DCT압축 영상 개선을 위한 효율적인 히스토그램 확장 기법

Abstract

저장매체의 대용량화, 네트웍의 고속화에도 불구하고 데이터 자체의 대량화로 인해 압축 기술의 끊임없는 발전이 요구되고 있으며 이러한 대용량 멀티미디어 데이터의 일반화로 실시간 데이터 처리를 위한 압축 영역에서의 데이터 핸들링에 관한 보다 활발한 연구가 필요하다. 압축 영역의 데이터는 공간 영역에 비해 그 용량이 현저히 작을 뿐 아니라 연산 시 복원과 재압축 과정에 필요한 대부분의 연산과정이 생략되므로 속도면에서 상당한 향상을 가져온다. 본 연구에서는 DCT 영역에서 직접 연산을 수행함으로써 효율적인 히스토그램 확장(histogram expansion)을 적용하는 방법을 제안한다. 히스토그램 확장은 영상의 픽셀 분포를 전체 그레이 레벨에 걸치도록 확장시킴으로써 영상의 질을 개선하는 기법이다. 히스토그램 확장에서는 전체 영상의 최대 및 최소 픽셀값이 요구되므로 일부 블록의 복원 과정이 필요하다. 복원이 필요한 블록을 결정하기 위해 DCT 블록의 전체 에너지를 나타내는 DC 성분과 DC로부터의 편차를 나타내는 AC 성분의 특성을 이용한다. DC 성분을 이용하여 일정수의 최대 평균 에너지를 가지는 블록과 최소 평균 에너지를 가지는 블록들을 복원 블록으로 분류하고, 하나의 블록 내에서 픽셀 간 편차가 큰 경우를 고려하여 실험을 통해 설정된 임계값 이상의 AC 절대치 합을 가지는 블록들도 역시 복원 블록으로 분류한다. 이렇게 분류된 복원 블록으로부터 최대값과 최소값을 얻은 후 공간 영역의 히스토그램 확장 식으로부터 유도된 DCT 압축 영역의 히스토그램 확장 기법을 직접 압축 영상에 적용함으로써 효율적으로 개선된 영상을 획득할 수 있다. 제안된 알고리즘은 영상의 질과 속도 측면의 비교·분석에서 원시적 알고리즘(brute-force algorithm)에 비해 우수한 결과를 보임을 실험을 통해 증명하였다. ; As most of the multimedia application needs large size of memory or file capacity it gets more important to be able to process and transmit them on communication line in real time. As most multimedia information is stored and treated in compressed form for efficiency, it is required to handle data directly in semi-compressed domain. Data in semi-compressed domain is much smaller than those containing the same information in spatial domain, so if we can process data in compressed form we can save not only time for restoration and recompression but also processing time itself. In this thesis, an effective way to accomplish histogram expansion is proposed and implemented. Histogram Expansion is a technique to enhance the visual quality of an image by expanding the range of the grey level of the image to the whole grey levels. As it is required to know the maximum and minimum pixel value of the image to apply histogram expansion to an image in the semi-compressed domain which is the effective way proposed, there is a need to restore some amount of image blocks. To decide the blocks to be restored DC value which is the average energy of a block and AC values which are variances of a DCT block are used. Some blocks which have high DC values are classified to be the potential blocks containing the maximum pixel value and Some blocks which have low DC values are classified to be the potential blocks containing the minimum pixel value. Blocks of which the sum of the absolute AC values is larger than the set threshold are classified to be the potential blocks which have the maximum or minimum pixel value. After the maximum and minimum pixel values are gained, these values can be applied to the histogram expansion equation in compressed domain which is induced from the histogram expansion equation in spatial domain. The proposed algorithm is proved to be effective by several experimental tests. Experimental results are evaluated based on the speed and image quality parameter compared to the brute-force algorithm.