• Title, Summary, Keyword: 양자화 모델

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Histogram Equalization Based Color Space Quantization for the Enhancement of Mean-Shift Tracking Algorithm (실시간 평균 이동 추적 알고리즘의 성능 개선을 위한 히스토그램 평활화 기반 색-공간 양자화 기법)

  • Choi, Jangwon;Choe, Yoonsik;Kim, Yong-Goo
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.19 no.3
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    • pp.329-341
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    • 2014
  • Kernel-based mean-shift object tracking has gained more interests nowadays, with the aid of its feasibility of reliable real-time implementation of object tracking. This algorithm calculates the best mean-shift vector based on the color histogram similarity between target model and target candidate models, where the color histograms are usually produced after uniform color-space quantization for the implementation of real-time tracker. However, when the image of target model has a reduced contrast, such uniform quantization produces the histogram model having large values only for a few histogram bins, resulting in a reduced accuracy of similarity comparison. To solve this problem, a non-uniform quantization algorithm has been proposed, but it is hard to apply to real-time tracking applications due to its high complexity. Therefore, this paper proposes a fast non-uniform color-space quantization method using the histogram equalization, providing an adjusted histogram distribution such that the bins of target model histogram have as many meaningful values as possible. Using the proposed method, the number of bins involved in similarity comparison has been increased, resulting in an enhanced accuracy of the proposed mean-shift tracker. Simulations with various test videos demonstrate the proposed algorithm provides similar or better tracking results to the previous non-uniform quantization scheme with significantly reduced computation complexity.

Modeling Quantization Error using Laplacian Probability Density function (Laplacian 분포 함수를 이용한 양자화 잡음 모델링)

  • 최지은;이병욱
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.11A
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    • pp.1957-1962
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    • 2001
  • Image and video compression requires quantization error model of DCT coefficients for post processing, restoration or transcoding. Once DCT coefficients are quantized, it is impossible to recover the original distribution. We assume that the original probability density function (pdf) is the Laplacian function. We calculate the variance of the quantized variable, and estimate the variance of the DCT coefficients. We can confirm that the proposed method enhances the accuracy of the quantization error estimation.

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Quantization Modeling of Intra Frame for Rate Control (비트율 제어를 위한 인트라 프레임 양자화 모델링)

  • Park, Sang-Hyun
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.9 no.10
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    • pp.1207-1214
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    • 2014
  • The first frame of a GOP is encoded in intra mode which generates a larger number of bits. In addition, the first frame is used for the inter mode encoding of the following frames. Thus the encoding results of the intra frame affects the first frame as well as the following frames. Traditionally, the quantization parameter for an intra frame is determined only depending on the bpp not considering the characteristics of the intra frame. For accurate intra frame encoding, we should consider not only bpp but also the complexity of the video sequence and the output bandwidth. In this paper, we propose a real-time quantization model which is used to calculate the quantization parameter for an intra frame encoding based on the investigation on the characteristics of a GOP. It is shown by experimental results that the proposed quantization model captures the characteristics of an intra frame effectively and the proposed method for model parameters accurately estimates the real values.

Motion estimation algorithm using quantization for fast video encoding (고속 영상 부호화를 위한 양자화 변환 및 움직임 예측 알고리즘)

  • Park, Sang-Uk;Sim, Jae-Young;Lee, Sang-Uk
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.186-187
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    • 2012
  • 본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.

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Similarity between Color Distributions based on Different Color Sets (상이한 칼라집합 기반의 칼라분포간 유사도)

  • 김동균;김성영;김민환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • pp.141-144
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    • 2002
  • 영상에서의 칼라분포 정보는 영상간의 유사성을 표현하는데 매우 유용하여 내용기반 영상검색분야에서 기본적으로 사용하고 있다. 이때, 영상 데이터베이스에서의 각 영상에 대하여 동일한 방식으로 (비)균일하게 양자화하여 표현한 칼라 히스토그램이 주로 사용되고 있다. 그러나, 전체영상에 대하여 동일한 개수의 고정된 양자화를 통해 칼라분포 정보를 표현하는데, 여러 가지 문제점과 성능 차이가 있어 다양한 해결 방안이 연구되고 있다. 본 논문에서는, 적응적 양자화 방법으로 각 영상의 칼라분포 정보를 표현하되, 상이한 양자화 칼라간의 유사도를 정의하여 칼라히스토그램 인터섹션 방법과 유사하게 영상간의 칼라분포 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 양자화 칼라간의 유사도는 거리에 반비례하면서 두 양자화 칼라의 작은 빈도값에 비례하도록 정의하였다. 영상간의 칼라분포 유사도는 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 생산자-소비자 모델로 해석하여 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의해 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

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Performance Improvement Using Mean Compensation of Quantization Noise in Low Bit-rate Video Encoder (저 전송률 통영상에서 양자화 잡음의 평균값 보상을 사용한 부호화기의 성능 개선)

  • 신정환;백성학;김재호
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.12A
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    • pp.2085-2091
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    • 2001
  • In lossy compression method, the transformed coefficients are quantized. This results in the quantization noise. The video image quality and bit rate is closely related with the quantization step. In this paper, we proposed a new quantization function for the improved performance. The DC value of each macroblock is compensated depending on the magnitude of DC quantization error. It is implemented very low bit-rate video coding, i.e., H.26L. The experimental result is useful when the object motion is not severe.

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양자화학 입문 과정 교육을 위한 강의 모델의 연구: 시각화와 차별화

  • Yu, Yeong-Jae;Park, Hui-Su;Jang, Bo-Yeong;Sin, Seok-Min
    • Proceeding of EDISON Challenge
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    • pp.15-27
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    • 2014
  • 양자화학 (quantum chemistry)을 처음 접했을 때, 이전까지의 고전역학 (classical mechanics)에 익숙한 대다수의 학생들은 양자화학을 받아들이는 데 어려움을 겪는다. 모형계에 양자역학 (quantum mechanics)을 직접 적용하여 봄으로써 생소한 양자 개념에 대한 이해를 도울 수 있다. 본 논문에서는 양자동역학 (quantum dynamics)을 수치적으로 구현하는 계산 프로그램을 모형계에 적용하여 양자 개념을 설명할 수 있는 몇 가지 예를 보이고자 한다. 1 차원 시간의존 슈뢰딩거 방정식 (1-D time-dependent $Schr{\ddot{o}}dinger$ equation)의 해를 얻어 양자동역학을 구현하였으며, 그에 해당하는 고전동역학은 뉴턴 방정식 (Newton's equation)의 해로 얻어졌다. 조화 진동자 퍼텐셜 (harmonic oscillator potential), 모스 진동자 퍼텐셜 (Morse oscillator potential), 이중 우물 퍼텐셜 (double-well potential), 네모 퍼텐셜 장벽 (rectangular potential barrier), 그리고 에카트 퍼텐셜 (Eckart potential)에 대한 계산을 수행하였다. 두 가지 동역학을 비교하기 위하여 계산 결과의 시각화 (visualization)를 이용하고 동역학 특성의 차이를 비교하는 차별화 (differentiation)를 강조한다. 영점에너지 (zero-point energy), 위상어긋남 (dephasing), 터널링 (tunneling), 그리고 반사 (reflection) 현상과 같은 양자동역학의 특징을 고전동역학과 비교함으로써 직관적인 이해를 도울 수 있었다. 이러한 결과는 양자화학에 입문하는 학생들을 대상으로 쓰일 수 있는 효율적인 강의 모델을 제시할 것으로 기대한다.

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Selective Quantization Based on Band Property for Wideband Signal Codec (광대역 신호 압축기를 위한 주파수 대역 특성에 선택적인 양자화 방법)

  • 송재종;박호종;김무영;김도석;김정수
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.20 no.7
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    • pp.76-82
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    • 2001
  • In this paper, a novel quantization method for wideband signal codec with 7 kHz bandwidth is proposed. In the transform-based wideband signal codecs, the signal is transformed to frequency domain and the spectral coefficients in each frequency band are quantized based on human perceptual model, followed by Huffman coding. However, the property of each band varies with frequency, and the codec has poor performance when all bands are quantized with the same method. Therefore, a selective quantization method is proposed, which analyzes the band property and selects the quantization domain between frequency domain and time domain based on the quantization efficiency. It is confirmed that the proposed method has better performance than the quantizer of G722.1 codec.

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A Modified Gaussian Model-based Low Complexity Pre-processing Algorithm for H.264 Video Coding Standard (H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 변형된 가우시안 모델 기반의 저 계산량 전처리 필터)

  • Song, Won-Seon;Hong, Min-Cheol
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.30 no.2C
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    • pp.41-48
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    • 2005
  • In this paper, we present a low complexity modified Gaussian model based pre-processing filter to improve the performance of H.264 compressed video. Video sequence captured by general imaging system represents the degraded version due to the additive noise which decreases coding efficiency and results in unpleasant coding artifacts due to higher frequency components. By incorporating local statistics and quantization parameter into filtering process, the spurious noise is significantly attenuated and coding efficiency is improved for given quantization step size. In addition, in order to reduce the complexity of the pre-processing filter, the simplified local statistics and quantization parameter are introduced. The simulation results show the capability of the proposed algorithm.

JND based Video Pre-processing Adaptive to Quantization Step sizes for Perceptual Redundancy Reduction (시각적 인지 중복성 제거를 위해 양자화 크기값에 적응적인 최소 인지 왜곡 기반 전처리 방법)

  • Ki, Sehwan;Kim, Munchurl
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.100-102
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    • 2016
  • 본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.

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