64 reconstruct the residual data from the quantized transform coefficients.
  • the inverse quantization using the quantization parameter in the inverse quantization unit 63 may be performed by the quantization unit 52b and the inverse quantization unit 54b of the image encoding apparatus 50 with reference to FIG. 5. Since it may correspond to the content corresponding to the content described above, it will be omitted.
  • the intra prediction unit 67b performs intra prediction for each prediction unit with respect to the coding unit of the intra mode.
  • the inter prediction unit 67a performs inter prediction using the reference image obtained from the reconstructed picture buffer 66 for each coding unit of the inter mode coding unit of the current image.
  • the filtering unit 65 of the image decoding apparatus 60 performs a deblocking unit (not shown) capable of performing deblocking filtering and performing SAO capable of performing in-loop filtering using a sample adaptive offset. It may also include a part (not shown).
  • the prediction data and the residual data of the coding unit of each mode that have passed through the intra predictor 67b or the inter predictor 67a are added, thereby restoring and restoring the spatial domain data of the coding unit of the current image 405.
  • the data of the space may be output as a reconstructed image through a deblocking unit (not shown) and an SAO performing unit (not shown).
  • the reconstructed images stored in the reconstructed picture buffer 66 may be output as reference images.
  • the control unit 18 may perform an operation performed based on each coding unit among the coding units having a tree structure for each largest coding unit.
  • the intra predictor 67b and the inter predictor 67a determine a partition mode and a prediction mode for each coding unit among coding units having a tree structure
  • the inverse transformer 64 is a quad tree structure for each coding unit. It is possible to determine whether to divide the conversion unit according to.
  • the encoding operation of FIG. 5 and the decoding operation of FIG. 6 respectively describe the video stream encoding operation and the decoding operation in a single layer. Therefore, when the image decoding apparatus 60 encodes streams of two or more layers, a process of encoding an image for each layer may be performed.
  • the image decoding method described with reference to FIG. 6 is only an example for describing a feature in which a quantization parameter is used, the image decoding method performed by the image decoding apparatus 60 is not limited to the decoding method. .

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Abstract

일 실시예에 따라, 영상을 부호화 하는 방법에 있어서, 영상을 촬영하는 과정에서 결정된 촬영 정보를 획득하는 단계; 상기 촬영 정보에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하기 위한 메타 데이터를 생성하는 단계; 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 압축 강도에 기초하여 상기 영상을 부호화 하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법이 제공될 수 있다.

Description

촬영 정보에 기초하여 영상을 압축하는 방법 및 장치
일 실시예에 따른 영상 부호화 방법 및 장치는 영상을 촬영 시 획득되는 촬영 정보에 기초하여 영상을 부호화 할 수 있다.
영상을 부호화 하는 장치들은 영상을 효율적으로 복호화 하기 위한 방법으로 영상을 압축하여 부호화를 수행하며, 이러한 압축 과정에서는 양자화 과정이 포함될 수 있다. 양자화를 수행하는 경우 원본 영상에 비해 상대적으로 화질 열화가 생길 수 있으나 사용자가 화질 열화를 크게 인지할 수 있는지에 기초하여 압축을 수행함으로써 효율적으로 영상 압축을 수행할 수 있다. 즉, 영상 자체를 분석하여 시각적으로 인지하기 힘든 부분에 대하여는 상대적으로 더 압축을 수행함으로써 주관적 화질 열화 없이 고효율 압축을 수행하는 기술이 제안되었다.
종래의 압축 방식의 경우 영상 분석이 추가적으로 수행되기 때문에 영상 분석의 과정이 복잡해짐에 따라 영상 촬영과 동시에 실시간으로 수행되기에는 힘들다. 압축 정도를 결정하기 위해 필요한 영상 분석 과정이 대부분 영상 전체 상에서 영역별로 중요도를 판단하거나 주파수 성분 등을 분석하는 방식이기 때문에 높은 복잡도를 요구한다. 영상 분석 과정을 간략화 할 경우 분석 결과의 정확도가 떨어지게 되어 화질 열화가 발생하거나 충분한 압축 결과가 출력되기 어려운 문제가 있다.
기술적 과제를 해결하기 위하여 일 실시예에 따라, 영상을 부호화 하는 방법에 있어서, 영상을 촬영하는 과정에서 결정된 촬영 정보를 획득하는 단계; 상기 촬영 정보에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하기 위한 메타 데이터를 생성하는 단계; 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 압축 강도에 기초하여 상기 영상을 부호화 하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 부호화 방법 및 장치는 촬영되는 영상 자체의 별도의 분석 없이, 영상 촬영 시 획득되는 촬영 정보에 기초하여 영상을 압축함으로써 효율적으로 부호화 과정을 수행할 수 있다.
도 1a는 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 1b는 영상 부호화 장치가 압축한 영상을 재생하기 위한 영상 복호화 장치에 대한 블록도를 도시한다.
도 1c는 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치가 수행할 수 있는 영상 부호화 방법에 대한 흐름도 이다.
도 2a는 영상을 촬영하는 과정에서 영상 부호화 장치의 움직임이 발생한 경우, 영상 부호화 장치의 움직임에 대한 정보인 촬영 정보를 획득하는 과정을 도시한 것이다.
도 2b는 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치가 인물이 포함된 영상을 촬영하는 과정에서 인물의 얼굴 영역을 인식하는 과정을 도시한 것이다.
도 2c는 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치가 영상을 촬영한 경우 초점이 맞은 영역인 초점 영역을 구분하는 과정을 도시한 것이다.
도 3은 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치가 촬영하는 영상에 대한 히스토그램에 기초하여 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 결정하는 과정을 도시한다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치가 수행하는 양자화 과정을 나타내기 위한 배열을 도시한 것이다.
도 4c는 일 실시예에 따른 휘도 양자화 테이블 및 색차 양자화 테이블을 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따라 동적 이미지를 부호화 하기 위한 영상 부호화 장치의 구성을 도시한다.
도 6은 영상 부호화 장치가 압축한 영상을 재생하기 위한 영상 복호화 장치의 구성을 도시한다. 영상 복호화 장치는 영상 부호화 장치가 압축한 영상을 재생하기 위하여 영상 부호화 장치가 사용한 영상 압축 표준 규격에 매칭되는 복호화 과정을 수행할 수 있다.
도 7은 양자화 파라미터(QP)와 양자화 스텝 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.
기술적 과제를 해결하기 위하여 일 실시예에 따라, 영상을 부호화 하는 방법에 있어서, 영상을 촬영하는 과정에서 결정된 촬영 정보를 획득하는 단계; 상기 촬영 정보에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하기 위한 메타 데이터를 생성하는 단계; 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 압축 강도에 기초하여 상기 영상을 부호화 하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보를 획득하는 단계는 상기 영상의 노출값, 셔터 속도, 조리개 값 및 ISO 감도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 메타 데이터를 생성하는 단계는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다,
일 실시예에 따라, 촬영 정보를 획득하는 단계는 상기 영상을 촬영하는 장치에 부착된 것으로서, 지자계 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센서로부터 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 메타 데이터를 생성하는 단계는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 움직임 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보를 획득하는 단계는 상기 영상에서 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 메타 데이터를 생성하는 단계는 상기 획득한 촬영 정보에 기초하여 상기 촬영 정보와 관련된 좌표 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 압축 강도를 결정하는 단계는 상기 촬영 정보가 나타내는 영역에 대하여는 상기 영상의 다른 영역 보다 상대적으로 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 압축 강도를 결정하는 단계는 상기 평균 밝기 값이 밝을수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하고, 상기 평균 밝기 값이 어두울수록 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 압축 강도를 결정하는 단계는 상기 움직임 정보가 상기 장치가 빠르게 움직이는 것으로 나타낼수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보를 획득하는 단계는 상기 영상과 관련된 프리뷰(Preview) 영상에 기초하여 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보를 획득하는 단계는 프리뷰 화면 상에서 자동 포커스 기능이나 또는 사용자의 선택에 의해 결정되는 인물의 얼굴 영역이나 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 압축 강도를 결정하는 단계는 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 양자화 하기 위한 양자화 파라미터(Quantization Parameter) 또는 양자화 테이블(Quantization Table)을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
기술적 과제를 해결하기 위한 또 다른 일 실시예에 따라, 영상을 부호화 하는 장치에 있어서, 영상을 촬영하는 과정에서 촬영 정보를 획득하는 촬영 정보 획득부; 상기 촬영 정보에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하기 위한 메타 데이터를 생성하고, 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하고, 상기 결정된 압축 강도에 기초하여 상기 영상을 부호화 하는 제어부를 포함하는 영상 부호화 장치가 제공될 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보 획득부는 상기 영상의 노출값, 셔터 속도, 조리개 값 및 ISO 감도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득할 수 있고, 상기 제어부는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보 획득부는 상기 영상을 촬영하는 장치에 부착된 것으로서, 지자계 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센서로부터 촬영 정보를 획득할 수 있고, 상기 제어부는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 움직임 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보 획득부는 상기 영상에서 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득할 수 있고, 상기 제어부는 상기 획득한 촬영 정보에 기초하여 상기 촬영 정보와 관련된 좌표 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라, 제어부는 상기 촬영 정보가 나타내는 영역에 대하여는 상기 영상의 다른 영역 보다 상대적으로 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 제어부는 상기 평균 밝기 값이 밝을수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하고, 상기 평균 밝기 값이 어두울수록 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 제어부는 상기 움직임 정보가 상기 장치가 빠르게 움직이는 것을 나타낼수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 촬영 정보 획득부는 상기 영상과 관련된 프리뷰 영상에 기초하여 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
일 실시예에 따라, 촬영 정보 획득부는 프리뷰 화면 상에서 자동 포커스 기능이나 또는 사용자의 선택에 의해 결정되는 인물의 얼굴 영역이나 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에 따라, 제어부는 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 양자화 하기 위한 양자화 파라미터(Quantization Parameter) 또는 양자화 테이블(Quantization Table)을 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
기술적 과제 해결을 위한 또 다른 일 실시예에 따라, 영상 부호화 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 제공될 수 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
이하, "영상"은 비디오의 정지영상와 같은 정적 이미지이거나 동영상, 즉 비디오 그 자체와 같은 동적 이미지를 나타낼 수 있다.
이하 "샘플"은, 영상의 샘플링 위치에 할당된 데이터로서 프로세싱 대상이 되는 데이터를 의미한다. 예를 들어, 공간영역의 영상에서 픽셀값, 변환 영역 상의 변환 계수들이 샘플들일 수 있다. 이러한 적어도 하나의 샘플들을 포함하는 단위를 블록이라고 정의할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
도 1a는 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(10)의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)는 촬영 정보 획득부(11) 및 제어부(13)를 포함할 수 있다. 촬영 정보 획득부(11)는 영상 부호화 장치(10)에서 수행하는 영상 처리에 필요한 촬영 정보를 처리할 영상을 촬영하는 과정에서 획득할 수 있다. 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)는 영상을 촬영할 수 있는 이미지 센서(미도시) 및 광학부(미도시)를 더 포함할 수도 있다. 이하에서는 이러한 영상 부호화 장치(10)의 촬영 정보 획득부(11) 및 제어부(13)가 수행하는 동작을 구체적인 실시예들을 통해 설명하도록 한다.
도 1c는 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(10)가 수행할 수 있는 영상 부호화 방법에 대한 흐름도 이다.
S110 단계에서 영상 부호화 장치(10)는 영상을 촬영하는 과정에서 촬영 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 촬영 정보는 영상을 촬영하는 과정에서 영상 부호화 장치(10)가 획득할 수 있는 촬영 환경에 대한 정보에 해당할 수 있다. 예를 들면, 촬영 정보에는 영상을 촬영하는 경우 조도 센서로부터 획득되는 밝기 값에 대한 정보를 포함될 수 있다. 또한 촬영 정보에는 영상 부호화 장치(10)에서 영상을 촬영하기 위하여 설정한 노출값, 셔터 속도, 조리개 값 및 ISO 감도 중 적어도 하나에 대한 정보가 포함될 수도 있다. 이러한 노출값, 셔터 속도, 조리개 값 및 ISO 감도에 대한 정보들은 처리할 영상의 밝기를 결정할 수 있는 요소에 해당할 수 있다. 따라서 영상 부호화 장치(10)로서는 촬영 정보 획득부(11)를 통하여 획득되는 촬영 정보들에 기초하여 현재 촬영되고 있는 영상의 밝기가 어느 정도인지를 결정할 수 있다. 즉, 영상 부호화 장치(10)로서는 영상을 촬영한 결과물인 영상 데이터를 직접 분석하는 과정을 거치지 않더라도 영상의 밝기 값을 촬영 정보 만을 기초하여 결정할 수 있으므로 추가적인 영상 분석 과정을 생략할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)의 촬영 정보 획득부(11)는 영상을 촬영하는 과정에서 영상 부호화 장치(10)의 움직임에 대한 정보를 촬영 정보로서 획득할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)가 영상을 촬영하는 과정에서 움직임이 발생될 수 있다. 움직임이 발생하는 경우 영상 부호화 장치(10)에 부착된 센서, 예를 들면 촬영 정보 획득부(11)는 지자계 센서, 가속도 센서 또는 자이로 센서 등과 같은 센서를 이용하여 절대적인 위치의 변동, 가속 운동 여부, 촬영 각도의 변동 등에 대한 정보를 획득할 수 있다.
도 2a는 영상을 촬영하는 과정에서 영상 부호화 장치(10)의 움직임이 발생한 경우, 영상 부호화 장치(10)의 움직임에 대한 정보인 촬영 정보를 획득하는 과정을 도시한 것이다. 영상 부호화 장치(10)는 영상을 촬영하는 과정에서 움직임이 발생할 수 있다. 이러한 움직임은 사용자의 촬영 과정에서의 손 떨림 등에 의해 발생할 수 있고, 피사체가 움직임에 따라 촬영을 위해 사용자가 의도적으로 영상 부호화 장치(10)를 움직임에 따라 발생할 수도 있다. 예를 들면, 패닝샷(panning shot)과 같이 움직이는 피사체를 부각시키기 위한 촬영 방법을 통한 촬영 시, 의도적인 영상 부호화 장치(10)의 움직임이 발생하게 된다.
일 실시예에 따라 도 2a를 참조하면, 움직이는 피사체(21)를 촬영하기 위하여 영상 부호화 장치(10)는 피사체가 움직이는 방향(22a)에 일치하는 방향(22b)으로 함께 움직일 수 있다. 영상 부호화 장치(10)의 움직임의 형태는 영상 부호화 장치(10)의 이미지 센서의 각도의 변화, 영상 부호화 장치(10)의 위치의 변화, 영상 부호화 장치(10)의 가속 운동 등의 형태로 나타날 수 있다. 도 2a의 영상(20)에 포함된 피사체를 촬영하기 위하여 영상 부호화 장치(10)는 피사체(21)와 동일한 속도로 움직이면서 영상을 촬영할 수 있거나 또는 영상 부호화 장치(10)의 이미지 센서가 피사체(21)를 향하도록 각도를 변경하면서 촬영할 수 있다. 그 결과, 영상 부호화 장치(10)의 촬영 정보 획득부(11)에서는 영상(20)을 촬영하는 과정에서의 영상 부호화 장치(10)의 움직임에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 획득할 수 있다. 획득한 촬영 정보에는 다양한 형태의 센서로부터 획득한 영상 부호화 장치(10)의 위치의 변화, 가속 운동 양상, 각도의 변화 양상에 대한 정보가 포함될 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)의 촬영 정보 획득부(11)는 촬영 과정에서 영상에 포함되는 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 영상 부호화 장치(10)는 촬영하기 위한 장면에 인물이 포함되어 있는 경우 인물의 얼굴을 인식하는 과정을 수행할 수 있고, 인식된 영역이 다른 영역 보다 상대적으로 더 중요한 영역에 해당할 수 있다. 따라서 영상 부호화 장치(10)는 이러한 인물에 해당하는 영역에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 획득함으로써 촬영 정보에 기초한 영상 압축을 수행할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상에서 초점이 맞은 영역이 다른 영역 보다 상대적으로 더 중요한 영역에 해당할 수 있다. 따라서 영상 부호화 장치(10)는 이러한 초점이 맞은 영역에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 획득함으로써 촬영 정보에 기초한 영상 압축을 수행할 수 있다.
도 2b는 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 인물이 포함된 영상(23)을 촬영하는 과정에서 인물의 얼굴 영역을 인식하는 과정을 도시한 것이다. 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상(23)에는 적어도 한 명의 인물이 포함되어 있을 수 있고, 영상 부호화 장치(10)는 이러한 영상(23)에서 인물의 얼굴 영역(24)을 구분할 수 있다. 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)는 이러한 영상(23)에서 인물의 얼굴 영역(24)을 구분하기 위하여, 영상 부호화 장치(10)에 포함된 표시부(미도시)에 표시될 수 있는 프리뷰 영상을 이용할 수 있다. 이러한 영상(23)을 촬영 과정에서 표시부(미도시)에 표시될 수 있는 프리뷰 영상을 이용함으로써 영상 촬영 과정에서 실시간으로 얼굴 영역(24)을 검출할 수 있다. 일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 영상(23)에 얼굴에 인물이 포함되어 있는 것으로 결정하고 얼굴 영역(24)을 구분할 수 있는 경우, 영상 부호화 장치(10)는 촬영 정보 획득부(11)를 통해 영상(23) 구분 가능한 얼굴 영역(24)이 포함되어 있음을 나타내는 정보를 포함하는 촬영 정보를 촬영 과정에서 획득할 수 있다.
도 2c는 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 영상(26)을 촬영한 경우 초점이 맞은 영역인 초점 영역(27)을 구분하는 과정을 도시한 것이다. 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상(26)에는 초점 영역 (27)이 포함되어있을 수 있고, 영상 부호화 장치(10)는 이러한 영상(26)에서 초점 영역 (27)을 구분할 수 있다. 이러한 초점이 맞은 영역을 구분하는 과정은 영상(26)을 촬영하는 과정에서 실시간으로 이루어질 수 있다. 예를 들면, 영상 부호화 장치(10)에 포함된 표시부(미도시)에 표시될 수 있는 프리뷰 영상을 이용하여 초점이 맞은 영역을 검출할 수 있다. 일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 영상(26)에서 초점 영역(27)을 구분할 수 있는 경우, 영상 부호화 장치(10)는 촬영 정보 획득부(11)를 통해 영상(26)이 구분 가능한 초점 영역(27)이 포함되어 있음을 나타내는 정보를 포함하는 촬영 정보를 촬영 과정에서 획득할 수 있다.
S111 단계에서 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 S110 단계에서 획득한 촬영 정보에 기초하여 영상을 압축 강도를 결정하기 위한 메타 데이터를 생성할 수 있다. 메타 데이터란 영상 부호화 장치(10)가 촬영한 영상을 부호화 하는 과정에서 사용될 수 있는 데이터 형태로서, 일 실시예에 따르면 메타 데이터는 영상을 압축하기 위한 압축 파라미터를 결정하기 위해 사용될 수 있는 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 제어부(13)는 획득한 촬영 정보를 이용하여 현재 촬영되는 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 획득할 수 있다. 제어부(13)는 조도 센서로부터 획득되는 노출값 등을 포함하는 촬영 정보를 이용하여 현재 영상의 밝기 값의 평균에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라, 제어부(13)는 영상을 촬영하는 과정에서 얼마나 촬영 장치가 움직이는지에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보에 기초하여, 영상의 움직임을 나타내는 정보를 포함하는 메타 데이터를 생성할 수 있다. 여기서 영상의 움직임을 나타내는 정보란 영상의 전역 움직임 벡터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)는 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서 중 적어도 하나를 이용하여 획득 가능한 움직임 정보를 포함하는 촬영 정보를 촬영 정보 획득부(11)를 통해 획득할 수 있고, 제어부(13)는 획득한 촬영 정보에 기초하여 촬영하는 영상의 전역 움직임 벡터에 대한 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상이 정적 이미지인 경우, 제어부(13)는 지자계 센서, 가속도 센서 및 자이로 센서 등과 같은 움직임을 측정할 수 있는 센서를 이용하여 영상을 촬영하는 순간에 영상 부호화 장치(10)가 움직인 정도에 대한 정보를 획득할 수 있고, 획득한 정보에 기초하여 촬영한 정적 이미지와 관련된 전역 움직임 벡터 값을 결정할 수 있다. 이 경우 움직인 정도에 대한 정보가 촬영 정보인 것으로 해석될 수 있고, 전역 움직임 벡터 값이 메타 데이터인 것으로 해석될 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상이 비디오와 같은 동적 이미지에 해당하는 경우, 제어부(13)는 지자계 센서, 가속도 센서 및 자이로 센서 등과 같은 움직임을 측정할 수 있는 센서를 이용하여 영상을 촬영하는 동안에 영상 부호화 장치(10)가 움직인 정도에 대한 정보를 획득할 수 있고, 획득한 정보에 기초하여 촬영한 동적 이미지와 관련된 전역 움직임 벡터 값을 결정할 수 있다. 나아가 제어부(13)는 동적 이미지 전체에 대한 전역 움직임 벡터 값뿐만 아니라 동적 이미지에 포함되는 객체가 포함된 영역에 대한 움직임 벡터 값을 획득할 수도 있다. 이러한 객체의 움직임 벡터 값은 동적 이미지의 복수의 프레임에서 객체가 포함된 영역 간의 비교를 통하여 획득될 수 있다.
일 실시예에 따라, 제어부(13)는 현재 촬영되는 영상에 관련된 셔터 스피드, 조리개 값, ISO 감도에 대한 정보 등에 기초하여 촬영되는 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상이 정적 이미지에 해당하는 경우, 제어부(13)는 촬영 정보 획득부(11)로부터 촬영한 정적 이미지와 관련된 촬영 정보로서 셔터 스피드, 조리개값, ISO 감도에 대한 정보 등과 같은 파라미터들을 획득할 수 있고, 획득한 촬영 정보에 기초하여 정적 이미지가 촬영된 순간의 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 정적 이미지의 평균 밝기 값을 결정하기 위하여, 셔터 스피드, 조리개 값, ISO 감도 등의 정보에 기초하여 결정되는 밝기 값에 대한 룩업 테이블(look-up table)에 따라 정적 이미지의 평균 밝기 값을 결정하는 방법이 사용될 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 정적 이미지에 대한 히스토그램(histogram)을 분석하여, 평균 밝기 값에 대한 정보를 획득할 수 있다. 여기서 히스토그램은 촬영하는 영상 자체, 즉 비압축 영상 데이터에 에 대한 것일 뿐만 아니라, 영상 부호화 장치(10)의 표시부(미도시)에 표시될 수 있는 프리뷰 영상과 같은 대표 영상에 해당하는 것에 대한 것 일수도 있다. 영상 부호화 장치(10)의 촬영에 의해 생성되는 비압축 영상 데이터는 RGB 색 공간 상에서 표현되기 때문에, 촬영 과정에서 획득되는 히스토그램은 RGB 히스토그램일 수 있다. 각각의 색에 대한 히스토그램 또는 각 색의 히스토그램의 평균에 기초하여, 촬영되는 정적 이미지의 평균 밝기 값에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면 영상 부호화 장치(10)는 정적 이미지 촬영 과정에서 각 색에 대한 밝기 값이 큰 히스토그램이 획득되는 경우에는 정적 이미지의 큰 평균 밝기 값을 가지는 것을 나타내는 촬영 정보를 획득할 수 있다. 다만 이러한 평균 밝기 값을 결정하는 방법은 이에 한정하지 않으며 다양한 방법에 의해 촬영되는 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보가 결정될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상에 대한 히스토그램에 기초하여 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 결정하는 과정을 도시한다.
영상 부호화 장치(10)에서 촬영한 제2 영상(31)에 대한 제1 히스토그램(33)을 참조하면, 제2 영상(31)이 제1 영상(30)에 비하여 상대적으로 밝기 때문에, 제2 히스토그램(33)은 제1 히스토그램(32)에 비하여 상대적으로 오른쪽에 위치하는 경향을 나타낼 수 있다. 즉, 촬영 정보 획득부(11)가 획득한 촬영 정보는 제2 히스토그램(33)에 기초하여 평균 밝기 값에 대한 정보를 획득하는 경우, 제1 히스토그램(31)에 기초하여 평균 밝기 값에 대한 정보를 획득한 경우보다 상대적으로 평균 밝기 값이 밝은 것을 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상이 동적 이미지에 해당하는 경우, 제어부(13)는 촬영 정보 획득부(11)로부터 동적 이미지를 촬영하는 동안에 촬영 정보로서, 셔터 스피드, 조리개값, ISO 감도에 대한 정보 등과 같은 파라미터들을 동적 이미지에 포함되는 복수개의 프레임들에 대하여 획득할 수 있다. 제어부(13)는 획득한 촬영 정보에 기초하여 동적 이미지의 복수개의 프레임들마다의 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 복수개의 프레임들의 평균 밝기 값을 결정하는 방법으로서, 복수개의 프레임들에 대하여 획득되는 셔터 스피드, 조리개 값, ISO 감도 등의 정보에 기초하여 결정되는 밝기 값에 대한 룩업 테이블에 따라, 정적 이미지의 평균 밝기 값이 결정되는 방법이 사용될 수 있다.
일 실시예에 따라 촬영 정보 획득부(11)는 동적 이미지를 구성하는 복수개의 프레임 모두에 대한 촬영 정보를 획득하지 않고 동적 이미지를 구성하는 복수개의 프레임 일부에 대한 촬영 정보 만을 획득할 수도 있고, 제어부(13)는 복수개의 프레임 일부에 대한 촬영 정보에 기초하여 동적 이미지의 프레임들에 대한 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 생성할 수도 있다. 다만 이러한 평균 밝기 값을 결정하는 방법은 이에 한정하지 않으며 다양한 방법에 의해 정적 이미지의 평균 밝기 값에 대한 정보가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 동적 이미지에 대한 히스토그램을 분석하여, 평균 밝기 값에 대한 정보를 획득할 수 있다. 여기서 히스토그램은 촬영하는 동적 이미지 자체, 즉 비압축 영상 데이터에 대한 것일 뿐만 아니라, 영상 부호화 장치(10)의 표시부(미도시)에 표시될 수 있는 동적 이미지에 대한 프리뷰 영상과 같은 대표 영상에 대한 것 일수도 있다. 영상 부호화 장치(10)는 촬영되는 동적 이미지를 구성하는 각 프레임에 대하여, 각 색에 대한 밝기 값이 큰 히스토그램이 획득되는 경우에는 정적 이미지의 큰 평균 밝기 값을 가지는 것을 나타내는 촬영 정보를 획득할 수 있다. 또는 촬영되는 동적 이미지를 구성하는 전체 프레임들의 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 획득할 수 있다 다만 이러한 평균 밝기 값을 결정하는 방법은 이에 한정하지 않으며 다양한 방법에 의해 촬영되는 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따라 촬영 정보 획득부(11)는 촬영 과정에서 인식되는 얼굴 영역 및 초점이 맞은 영역 중 적어도 하나의 영역에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 획득할 수 있고, 제어부(13)는 획득한 촬영 정보에 기초하여 해당 영역의 좌표 정보를 포함하는 메타 데이터를 생성할 수 있다.
S112 단계에서 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 생성한 메타 데이터에 기초하여 영상을 압축 강도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상은 현재 표준 규격에 매칭되는 방법을 이용하여 부호화 될 수 있다. 표준 규격에 매칭되는 방법을 이용한 부호화 과정에는 촬영한 영상을 압축하지 않은 비압축 영상 데이터(Raw Data)를 복호화 장치로 전달하기 위한 효율적인 비트스트림 관리를 위한 압축 과정이 포함될 수 있다. 제어부(13)가 생성한 메타 데이터는 이러한 표준 규격에서의 처리 과정에서 이용 불가능한 형태에 해당할 수 있다. 따라서 제어부(13)는 일 실시예에 따른 영상의 효율적인 압축 방법을 구현하기 위하여, 메타 데이터가 나타내는 의미가 반영된 것으로서 표준 규격에 매칭되는 데이터 형태로 메타 데이터를 전환할 수 있다. 이러한 표준 규격에 매칭되는 데이터 형태를 압축 파라미터라고 정의할 수 있고, 이러한 압축 파라미터는 표준 규격 마다 다양한 형태로 존재할 수 있다. 예를 들면 정적 이미지를 재생하기 위한 표준(예를 들면, JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group), JPEG-2000, JPEG- XR, WebP 등)에서는 영상의 압축 정도를 결정하기 위하여 양자화 테이블(Quantization Table)을 이용할 수 있다. 또 다른 예를 들면 동적 이미지를 재생하기 위한 표준(예를 들면, H. 264, HEVC 등)에서는 양자화 파라미터(Quantization Parameter)를 이용하여 영상의 압축 정도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 획득한 촬영 정보를 이용하여 현재 촬영되는 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 획득할 수 있으며, 평균 밝기 값에 대한 메타 데이터에 기초하여 영상의 압축 정도를 결정할 수 있는 압축 파라미터를 결정할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)는 메타 데이터가 평균 밝기 값이 밝은 것을 나타내는 경우, 강하게 영상을 압축 하도록 압축 파라미터를 결정할 수 있다. 반대로, 영상 부호화 장치(10)는 메타 데이터가 평균 밝기 값이 어두운 것을 나타내는 경우, 약하게 영상의 압축 하도록 압축 파라미터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라 메타 데이터가 정적 이미지의 평균 밝기 값이 밝은 것을 나타내는 경우, 제어부(13)는 강하게 압축할 것을 나타내도록 양자화 테이블을 결정할 수 있다. 정적 이미지의 부호화를 위해서 제어부(13)는 DCT(Discrete Cosine Transform), 양자화, 엔트로피 부호화 단계를 정적 이미지에 대하여 수행할 수 있다. 구체적으로, 영상 부호화 장치(10)가 촬영한 영상 데이터는 초기에는 압축을 거치지 않은 비압축 영상 데이터(Raw Image Data)일 수 있다. 비압축 영상 데이터는 RGB 색 공간으로 표현될 수 있다. 이러한 비압축 영상 데이터는 재생 시 압축 영상 데이터 보다 화질이 뛰어날 수 있으나 데이터 량이 상대적으로 크기 때문에 영상 데이터의 전송 및 저장 등과 같은 과정 상에서 비효율적일 수 있다. 따라서 이러한 비압축 영상 데이터는 컬러 변환(Color Transform) 과정을 거침으로써 RGB 색 공간 대신 휘도(luminance) 성분 및 색차(chrominance) 성분 포함하는 YUV 공간으로 표현될 수 있도록 색 공간이 변경될 수 있다. 여기서 휘도 성분을 통해 해당 영상의 밝기가 표현될 수 있으며, 따라서 휘도 성분에만 기초하여 영상이 표현되는 경우 흑백 영상이 제공될 수 있다. 표시되는 영상을 바라보는 사용자로서는 색차 성분 보다 휘도 성분에 더 민감하게 반응할 수 있다. 즉, 사용자는 색상이 달라지는 경우보다 밝기가 달라지는 경우를 더 쉽게 인식할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 영상 부호화 장치(10)는 이러한 사용자의 시각 인지 모델에 기반하여, 사용자가 인식 능력이 떨어지는 영상의 경우 압축 강도를 강하게 설정함으로써 효율적으로 영상 압축을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 효율적인 영상 압축을 위하여, YUV 공간으로 변경된 비압축 영상 데이터의 다운 샘플링(down-sampling)과정을 수행할 수도 있다. 나아가, 영상 부호화 장치(10)는 YUV 공간으로 변경된 비압축 영상 데이터를 8x8 블록들로 구성되는 서브 영상을 생성할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)는 분할된 블록들에 대하여 DCT를 수행함으로써 DCT 계수들을 DC 성분과 AC 성분으로 구분할 수 있다. 예를 들면, 8x8 블록으로 구성되는 서브 영상에 대한 DCT를 수행함으로써 출력되는 DCT 계수들을 포함하는 행렬의 첫 번째 행 및 첫 번째 열의 값이 DC 성분이고, 나머지 값들이 AC 성분에 해당할 수 있다. 촬영된 영상이 저주파 성분을 많이 포함할수록 DC 성분의 값 및 DC 성분 주변에 위치하는 AC 성분들의 값이 큰 값을 가질 수 있다. 즉, 촬영한 영상의 복잡도가 작고 단순할수록 DC 성분의 값 및 DC 성분 주변에 위치하는 AC 성분들의 값이 큰 값을 가질 수 있다. 촬영한 영상의 복잡도가 클수록 화질 저하 여부에 대한 사용자의 인식력이 떨어질 수 있기 때문에, 영상 부호화 장치(10)는 복잡도가 큰 영상에 대하여 강한 압축을 수행함으로써 효율적인 압축 결과를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 DCT 변환을 통하여 DCT 계수들을 포함하는 DCT 변환 매트릭스를 획득할 수 있고, 획득된 DCT 변환 매트릭스에는 휘도 성분 또는 색차 성분에 대한 DCT 변환 매트릭스가 포함될 수 있다. DCT변환 매트릭스에 대하여, 영상 부호화 장치(10)는 양자화 테이블(또는 양자화 매트릭스(matrix))을 이용하여 양자화를 수행할 수 있다. 구체적으로, 영상 부호화 장치(10)는 휘도 성분 또는 색차 성분에 대한 DCT 계수들을 포함하는 DCT 변환 매트릭스를 양자화 테이블로 나누는 과정을 통해 양자화 과정을 수행할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)가 수행하는 양자화 과정을 나타내기 위한 배열을 도시한 것이다.
도 4a를 참조하면, 영상 부호화 장치(10)는 촬영하는 과정에서 생성되는 비압축 영상 데이터에 대한 휘도 성분 또는 색차 성분에 대한 8x8의 블록들로 구성되는 서브 영상(40)을 생성할 수 있고 이러한 서브 영상(40)에 대한 값들을 나타내는 서브 영상 매트릭스(41)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따라 생성된 서브 영상 매트릭스(41)의 값들은 8bit로 표현될 수 있다. 즉, 서브 영상 매트릭스(41)에 포함되는 값들은 256가지의 값을 가질 수 있으므로, 영상 부호화 장치(10)는 서브 영상 매트릭스(41)의 값들이 -128부터 127까지의 정수 값을 갖도록 변환해줌으로써 변환된 서브 영상 매트릭스(42)를 생성할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)는 변환된 서브 영상 매트릭스(42)에 대하여 DCT 변환을 수행함으로써 DCT 변환 매트릭스(43a)를 생성할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 영상 부호화 장치(10)는 DCT 변환 매트릭스(43a)에 대한 처리를 위하여 양자화 테이블(44a)을 이용할 수 있다. 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)는 이러한 양자화 테이블(44a)로서, 휘도 성분에 대한 양자화 테이블 또는 색차 성분에 대한 양자화 테이블을 각각 사용할 수 있다. 이하에서는 설명 상의 편의를 위하여 휘도 성분에 대한 양자화 테이블을 이용하는 것을 전제로 설명하도록 한다. DCT 변환 매트릭스(43a)에는 DC 성분 및 AC 성분에 대한 계수들을 포함하고 있다. 따라서 영상 부호화 장치(10)는 양자화 과정에서 DC 성분과 AC 성분을 구분하여 양자화를 수행할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)는 DCT 변환 매트릭스(43a)를 양자화 테이블(44a)로 나누는 과정을 통해 양자화된 매트릭스(45a)를 생성할 수 있다. 따라서 양자화 테이블(44a)에 포함된 값들 중 첫 번째 행 및 첫 번째 열에 위치하는 값인 DC 양자화 값(44b)을 제외한 나머지 값들인 AC 양자화 값(44c)에 따라 DCT 변환 매트릭스(43a)에 포함된 DC 성분(43b) 및 AC 성분들(43c)에 대한 양자화가 수행될 수 있다. 따라서 양자화된 매트릭스(45a)에는 양자화된 DC 성분(45b) 및 양자화된 AC 성분들(45c)이 포함될 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 영상 부호화 장치(10)가 촬영한 영상과 관련하여 획득되는 영상의 복잡도가 커질 수록 양자화된 DC 성분(45b)의 값이 커질 수 있고, 양자화된 AC 성분들(45c) 중 양자화된 DC 성분(45b)에 가까운 AC 성분들의 값이 커질 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)가 양자화 테이블을 이용한 정적 이미지의 양자화를 수행하는 과정에서, 영상 부호화 장치(10)는 휘도 성분에 대한 양자화 테이블 및 색차 성분에 대한 양자화 테이블 중 적어도 하나를 이용하여 양자화를 수행할 수 있다. 도 4c는 일 실시예에 따른 휘도 양자화 테이블(46) 및 색차 양자화 테이블(47)을 도시한다. 도 4c를 참조하면, 휘도 양자화 테이블(46) 및 색차 양자화 테이블(47)은 서로 상이한 값을 포함하는 것을 확인할 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 휘도 양자화 테이블(46)은 전반적으로 색차 양자화 테이블(47)보다 작은 값을 포함하고 있다. 작은 값을 포함하는 휘도 양자화 테이블(46)을 이용하는 영상 부호화 장치(10)는 색차 양자화 테이블(47)을 이용하여 색차 성분을 압축하는 경우보다 휘도 성분에 대하여 더 약한 압축 강도로 영상을 압축할 것을 결정할 수 있다. 사용자로서는 휘도 성분의 변화보다 보다 색차 성분의 변화에 둔감하기 때문에, 색차 성분에 대하여 휘도 성분 보다 강한 압축을 수행하더라도 사용자가 색차 성분의 변화를 인지하지 못할 수 있다. 따라서 사용자의 시각 인지 모델에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 휘도 양자화 테이블(46) 및 색차 양자화 테이블(47)에 기초하여 휘도 성분 보다 색차 성분에 대하여 더 강하게 압축을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 동적 이미지를 압축하기 위하여 양자화 파라미터를 이용할 수 있다. 동적 이미지를 부호화하는 과정에서 각 프레임에 포함된 복수개의 블록들에 대한 양자화가 수행될 수 있으며, 양자화를 통한 압축 강도는 양자화 파라미터의 크기에 기초하여 결정될 수 있다. 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 동적 이미지를 처리하기 위한 표준 규격은 다양할 수 있다. 예를 들면 영상 부호화 장치(10)는 MPEG(Moving Picture Expert Group), H. 26X 등의 동영상 압축 표준 규격에 매칭되는 과정을 통해 영상을 부호화 또는 복호화 할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 영상 데이터를 예측 단계, 변환 단계, 양자화 단계 및 부호화 단계를 거쳐 영상 데이터를 압축하여 비트스트림을 생성할 수 있다. 예측 단계에서는 영상의 공간적 상관 관계를 이용한 인트라 예측 또는 시간적 상관 관계를 이용한 인터 예측을 통해 부호화하고자 하는 영상 데이터의 예측 영상을 형성할 수 있다. 나아가 복수개의 레이어로 구성되는 영상 데이터를 처리함으로써 레이어 간의 예측 과정을 수행할 수 있는 인터 레이어 예측을 통해 예측 영상을 형성할 수도 있다.
변환 단계에서 영상 부호화 장치(10)는 예측 단계에서 형성된 예측 영상과 원 영상의 차이값인 오차 데이터를 다양한 변환 기법을 이용하여 변환 영역(transform domain)으로 변환한다. 예를 들면, H. 264에서는 대표적인 변환 기법의 예로 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT), 하다마드 변환(Hadamard Transform) 등이 사용될 수 있다.
양자화 단계에서 영상 부호화 장치(10)는 변환 단계를 거쳐서 생성된 변환 계수들을 타겟 비트스트림의 크기에 따라서 적절히 손실 압축시킨다. 영상 부호화 장치(10)는 양자화 스텝(quantization step)에 따른 양자화 과정을 수행함으로써 손실 압축에 기반한 대다수의 표준 이미지 및 비디오 코덱들은 생성할 수 있다. 양자화 과정은 입력값을 양자화 스텝으로 나눈 후 정수화함으로써 양자화된 값을 얻는다. 양자화된 값은 입력값이 갖는 원래 범위에서 (1/양자화 스텝)만큼의 범위 내의 정수값이 되므로, 양자화 과정을 통해 정보량이 손실 압축될 수 있다. 모든 손실 압축 기술은 양자화 단계를 포함하므로 원래 데이터의 완벽한 복원이 불가능하지만 압축률을 높일 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따라 동적 이미지를 부호화 하기 위한 영상 부호화 장치(50)의 구성을 도시한다. 도 5의 영상 부호화 장치(50)는 도 1a의 영상 부호화 장치(10)에 대응하는 것일 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(50)는, 도 1a에서의 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)가 영상 데이터를 부호화하는데 거치는 작업들을 수행한다. 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(50)가 도 1a의 영상 부호화 장치(10)에 적용되기 위해서는, 최대 부호화 단위에 포함된 부호화 단위들 각각에 대하여 작업을 수행할 수 있는, 인터 예측부(57b), 인트라 예측부(57a), 변환부(52a), 양자화부(52b), 엔트로피 부호화부(53), 역양자화부(54b), 역변환부(54a), 디블로킹부(미도시) 및 SAO 수행부(미도시)를 제어부(13)가 포함하고 있을 수 있다.
인트라 예측부(57a)는 현재 영상(51) 중 인트라 모드의 부호화 단위에 대해 예측 단위별로 인트라 예측을 수행하고, 인터 예측부(57b)는 인터 모드의 부호화 단위에 대해 예측 단위별로 현재 영상(51) 및 복원 픽쳐 버퍼(56)에서 획득된 참조 영상을 이용하여 인터 예측을 수행한다. 현재 영상(51)은 최대부호화 단위로 분할된 후 순차적으로 인코딩이 수행될 수 있다. 이때, 최대 부호화 단위가 트리 구조로 분할될 부호화 단위에 대해 인코딩을 수행될 수 있다.
인트라 예측부(57a) 또는 인터 예측부(57b)로부터 출력된 각 모드의 부호화 단위에 대한 예측 데이터를 현재 영상(51)의 인코딩 되는 부호화 단위에 대한 데이터로부터 빼줌으로써 레지듀얼(residual) 데이터를 생성하고, 레지듀얼 데이터는 변환부(52a) 및 양자화부(52b)를 거쳐 변환 단위별로 양자화된 변환 계수로 출력된다. 양자화된 변환 계수는 역양자화부(54b), 역변환부(54a)을 통해 공간 영역의 레지듀얼 데이터로 복원된다. 복원된 공간 영역의 레지듀얼 데이터는 인트라 예측부(57a) 또는 인터 예측부(57b)로부터 출력된 각 모드의 부호화 단위에 대한 예측 데이터와 더해짐으로써 현재 영상(51)의 부호화 단위에 대한 공간 영역의 데이터로 복원된다. 복원된 공간 영역의 데이터는 필터링부(55)를 거침으로써 아티팩트가 감소될 수 있다. 일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)의 필터링부(55)는 디블록킹 필터링을 수행할 수 있는 디블로킹부(미도시) 및 샘플 적응적 오프셋을 이용한 인루프 필터링을 수행할 수 있는 SAO(Sample Adaptive Offset) 수행부(미도시)를 포함할 수도 있다. 생성된 복원 영상은 복원 픽쳐 버퍼(56)에 저장된다. 복원 픽쳐 버퍼(56)에 저장된 복원 영상들은 다른 영상의 인터예측을 위한 참조 영상으로 이용될 수 있다. 변환부(52a) 및 양자화부(52b)에서 양자화된 변환 계수는 엔트로피 부호화부(53)를 거쳐 비트스트림(58)으로 출력될 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(50)의 제어부(13)는 양자화부(52b)의 특징에 해당하는 양자화 과정을 수행할 수 있고 역양자화부(54b)의 특징에 해당하는 역양자화 과정을 수행할 수도 있다. 즉, 제어부(13)는 동적 이미지를 압축하는 정도를 결정하기 위한 압축 강도를 양자화 파라미터에 기초하여 결정할 수 있다. 동적 이미지를 구성하는 휘도 성분 및 색차 성분 각각의 양자화 파라미터에 기초하여 압축 강도를 결정할 수 있다. 결정된 압축 강도로 양자화된 데이터는 이후에 역양자화부(54b)를 통해 양자화부(52b)의 반대 과정을 거침으로써 복원 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 양자화 계수를 다음의 수학식 1에 기초하여 결정할 수 있다.
수학식 1
Figure PCTKR2015009437-appb-M000001
여기서, Coeff는 원 변환 계수, Offset은 오프셋, Q_Step은 양자화 스텝(quantization step), Q_Coeff는 양자화된 변환 계수를 나타내며, 라운드(round)는 괄호([])안의 실수값을 실수값보다 크기 않으면서 실수값과 가장 가까운 정수로 매칭시키는 연산을 의미한다. 또한, sgn(Coeff) 함수는 괄호 안의 Coeff 값이 0보다 큰 경우 1의 값을 갖고, Coeff 값이 0보다 작은 경우 -1의 값을 갖는 함수이다. 오프셋(Offset)은 0~1 사이의 실수값으로 부호화 장치와 복호화 장치에서 동일한 값을 갖도록 설정하는 것이 바람직하다.
수학식 1을 참조하면, 양자화부(110)는 변환 계수를 소정의 양자화 스텝(Q_Step)로 나누어 줌으로써 양자화를 수행하여 양자화 계수를 출력한다. 양자화 스텝(Q_Step)은 영상 압축 표준안에 따라서 양자화 파라미터(QP)에 의해 미리 정해진 값을 갖을 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치(10)는 다음의 표 1과 같이 양자화 파라미터(QP)에 의해 미리 정해진 양자화 스텝(Q_Step)을 결정할 수 있다.
표 1
Figure PCTKR2015009437-appb-T000001
도 7은 양자화 파라미터(QP)와 양자화 스텝 사이의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 7을 참조하면, 일반적으로 양자화 파라미터(QP)는 양자화 스텝(Q_Step)과 비례 관계를 갖는다. 예를 들어, H. 264/AVC, HEVC 등과 같은 영상 압축 표준 규격에서는 전술한 표 1에서도 알 수 있는 바와 같이 양자화 파라미터(QP)가 6 증가할 때마다 양자화 스텝(Q_Step)이 2배씩 증가한다. 이와 같이 양자화부(52b)는 양자화 파라미터(QP)에 의해서 정해지는 양자화 스텝을 이용하여 양자화를 수행할 수 있다. 양자화 계수는 소정의 순서로 재배열된 다음 엔트로피 부호화부(53)에 의하여 엔트로피 부호화되어 비트스트림이 생성된다. B 픽처 또는 P 픽처의 예측에 이용되는 참조 픽쳐를 얻기 위하여 양자화된 픽쳐는 역양자화부(54b)와 역변환부(54a)를 통해 복원된다. 복원된 픽쳐는 디블록킹 필터링 또는 SAO 필터링 등을 수행할 수 있는 필터링부(55)를 거친 후, 복원 픽쳐 버퍼(56)에 저장되었다가 다음 픽쳐에 대한 참조 픽쳐로서 이용될 수 있다.
인트라 예측부(57a)및 인터예측부(57b) 는 현재 최대 부호화 단위의 최대 크기 및 최대 심도를 고려하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위의 파티션 모드 및 예측 모드를 결정하며, 변환부(52a)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위 내의 쿼드 트리에 따른 변환 단위의 분할 여부를 결정할 수 있다.
다만 도 5에서 설명하는 영상 부호화 방법은 양자화 파라미터가 사용되는 특징을 설명하기 위한 일 실시예에 불과하므로, 영상 부호화 장치(10)가 수행하는 영상 부호화 방법이 상기 부호화 방법에 한정하여 해석되는 것은 아니다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 촬영 정부 획득부(11)를 통해 획득되는 촬영 정보에 기초하여 메타 데이터를 획득할 수 있고, 획득된 메타 데이터에 기초하여 압축 강도를 결정할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)가 압축 강도를 결정하는 방법은 영상의 특성에 따라 다양할 수 있으며, 상기 실시예들에서 설명한 것과 같이 압축 강도는 정적 이미지의 압축과 관련된 양자화 테이블, 동적 이미지의 압축과 관련된 양자화 파라미터 등에 기초하여 결정될 수 있다. 나아가 동적 이미지를 처리하기 위한 영상 압축 표준 규격에서는 동적 이미지를 구성하는 복수개의 프레임의 종류에 따라 압축 강도가 결정될 수 있다. 예를 들면, 영상 부호화 장치(10)는 B 프레임 또는 P 프레임에 대한 화면 간 예측을 수행하는 압축과 비교하여 상대적으로 약한 강도로 I 프레임에 대한 압축을 수행할 수 있다. I 프레임의 경우 상대적으로 B 프레임 또는 P 프레임에 비하여 중요도가 높기 때문에, 낮은 정도의 압축 강도로 압축을 수행함으로써 압축에 의한 손실을 감소시켜야 할 필요가 있기 때문이다. 영상 부호화 장치(10)는 I 프레임에 대한 압축 강도를 낮추기 위해 상기 실시예와 같이 양자화 파라미터의 값을 줄일 수 있다. 또 다른 예를 들면, 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 동적 이미지의 압축 강도를 조절하기 위하여, 해당 프레임에서 화면 내 예측을 수행할 것인지 또는 화면 간 예측을 수행할 것인지를 결정할 수 있다. 이는 현재 프레임을 상기 I 프레임, B 프레임 또는 P 프레임 중 어떤 프레임으로 결정할 지와 연관된다. 즉, 영상 부호화 장치(10)는 현재 프레임이 중요도가 높은 프레임에 해당하는 경우 화면 내 예측을 수행하기 위한 I 프레임으로 현재 프레임의 종류를 결정할 수 있고, 현재 프레임이 중요도가 낮은 프레임에 해당하는 경우 화면 간 예측을 수행하기 위한 B 프레임 또는 P 프레임으로 현재 프레임의 종류를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 동적 이미지를 구성하는 복수개의 프레임들의 비트율(bitrate)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 동적 이미지의 평균 밝기 값이 클수록 사용자는 화질 저하에 둔감하기 때문에, 동적 이미지를 구성하는 프레임들에 대한 압축 강도를 증가시킬 수 있다. 영상에 대한 압축을 통해 압축 강도를 증가시키기 위하여, 영상 부호화 장치(10)는 비트율을 감소시킬 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)는 동적 이미지를 부호화 하는 과정에서 소정 크기를 가지는 블록으로 동적 이미지를 분할할 수 있다. 분할되는 소정 크기의 블록에는 매크로 블록, 부호화 단위 등을 포함하는 다양한 크기를 가지는 블록이 포함될 수 있다. 즉, 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 동적 이미지를 압축하기 위한 압축 강도를 각각의 블록에 대하여 별도로 결정할 수 있다. 별도로 설정되는 압축 강도에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 동적 이미지를 구성하는 각각의 프레임 상에서 중요 부분에 대한 압축 강도를 다른 비중요 부분 보다 약하게 설정할 수 있다. 이에 따라 영상 부호화 장치(10)는 동적 이미지를 부호화 하는 과정에서 중요 부분에 대한 화질 열화가 비중요 부분에 대한 화질 열화보다 상대적으로 적도록 출력할 수 있다. 즉, 각각의 프레임 상에서의 유연한 압축 강도 설정이 가능하다. 이하에서는 설명 상의 편의를 위하여, 영상 부호화 장치(10)가 동적 이미지를 부호화 하는 과정에서 압축 강도를 결정하기 위해 이용하는 상기 소정 크기의 블록은 부호화 단위에 해당하는 것을 기준으로 설명하도록 한다. 다만 영상 부호화 장치(10)가 압축 강도를 결정하는 소정 크기의 블록을 부호화 단위인 것으로 한정하여 해석할 것은 아니다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)의 촬영 정보 획득부(11)는 인물이 포함된 동적 이미지를 촬영하는 과정에서 인물의 얼굴이 인식되는지에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 획득할 수 있다. 촬영 정보에 따라 동적 이미지 상에서 얼굴이 인식되는 것으로 결정되는 경우, 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 얼굴 영역의 좌표를 생성할 수 있다.
즉, 도 2b를 참조하면 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상(23)은 동적 이미지일 수 있고 이러한 동적 이미지에는 적어도 한 명의 인물이 포함되어 있을 수 있다. 영상 부호화 장치(10)는 이러한 영상(23)에서 인물의 얼굴 영역(24)을 구분할 수 있으며, 이러한 얼굴 영역(24)을 확인한 영상 부호화 장치(10)는 부호화 과정에서 해당 얼굴 영역(24)에 대응하는 부분에 대한 압축 강도를 결정할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 동적 이미지인 영상(23)의 각 프레임 상에서 인물의 얼굴 영역(24)의 좌표에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 설정할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 좌표에 대한 정보에 기초하여 영상(23)에 포함되는 복수개의 부호화 단위들 중 얼굴 영역(24)에 대한 좌표가 포함되는 적어도 하나의 부호화 단위들(25)을 결정할 수 있다. 제어부(13)에 의해 결정된 얼굴 영역(24)과 관련된 적어도 하나의 부호화 단위들(25)은 다른 부호화 단위들과 다른 압축 강도로 압축할 것으로 설정될 수 있다. 예를 들면, 영상(23)에 포함된 얼굴 영역(24)은 사용자에게 중요한 영역에 해당할 수 있기 때문에, 다른 영역보다 압축 강도가 약해야 한다. 따라서, 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 얼굴 영역(24)과 관련된 적어도 하나의 부호화 단위들(25)에 대하여는 다른 부호화 단위들 보다 압축 강도를 약하게 설정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)의 촬영 정보 획득부(11)는 동적 이미지를 촬영하는 과정에서 피사체에 초점이 맞았는지에 대한 정보를 포함하는 촬영 정보를 획득할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 초점이 맞은 경우 초점이 맞은 초점 영역의 좌표를 메타 데이터로서 생성할 수 있다.
즉, 도 2b를 참조하면 영상 부호화 장치(10)가 촬영하는 영상(26)은 동적 이미지일 수 있고 이러한 동적 이미지에는 초점이 맞은 영역인 초점 영역이 포함되어 있을 수 있다. 영상 부호화 장치(10)는 이러한 영상(26)에서 초점 영역(27)을 구분할 수 있으며, 이러한 초점 영역(27)을 확인한 영상 부호화 장치(10)는 부호화 과정에서 해당 초점 영역(27)에 대응하는 부분에 대한 압축 강도를 결정할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 동적 이미지인 영상(26)의 각 프레임 상에서 초점 영역(27)의 좌표에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 설정할 수 있다. 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 좌표에 대한 정보에 기초하여 영상(26)에 포함되는 복수개의 부호화 단위들 중 초점 영역(27)에 대한 좌표가 포함되는 적어도 하나의 부호화 단위들(28)을 결정할 수 있다. 제어부(13)에 의해 결정된 초점 영역(27)과 관련된 적어도 하나의 부호화 단위들(28)은 다른 부호화 단위들과 다른 압축 강도로 압축할 것으로 설정될 수 있다. 예를 들면, 영상(26)에 포함된 초점 영역(27)은 사용자에게 중요한 영역에 해당할 수 있기 때문에, 다른 영역보다 압축 강도가 약해야 한다. 따라서, 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)는 초점 영역(27)과 관련된 적어도 하나의 부호화 단위들(28)에 대하여는 다른 부호화 단위들 보다 압축 강도를 약하게 설정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)의 촬영 정보 획득부(11)는 현재 영상 부호화 장치(10)가 영상을 촬영하기 위해 사용하는 촬영 모드가 무엇인지에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면 영상 부호화 장치(10)는 영상 촬영 시 야간 모드, 패닝샷 모드, 인물 모드, 역광 모드 등과 같은 촬영 모드를 사용할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 영상을 촬영에 사용하는 촬영 모드가 어두운 환경에서 사용하기 위한 모드, 예를 들면 야간 모드인 경우 영상 전반의 밝기가 어두울 것이기 때문에 휘도 값이 일반 촬영 모드에 비해 상대적으로 작을 수 있다. 휘도 값이 작은 경우 사용자로서는 휘도 성분에 대한 민감도가 휘도 값이 큰 경우 보다 높기 때문에 압축 강도를 약하게 할 필요가 있다. 따라서 촬영 정보 획득부(11)에 의해 획득된 촬영 정보로서 어두운 환경에서 사용하기 위한 모드로 촬영하는 중임을 나타내는 정보에 기초하여, 제어부(13)는 압축 강도를 약하게 결정할 수 있다. 이 경우 제어부(13)는 어두운 환경에서 사용하기 위한 모드에 대하여 미리 결정된 표준 밝기 값을 나타내는 메타 데이터를 생성할 수도 있다.
일 실시예에 따라 영상 부호화 장치(10)가 영상을 촬영에 사용하는 촬영 모드가 움직임이 많은 피사체를 촬영하기 위한 모드, 예를 들면 패닝샷 모드인 경우, 영상 부호화 장치(10)가 움직이면서 영상을 촬영하게 되므로 영상의 전역 움직임 벡터가 일반 모드보다 클 수 있다. 전역 움직임 벡터가 큰 경우, 사용자로서는 화질 열화에 대한 인식력이 떨어질 수 있으므로 영상을 일반 모드에서보다 강하게 압축하더라도 일반 모드에 비해 크게 화질이 떨어지는 것을 인지하지 못할 수 있다. 따라서 현재 촬영 모드가 움직임이 많은 피사체를 촬영하기 위한 모드인 것을 나타내는 촬영 정보를 획득한 영상 부호화 장치(10)는 영상을 강하게 압축할 수 있다. 촬영 정보 획득부(11)에 의해 획득된 촬영 정보로서 움직임이 많은 피사체를 촬영하기 위한 모드로 촬영하는 중임을 나타내는 정보에 기초하여, 제어부(13)는 압축 강도를 강하게 결정할 수 있다. 이 경우 제어부(13)는 어두운 환경에서 사용하기 위한 모드에 대하여 미리 결정된 영상 부호화 장치(10)의 움직임에 대한 정보를 포함하는 메타 데이터를 생성할 수도 있다. 즉, 영상 부호화 장치(10)는 촬영 모드만을 참조하여 미리 결정된 영상 부호화 장치(10)의 움직임에 대한 정보를 포함하는 메타데이터를 생성할 수도 있다.
S113 단계에서 영상 부호화 장치(10)는 S112 단계에서 결정한 압축 강도에 기초하여 영상을 부호화 할 수 있다. 영상을 부호화 할 수 있는 방법은 영상이 정적 이미지인지 동적 이미지인지에 따라 다양할 수 있고, 각 영상이 사용하는 영상 압축 표준 규격에 따라 다양할 수 있다.
상술한 다양한 실시예에 따라, 영상 부호화 장치(10)는 영상을 압축하기 위하여, 영상 촬영 과정에서 획득될 수 있는 촬영 정보를 이용할 수 있다. 이하에서는 이러한 영상 부호화 장치(10)가 부호화 한 영상을 복호화 하기 위한 영상 복호화 장치의 특징에 대하여 설명하도록 한다.
도 1b는 영상 부호화 장치(10)가 압축한 영상을 재생하기 위한 영상 복호화 장치(15)에 대한 블록도를 도시한다.
영상 복호화 장치(15)는 압축 영상 데이터 획득부(16)를 통해 영상 부호화 장치(10)가 부호화 한 영상에 대한 데이터를 포함하는 압축 영상 데이터를 수신할 수 있다. 즉, 영상 압축 데이터에는 S113 단계에서 영상 부호화 장치(10)가 부호화 한 압축 영상 데이터가 포함될 수 있다. 영상 복호화 장치(15)는 수신한 압축 영상 데이터를 이용하여 압축 하기 전의 영상으로 복원함으로써 영상을 재생할 수 있다. 영상 복호화 장치(15)가 획득하는 압축 영상 데이터는 표준 규격에 매칭되는 데이터 형태로 부호화 된 것일 수 있다. 예를 들면 정적 이미지를 재생하기 위한 표준(예를 들면, JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group), JPEG-2000, JPEG- XR, WebP 등)을 이용하여 압축하여 부호화 된 압축 영상 데이터 일 수 있다. 또 다른 예를 들면 동적 이미지를 재생하기 위한 표준(예를 들면, H. 264, HEVC 등)을 이용하여 부호화 된 압축 영상 데이터 일 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 복호화 장치(15)는 압축 영상 데이터의 역양자화 단계, 역변환 단계, 예측 단계 및 복원 단계를 거쳐 압축 영상 데이터를 재생할 수 있다. 영상 복호화 장치(15)의 이러한 과정은 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(10)의 영상 압축 과정에 반대되는 과정에 대응하는 것일 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 복호화 장치(15)가 수신한 압축 영상 데이터는 영상 부호화 장치(10)의 제어부(13)가 획득한 메타 데이터에 기초하여 결정된 압축 강도로 압축된 영상 데이터일 수 있다. 예를 들면, 영상 부호화 장치(10)는 평균 밝기 값에 대한 메타 데이터에 기초하여 영상의 압축 강도를 결정할 수 있는 영상을 압축할 수 있고, 압축된 영상을 부호화 하여 영상 복호화 장치(15)로 전송할 수 있다. 메타 데이터가 평균 밝기 값이 밝은 것을 나타내는 경우, 강하게 영상을 압축 하도록 압축 파라미터가 결정될 수 있다. 반대로, 메타 데이터가 평균 밝기 값이 어두운 것을 나타내는 경우, 약하게 영상의 압축 하도록 압축 파라미터가 결정될 수 있다. 영상 복호화 장치(15)는 이러한 과정을 통해 결정된 압축 강도에 따라 양자화 된 압축 영상 데이터를 이용하여 영상을 재생할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 복호화 장치(15)는 평균 밝기 값이 밝은 영상을 압축한 압축 영상 데이터를 획득할 수 있다. 영상 복호화 장치(15)는 복원될 정적 이미지의 평균 밝기 값이 밝은 것을 나타내는 경우, 영상 부호화 장치(10)에 의해 강하게 압축할 것을 나타내도록 결정된 양자화 테이블을 이용하여 영상을 복호화 할 수 있다. 정적 이미지의 복호화를 위해서 제어부(15)는 역변환, 역양자화 등의 단계를 정적 이미지에 대하여 수행할 수 있다. 구체적으로, 영상 부호화 장치(10)가 촬영한 영상 데이터는 초기에는 압축을 거치지 않은 비압축 영상 데이터일 수 있다. 비압축 영상 데이터는 RGB 색 공간으로 표현될 수 있다. 이러한 비압축 영상 데이터는 재생 시 압축 영상 데이터 보다 화질이 뛰어날 수 있으나 데이터 량이 상대적으로 크기 때문에 영상 데이터의 전송 및 저장 등과 같은 과정 상에서 비효율적일 수 있다. 따라서 이러한 비압축 영상 데이터는 컬러 변환 과정을 거침으로써 RGB 색 공간 대신 휘도 성분 및 색차 성분 포함하는 YUV 공간으로 표현될 수 있도록 색 공간이 변경될 수 있다. 여기서 휘도 성분을 통해 해당 영상의 밝기가 표현될 수 있으며, 따라서 휘도 성분에만 기초하여 영상이 표현되는 경우 흑백 영상이 제공될 수 있다. 표시되는 영상을 바라보는 사용자로서는 색차 성분 보다 휘도 성분에 더 민감하게 반응할 수 있다. 사용자는 색상이 달라지는 경우보다 밝기가 달라지는 경우를 더 쉽게 인식할 수 있다. 따라서, 영상 부호화 장치(10)는 시각 인지 모델에 기초하여 효율적인 영상 압축을 수행할 수 있으며, 영상 복호화 장치(15)는 이러한 시각 인지 모델에 따라 압축된 영상 데이터를 획득할 수 있다. 즉, 영상 복호화 장치(15)가 획득한 압축 영상 데이터는 사용자의 시각 인지 모델에 기초하여 사용자가 인식 능력이 떨어지는 영상의 경우 압축 강도를 강하게 설정함으로써 효율적으로 압축된 영상 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 복호화 장치(15)가 획득한 압축 영상 데이터는 YUV 공간으로 변경된 비압축 영상 데이터에 대한 다운 샘플링과정이 영상 부호화 장치(10)에 의해 수행된 것일 수 있다. 나아가, 영상 복호화 장치(15)는 영상 복원을 위하여 압축 영상 데이터를 8x8 블록들로 구분할 수 있다. 영상 복호화 장치(15)는 구분된 블록들에 대하여 DCT를 수행함으로써 DCT 계수들을 DC 성분과 AC 성분으로 구분할 수 있다. 예를 들면, 8x8 블록으로 구성되는 서브 영상에 대한 DCT를 수행함으로써 출력되는 DCT 계수들을 포함하는 행렬의 첫 번째 행 및 첫 번째 열의 값이 DC 성분이고, 나머지 값들이 AC 성분에 해당할 수 있다. 촬영된 영상이 저주파 성분을 많이 포함할수록 DC 성분의 값 및 DC 성분 주변에 위치하는 AC 성분들의 값이 큰 값을 가질 수 있다. 즉, 촬영한 영상의 복잡도가 작고 단순한 경우일수록 DC 성분의 값 및 DC 성분 주변에 위치하는 AC 성분들의 값이 큰 값을 가질 수 있다. 사용자는 촬영한 영상의 복잡도가 클수록 화질 저하 여부에 대한 인식력이 떨어질 수 있기 때문에, 영상 복호화 장치(15)는 강한 압축이 수행된 복잡도가 큰 영상을 효율적으로 복원하여 재생할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 복호화 장치(15)가 양자화 테이블을 이용한 정적 이미지에 대한 압축 영상 데이터의 역양자화를 수행하는 과정에서, 영상 복호화 장치(15)는 휘도 성분에 대한 양자화 테이블 및 색차 성분에 대한 양자화 테이블 중 적어도 하나를 이용하여 역양자화를 수행할 수 있다. 도 4c는 일 실시예에 따른 휘도 양자화 테이블(46) 및 색차 양자화 테이블(47)을 도시한다. 도 4c를 참조하면, 휘도 양자화 테이블(46) 및 색차 양자화 테이블(47)은 서로 상이한 값을 포함하는 것을 확인할 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 휘도 양자화 테이블(46)은 전반적으로 색차 양자화 테이블(47)보다 작은 값을 포함하고 있다. 작은 값을 포함하는 휘도 양자화 테이블(46)을 이용하여 영상의 휘도 성분이 압축된 경우, 영상 복호화 장치(15)는 휘도 성분은 색차 양자화 테이블(47)을 이용하여 압축됨에 따라 색차 성분을 압축하는 경우보다 더 약한 압축 강도로 압축된 영상을 역양자화 할 수 있다. 사용자로서는 휘도 성분의 변화보다 보다 색차 성분의 변화에 둔감하기 때문에, 색차 성분에 대하여 휘도 성분 보다 강한 압축을 수행하더라도 사용자가 색차 성분의 변화를 인지하지 못할 수 있다. 따라서 사용자의 시각 인지 모델에 따라, 영상 복호화 장치(15)는 휘도 양자화 테이블(46) 및 색차 양자화 테이블(47)에 기초하여 휘도 성분 보다 색차 성분에 대하여 더 강하게 압축된 영상데이터에 대한 역양자화를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 복호화 장치(15)는 양자화 파라미터를 이용하여 동적 이미지에 대한 압축 영상 데이터를 역양자화 할 수 있다. 동적 이미지를 복호화 하는 과정에서 각 프레임에 포함된 복수개의 블록들에 대한 역양자화가 수행될 수 있으며, 압축 강도는 양자화 파라미터의 크기에 기초하여 결정될 수 있다. 역양자화 단계에서 영상 복호화 장치(15)는 손실 압축된 압축 영상 데이터를 역변환하기 위한 형태로 압축 영상 데이터를 역양자화 할 수 있다. 영상 복호화 장치(15)는 손실 압축에 기반하여 압축된 대다수의 표준 이미지 및 비디오 코덱들을 양자화 스텝에 따라 역양자화 할 수 있다. 예를 들면, 역양자화 과정은 영상 압축 표준 문서에 기재된 내용과 동일하게 수행될 수 있다.
영상 복호화 장치(15)는 도 4a 및 도 4b에 개시된 영상 부호화 장치(10)가 수행하는 양자화 과정을 역으로 수행함으로써 역양자화 과정을 수행할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 영상 복호화 장치(15)는 DCT 변환 매트릭스(43a)을 생성하기 위하여 양자화 테이블(44a)을 이용할 수 있다. 예를 들면, 영상 복호화 장치(15)는 양자화된 매트릭스(45a)에 양자화 테이블(44a)를 곱하는 과정을 통해 DCT 변환 매트릭스(43a)를 생성할 수 있다. 양자화된 매트릭스(45a)에는 양자화된 DC 성분(45b) 및 양자화된 AC 성분들(45c)이 포함될 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 영상 복호화 장치(15)가 획득한 압축 영상 데이터의 영상 복잡도가 커질 수록 DC 성분(45b)의 값이 커질 수 있고, AC 성분들(45c) 중 DC 성분(45b)에 가까운 AC 성분들의 값이 커질 수 있다. 양자화 테이블(44a)에 포함된 값들 중 첫 번째 행 및 첫 번째 열에 위치하는 값인 DC 양자화 값(44b)을 제외한 나머지 값들인 AC 양자화 값(44c)에 따라 역양자화가 수행되어 DC 성분(43b) 및 AC 성분들(43c)을 포함하는 DCT 변환 매트릭스(43a)가 획득될 수 있다. 영상 복호화 장치(15)는 역양자화 과정을 통해 DC 성분과 AC 성분에 구분된 DCT 변환 매트릭스(43a)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 복호화 장치(15)는 이러한 양자화 테이블(44a)로서, 휘도 성분에 대한 양자화 테이블 또는 색차 성분에 대한 양자화 테이블을 각각 사용할 수 있다. 이하에서는 설명 상의 편의를 위하여 휘도 성분에 대한 양자화 테이블을 이용하는 것을 전제로 설명하도록 한다.
도 4a를 참조하면, 일 실시예에 따라 영상 복호화 장치(15)는 역양자화를 통해 생성한 DCT 변환 매트릭스(43)를 이용하여, 변환된 서브 영상 매트릭스(42)를 생성할 수 있다. 구체적으로, 영상 복호화 장치(15)의 제어부(18)는 DCT 변환 매트릭스(43)에 대한 DCT 역변환(Inverse DCT Transform)을 수행하여 서브 영상 매트릭스(42)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 복호화 장치(15)의 제어부(18)는 변환된 서브 영상 매트릭스(42)를 원본 영상에 대응하는 값을 갖도록 역변환 해줌으로써, 서브 영상 매트릭스(41)를 생성할 수 있다. 이러한 역변환 과정은 영상 부호화 장치(10)가 서브 영상 매트릭스(41)의 값들이 -128부터 127까지의 값을 갖도록 변환하는 과정을 역으로 수행한 과정일 수 있다. 일 실시예에 따라 생성된 서브 영상 매트릭스(41)의 값들은 8bit로 표현될 수 있다.
영상 복호화 장치(15)는 서브 영상 매트릭스(41)에 기초하여, 영상 부호화 장치(10)가 생성한 비압축 영상 데이터의 휘도 성분 또는 색차 성분에 대한 8x8의 블록들로 구성되는 서브 영상(40)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 영상 복호화 장치(15)는 역양자화된 압축 영상 데이터에 대하여 역변환을 수행할 수 있다. 역변환 단계에서 영상 복호화 장치(15)는 다양한 변환 기법을 이용하여 역양자화된 데이터를 역변환한다. 예를 들면, H. 264에서는 대표적인 변환 기법의 예로 이산 코사인 변환(DCT), 하다마드 변환 등이 사용될 수 있다.
일 실시예에 따라, 영상 복호화 장치(15)는 DCT 역변환을 통한 DCT 계수들을 포함하는 행렬의 출력을 휘도 성분 및 색차 성분 중 적어도 하나에 대하여 수행할 수 있다. 출력된 DCT 계수들을 포함하는 DCT 변환 매트릭스(43a)에 대하여, 영상 복호화 장치(15)는 양자화 테이블(또는 양자화 매트릭스)을 이용하여 역양자화를 수행할 수 있다. 구체적으로, 영상 복호화 장치(15)는 휘도 성분 또는 색차 성분에 대한 DCT 계수들을 포함하는 DCT 변환 매트릭스(43a)를 생성하기 위하여, 양자화 테이블(44a)과 양자화된 메트릭스(45a)를 곱하는 역양자화 과정을 수행할 수 있다. 영상 복호화 장치(15)는 역변환된 압축 영상 데이터는 예측 과정을 통해 획득되는 예측 영상과 더해져서 복원 영상을 생성할 수 있고, 영상 복호화 장치(15)는 이러한 복원 영상에 기초하여 영상을 출력할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따라 압축 영상 데이터에 포함된 영상을 재생하기 위한 영상 복호화 장치(60)의 구체적인 블록도를 도시한다. 영상 복호화 장치(60)는 영상 부호화 장치(10)가 압축한 영상 데이터를 재생하기 위하여 영상 부호화 장치(10)가 사용한 영상 압축 표준 규격에 매칭되는 복호화 과정을 수행할 수 있다.
엔트로피 복호화부(62)는 비트스트림(61)으로부터 복호화 대상인 부호화된 영상 데이터 및 복호화를 위해 필요한 부호화 정보를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다. 부호화된 영상 데이터는 양자화된 변환계수로서, 역양자화부(63) 및 역변환부(64)는 양자화된 변환 계수로부터 레지듀얼 데이터를 복원한다. 일 실시예에 따라 역양자화부(63)에서 양자화 파라미터를 이용하여 역양자화를 수행하는 과정은 상기 도 5와 관련하여 영상 부호화 장치(50)의 양자화부(52b) 및 역양자화부(54b)에서 설명한 내용에 대응하는 내용에 대응하는 내용에 해당할 수 있으므로 생략한다.
인트라 예측부(67b)는 인트라 모드의 부호화 단위에 대해 예측 단위 별로 인트라 예측을 수행한다. 인터 예측부(67a)는 현재 영상 중 인터 모드의 부호화 단위에 대해 예측 단위 별로 복원 픽쳐 버퍼(66)에서 획득된 참조 영상을 이용하여 인터 예측을 수행한다.
일 실시예에 따라 영상 복호화 장치(60)의 필터링부(65)는 디블록킹 필터링을 수행할 수 있는 디블로킹부(미도시) 및 샘플 적응적 오프셋을 이용한 인루프 필터링을 수행할 수 있는 SAO 수행부(미도시)를 포함할 수도 있다. 인트라 예측부(67b) 또는 인터 예측부(67a)를 거친 각 모드의 부호화 단위에 대한 예측 데이터와 레지듀얼 데이터가 더해짐으로써 현재 영상(405)의 부호화 단위에 대한 공간 영역의 데이터가 복원되고, 복원된 공간 영역의 데이터는 디블로킹부(미도시) 및 SAO 수행부(미도시)를 거쳐 복원 영상으로 출력될 수 있다. 또한, 복원 픽쳐 버퍼(66)에 저장된 복원 영상들은 참조 영상으로서 출력될 수 있다.
엔트로피 복호화부(62), 역양자화부(63), 역변환부(64), 인트라 예측부(67b), 인터 예측부(67a), 디블로킹부(미도시) 및 SAO 수행부(미도시)가 최대 부호화 단위마다 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위에 기반하여 수행하는 작업은 제어부(18)가 수행할 있다.
특히, 인트라 예측부(67b) 및 인터 예측부(67a)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위마다 파티션 모드 및 예측 모드를 결정하며, 역변환부(64)는 부호화 단위마다 쿼드 트리구조에 따른 변환단위의 분할 여부를 결정할 수 있다.
도 5의 부호화 동작 및 도 6의 복호화 동작은 각각 단일 레이어에서의 비디오스트림 부호화 동작 및 복호화 동작을 상술한 것이다. 따라서, 영상 복호화 장치(60)가 둘 이상의 레이어의 스트림을 부호화한다면, 레이어 별로 영상을 부호화 하는 과정을 수행할 수 있다.
다만 도 6에서 설명하는 영상 복호화 방법은 양자화 파라미터가 사용되는 특징을 설명하기 위한 일 실시예에 불과하므로, 영상 복호화 장치(60)가 수행하는 영상 복호화 방법이 상기 복호화 방법에 한정하여 해석되는 것은 아니다.
이제까지 개시된 다양한 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 명세서에서 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 명세서의 개시 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 명세서의 개시범위에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (19)

  1. 영상을 부호화 하는 방법에 있어서,
    영상을 촬영하는 과정에서 결정된 촬영 정보를 획득하는 단계;
    상기 촬영 정보에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하기 위한 메타 데이터를 생성하는 단계;
    상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 압축 강도에 기초하여 상기 영상을 부호화 하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 촬영 정보를 획득하는 단계는 상기 영상의 노출값, 셔터 속도, 조리개 값 및 ISO 감도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 메타 데이터를 생성하는 단계는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 촬영 정보를 획득하는 단계는 상기 영상을 촬영하는 장치에 부착된 것으로서, 지자계 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센서로부터 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 메타 데이터를 생성하는 단계는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 움직임 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 촬영 정보를 획득하는 단계는 상기 영상에서 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 메타 데이터를 생성하는 단계는 상기 획득한 촬영 정보에 기초하여 상기 촬영 정보와 관련된 좌표 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 압축 강도를 결정하는 단계는 상기 촬영 정보가 나타내는 영역에 대하여는 상기 영상의 다른 영역 보다 상대적으로 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 압축 강도를 결정하는 단계는
    상기 평균 밝기 값이 밝을수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하고, 상기 평균 밝기 값이 어두울수록 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 압축 강도를 결정하는 단계는
    상기 움직임 정보가 상기 장치가 빠르게 움직이는 것으로 나타낼수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법.
  8. 제 4 항에 있어서, 상기 촬영 정보를 획득하는 단계는
    상기 영상과 관련된 프리뷰(Preview) 영상에 기초하여 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법.
  9. 제 1 항에 있어서 상기 압축 강도를 결정하는 단계는
    상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 양자화 하기 위한 양자화 파라미터(Quantization Parameter) 또는 양자화 테이블(Quantization Table)을 결정하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법.
  10. 영상을 부호화 하는 장치에 있어서,
    영상을 촬영하는 과정에서 촬영 정보를 획득하는 촬영 정보 획득부;
    상기 촬영 정보에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하기 위한 메타 데이터를 생성하고, 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 압축 강도를 결정하고, 상기 결정된 압축 강도에 기초하여 상기 영상을 부호화 하는 제어부를 포함하는 영상 부호화 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 촬영 정보 획득부는 상기 영상의 노출값, 셔터 속도, 조리개 값 및 ISO 감도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 것을 특징으로 하고,
    상기 제어부는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 평균 밝기 값에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 촬영 정보 획득부는 상기 영상을 촬영하는 장치에 부착된 것으로서, 지자계 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센서로부터 촬영 정보를 획득하는 것을 특징으로 하고,
    상기 제어부는 상기 획득된 촬영 정보에 기초하여 상기 영상의 움직임 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 촬영 정보 획득부는 상기 영상에서 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 것을 특징으로 하고,
    상기 제어부는 상기 획득한 촬영 정보에 기초하여 상기 촬영 정보와 관련된 좌표 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 촬영 정보가 나타내는 영역에 대하여는 상기 영상의 다른 영역 보다 상대적으로 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 평균 밝기 값이 밝을수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하고, 상기 평균 밝기 값이 어두울수록 약하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 움직임 정보가 상기 장치가 빠르게 움직이는 것을 나타낼수록 강하게 압축하는 것으로 상기 압축 강도를 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 촬영 정보 획득부는 상기 영상과 관련된 프리뷰 영상에 기초하여 얼굴 인식 영역 및 초점이 맞은 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 촬영 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  18. 제 10 항에 있어서
    상기 제어부는 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 영상을 양자화 하기 위한 양자화 파라미터(Quantization Parameter) 또는 양자화 테이블(Quantization Table)을 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  19. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 부호화 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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