[IQA] 저주파 신호의 왜곡에 더 민감하단 특성을 이용한 UQI-HVS

지난 번에 SSIM 알고리즘의 전신이라 말할 수 있는 UQI에 대해 포스팅했다. 오늘은 UQI의 또다른 변형 알고리즘 UQI-HVS에 대해 소개하도록 하겠다. UQI-HVS의 original 논문의 제목은 "A New Full-Reference Ouality Metrics Based on HVS"이다. 

 

HVS란 사람 시각 시스템(human visual system)의 약자이다. UQI-HVS는 간단히 말해서 HVS는 저주파 신호의 왜곡에 더 민감하다는 특징을 고려한 UQI 방법이다. UQI는 이미지의 품질을 판단하기 위해 원본 이미지와 왜곡 이미지의 밝기, 콘트라스트, 상관도를 지역적으로 비교한다. UQI에 대한 자세한 설명은 UQI에 대한 포스팅을 참고하길 바란다. 

 

저주파 신호의 왜곡에 더 민감한 이유는 저주파 신호에 이미지 전반적인 정보를 담고 있기 때문이다. 고주파 신호일수록 세부적인 내용들을 포함한다. 아주 세부적인 정보는 어느 정도 손상되도 눈에 잘 안 띈다. 하지만 이미지를 구성하는 큰 틀들이 왜곡되면 그것은 사람의 눈에 쉽게 인지된다. 이러한 HVS의 성질을 이용해서 이미지를 압축하는 기술이 JPEG, JPEG2000와 같은 것들이다. 

 

좀 더 구체적으로 UQI-HVS가 어떻게 작동하는지 살펴보자.

1) 먼저 원본 이미지와 왜곡 이미지에 이산 웨이블릿 변환을 적용해서 LL, HL, LH, HH 4개의 주파수 서브밴드로 분해한다. 웨이블릿으로는 "wavelet 9/7"을 사용했다. 

2) 원본 이미지의 LL 서브밴드와 왜곡 이미지의 LL 서브밴드의 품질 변화를 UQI로 산출한다. 마찬가지로 HL, LH, HH에 대해서도 UQI로 품질 점수를 산출한다.

3) 얻은 4개의 점수를 가중합한다. 저주파 신호를 담고 있는 LL에 가장 큰 가중치를, 고주파 신호를 담고 있는 HH에 가장 작은 가중치를, HL와 LH엔 그 중간의 적절한 가중치를 부여했다. 

 

${UQI-HVS} = 0.5779U_{LL} + 0.1707U_{LH} + 0.1582U_{HL} + 0.0932U_{HH}$

 


함께 영상처리에 대해 연구의 깊이를 넓혀가고 싶으신 분은 kyohoonsim@gmail.com으로 언제든 연락주시기 바랍니다. 

댓글()