• Title/Summary/Keyword: 영상 복잡도

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Data Analysis of Pattern Complexity (패턴의 복잡도에 따른 데이터 분석)

  • Jae-Hyun Cho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.403-404
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    • 2023
  • 패턴의 복잡도와 정보량을 계산하는 것은 음성 및 영상 인식을 위하여 향후 더 중요한 정보를 제공하는 단계로 발전할 것으로 기대된다. 패턴의 복잡도를 표현하는 정보 엔트로피의 개념은 정보량 측정외에 데이터의 압축 복원 과정, 데이터의 복잡도 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 패턴의 복잡도를 영상 화질의 차이를 분석함으로써 영상 인식 시 지표 가능성을 파악하고자 한다.

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Binary Image Compression For Low-Complexity Applications (저복잡도를 갖는 이진 영상 압축 방법)

  • 조명훈;김수향;임재혁;정제창
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.689-692
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    • 2000
  • 본 논문에서는 이동 통신에서 사용될 저 복잡도를 갖는 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 이진영상의 부호화에 사용되는 알고리즘에는 JBIG, G.4등과 같은 방식이 있으나, JBIG의 경우 산술 부호화로 인한 높은 복잡도를 필요로 하고, G.4의 경우 일반 A4 문서를 대상으로 하고 있어 이러한 알고리즘을 이동 통신에서 사용하기에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 단순한 이진 영상에 대해서 낮은 복잡도를 가지며 기존의 부호화 방식들 보다 좋은 성능을 얻을 수 있는 효과적인 압축 방법을 제시한다.

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Development of Watermarking System for Copyright Protection for Multimedia Data (멀티미디어 데이터 저작권 보호를 위한 워터마킹 시스템 구현)

  • 이충훈;박현중;오황석;이흥규
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1999.11b
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    • pp.213-218
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    • 1999
  • 본 논문에서는 멀티미디어 저작권의 보호를 위한 워터마킹 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 영상, 동영상, 그리고 오디오 데이터에 워터마크를 삽입하고 추출할 수 있는 시스템으로, 영상에 대한 워터마킹 기법은 영상의 국부적인 특성을 이용하기 위하여 영상을 복잡도에 따라 다양한 크기의 블록으로 나누고 복잡도에 따라 워터마크 삽입 강도를 조절함으로써, 워터마크 삽입으로 인한 화질 저하를 최소화 하였으며, 동영상에 대한 워터마킹은 정지영상 워터마킹 기법을 동영상의 각 프레임에 적용하여 사용하였다. 그리고 오디오 워터마킹은 최하위 비트를 변환시키는 방법을 이용하여 구현하였다.

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Center Average Shrink Method for DTV-to-DMB video transcoding (DTV-to-DMB 비디오 변환을 위한 Center Average 축소 방식)

  • Yoo, Won-Hyuck;Jeong, Won-Sik;Kim, Kyu-Heon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.185-188
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    • 2005
  • DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해서는 기본적으로 MPEG-2 MP@HL의 HDTV/SDTV급 영상을 MPEG-4 AVC BP@1.3의 QCIF/QVGA/WDF/CIF급 영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해 DTV의 고해상도 영상을 DMB의 저해상도 영상으로 축소하는 방식을 제안하고 있다. DTV-to-DMB 비디오 변환은 실시간 변환이 고려되어야 하며, 실시간 변환을 위해서는 축소 방식의 시간 복잡도가 고려 되어야 한다. 일반적으로 낮은 시간 복잡도를 갖는 영상 축소 방식으로는 대상 영상의 하나의 픽셀을 참조 영상 내 대응하는 픽셀들 중 한 픽셀을 선택하여 결정하는 방식(Just Get A Pixel)이 있으며, 참조 영상의 대응하는 픽셀들의 평균값을 선택하는 방식 (Average Shrink)과 중간값을 선택하는 방식 (Median Shrink)이 있다. 한편, DTV 영상은 인터레이스 방식을사용하며 DMB의 프로그레시브 방식 영상으로 변환 처리 과정에서, 움직임이 큰 영상에 대해 사물의 윤곽선이 계단 모양으로 보이는 재그 에지 (Jagged Edge) 현상이 나타난다. 본 논문에서는 대상 영상의 한 픽셀을 참조 영상의 대응하는 픽셀들 중 중간 위치의 몇 개 픽셀들과 주변 인접 픽셀들을 선출하여 그것들의 평균값 (Average)을 구하여 결정하는 Center Average 축소 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기본적인 축소 방식을 기반으로 하여 낮은 시간 복잡도를 갖으며, 재그 에지 (Jagged Edge) 현상을 줄여 준다.

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Content-based Image Reterieval Using Color and Chain Code (색상과 Chain Code를 이용한 내용기반 영상검색)

  • 정성호;이상렬;황병곤
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1999.12a
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    • pp.193-198
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    • 1999
  • 본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 색상과 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현하였다. 실험 대상으로 선택한 꽃 영상의 경우 대부분의 인식 대상 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 전체 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 그리고 전체 영역에 대한 기준치를 구하고 chain code글 이용한 복잡도를 구하였다. 중앙영역과 전체영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역 색상과 복잡도를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.370/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 복잡도를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.

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Implement that Content-based Image Retrieval Using Color and Chain Code to WWW (색상과 Chain code를 이용한 내용기반 영상 검색 시스템을 WWW에 구현)

  • 이상열;황병곤;정성호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.601-603
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    • 2000
  • 본 논문에서는 영상의 영역과 넓이를 이용하는 변형된 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합하여 WWW상에서 검색하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB 신호를 256칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경 영역의 색상 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색 및 물체의 복잡도를 결합한 방법도 제시하였다. 기존의 색상 히스토그램 인터섹션의 방법의 경우보다 물체의 복잡도를 결합한 제한된 방법이 실험결과에 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.

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Quadtree Based Layered Image Representation (4진나무구조를 이용한 계층적 영상표현)

  • 정경훈;박경세;송재극;이충웅
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1995.06a
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    • pp.117-121
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    • 1995
  • 본 논문에서는 영상의 정보량에 따라 영상을 분할하고 이를 바탕으로 영상을 계층적으로 부호화하는 알고리듬을 제안한다. 영상을 분할하기 위해서 4진나무구조를 사용하는데, 기존의 방법에서는 각 구획의 평균값을 대표값으로 사용하여 구획의 복잡도를 판단하고 영상을 복원하는 반면, 본 논문에서는 해당 구획의 모서리 화소값을 대표값으로 사용하는 개선된 알고리듬을 사용한다. 분할된 구획의 대표값으로 모서리화소를 사용함으로써 여러 해상도에서 계층적인 영상표현이 가능하다. 제안방법으로 표현된 영상은 복잡한 신호처리과정이 필요 없으며, 부가적인 후처리기법을 사용하지 않고도 복원 영상에서는 구획화현상이 사라지므로 주관적으로 자연스러우면서도 객관적으로도 우수한 성능을 보인다.

A Method Sustaining Frame Process Rate on Object Detection of Bayesian Modeling (베이시안 모델링 물체 검출에 관한 초당 프레임 처리량 유지 기법)

  • Su-Kwang Shin;Hee-Yong Youn
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.149-152
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    • 2008
  • 사생활 보호에 대한 인식이 커지고, 인터넷 시대에 접어들면서 네트워크 기반의 보안시스템의 개발이 활발하다. 실시간 비디오 카메라를 통한 움직이는 물체를 검출하기 위해서는 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 대처해야 한다. 이러한 많은 요소들을 고려하여 움직이는 물체를 검출하려면 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 또한, 카메라의 영상크기가 증가함에 따라 움직이는 물체를 검출하기 위해서 더 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 본 논문에서는 기존의 통상적인 움직임 검출방법 과 적응적 배경방식인 '물체 검출을 위한 동적인 장면의 베이시안 모델링 기반 물체 검출 방법'을 분석하고, 실시간으로 처리되는 동적 비디오 영상에서 이동 물체를 검출하는 과정에서의 영상의 크기가 커지고, 이동하는 물체의 개수가 많아짐에 따라 발생되는 계산의 복잡도를 'CPU 성능과 영상 resize 를 이용한 계산 복잡도 감소 방법'을 통해 초당 프레임 처리속도를 유지시키는 방법을 제시한다.

Image Discrimination of a Wireless Mobile Robot using Binary Image Complexity (이진 영상 복잡도를 이용한 무선 이동 로봇의 영상 식별)

  • Cho, Bo-Ho;Jung, Sung-Hwan
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.484-487
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다양한 조명 조건 하에 노출되어 있는 무선 이동 로봇으로부터 전송 받은 영상에서 충분한 정보를 포함하고 있는 영상과 그렇지 않은 영상을 식별하는 방법을 제안한다. 열악한 조명 조건하에서 획득된 영상은 많은 잡음을 포함하고 있고, 충분한 주변 정보를 제공해 줄 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 무선 이동 로봇으로부터 전송 받은 영상을 전처리하여 획득한 이진 영상의 복잡도를 이용하여 전송받은 영상을 식별하는 방법을 제안한다. 본 실험에는 무선 이동 로봇으로부터 획득한 305개의 실험 영상을 이용하여 실험을 실시하였고, 실험 결과, 약 97%의 식별율을 나타내었다.

Content-based Image Retrieval System Using JDBC (JDBC를 이용한 내용 기반 이미지 검색 시스템)

  • 이상열;안병규;조세홍;황병곤
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.441-446
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    • 2000
  • 본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

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