에지정보에 적응적인 마스크를 이용한 시간방향 오류 은닉 방법 = A Temporal Error Concealment Method Based on Edge Adaptive Masking

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 영상의 에지성분을 이용하여 손실된 프레임에서의 오류를 은닉하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 블록의 주변에 존재하는 상, 하, 좌, 우의 일정 부분을 에지 추출을 위한 영역으로 정의하고, 정의된 네 부분의 영역은 방향에 따라 선택적인 에지 연산자를 적용시켜 에지 성분을 추출한다. 이 에지정보는 영상이 복잡한 부분과 단순한 부분에 대해 복잡도를 결정하는 판단 기준이 되며 경계정합을 위한 마스크 폭을 조절하게 된다. 즉, 제시된 방법은 경계정합 수행시 정확도를 높이기 위하여 네 부분에서 추출된 에지성분의 양에 비례하여 방향에 따라 경계정합 마스크의 폭을 조절하고, 이에 따라 영상의 윤곽을 나타내는 에지 특성에 가중치를 적용함으로써, 개선된 움직임 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법에 대한 오류은닉 결과를 비교함으로써 제안된 방법의 우수성 검증 및 장단점에 대해 분석한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose a temporal error concealment method based on the edge adaptive masking. In the method, four regions around the corrupted block - top, bottom, left, and right - are defined and the edge features of the regions are extracted by applying an edge operator for each direction. The size of a mask for the boundary matching is determined by the edge information, which can be considered as a criterion to measure the activity of the boundary region. In other words, it is determined such that the size of the mask is proportional to the amount of edge-component extracted from each region in order to yield the higher reliability on boundary matching. This process is equivalent to applying weights depending on the edge features, which leads the improved motion vector. In experiments, it is verified that the proposed method outperforms the conventional methods in terms of image quality, and then its merits and demerits are discussed.