이동 보상과 분류 벡터 양자화기를 이용한 영상 부호화에 관한 연구 (Ⅰ: 이론및 모의실험)

A Study on the Interframe Image Coding Using Motion Compensated and Classified Vector Quantizer (Ⅰ: Theory and Computer Simulation)

본 논문에서는 이동보상과 분류 벡터양자화기를 이용한 화면각 부호화방법을 제안하였다. 이동보상벡터양자화방식에서는 중요화소를 포함하는 블록을 효과적으로 부호화하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 이동보상후에 나타나는 화면간 예측오차에 적합한 분류법을 갖는 새로운 CVQ 알고리듬을 제안하였다. 본 연구에서는 저 전송율에서 영상을 효과적으로 부호화하기 위하여 이동보상에서 처리단위인 블록을 4개의 크기가 같은 벡터로 나누고, 각 벡터들을 벡터내의 중요화소의 위치에 따라 15부류로 분류하여 각기 독립적으로 제작된 부호책에 따라 벡터양자화기로 부호화하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에서 영상회의와 영상전화와 같은 상대적으로 움직임이 적은 영상에 대하여, 평균 비트율이 0.2~0.25 bit/pel에서 35~37dB의 신호대 잡음비를 얻었다.

This paper describes an interframe image coding using motion compensated and classified vector quantizer (MC-CVQ). It is essential to carefully encode blocks with significant pels in motion compensated vector quantizers (MCVQ). In this respect, we propose a new CVQ algorithm which is appropriate to the coding of interframe prediction error after motion compensation. In order to encode an image efficiently at a low bit rate, we partition each block, which is the processing element in MC, into equally sized 4 vectors, and classify vectors into 15 classes according to the position of significant pels. Vectors in each class are then encoded by the vector quantizer with the codebook independently designed for the class. The computer simulation shows that the signal-to-noise ratio and the average bit rate of MC-CVQ are 35-37dB and 0.2-0.25bit/pel, respectively, for the videophone or video conference type image.