Improvement of Deblocking Algorithm by Using Characteristics of Region

영역 특성을 이용한 블록 현상 제거 방법

In this paper, the conventional deblocing algorithms are compared in each region of the image. Based on the comparison result, we propose a new deblocklng algorithm that can improve subjectives as well as the objective quality. Because the human visual system is mode sensitive to the blocking artifacts in the low frequency re91on, we compare the performance of several deblocking algorithms in 7he low and high frequency region separately. For this purpose we also propose an algorithm for classifying the region into low and high frequency ones. and propose a deblocking algorithm which is applied differently to each region. The result shows that the adaptive LPF method yields the best performance in the low frequency region in terms of both subjective and objective quality. Hence. by applying the adaptive LPF method to the low frequency region, the performance of conventional algorithms can be improved. In the high frequency region. it is observed that the DCT-based POCS algorithm provides the best performance. Hence, by combining the algorithm with the adaptive LPF method, the best objective performance is obtained.

본 논문에서는 압축 영상에서 블록현상을 제거하기 위한 여러 후처리 알고리듬을 영상의 영역별로 비교하였다. 또한 이를 통하여 시각 특성에 맞는 주관적 평가 뿐만 아니라 객관적인 PSNH도 향상시킬 수 있는 블록현상 제거방법을 제시하였다. 본 논문에서는 사람의 시각적 특성에 의하여 블록화 현상은 고주파 영역보다 저주파 영역에서 눈에 잘 띄인다는 사실에 근거하여 우선 최근의 여러 블록현상 제거 알고리듬의 저주파 영역, 고주파 영역에서의 영상 개선도를 비교하였다. 이 과정에서 블록현 상이 발생한 영상에서 고주파/저주파 영역을 간단하게 분류하는 방법을 제시하였고, 각 영역에 서로 다른 알고리듬을 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과. 제시된 분류에 따른 저주파 영역에는 적응 LPF 방법의 성능이 주관, 객관적인 면 모두 가장 좋 은 것으로 나타났다 따라서 기존의 알고리듬들을 고주파 영역에 적용하고 저주파영역에는 적응 LPF 방법을 적용함으로써 모든 블록현상 제거 알고리듬들의 주관적 및 객관적 성능이 개선될 수 있음을 보였다 또한 고주파 영역에서 객관적인 성능은 DCT기반 POCS 알고리듬이 가장 좋았으며, 이 알고리듬과 적응 LPF를 혼합하여 사용하면 가장 좋은 객관적 성능을 얻을 수 있었다.