블록 변환 부호화는 가장 널리 사용되고 있는 영상 압축의 한 방법이다. 한 예로 이산 여현 부호화는 MPEG-1, MPEG-2, JPEG, H.261과 같은 국제 표준에서 널리 사용되고 있다. 이러한 블록 단위의 변환 부호화에서, 특히 압축률이 높은 응용 분양에서는 그 변환 계수들의 양자화 에러가 커져 블록의 경계면을 따라 소위 블로킹 현상이 발생하여 화질 열화의 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 고능률 변환 부호화 영상 압축에 있어서의 새로운 블록킹 현상 제거 기법을 제안한다. 블록킹 현상을 제거하기 위해, 수신측에서 복원된 영상에 블록단위로 적절한 보상항을 더하여 경계면의 불연속성을 감소시키고자 한다. 이때의 보상항은 경계면에서 직교인 28개의 기저영상의 선형 결합으로 이루어지는데, 이 28개의 경계 직교 기저 영상들을 구하기 위해, 블록 경계면 화소값들이 각각 선형 독립인 28개의 DCT 커널 함수들에 Gram-Schmidt 방법을 적용한다. 또한 제안된 방법을 적용할 때 윤곽선이 흐려지는 것을 방지하기 위해 블록 불연속 임계치를 정의하여 적응적으로 제안된 방식을 적용한다. 또, 압축률의 변화에 따른 블록킹 현상의 효과적 제거를 위해 필요한 기저 영상의 개수를 고찰한다.
The sigma filter is a nonlinear filter of modifying average filter to develop edge-preserving characteristics. However, this filter is yet weak to the impulsive noise such as BSC noise. Therefore it has not been used so highly in the image restoration area. In this paper, We propose an adaptive image restoration algorithm using the local statistic and the characteristic of human eyes in order to compensate its drawback and to improve its performance. The performance of the proposed algorithm and the vonventional ones are compared for images degraded by BSC noise. The proposed algorithm shows better performance than the median filter and yields 5 dB performance improvement over the convertional K-sigma filter on SNR gain.
In this paper, we propose a new termination rule for the iterative restoration of degraded images, by which the number of iterations can be dramatically reduced. This rule uses a parameter, called noise suppression factor (NSF), to appropriately teminate the iteration process, reduces a lot the computational load, and avoids the amplification of noise for the better quality. We also propose a method using the morphological filters, when applied to the resulting image, that will significantly reduce the ringing effect which would otherwise exist in the boundary of the image. Simulation with the blurred lena image with gaussian noise showns that the proposed termination rule combined with the morphological filtering gives the restored image with much improved quality.
In this paper, we propose a method of restoring blurred images by an edge-sensitive adaptive filter. The direction of the edge is estimated using the properties of 2-D block FFT. Reduction of blurring due to the added noise during image transfer and the focus of lens caused by shooting a fast moving object is very important. To remove this phenomenon effectively, we can use the edge information obtained by processing the blurred images. The proposed algorithm estimates both the existence and the direction of the edge. On the basis of the acquired edge direction information, we choose the appropriate edge-sensitive adaptive filter, which enables us to get better images than images obtained by methods not considering the direction of the edge. The performance of the proposed algorithm is shown in the simulation result.
When digital image signals are transmitted or stored, they may be usually degraded by impulsive noise such as BSC noise. Though median filtering is a very effective method to reduce the impulsive noise, it brings non-negligible distortion after filtering. Several algorithms have been proposed to reduce such a distortion, but their reconstructed image quality are inadequate in some cases and they have a difficulty in real-time processing. In this paper, an effective filtering algorithm which can not only reduce the noise effectively but also preserve the edges well and lessen the distortion greatly, is presented. The proposed algorithm is an adaptive algorithm of median filter using local statistics, based on the characteristics of human eyes. The adaptive algorithm results shwo performance improvement of up to 3-4 dB over the nonadaptive one.
본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 다시점 360 비디오 중복성 제거기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+)를 위한 시스템은 다시점에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이에 대한 방안으로 다시점 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping 을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 다시점 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 마커를 부착하기 어려운 소형도마뱀의 관절을 측정하기 위한 마커리스 모션 캡쳐 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 스테레오 비젼과 같은 다시점 영상에서 적응적 이진화를 통해 도마뱀의 실루엣 영상을 획득하고 세선화를 수행하여 도마뱀의 뼈대 영상을 획득한다. 이후, 직교-대각 성분 제거 알고리즘 및 A* Search를 통해 머리와 꼬리점, 및 머리와 꼬리를 잇는 척추라인을 구한다. 어깨관절과 고관절의 좌표는 $3{\times}3$ 마스크를 이용하여 척추라인과 다리가 만나는 지점을 구하여 획득하고 모폴로지 닫기 영상을 통해 발바닥 좌표들을 검출한다. 최종적으로 각각의 다리에서 어깨관절 및 고관절 좌표와 발바닥 좌표를 잇는 직선과 해당 다리의 뼈대 좌표간의 직교 거리 비교를 통해 무릎과 팔꿈치 좌표를 구한다. 최종적으로 제안한 알고리즘으로 검출된 각 관절의 다시점 영상의 2차원 좌표들로부터 각 관절의 3차원 좌표를 복원한다. 실제 도마뱀을 촬영한 스테레오 영상에 제안된 알고리즘을 적용하여 2차원 주요 관절 지점 검출 및 3차원 복원을 수행하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.
본 논문에서는 블록 근사화식을 적응적으로 선택하여 프랙탈 계수를 결정함으로서 기존의 프랙탈 부호화 방법에서 문제가 되는 부호화 시간을 개선하는 방법과 복원 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로 부호화 시간을 단축하기 위해 밝기값과 분산에 의해 특성이 결정된 Domain 블록을 선형 리스트로 구성한 후 l차 허용오차 임계치에 의해 블록 탐색 시간을 제어할 수 있게 하였다. 두 번째로 블록 분할 레벨을 3단계로 하여 부호화할 때 최저 분할 레벨의 Range 블록이 만족할 만한 근사화 오차를 갖는 Domain블록을 찾지 못하면 그 블록에 한하여 밝기항을 비선형 변환식으로 새로운 변환 계수를 결정하여 화질을 향상시켰다. 제안한 방법으로 실험한 결과 기존의 부호화 방식보다 부호화 시간은 2배이상 향상되었고 동일한 압축율에서 PSNR값은 1-2dB정도가 향상되었다.
희소성이 높은 신호를 압축센싱을 할 경우 기존의 Nyquist/Shannon 이론을 바탕으로 하는 샘플링 방법 보다 낮은 측정율 만으로도 신호의 복원이 가능하기 때문에 이를 활용한 많은 응용 연구가 이루어지고 있다. 영상신호의 경우 특히 블록기반 압축센싱 기법이 주로 고려되고 있는데, 대부분의 경우 측정 영역에서의 공간적 유사도가 동일하다는 가정 하에, 각 블록에 동일한 측정율을 할당하여 왔다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 프레임 내의 각 블록에 대하여 경계선 정보를 구하고, 각각의 특성에 따르는 적응적 샘플링율 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 측정영역에서의 블록 간 유사도를 구해서 경계선 정보를 많이 포함하는 블록일수록 많은 측정율을 할당한다. 실험 결과, 자연영상에 대해 제안하는 적응적 율 할당 기법은 고정 측정율을 사용한 기존 방법에 비해 객관적 (최대 3.29 dB 향상) 및 주관적 화질이 뛰어나다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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