• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.236-238
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• 2012

본 논문에서는 HEVC 코덱에서 프레임 단위로 수행되던 디블록킹 필터를 하드웨어 구현 시에 LCU 단위로 처리되는 파이프라인 구조를 적용하여 병렬적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 파이프라인 구조에서는 현재 처리되고 있는 하나의 LCU 에 대해 디블록킹 필터를 수행하기 위해서 현재 처리하고 있는 LCU 뿐만 아니라 주변의 LCU 의 화소 값 등의 정보가 필요하며 주변의 LCU 의 화소 값을 모두 저장하는 것은 불필요한 메모리소모를 야기해 HEVC 코덱의 복잡도를 증가시킬 수 있다. 또한 현재 처리되는 LCU 의 경계에 디블록킹 필터를 수행하는 경우 현재 처리되는 LCU 이전의 수정할 수 없는 LCU 의 화소 값도 수정되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 수평 버퍼 와 수직 버퍼의 개념을 도입하여 처리되는 LCU 의 왼쪽 LCU 의 오른쪽 끝 4 열의 화소와 위쪽 LCU 의 아래쪽 끝 4 행의 화소만을 저장하여 메모리를 합리적으로 사용하는 방법을 제시하고 평행이동 LCU 개념을 적용하여 수정 불가능한 화소 값들을 처리하는 방법을 제시한다. 제안된 구조에 따라 구현된 소프트웨어 상에서 기존의 참조 소프트웨어인 HM6.0 과 동일한 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.3-7
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• 2007

본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를，비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.201-202
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• 2014

고효율 비디오 부호화/복호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)이 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 진행 하였다. 이 표준에서는 동영상 압축의 대표적 기술인 인트라 예측 방법을 사용하며, 기존 H.264/AVC 보다 더욱 다양한 방향의 예측을 통한 부호화 및 복호화의 효율을 가져온다. 제안하는 방법은 다양한 방향의 화소 예측에 사용되는 율-왜곡 최적화 방법의 계산량을 개선하는 방법으로, 주변 화소의 변화량을 이용하여 선택적인 모드를 사용하는 고속화 알고리즘을 통해 기존 방법보다 약 20%의 부호화 속도 향상을 가져오는 방법이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.63-66
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• 2009

기존의 H.264/AVC 비디오 표준은 고화질 비디오 부호화를 지원하지만 고해상도에 특화된 요소 기술이 도입되지 않아 만족할만한 성능을 보이지 못한다. 현존하는 동영상 압축 표준 중 가장 뛰어난 H.264/AVC 표준의 인트라 $16{\times}16$ 예측은 매크로블록에 인접한 최대 33개의 주변 화소를 이용하여 매크로블록에 속한 256개의 화소 값을 예측한다. 특히, 전체 예측 모드 중 수직과 수평 예측 모드에서는 16개의 수직 또는 수평 위치에 위치한 주변 화소로 전체 매크로블록 내의 화소 값을 예측하므로 매크로 블록의 끝으로 갈수록 예측의 정확도가 떨어져 부호화 비트가 증가한다. 고화질 영상에서는 인트라 $16{\times}16$ 모드로 부호화되는 블록이 많으므로 수행되므로 인트라 $16{\times}16$ 예측의 정확도를 높일 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 H.264/AVC의 예측 방법보다 예측 정확도가 높은 새로운 라인 기반 $16{\times}16$ 인트라 예측 방법을 제안한다. 일반적으로 편평한 특성을 보이는 인트라 $16{\times}16$ 블록이라도 좀 더 가까운 화소를 참조 화소로 사용하면 예측의 정확도를 높여 부호화 비트를 줄일 수 있다. 이를 이용하여 제안하는 알고리즘에서는 인트라 $16{\times}16$ 블록에서 16개 화소 한 줄을 단위로 예측 및 부호화를 수행한다. 1080p HD급 테스트 영상을 이용하여 실험한 결과, 기존의 H.264/AVC FRExt High 프로파일에 비해 평균 약 6.92%의 부호화 비트를 감소시킬 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.933-935
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• 2015

Currently, image processing is being utilized in various fields and many studies on the image restoration is being progressed in order to eliminate the noise being generated during the process of transmitting, processing and storing of image. There are various types of noises included in the image according to the causes and types but AWGN is the most representative. In this paper, an algorithm was proposed which applies the variables differently according to the differences in surrounding pixels and central pixels within the local mask in order to mitigate the AWGN included in the image.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2004.04a
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• pp.471-475
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• 2004

LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1924-1927
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• 2003

많은 고속 정화소 움직임 추정 알고리즘이 개발됨에 따라, 최근에는 10개의 탐색점만으로 정화소 움직임벡터를 찾을 수 있게 되었다. 반면에, 반화소 움직임 추정에서는 정화소 움직임 벡터주변의 8 개의 반화소 탐색점을 검색해야 한다 그러므로 반화소 움직임 추정 알고리즘의 계산량을 줄일 필요성이 생기게 되었다 본 논문에서는 directional search 와 SAD 함수의 선형 모델링을 이용한 고속 반화소 움직임 추정 알고리즘을 제안한다 제안된 알고리즘은 PSNR 열화 없이 2.21 개의 탐색만으로도 움직임 벡터를 찾을 수 있게 해준다 특히, 조절 가능한 파라미터를 이용하면. 약간의 PSNR 감소와 함께 0.34개의 탐색만으로 움직임 벡터를 추정을 할 수 있게 해준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.37-39
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• 2012

최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.12
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• pp.1844-1850
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• 2016

The bilateral filter can reduce the noise while preserving details computing the filtering output at each pixels as the average of neighboring pixels. In this paper, we propose a real-time system based on window division. Overall performance is increased due to the parallel architectures which computes five rows in the kernel window simultaneously but with pipelined scheduling. We consider the tradeoff between the filter performance and the hardware cost and the bit allocation has been determined by PSNR analysis. The proposed architecture is designed with verilogHDL and synthesized using Dongbu Hitek 110nm standard cell library. The proposed architecture shows 416Mpixels/s (397fps) of throughput at 416MHz of operating frequency with 132K gates.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.3
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• pp.16-22
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• 2007

Motion Estimation time in the H.264 has a large portion of encoding time and must be improved for real time application. Most of proposed motion estimation algorithm including Sub-pixel search use the fast search algorithm to speed up motion estimation by targeting the performance of full search in the reference code. This paper proposes a novel fast sub-pixel search control algorithm for H.264 encoder by using neighbor motion vector after analyzing the encoded Motion vector of video sequence. In addition the horizontal/vertical searching method is proposed with the horizontal/vertical directionality of motion vector. And the evaluation is performed with the proposed algorithms and other reference algorithms.