The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences (한국통신학회논문지)

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
권호 표지

Blocking artifact reduction using singularities detection and Lipschitz regularity from multiscale edges

다층스케일 웨이블릿 변환영역에서 특이점 검출 및 Lipschitz 정칙 상수를 이용한 블록화 현상 제거

  • 이석환 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 오디오 및 비디오 시스템 공학 연구실) ;
  • 권기구 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 오디오 및 비디오 시스템 공학 연구실) ;
  • 김병주 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 오디오 및 비디오 시스템 공학 연구실) ;
  • 권성근 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 오디오 및 비디오 시스템 공학 연구실) ;
  • 이종원 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 오디오 및 비디오 시스템 공학 연구실) ;
  • 이건일 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 오디오 및 비디오 시스템 공학 연구실)
  • Published : 2002.10.01
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Abstract

The current paper presents an effective deblocking algorithm for block-based coded images using singularity detection in a wavelet transform. In block-based coded images, the local maxima of a wavelet transform modulus detect all singularities, including blocking artifacts, from multiscale edges. Accordingly, the current study discriminates between a blocking artifact and an edge by estimation the Lipschitz regularity of the local maxima and removing the wavelet transform modulus of a blocking artifact that has a negative Lipschitz regularity exponent. Experimental results showed that the performance of the proposed algorithm was objectively and subjectively superior.

본 논문에서는 다층스케일 웨이블릿 변환영역에서의 특이점 검출 및 Lipschitz 정칙 상수를 이용한 블록화 현상 제거 방법을 제안하였다. 블록 부호화된 영상에서 블록화 현상 및 에지와 같은 특이점들은 다층스케일 웨이브릿 변환 영역에서 국부 계수 최대치 (local modulus maxima)로 검출된다. 제안한 방법에서는 국부 계수 최대치의 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 블록화 현상 및 에지의 특이점들을 구분하고, 웨이블릿 변환 영역에서 블록화 현상에 의한 특이점들을 연역에 따라 스케일별로 제거한다. 실험 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 PSRN이 0.046~0.42 dB 향상되었고, 복잡한 영역에서 에지의 불연속성이 제거되므로 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.

Keywords

References

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