• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.4
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• pp.399-407
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• 2002

In this paper, a novel algorithm is proposed to reduce the blocking artifacts of block-based coded images by using block classification and MLP. In the proposed algorithm, we classify the block into four classes based on a characteristic of DCT coefficients. And then, according to the class information of neighborhood block, adaptive neural network filter is performed in horizontal and vertical block boundary. That is, for smooth region, horizontal edge region, vertical edge region, and complex region, we use a different two-layer neural network filter to remove blocking artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms both subjectively and objectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.930-933
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• 2011

This paper addresses an adaptive postprocessing method applied in the spatial domain for block-based discrete cosine transform (BDCT) coded images. The proposed algorithm is designed by a serial concatenation of a 1D simple smoothing filter and a 2D directional filter. The 1D smoothing filter is applied according to the block type, which is determined by an adaptive threshold. It depends on local statistical properties, and updates block types appropriately by a simple rule, which affects the performance of deblocking processes. In addition, the 2D directional filter is introduced to suppress the ringing effects at the sharp edges and the block discontinuities while preserving true edges and textural information. Comprehensive experiments indicate that the proposed algorithm outperforms many deblocking methods in the literature, in terms of PSNR and subjective visual quality evaluated by GBIM.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.141-144
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• 2006

본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1109-1118
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• 2001

움직임 추정 및 보상 기법은 비디오 코딩 응용 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 방법이나 많은 계산량으로 인하여 실시간 움직임 추정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 낮은 비트율 비디오 코딩을 위한 전역 탐색 기법의 블록 정합 알고리즘의 복잡도를 줄이기 위하여 탐색 영역을 적응적으로 줄여주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연속한 비디오 프레임에서 변위된 블록의 차이(displaced block difference)와 블록 구분 정보(block classification information) 등과 같은 상관성을 이용하여 탐색 영역의 범위를 적응적으로 조정한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 전역 탐색 영역 기법과 비교하여 계산량에서 1/2의 계산량 이득이 있으며, 비슷한 MSE(mean square error) 성능을 가짐을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.682-684
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• 2005

본 논문에서는 시각적 웹페이지 세그멘테이션 기법을 웹 콘텐츠 변환에 적용하고 이를 사용하여 이동기기에 적합한 개인화 기법을 제안한다. 웹페이지를 사람이 시각적으로 구분하는 것과 유사한 블록으로 나누고, 각 블록의 속성을 파악하여 불필요한 블록은 필터링한다. 그리고 실제 내용을 나타내는 블록의 주제를 추출하여 휴대장치에 제공하는 효율적인 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 또한 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위해 적응화 과정에서 학습을 기반으로 사용자가 선호하는 정보만을 제공할 수 있는 개인화 기법을 제시한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.2
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• pp.124-132
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• 2014

In this paper, we present a novel backlit region detection and contrast enhancement method using fuzzy C-means clustering and adaptively partitioned block based contrast stretching. The proposed method separates an image into both dark backlit and bright background regions using adaptively partitioned blocks based on the optimal threshold value computed by fuzzy logic. The detected block-wise backlit region is refined using the guided filter for removing block artifacts. Contrast stretching algorithm is then applied to adaptively enhance the detected backlit region. Experimental results show that the proposed method can successfully detect the backlit region without a complicated segmentation algorithm and enhance the object information in the backlit region.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.266-270
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• 2007

LRFU 블륵 교체 정책은 LRU 정책과 LFU 정책 사이에 존재하는 교체 정책들의 스펙트럼이며, LRFU 기법의 제어 변수 $\lambda$는 스펙트럼 상에서 위치를 결정한다. 그리고 작업 부하(workload)마다 최적 $\lambda$값이 존재하며, 해당 작업 부하를 실행할 때 이 값을 LRFU 기법에 적용하면 LRFU 스펙트럼 상에서 최적의 성능을 보이는 블록 교체 정책이 선택된다. 하지만 LRFU 기법은 최적의 $\lambda$값 설정을 위한 정보를 제공하지 않기 때문에 작업 부하에 따른 최적의 $\lambda$값을 찾기 위한 별도의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 LRFU 정책을 기반으로 작업 부하에 따라서 효과적으로 $\lambda$값을 변화 시키는 적응형 LRFU 블록 교체 정책을 설명하고 있다. 적응형 LRFU 정책의 성능을 평가하기 위해서 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였으며 실험 결과를 통해 적응형 LRFU 정책의 성능이 정적으로 선택된 최적의 $\lambda$값을 적용한 LRFU 정책의 성능에 근접함을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.10 no.6
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• pp.308-316
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• 1985

A new implementation of Block Adaptive filter in frequency domain is presented in this paper. Block digital filtering involves the calculation of a block or finite set of filter out put from a block of input values. A fast convergence algorithm of block adaptive filter is developed using Gordar theory and compared with the performance results of Satio algorithm and BLMS algorithm. Form the result we can be shown that the convergence state of given algorithm is not only faster than BLMS algorithm but also the resulting convergence error is less than the convergence error of Satio algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.68-75
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• 2006

In this paper, we propose an adaptive video watermarking method using human visual system(HVS) and characteristics of three-dimensional cosine transform (3D-DCT) cubes. We classify 3D-DCT cubes into three patterns according to the distribution of coefficients in the 3D-DCT cube: cube with motion and textures, cube with high textures and little motion, and cube with little textures and line motion. Images are also classified into three types according to the ratio of these patterns: images with motion and textures, images with high textures and little motion, and images with little textures and little motion. The proposed watermarking method adaptivelyinserts the watermark on the coefficients of the mid-range in the 3D-DCT cube using the appropriately learned sensitivity table and the proportional constants depending on the patterns of 3D-DCT cubes and types of images. Experimental results show that the proposed method achieves better performance in terms of invisibility and robustness than the previous method.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.3
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• pp.27-34
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• 2011

In this paper, the novel approach for image contrast enhancement is introduced. The method is based on the unsharp mask and directional information of images. Since the unsharp mask techniques give better visual quality than the conventional sharpening mask, there are much works on image enhancement using unsharp masks. The proposed algorithm decomposes the image to several blocks and extracts directional information using DCT. From the geometric properties of the block, each block is labeled as appropriate type and processed by adaptive unsharp mask. The masking process is skipped at the flat area to reduce the noise artifact, but at the texture and edge area, the adaptive unsharp mask is applied to enhance the image contrast based on the edge direction. Experiments show that the proposed algorithm produces the contrast enhanced images with superior visual quality, suppressing the noise effects and enhancing edge at the same time.