본 논문은 현재 고성능 가역압축 부호화의 표준이 되는 JPEG-LS의 예측오차에 대한 확률분포를 결정하는 컨텍스트 모델링(context modelling)에서 컨텍스트 정수의 결정 방법에 관해 기술한다. 먼저, 압축률 향상을 위해 낮은 대비(low contrast)를 적용하는 전처리 과정을 도입한다. 둘째로, 낮은 복잡도(low complexity)를 위해 주목화소와 주변화소 사이의 차분을 양자화하고, 그 값 Q$_1$,Q$_2$, Q$_3$로부터 컨텍스트 정수(Q)의 결정을 위해 우선 순위를 정한 후, 3차원 가상좌표 위로의 할당을 고려한다. 또한, 제안 방법과 JPEG-LS의 near-lossless부분을 비교하여, 다양한 영상에 대하여 적용시켜 본 결과, 제안한 방법의 압축률과 손실이득이 훨씬 좋음을 보인다.
In this paper, we propose a method of the zoom motion estimation for the depth video coding. The proposed method calculates the zoom ratio using the average of the depth values in the current block and in the reference block. It resizes the reference block by the zoom ratio and interpolates the reference block to size of the current block. It compares the current block with the reference block that is obtained by subtracting the average of pixels from the current block to the reference block in order to find the reference block that is the best closest one to the current block. The results of the simulation for the proposed method show that the motion estimation errors are significantly reduced.
H.263+[1]는 1996년에 비디오압축 표준안으로 확정된 H.263의 확장으로 현재 널리 퍼져 있는 저 전송률의 가정용 전화선을 위한 비디오 압축에 관한 표준안으로 1988년에 확정되었다. H.263+의 기본 알고리즘은 H.263과 같으나 사용상의 편의를 위한 여러 선택모드와 이종의 네트워크환경에서 발생하는 대역폭의 변화나 에러를 위한 scalability(계층부호화)와 같은 새로운 기능이 추가되었다. 새로운 표준안에 따른 실시간 비디오 전송을 처리하기 위해서 필연적으로 하드웨어 코덱의 개발 필요성이 대두되고 있으며 실시간 비디오 코덱은 영상회의 전화기나 멀티미디어 전송시스템의 핵심기술로써 적용될 수 있다. 본 논문에서는 ITU-T H.263+의 기본모드와 새로이 추가된 선택모드 일부를 지원하는 코덱을 하드웨어 기술 언어인 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 사용하여 기술하고 각 모듈과 최상의 모듈을 시뮬레이션하여 동작을 검증했다.
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
In this paper, we propose a new edge based finite state vector quantization method having better performance than conventional side-match finite state vector quantization. In our proposed scheme, each dCT transformed block is classified to 17 classes according to edge types. Each class has a different codebook based on its characteristis. Encoder classified each block to motion block or stationary block and constructed a merging map by using edge and motion information, and sent to decoder. We controled amoutn of bing bits transmitted with selecting modes accoridng to bandwidth of transmitting channel. Compared with conventional algorithms, H.263 and H.261 at low bit rate, our proposed algorithm shows better picture quality and good performance.
Several image coding algorithms have been developed for the telecommunication and multimedia systems with high image quality and high compression ratio. In order to achieve low entropy and distortion, the system should pay great cost of computation time and memory. In this paper, the uniform cubic lattice is chosen for Lattice Vector Quantization (LVQ) because of its generic simplicity. As a transform coding, the Discrete Wavelet Transform (DWT) is applied to the images because of its multiresolution property. The proposed algorithm is basically composed of the biorthogonal DWT and the uniform cubic LVQ. The multiresolution property of the DWT is actively used to optimize the entropy and the distortion on the basis of the distortion-rate function. The vector codebooks are also designed to be optimal at each subimage which is analyzed by the biorthogonal DWT. For compression efficiency, the vector codebook has different dimension depending on the variance of subimage. The simulation results show that the performance of the proposed coding mdthod is superior to the others in terms of the computation complexity and the PSNR in the range of entropy below 0.25 bpp.
A new three dimensional fractal coding is proposed with a perceptually enhanced matching. Since most of medical images (e.g. computed tomoyaphy or magnetic resonance images) have three dimensional characters, searching regions are extended to adjacent slices. For a perceptually enhanced matching, a high frequency boost filter is used for pre-filtering images to be encoded, and a least mean square error matching is applied to the edge enhanced Images rather than the original images. From simulation with magnetic resonance images($255\times255$, 8bits/pixel), reconstructed images by the proposed compression algorithm show much improved subjective image quality with higher peak signnal-to-noise ratio compared to those by existing fractal coding algorithms at compression ratios of about 10.
Medical imagies with high resolution are coded to be archived and communicated in MPACS. In this paper, we have studied on coding of Cardio-Angiography. Our coding technique is Subband-Vecter Quantization. This techniquec is irreversible coding method. This technique's advantages are removing blocking effect and edge degradation, adapting for drastic image change because of dye injection and fast decoding. We achieved good results fur Cardio-Angiography data, but the study on more sophiscated motion estimation techniques and VQ techniques must be performed.
방송의 디지털화가 실현되면서 다가오는 21세기는 새로운 방송문화의 창조가 기대된다. 디지털방송은 인프라스트럭처에서 서비스에 이르는 미디어의 변혁이며, 세계적인 규모로서 특히 지역의 구석구석까지 풍요로운 사회생활을 기대할 수 있을 것이다. 이를 보급하기 위해서는 각국의 시책, 인프라의 정비, 기술규격의 표준화, 값싼 고기능 정보단말, 매력적인 서비스를 동시에 병행하여 유저에게 받아들여질 수 있는 프로세스를 창출하는 것이 필요하다. 디지털방송의 전개는 영상$\cdot$음성부호화 기술의 규격표준화를 계기로 위성$\cdot$지상파$\cdot$케이블의 각 전송매체에서 시작하여 현장감이 넘치는 고품질 텔레비전, 다채널, 멀티미디어정보서비스의 실현을 위해 일본$\cdot$미국$\cdot$유럽 각국에서 동시에 활발하게 추진중에 있다. 이와같은 디지털방송서비스를 실현하는데는 오디오 비쥬얼기술과 통신 및 컴퓨터를 융합한 고도의 기술개발이 필요하다. 미쓰비시전기(이하''동사''라 한다)는 새로운 시대를 열기 위하여 방송국시스템, 집배신네트워크, 가정용수신기, 디지털텔레비전용 CODEC, 기간 LSI 등의 개발에 적극적으로 대처하고 있다.
Object-oriented analysis-synthesis coding subdivides each image of a sequence into moving objects and compensates the motion of each object. Thus it can reconstruct real motion better than conventional motion-compensated coding techniques at very-low-bit-rates. It uses a mapping parameter technique for estimating motion information of each object. Since a mapping parameter technique uses gradient operators it is sensitive to redundant details and noise. To accurately determine mapping parameters, we propose a new analysis method using integral projections for estimation of gradient values. Also to reconstruct correctly the local motion the proposed algorithm divides an image into segmented objects each of which having uniform motion information while the conventional one assumes a large object having the same motion information. Computer simulation results with several test sequences show that the proposed image analysis method in object-oriented analysis-synthesis coding shows better performance than the conventional one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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