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YCbCr 컬러공간에서 구성성분간의 상관관계를 이용한 축소된 채도 정보의 다중 모드 재구성
Multi-Mode Reconstruction of Subsampled Chrominance Information using Inter-Component Correlation in YCbCr Colorspace

김영주   (신라대학교 컴퓨터정보공학부UU0000867  );
  • 초록

    본 논문은 압축된 영상의 복원 과정에서 축소된 채도 정보를 휘도와 채도 성분의 상관관계를 이용하여 효율적으로 재구성하는 기법들에 대해 살펴보고, 기존에 계산 복잡도 측면에서 효율성을 보인 적응적 가중치를 가진 2차원 선형 보간법에 대해 문제점을 분석하였다. 그리고 본 논문은 2차원 선형 보간법에 대해 영상의 공간 주파수 분포를 고려하지 않는 문제점을 개선하고 저성능 시스템에 적용하기 위해 휘도 성분의 에지 반응도에 따라 계산 복잡도가 서로 다른 재구성 기법을 적용하는 다중 모드 재구성 기법을 제안하였으며, 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가 실험을 통해 유사한 수준의 복원 영상의 품질을 지원하면서 채도 재구성을 위한 계산 시간을 상대적으로 줄이고 있음을 확인하였다.


    This paper investigates chrominance reconstruction methods that reconstruct subsampled chrominance information efficiently using the correlation between luminance and chrominance components in the decompression process of compressed images, and analyzes drawbacks involved in the adaptive-weighted 2-dimensional linear interpolation among the methods, which shows higher efficiency in the view of computational complexity than other methods. To improve the drawback that the spatial frequency distribution is not considered for the decompressed image and to support the application on a low-performance system in behalf of 2-dimensional linear interpolation, this paper proposes the multi-mode reconstruction method which uses three reconstruction methods having different computational complexity from each other according to the degree of edge response of luminance component. The performance evaluation on a development platform for embedded systems showed that the proposed reconstruction method supports the similar level of image quality for decompressed images while reducing the overall computation time for chrominance reconstruction in comparison with the 2-dimensional linear interpolation.


  • 주제어

    채도 재구성 .   채도 서브샘플링 .   컬러공간 변환 .   YCbCr 컬러공간 .   영상 복원.  

  • 참고문헌 (12)

    1. ISO/IEC IS 11172-2, Coding of moving pictures and associated audio, part 2: video. 
    2. B. Schmitz and R. Stevenson, "The enhancement of images containing subsampled chrominance information," IEEE Trans. on Image Processing, Vol.6, pp.1052-1056, 1997. 
    3. G. Qiu and G. Schaefer, "High quality enhancement of low resolution colour images," IEEE Int. Conference on Image Processing and Its Applications, 1999. 
    4. B. Maciej, "Improved Interpolation of 4:2;0 Color Images to 4:4:4 Format Exploiting Inter-Component Correlation," 12th European Signal Processing Conference EUSIPCO, 2004. 
    5. J. S. Abel, V. Bhaskaran, and H. J. Lee, "Colour image coding using an orthogonal decomposition," Image Proc. Algorithms and Techniques III, SPIE, Vol.1657, pp.58-67, 1992. 
    6. X. Wan and J. C. Kuo, "Colour distribution analysis and quantization for image retrieval," Proc. of SPIE Conf. on Storage and Retrieval for Still Image and Video Databases, 1996. 
    7. S. J. Sangwine and R. E. N. Horne, The Colour Image Processing Handbook, Chapman & Hall, London, 1998. 
    8. G. Sonja, G. Mislav, and M. Marta, "Reliability of Objective Picture Quality Measures," J. of Electrical Engineering, Vol.55, No.1-2, pp.3-10, 2004. 
    9. M. Miyahara, K. Kotani, and V. R. Algazi, "Objective Picture Quality Scale(PQS) for Image Coding," IEEE Trans. on Communications, 46 No.9, pp.1215-1226, 1998. 
    10. Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, and E. P. Simoncelli, "Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity," IEEE Trans. on Image Processing, Vol.13, No.4, pp.600-612, 2004. 
    11. Wolberg, G., Digital Image Wraping, IEEE Computer Society Press, Loa Alamitos, CA, 1992. 
    12. http://www.compression.ru/video/quality_measure/video_measurement_tool_en.html 

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    10. 2005 "배경 분리 기반의 실시간 객체 추적을 위한 개선된 적응적 배경 혼합 모델" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information 10 (6): 187~194    

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