초록
본 논문에서는 PDP내에서 의사 윤곽이 발생할 가능성이 큰 화소를 찾고 대상 이미지에 따라 적응적으로 그 효과를 보상하는 방법을 제안한다. 우선 이미지의 화소 값 정보만을 이용해서 간단하면서 효과적으로 화소 값의 분포를 이용해서 화질의 저하를 야기하는 화소를 찾는 방법을 제안하였다. 다음으로 선택된 후보 화소 군을 특정영역으로 트리 구조를 통해서 그룹화하고 그 영역에서만 계조 수를 감소시킨다. 이 과정에서 의사 윤곽이 발생하는 영역에 한해서만 계조 감소가 필요하므로 전체 이미지가 아닌 그룹화 된 영역을 대상으로만 국한해서 계조 수를 감소시킨다. 마지막으로 계조 수 감소로 생긴 오차와 트리 구조를 이용한 그룹화로 생긴 오차를 오차 확산 기법을 이용해서 사람 눈에 잘 띄지 않게 한다. 제안한 기법은 정지 영상의 화소 값을 바꿈으로써 객관적인 화질의 손해 보는 대신에 의사 윤곽이 감소된 영상을 얻는다. 모의실험을 통해서 제안하는 의사 윤곽 제거 기법이 낮은 계산 복잡도를 가지면서 기존 방법들 보다 효과적으로 의사 윤곽을 제거함을 확인한다.
In this paper, we propose a new approach for the reduction of the dynamic false contours, which detects and compensates false contour artifacts adaptively. First, we develop a simple but effective method to select the pixels that are likely to cause the motion artifacts, based on the distribution of pixel values. Then, we merge the selected pixels into several regions using tree structure. Next, we reduce number of gray levels within the regions slightly to reduce the false contours. Note that reducing number of gray levels yield the distortion, thus it is applied only to the selected regions, instead of the whole picture. Intensive simulations on real moving image show that the proposed algorithm alleviates the dynamic false contours effectively with tolerable computational complexity.
