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公开(公告)号：WO2014003254A1
公开(公告)日：2014-01-03
申请号：PCT/KR2012/008962
申请日：2012-10-29
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: H04N7/32
CPC classification number: H04N19/57 , H04N19/52 , H04N19/533 , H04N19/56
Abstract: 움직임 벡터의 예측을 위한 탐색영역 설정 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 움직임 벡터의 예측을 위한 탐색영역 설정 장치는 움직임 벡터 예측의 대상 블록에 대한 탐색영역의 원점 벡터 및 상기 대상 블록과 인접한 다수의 인접 블록들에 대한 예측 움직임 벡터 각각 사이의 차들을 연산하고, 상기 차들의 절대값의 합을 연산하는 연산부; 및 상기 차들의 절대값의 합 및 상기 다수의 인접 블록들에 대한 예측 움직임 벡터의 방향성 중 적어도 하나를 이용하여 상기 대상 블록에 대한 탐색영역의 범위값을 설정하는 탐색영역 설정부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 움직임 벡터의 예측 시 소요되는 연산량 및 연산 시간을 현저하게 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于设置用于预测运动矢量的搜索区域的装置和方法。 用于设置用于预测运动矢量的搜索区域的装置包括：计算单元，其计算用于目标运动矢量预测块的搜索区域的原始矢量与邻近的多个相邻块的预测运动矢量之间的差异 目标块，并计算差的绝对值之和; 以及搜索区域设定单元，其使用所述多个相邻块的预测运动矢量的至少一个方向性和所述差异的绝对值的和来设定所述目标块的搜索区域范围。 根据本发明，可以大大减少计算次数和用于预测运动矢量的计算时间。
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公开(公告)号：WO2015182802A1
公开(公告)日：2015-12-03
申请号：PCT/KR2014/004821
申请日：2014-05-30
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: H04N5/21
CPC classification number: G06T5/002 , G06T7/00 , G06T2207/20012 , G06T2207/20024 , G06T2207/20076 , H04N5/21 , H04N5/213
Abstract: 영상 처리 시스템은 관측 영상의 국부 통계 특성과 예측 노이즈 영상의 국부 통계 특성에 따라 예측 원 영상의 국부 통계 특성을 추출하고, 예측 원 영상의 국부 통계 특성에 따라 관측 영상의 화소별로 왜곡 상태를 나타내는 플래그 레벨을 설정하고, 관측 영상을 필터 윈도우를 통해 영역화하고, 인접하는 화소들의 왜곡 상태를 확인하여 플래그 레벨을 보정하여 노이즈를 검출하는 노이즈 검출부 및 상기 노이즈 검출부를 통해 보정된 플래그 레벨이 결정되면 보정된 플래그 레벨에 따라 적응적으로 필터 사이즈를 설정하여 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 포함하므로, 노이즈에 의해 훼손된 왜곡 영상의 적응적 노이즈 검출 및 제거 기법을 구현할 수 있으며, 윤곽선을 검출하여 비왜곡화소로 보정할 수 있다.
Abstract translation: 一种图像处理系统，包括：噪声检测单元，用于根据观察图像的局部统计特性和预测噪声图像的局部统计特征提取预测原始图像的局部统计特性，设置指示每个像素的失真状态的标志电平 根据预测的原始图像的局部统计特性，通过滤波器窗口对观察到的图像进行分割，并且通过检查彼此相邻的像素的失真状态并校正标志电平来检测噪声; 以及噪声消除单元，用于当通过噪声检测单元校正的标志电平被确定时，通过根据校正的标志电平自适应地设置滤波器尺寸来消除噪声。 因此，图像处理系统可以实现由噪声损坏的失真图像的自适应噪声检测和消除技术，并且可以检测图像的轮廓并使用非失真像素来校正检测到的轮廓。
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公开(公告)号：WO2015005519A1
公开(公告)日：2015-01-15
申请号：PCT/KR2013/007141
申请日：2013-08-07
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/52 , G06K9/6267 , G06T5/00 , G06T5/001 , G06T5/002 , G06T7/41 , G06T2207/20012
Abstract: 관측 영상의 국부 통계 특성에 따라 첨부 노이즈 정보를 예측하고, 이를 기반으로 노이즈 검출 및 제거 기법을 구현할 수 있는 영상 처리 시스템 및 방법을 개시한다. 영상 처리 시스템은 관측 영상의 국부 통계 특성을 추출하고, 국부 통계 특성에 따라 저주파 통과 필터를 생성하여 예측 노이즈 영상을 생성하고, 상기 예측 노이즈 영상에 대한 국부 통계 특성을 추출하며, 관측 영상의 국부 통계 특성과 예측 노이즈 영상의 국부 통계 특성을 이용하여 예측 원 영상의 국부 통계 특성을 추출하며, 예측 원 영상의 국부 통계 특성에 따라 관측 영상의 화소별로 노이즈 레벨을 나타내는 플래그 레벨을 설정하여 노이즈를 검출하고, 검출된 노이즈의 플래그 레벨에 따라 적응적으로 필터 계수를 설정하여 노이즈를 제거하고, 원 영상을 복원할 수 있다.
Abstract translation: 公开了一种图像处理系统和方法，其可以根据观察图像的局部统计特性预测附加噪声信息，并且可以基于预测的噪声信息来实现噪声检测和消除技术。 图像处理系统可以提取观察图像的局部统计特性，根据局部统计特性生成低通滤波器，生成预测噪声图像，提取预测噪声图像的局部统计特征，提取局部统计特征 使用观察图像的局部统计特征和预测噪声图像的局部统计特征预测原始图像，通过根据预测的噪声图像的局部统计特性设置指示观察图像的每个像素的噪声水平的标志电平来检测噪声 原始图像，通过根据检测到的噪声的标志电平自适应地设置滤波器系数来消除噪声，并重建原始图像。
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公开(公告)号：KR100890640B1
公开(公告)日：2009-03-27
申请号：KR1020070123592
申请日：2007-11-30
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단 , 숭실대학교산학협력단
Abstract: An adaptive image restoration method using a noise characteristic and location space restriction information for restricting a region of a restoration image according to local information is provided to improve SNR by adoptively controlling mitigation degrees predicted from predicted attachment noise. Previous image information is obtained(S100). The local void condition information which has the different window size by using the obtained video information is confirmed(S110). The parameter of a pixel is determined(S120). The parameter which controls the image by using the noise figure of being predicted is determined(S130). By taking advantage of parameter and the part average controlling parameter for determining the parameter of the pixel, a projection operator is calculated(S140). By using the calculated projection operator, solution is calculated(S150). The condition for completing the repetition solution is inspected by using the calculated value(S160).
Abstract translation: 提供一种使用噪声特性和位置空间限制信息的自适应图像恢复方法，用于根据本地信息限制恢复图像的区域，以通过过滤地控制从预测的附着噪声预测的缓解度来提高SNR。 获得上一图像信息（S100）。 确认通过使用获得的视频信息具有不同窗口大小的局部空闲条件信息（S110）。 确定像素的参数（S120）。 确定通过使用正在预测的噪声系数来控制图像的参数（S130）。 通过利用参数和部分平均控制参数来确定像素的参数，计算投影算子（S140）。 通过使用计算的投影算子，计算解（S150）。 通过使用计算值检查完成重复解决方案的条件（S160）。
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公开(公告)号：KR100963322B1
公开(公告)日：2010-06-11
申请号：KR1020080064090
申请日：2008-07-02
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단 , 숭실대학교산학협력단
IPC: H04N19/14 , H04N19/124
Abstract: 본 발명은 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법에 관한 것이다. 본 발명의 하나의 모습으로, H.264 비트율 제어방법에 있어서, 프레임 카운터, 한 프레임을 부호화한 후 발생된 비트량 및 영상의 초기 양자화 파라미터(QP) 값을 포함하는 파라미터들을 초기화하는 파라미터 초기화 단계; 직전 프레임으로부터 발생된 비트량의 가중치과 직전 프레임 이전의 참조 프레임들에 대한 평균 비트량의 가중치의 조합으로 구성되는 현재 프레임의 복잡도 파라미터로 현재 프레임의 할당 가능한 비트량(
UBits
QPn )을 예측하는 프레임 복잡도 계산단계; 영상 특성별 QP값에 따라 예측된 발생 비트량을 적용시키기 위하여 상기 프레임 복잡도 계산단계에서 예측된 현재 프레임의 할당 가능한 비트량에 따라 QP에 따른 변화된 비트량을 구하고 상기 QP에 따른 변화된 비트량을 반영한 QP값 결정을 위한 QP에 따라 예측된 발생 비트량(
QP
bits,n )을 산출하는 QP값 결정 파라미터 산출단계; 및 현재 프레임에 할당될 수 있는 대상 비트량인 예측된 프레임의 대상 비트량(
TB
c )을 결정하고, 상기 QP값 결정 파라미터 산출단계에서 산출된 상기 QP에 따라 예측된 발생 비트량을 매개변수로 하여 목표한 비트량 내에서 GOP 구간내의 현재 부호화하고자 하는 프레임의 QP값을 결정하는 프레임별 QP값 결정단계;를 포함하여 이루어지고, 여기에서 상기 프레임 복잡도 계산단계, QP값 결정 파라미터 산출단계 및 프레임별 QP값 결정단계를 반복 수행하여 현재 부호화하고자 하는 프레임의 최종 QP값을 결정하고, 부호화되는 프레임들의 GOP 구조를 IPPP 구조를 갖도록 결정하는 것을 특징으로 하는 실시간 H.264를 위한 적응적 프레임 비트율 제어방법이 제안된다.
본 발명에 따른 실시예를 통하여 PSNR은 H.264/AVC의 기존 방법과 비슷한 결과를 얻을 수 있었고 연산량은 99% 이상 절약한 결과를 얻을 수 있었다.
H.264, 비트율 제어, 적응적, 파라미터 갱신, 프레임 복잡도-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020100004009A
公开(公告)日：2010-01-12
申请号：KR1020080064090
申请日：2008-07-02
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단 , 숭실대학교산학협력단
IPC: H04N19/14 , H04N19/124
CPC classification number: H04N19/14 , H04N19/124 , H04N19/184
Abstract: PURPOSE: A method of adaptive rate control in a frame-layer for real-time H.264/avc is provided to reduce the amount of calculation in the process of predicting the amount of bits of a frame. CONSTITUTION: In order to apply the predictable bit amount according to a QP(Quantization Parameter) value, the amount of bits depending on QP is obtained based on the allocation-available bits of a predicted current frame(S300). The amount of bits changed depending on the QP to determine the reflected QP value that adopts the changed amount of bits. The amount of target bits is determined for the predictable frame, and the QP value of the frame to be encoded is determined by using the predicated amount of bits as a parameter(S400).
Abstract translation: 目的：提供用于实时H.264 / avc的帧层中的自适应速率控制的方法，以减少在预测帧的位数的过程中的计算量。 构成：为了根据QP（量化参数）值应用可预测的比特量，根据预测的当前帧的分配可用比特来获得取决于QP的比特量（S300）。 位数量根据QP而改变，以确定采用改变量位数的反射QP值。 针对可预测帧确定目标比特量，并且通过使用预定量的比特作为参数来确定要编码的帧的QP值（S400）。
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公开(公告)号：KR101878817B1
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：KR1020160148717
申请日：2016-11-09
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: H04N9/64
Abstract: 영상개선방법및 그장치가개시된다. 영상개선방법은 (a) 입력영상의휘도성분을이용하여각 픽셀에대한반사성분을각각예측하는단계; (b) 상기각 픽셀의예측된반사성분과상기각 픽셀의휘도성분을이용하여반사성분비대칭도및 휘도성분비대칭도를각각계산하는단계; (c) 상기휘도성분비대칭도를이용하여매개변수를계산하는단계; (d) 상기반사성분비대칭도를이용하여상기반사성분의이득및 오프셋을계산하는단계; (e) 상기매개변수, 상기반사성분의이득과오프셋을이용하여상기각 픽셀에대해상기예측된반사성분을보정하는단계; 및 (f) 상기각 픽셀의보정된반사성분을이용하여상기각 픽셀의휘도성분을보정하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101781942B1
公开(公告)日：2017-10-23
申请号：KR1020160027719
申请日：2016-03-08
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06T19/20 , G06T3/0093 , G06T5/001 , G06T7/194 , G06T19/006 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/20228 , G06T2219/2021 , H04N5/2226
Abstract: 각프레임에대한컬러영상및 그에대응하는깊이맵 정보를포함하는입력영상으로부터가상시접영상을합성하는과정에서발생하는홀 영역에대한홀 채움방법에있어서, 상기입력영상의현재프레임에대한정적배경정보를추출하고이를이용하여가상정적배경정보를추출하며, 상기현재프레임에대한컬러영상및 깊이맵을워핑하여가상영상과가상깊이맵을획득하고, 가상깊이맵에나타나는홀 영역에대한레이블링을수행하여국부배경정보를추출하며, 상기가상정적배경정보와상기국부배경정보간의유사도를이용하여상기가상영상및 상기가상깊이맵에대한 1차홀 채움을수행하고, 상기 1차홀 채움뒤 잔존홀들에대하여깊이항을포함하는우선순위함수를적용한표본기반인페인팅방식으로 2차홀 채움을수행하는홀 채움방법이개시된다.
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公开(公告)号：KR1020170104825A
公开(公告)日：2017-09-18
申请号：KR1020160027719
申请日：2016-03-08
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06T19/20 , G06T3/0093 , G06T5/001 , G06T7/194 , G06T19/006 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/20228 , G06T2219/2021 , H04N5/2226
Abstract: 각프레임에대한컬러영상및 그에대응하는깊이맵 정보를포함하는입력영상으로부터가상시접영상을합성하는과정에서발생하는홀 영역에대한홀 채움방법에있어서, 상기입력영상의현재프레임에대한정적배경정보를추출하고이를이용하여가상정적배경정보를추출하며, 상기현재프레임에대한컬러영상및 깊이맵을워핑하여가상영상과가상깊이맵을획득하고, 가상깊이맵에나타나는홀 영역에대한레이블링을수행하여국부배경정보를추출하며, 상기가상정적배경정보와상기국부배경정보간의유사도를이용하여상기가상영상및 상기가상깊이맵에대한 1차홀 채움을수행하고, 상기 1차홀 채움뒤 잔존홀들에대하여깊이항을포함하는우선순위함수를적용한표본기반인페인팅방식으로 2차홀 채움을수행하는홀 채움방법이개시된다.
Abstract translation: 一种孔填充方法，用于从包括每帧的彩色图像的输入图像合成虚拟目击图像的过程中产生的孔区域和对应的深度图信息， 使用提取的虚拟深度信息提取虚拟静态背景信息，对当前帧的彩色图像和深度图进行扭曲以获得虚拟图像和虚拟深度图，对出现在虚拟深度图中的孔区域执行标记 使用虚拟静态背景信息和本地背景信息之间的相似度来将第一深度孔填充虚拟图像和虚拟深度图， 一种孔填充方法，用于基于应用了包含项的优先功能的样本，利用涂装方法进行二阶孔填充。
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公开(公告)号：KR101538353B1
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：KR1020140065116
申请日：2014-05-29
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06T5/002 , G06T7/00 , G06T2207/20012 , G06T2207/20024 , G06T2207/20076 , H04N5/21 , H04N5/213
Abstract: 관측영상의국부통계특성에따라첨부노이즈정보를예측하고, 이를기반으로노이즈검출및 제거기법을구현할수 있는영상처리방법, 이를이용한시스템및 이를수행하기위한기록매체를개시한다. 영상처리시스템은관측영상의국부통계특성과예측노이즈영상의국부통계특성에따라예측원 영상의국부통계특성을추출하고, 상기예측원 영상의국부통계특성에따라상기관측영상의화소별로왜곡상태를나타내는플래그레벨을설정하고, 상기관측영상을필터윈도우를통해영역화하고, 인접하는화소들의왜곡상태를확인하여상기플래그레벨을보정하여노이즈를검출하는노이즈검출부; 및상기노이즈검출부를통해상기보정된플래그레벨이결정되면상기보정된플래그레벨에따라적응적으로필터사이즈를설정하여노이즈를제거하는노이즈제거부를포함하므로, 노이즈에의해훼손된왜곡영상의적응적노이즈검출및 제거기법을구현할수 있으며, 윤곽선을검출하여비왜곡화소로보정할수 있다.
Abstract translation: 公开了一种图像处理方法，其根据观察图像的局部统计特征来预测所附加的噪声信息，并且能够基于该信息实现噪声检测和去除方法，使用该噪声的方法，使用该噪声信息的系统和用于执行 相同。 图像处理系统包括：噪声检测部分，用于根据观察图像的局部统计特征和预测噪声图像的局部统计特征提取预测原始图像的局部统计特征，设置表示 根据预测原始图像的局部统计特征，观察图像的每像素的失真状态，通过滤波器窗口分割观察图像，以及通过在检查相邻像素的失真状态之后校正标志电平来检测噪声; 以及噪声去除部分，用于通过在确定通过噪声检测部分校正的标志电平时，通过根据校正的标志电平自适应地设置滤波器尺寸来去除噪声。 本发明能够实现由噪声损坏的失真图像的自适应噪声检测和去除方法，并且通过检测轮廓来校正非失真像素。
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