Abstract
In surveillance video system, there are many classes of images and some spatial regions are more important than other regions. The conventional compression method in this system have been compressed there full frames without classfying them depend on their important parts. To improve the accuracy of the image coding and deliver effective compression for the surveillance video system, it was necessary to separate the regions according to their importance. In this paper, we propose a new effective surveillance video image compression method. The proposed scheme defines importance based three-level region of interest block in a frame, such as background, motion object block, and the feature object block. A captured video image frame can be separated to these three different levels of block regions. And depends on the priority, each block can be modified and compressed in different resolution, compression ratio and qualify factor. Therefore, in surveillance video system, this algorithm not only reduces the image processing time and space, but also guarantees the Important image data in high quality to acquire the system's goal.
현재의 영상 감시 및 기록 시스템은 감시 영역 내 감시대상의 출현여부와 상관없이 감시카메라에 담기는 전체영상을 일관적으로 저장, 기록함으로써 데이터량이 방대한데 비해 그 가운데 정사 필요한 정보에 대한 량은 적다 하겠다. 배경영역 범위가 고정되어 있는 감시영상시스템에서 배경영상이 실제적인 감시대상에 대한 정보가 담긴 관심영역과 동일한 등급의 정보로 취급되어 기록이 됨으로써 데이터량에 비해 현장 감시효과를 제대로 보지 못하고 있는 것이다. 따라서, 감시 영역 내에서 관심영역에 대한 효율적인 정보의 기록과 보다 정확히 감시대상에 대한 영상을 획득하는 것이 감시영상시스템에서의 목표라 하겠다. 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결하기 위해 감시영상으로부터 관심영역을 구분해내고 그 중요도에 따른 압축효율을 달리 함으로써 이를 구현할 수 있도록 하였다. 중요도를 결정하는 특성으로 관심영역을 무엇으로 할 것인가에 따라 감시영상을 영역별로 몇 단계의 블록으로 나누고 각 블록에 대해 해상도를 달리하여 중요도가 높은 관심영역 일수록 고해상의 영상을 획득하고 중요도가 낮을수록 저해상의 영상으로 처리하고 압축품질 또한 중요도가 놀은 관심영역일수록 압축품질은 높이고 중요도가 낮은 관심영 역일수록 압축률을 높임으로써 감시영상 정보의 감을 최적화 함은 물론 효율적인 감시 및 기록이 가능하도록 하였다.
