Park, Min Jeong;Kim, Yeongwoong;Kim, Donghyun;Lim, Sung Chang;Kim, Hui Yong
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1199-1202
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2022
본 논문에서는 최근 연구되고 있는 신경망 이미지 부호화(NNIC: Neural Network based Image Coding)를 위한 적응적 크기 조정을 이용한 블록 기반 신경망 이미지 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 이미지를 여러 개의 2N×2N 블록으로 분할한 후 분할된 각 블록에 대해 두 가지 크기 조정 모드 중 하나로 부호화를 수행한다. 첫번째 모드는 2N×2N 블록을 구성하는 4 개의 N×N 블록을 각각 NNIC 인코더의 입력으로 사용하는 모드 1(크기 미조정 모드)이며, 두번째 모드는 2N×2N 블록을 하나의 N×N 블록으로 다운 스케일링하여 NNIC 입력으로 사용하는 모드 2(크기 조정 모드)이다. 모드 결정은 비트율-왜곡 비용(Rate-distortion Cost)이 더 적도록 이루어진다. 블록 기반 부호화와 제안 알고리즘을 비교하면, BDBR 은 약 -1.75%, BDSNR 은 약 0.073dB 으로 제안 알고리즘에서 성능 향상이 나타났고, 픽처 부호화와 제안 알고리즘을을 비교하면 BDBR 은 약 0.57%, BDSNR 은 -0.029dB 로 픽처 부호화와 거의 유사한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.
This paper proposes an adaptive motion estimation algorithm using the temporal continuity of motion. We set up a squared global search region (GSR), which basically corresponds to the search region of FSA, and non-squared adaptive local search regions (LSRs), the positions for which are predicted by the motion vectors of the temporal neighbor blocks, are constructed in the GSR. The previous frame blocks that possibly have effects on the current block are to be the temporal neighbor blocks. Because motion estimation is only performed in the areas made by LSRs, we can estimate motion more correctly and reduce processing time. Experimental results show that the proposed method can enhance visual qualities with significant reductions of complexity by reducing search regions, when compared to the conventional methods.
Seo, Sung-Jin;Kim, Ki-Wong;Kim, Sun-Myeng;Lee, Hae-Yeoun
The KIPS Transactions:PartB
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v.19B
no.1
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pp.1-8
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2012
Mosaic is to make a big image by gathering lots of small materials having various colors. With advance of digital imaging techniques, photomosaic techniques using photos are widely used. In this paper, we presents an automatic photomosaic algorithm based on adaptive tiling and block matching. The proposed algorithm is composed of two processes: photo database generation and photomosaic generation. Photo database is a set of photos (or tiles) used for mosaic, where a tile is divided into $4{\times}4$ regions and the average RGB value of each region is the feature of the tile. Photomosaic generation is composed of 4 steps: feature extraction, adaptive tiling, block matching, and intensity adjustment. In feature extraction, the feature of each block is calculated after the image is splitted into the preset size of blocks. In adaptive tiling, the blocks having similar similarities are merged. Then, the blocks are compared with tiles in photo database by comparing euclidean distance as a similarity measure in block matching. Finally, in intensity adjustment, the intensity of the matched tile is replaced as that of the block to increase the similarity between the tile and the block. Also, a tile redundancy minimization scheme of adjacent blocks is applied to enhance the quality of mosaic photos. In comparison with Andrea mosaic software, the proposed algorithm outperforms in quantitative and qualitative analysis.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6C
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pp.801-814
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2004
In this paper, we propose a block adaptive binarization (BAB) using a modified quadratic filter (MQF) to binarize business card images acquired by personal digital assistant (PDA) cameras effectively. In the proposed method, a business card image is first partitioned into blocks of 8${\times}$8 and the blocks are then classified into character Hocks (CBs) and background blocks (BBs). Each classified CB is windowed with a 24${\times}$24 rectangular window centering around the CB and the windowed blocks are improved by the pre-processing filter MQF, in which the scheme of threshold selection in QF is modified. The 8${\times}$8 center block of the improved block is barbarized with the threshold selected in the MQF. A binary image is obtained tiling each binarized block in its original position. Experimental results show that the MQF and the BAB have much better effects on the performance of binarization compared to the QF and the global binarization (GB), respectively, for the test business card images acquired in a PDA. Also the proposed BAB using MQF gives binary images of much better quality, in which the characters appear much better clearly, over the conventional GB using QF. In addition, the binary images by the proposed BAB using MQF yields about 87.7% of character recognition rate so that about 32.0% performance improvement over those by the GB using QF yielding about 55.7% of character recognition rate using a commercial character recognition software.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.351-353
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2013
본 논문에서는 현재 활발하게 표준화가 진행중인 3D-HEVC 의 기술들 중 Backward View Synthesis Prediction(BVSP)에서 움직임 보상을 수행하는 서브 블록 경계에 가우시안 필터를 적용하는 방법을 제안한다. BVSP 에서는 4x4 서브 블록 단위로 대표 깊이 정보를 구하여 움직임 보상을 수행하기 때문에 서브 블록 경계에 블록킹 왜곡이 발생할 수 있으므로 가우시안 필터를 통해 이러한 왜곡을 줄일 수 있다. 하지만 모든 경계 픽셀에 대해 가우시안 필터를 적용하지 않고 경계 픽셀의 주변 정보에 따라 적응적으로 가우시안 필터를 적용하고, 필터의 컨트롤 파라미터 또한 적응적으로 변경하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법을 기존의 HTM 6.2 와 비교했을 때, 평균 0.1%의 부호화 효율 개선을 보이고 복잡도는 1.2% 증가 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.18-20
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2014
본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.
In this paper, we propose a novel post-filtering algorithm with low computational complexity that improves the visual quality of decoded images using block boundary classification and simple adaptive filter (SAF). At first, each block boundary is classified into smooth or complex sub-region. And for smooth-smooth sub-regions, the existence of blocking artifacts is determined using blocky strength. And simple adaptive filtering is processed in each block boundary area. The proposed method processes adaptively, that is, a nonlinear 1-D 8-tap filter is applied to smooth-smooth sub-regions with blocking artifacts, and for smooth-complex or complex-smooth sub-regions, a nonlinear 1-D variant filter is applied to block boundary pixels so as to reduce the blocking and ringing artifacts. And for complex-complex sub-regions, a nonlinear 1-D 2-tap filter is only applied to adjust two block boundary pixels so as to preserve the image details. Experimental results show that the proposed algorithm produced better results than those of conventional algorithms both subjective and objective viewpoints.
Park Kyung-Nam;Kim Seung-Jin;You Hyun-bea;Lee Kuhn-ll
Journal of Korea Multimedia Society
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v.7
no.11
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pp.1521-1530
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2004
In this paper, we present effective quantization noise reduction algorithm using signal adaptive filter and linear combination between blocks in multimedia system. In the proposed method, all of the blocks are classified into low frequency blocks, high frequency blocks, and midrange blocks according to DCT coefficients. Ringing artifacts are shown in high frequency blocks. So ringing artifact reduction algorithm is performed in high frequency blocks using a signal adaptive filter. And the blocking artifact reduction is performed by replacing the pixel value of blocky blocks using linear combination between blocky block and remote unblocky block. The simulation results shows better performance in respective of the subjective and objective image quality than the conventional method.
본 논문에서는 적응 필터의 계수 갱신에서 가변 블록을 사용하는 방법을 제안하였다. 데이터 블록의 길이는 MSE 학습곡선의 시정수에 비례하도록 하였다. 이 방법에서는 적응 필터가 정상상태로 접근함에 따라 스텝사이즈를 조정하여 필터계수 갱신의 횟수를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위한 컴퓨터모의 실험을 통해 기존의 최적 스텝사이즈 수열을 이용한 알고리듬과 가변 스텝사이즈 알고리듬과 성능을 비교하였다. 그리고 MSE 의 초기값을 최소화하는 최적 초기 스텝사이즈를 유도하였다. 유도된 최적 스텝사이즈를 가변 스텝사이즈 알고리듬에 적용, 그 성능을 평가 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.211-214
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2015
본 논문은 적응적 휘도 성분 부호화(Adaptive Luminance Coding)알고리듬을 이용한 블록의 움직임을 고려한 장면전환 감지 성능을 개선시키는 알고리듬을 제안하고자 한다. 기존의 장면전환 기법에서는 단순 물체의 움직임도 장면전환으로 인식하는 문제가 발생하는 점을 착안하여 본 논문에서는 적응적 휘도 성분 부호화와 블록 매칭 오류를 활용하여 보다 정확한 장면전환 기법을 제안하고자 한다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 높은 Precision과 Recall을 보이는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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