초록
Mixed raster content 모델 기반의 영상 부호화는 전경과 배경 레이어에 빈 영역인 don't care region (DCR)이 발생하게 되며, 이 영역에 대한 신호 채움 방식에 따라 전체적인 부호화 성능이 큰 영향을 받게 된다. DCR을 채우기 위한 대부분의 기존 기법들은 홀 주변 기존 영역의 특성을 효율적으로 이용하지 않아 신호 채움 후에도 기존 신호 영역에 존재하던 고주파 성분이 반영될 뿐 아니라, DCR 경계에서의 신호 불연속으로 인해 고주파 성분이 추가적으로 발생한다는 문제점을 갖고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 우선순위 기반의 적응적 영역 확장법을 이용한 새로운 DCR 채움 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 분수령 알고리즘을 이용하여 DCR의 각 홀 픽셀에 대한 신호 특성을 판단한 후, 이를 토대로 영역 채움의 우선순위를 결정한다. 이 우선 순위를 기반으로 영역 확장을 수행함으로써 고주파 성분을 포함하고 있는 영역의 확장이 최소화되어 전체적인 부호화 효율이 향상될 수 있다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 비교 대상 알고리즘에 비해 효율적인 신호 채움으로 우수한 부호화 성능을 가짐을 보인다.
Image coding based on mixed raster content model generates don't care regions (DCR) in foreground and background layers, and its overall coding performance is greatly affected by region filling methods for DCRs. Most conventional methods for DCR filling fail in utilizing the local signal properties in hole regions and thus the high frequency components in non-DCR regions are reflected into DCR after signal filling. In addition, further high frequency components are induced to the filled signal because of signal discontinuities in the boundary of DCR. To solve this problem, a new DCR filling algorithm using the priority-based adaptive region growing is proposed in this paper. The proposed method uses the watershed algorithm and the flooding priority of each pixel for region filling is determined from the degree of smoothness in the neighborhood area. By growing the filled region into DCR based on the computed priority, the expansion of high-textured area can be minimized which can improve the overall coding performance. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional algorithms.