Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.523-525
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1998
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2342-2348
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1999
DCT-based codebook design using binary tree was proposed to reduce computation time and to solve the initial codebook problem. In this method, DCT coefficient of training vectors that has maximum variance is to be a split key and the mean of coefficients at the location is used as split threshold, then balanced binary tree for final codebook is formed. However edge degradation appears in the reconstructed image, since the blocks of shade region are frequently selected for codevector. In this paper, we propose DCT-based vector quantization codebook design using unbalanced binary tree. Above all, the node that has the largest split key is splited. So the number of edge codevector can be increased. From the simulation results, this method reconstructs the edge region sincerely and shows higher PSNR than previous methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.99-102
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2004
본 논문에서는 SIMD 명령어를 이용하여 H.264 복호화기의 역 정수 변환 과정과 역 양자화 과정을 고속으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고속 역 변환 방법을 ZERO 블록에 대하여 역 변환과 역 양자화 과정을 수행하지 않음으로써 속도 향상을 얻을 수 있다. 움직임이 적은 Akiyo 영상에서는 QP=0일 때 참조 코드(reference code)의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 7.52배, QP=24인 경우 8.1배의 속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 움직임이 많은 Stefan 영상에 대해서는 QP=0일 때 고속 역 변환 방법이 참조 코드의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 6.7배. QP=36인 경우 7.83배의 속도 향상을 얻을 수 있다
In the case where the set of training vectors constitute clusters, the codevectors of the codebook which is used to compression for speech and images in the vector quantization are regarded as the central vectors of the clusters constituted by given training vectors. In this work, we consider the distribution of Euclidean distance obtaining in the process of searching for the minimum distance between vectors, and propose the method searching for the proper number of and the central vectors of clusters. And then, the proposed method shows more than the about 4[dB] SNR than the LBG algorithm and the competitive learning algorithm
Recently, a foreground-background segmentation using codebook model has been researched actively. The codebook is created one for each pixel in the image. The codewords are vector-quantized representative values of same positional training samples from the input image sequences. The training is necessary for a long time in the most of codebook-based algorithms. In this paper, the initial codebook model is generated simply using median operation with several image frames. The initial codebook is updated to adapt the dynamic changes of backgrounds based on the frequencies of codewords that matched to input pixel during the detection process. We implemented the proposed algorithm in the environment of visual c++ with opencv 3.0, and tested to some of the public video sequences from PETS2009. The test sequences contain the various scenarios including quasi-periodic motion images, loitering objects in the local area for a short time, etc. The experimental results show that the proposed algorithm has good performance compared to the GMM algorithm and standard codebook algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.10a
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pp.579-582
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2001
Vector Transformation is a new method unified vector quantization and coding. So far, codebook generation applied to coding was LBG algorithm. But using the advantage of SOFM(Self-Organizing Feature Map) based on neural network can improve a system's performance. In this paper, we generated VTC(Vector Transformation Coding) codebook applied with SOFM algorithm and compare the result for several coding rates with LBG algorithm. The problem of Vector quantization is complicated calculation and codebook generation. So, to solve this problem, we used neural network approach method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.406-408
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2001
인간 사이의 상호작용이 증대됨에 따라 명함과 같은 인적 정보의 교환도 더욱더 많아지고 있으며 이에 따른 효율적 사용과 관리에 어려움이 커지고 있다. 그러므로 인적정보를 디지털화하여 실세계와 사이버세계를 연결하여 관리할 수 있다면 보다 다양하고 편리한 서비스를 이용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 컬러 코드를 이용한 온.오프라인 통합 개인정보 관리 시스템인 CPIMS(Colorcode personal Information Management System)를 개발하였다. 사용자는 컬러 코드가 인쇄된 명함을 받았을 때 명함 중인의 개인 정보를 주소록에 자동으로 입력 받을 수 있게 된다. 그리고 명함주인의 정지화상 및 동영상이나 음성메시지 등과 같은 부가 정보도 제공받을 수 있는 특징을 가진다. 이러한 원리는 명함에 부착된 컬러 코드를 PC 카메라를 사용하여 인식하게 하고 상응하는 정보를 데이터베이스에서 불러오는 것이다. PC 카메라의 보급과 PDA, IMA-2000 등의 카메라가 장착되는 이동컴퓨팅 장비의 사용이 확대되고 있으므로 본 논문에서 제안한 시스템은 온.오프라인을 통합하는 효과적인 미디어 시스템이 될 것으로 기대된다.
In this paper, we propose a parallel LDPCA encoding method for fast transform-domain Wyner-Ziv video encoding which is suitable in an ultra fast and low power video encoding. The conventional transform-domain Wyner-Ziv video encoding performs LDPCA channel coding of quantized transform coefficients in bitplane-serial fashion, which takes about 60% of total encoding time, and this computational complexity becomes severer as the bitrate increases. The proposed method binds several bitplanes into one packed message and carries out the LDPCA encoding in parallel. The proposed LDPCA encoding method improves the encoding speed by 8 ~ 55 times. In the experiment, the proposed Wyner-Ziv encoder can encode 700 ~ 2,300 QCIF size frames per second with GOP=64. The method can be applied to the pixel-domain Wyner-Ziv encoder using LDPCA, and has a wide scope of application.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.05a
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pp.376-382
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2003
Recently, there have been many types of wavelet transformations proposed to remove the noise from an signal and image data By using feature of seperating the noise from the original image the Wavelet transformations can retain the edges of the images The wavelet analysis is complete when the basis function is coded into the wavelet This Thesis describes a method of using wavelet transformation to remove the noise from an image signal. Although the wavelet transformation proposed by Donoho and Johnstone works, it does not reliably remove all the noise from the images. So this thesis propose an algorithm that selected Wavelet Shrinkgae and threshold according to the features of bands and amplitude of noise.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.165-168
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2003
본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 프로그래머의 알고리즘이 표현된 flowchart의 영상을 입력받아 C언어 코드로 변환하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이진화 처리한 영상으로부터 flowchart 기호들을 인식하기 위하여 chain code 방법을 이용하였고, flowchart 기호에 기술된 영문자 및 특수문자의 인식을 위하여 가로 및 세로 히스토그램을 이용하여 한 문자색 분할한 후 각 문자들을 구성하는 흑화소 pixel의 합과 chain code 방법을 사용하였다. 가로 및 세로 투영을 이용하여 흐름선을 인식함으로써 flowchart의 논리흐름을 파악할 수 있었다. 이 시스템을 수치연산에 적용하여, 프로그래머의 알고리즘에 부합하는 프로그램이 작성되어짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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