• 제목/요약/키워드: 쿼드 트리

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이미지의 피사계 심도를 빠르게 계산하기 위한 쿼드트리 기반의 합성곱 신경망 최적화 (Quadtree-based Convolutional Neural Network Optimization to Quickly Calculate the Depth of Field of an Image)

  • 김동희;김수균;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.257-260
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    • 2021
  • 본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

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전처리된 Serialized Octree를 이용한 연속적인 쿼드트리 공간 랜더링 (Continuous Quadtree Space Rendering using Serialized Octree with Preprocessing)

  • 염창근;박경환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.549-552
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    • 2001
  • 실시간 랜더링은 가상 공간과 사용자가 상호작용이 가능함을 말한다. 이런 실시간 랜더링 기법 중에서 옥트리는 보이지 않는 면을 검출함(Back Face Culling)에 있어서 매우 유용하다. 그러나 지형처럼 데이터가 끊임없이 이어져서 연속적이라면 사용자의 시점이 가상 공간을 벗어나 새로운 영역을 참조하려고 할 때에 옥트리는 새로운 공관을 표현함에 있어서 실시간을 지원하지 못한다. 이러한 옥트리의 공간 분할 작업을 미리 계산해서 저장하고 실시간 랜더링시에는 창조하도록 하되 전처리된 옥트리가 하나의 셀이 되어 다수의 옥트리 셀을 묶어 쿼드트리를 구성하고 카메라에 보이는 옥트리들을 결정하기 위해서 삼각형의 포함 알고리즘을 적용하여 연속적인 공간 데이터의 실시간 랜더링을 구현하였다.

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쿼드트리 기반의 지형렌더링에서 효율적인 CLOD 기법 (An Efficient CLOD Method in Quadtree-Based Terrain Rendering)

  • 최이규;신병석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.706-708
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    • 2003
  • 컴퓨터 게임, 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야등에서 환경표현의 기반이 되는 지형의 렌더링 기술은 매우 중요하다. 하지만 지형정보는 일반적으로 방대한 양의 데이터로 구성되어 처리가 쉽지 않다. 지형렌더링을 수행하기 위한 여러가지 기법들 중에 쿼드트리 구조를 기반으로한 연속적 상세단계기법이 있다. 본 논문에서는 쿼드트리 기반의 연속적 상세단계에서 시각 절두체 내에서 렌더링되는 삼각형의 개수를 조절하여 프레임율을 일정하게 유지하는 기법을 제안한다. 이 방법은 인접 프레임간의 일관성을 이용하여 최근 프레임에 가중치를 줌으로써 삼각형의 개수가 급격하게 변하는 것을 막는다.

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컬러 영상의 부호화를 위한 쿼드트리 코덱의 구현 (Realization of Quadtree Codec for Color Image Coding)

  • 방민석;김병연;강상구;서재선;박재성;강동욱
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.239-242
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    • 2009
  • 본 논문은 최근에 휘도 영상 부호화를 위해서 제안된 에지 선 기반의 쿼드트리 영상 압축 기법을 기초로 해서 이를 컬러 영상을 압축하도록 확장하고, 확장된 알고리즘을 C-언어를 사용해서 실제로 구현한 쿼드트리 영상 코덱을 소개한다. 개발된 코덱의 부호율-왜곡 성능과 복원영상의 주관적 화질을 JPEG과 비교할 때, 컬러 영상을 고화질로 부호화하는 경우에 개발된 쿼드트리 코덱의 성능이 특히 우수함을 확인하였다.

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최적화된 쿼드트리를 이용한 2차원 연기 데이터의 효율적인 슈퍼 해상도 기법 (Efficient Super-Resolution of 2D Smoke Data with Optimized Quadtree)

  • 최유연;김동희;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.261-264
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    • 2021
  • 본 논문에서는 SR(Super-Resolution)을 계산하는데 필요한 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 감소시키며, 이때 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 손실되는 문제를 피한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 Dataset이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과 기법에 비해 약15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

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잡음의 정확한 추정 기반 프랙탈 차원 쿼드트리 영역분할과 응용 (Quad-tree Segmentation using Fractal Dimension based on Accurate Estimation of Noise and Its Application)

  • 고성식;김정화
    • 대한전자공학회논문지TE
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    • 제39권3호
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    • pp.35-41
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    • 2002
  • 지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음이 영상 내에 포함된다면 잡음으로부터 영상정보를 추정할 수 있는 정확한 파리미터가 없기 때문에 정확한 영역분할을 할 수 없다. 그래서 영역분할 수에 따라 압축률이 결정되는 프랙탈 영상 부호화는 기존의 쿼드트리 영역분할 방법을 이용할 경우 잡음정도에 따라 압축률의 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 잡음 특성에 효과적인 영상정보 파리미터를 추정할 수 있는 box-counting 차원을 이용한 새로운 쿼드트리 영상 영역분할 기법을 제안하고, 그 응용으로 잡음에 강한 프랙탈 영상 부호화에 적용한다. 시험결과를 통해 본 논문에서 제안된 새로운 쿼드트리 방법이 원 영상에 10% 가우샨 백색 잡음이 포함된 상태에서, 영상정보 파라미터 추출 오류 면에서 기존 쿼드트리 방법보다 31.10% 영역분할이 개선되고, 프랙탈 영상 부호화 측면에서 기존 방법보다 38.93% 압축률을 향상됨을 검증하였다.

저비트율 동영상 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 차영상 양자화기 (A differential image quantizer based on wavelet for low bit rate video coding)

  • 주수경;유지상
    • 방송공학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.473-480
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    • 2003
  • 본 논문에서는 차영상(differential image)에 대해 효율적으로 양자화 하기 위해 기존 쿼드 트리(Quadtree) 부호화의 단점을 개선한 새로운 쿼드트리 부호화 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 실제 표준화되고 있는 영상의 크기에 대응하면서, 기존의 쿼드트리와 제로트리 기반의 앙자화기보다 계산량을 줄여 부호화 및 복호화 처리 시간을 줄이고, 영상의 화질을 높일 수 있다. 실제 동영상 코덱에 적용 가능하도록 차영상의 특징을 분석하였고, 임의의 크기를 갖는 영상을 처리할 수 있도록 블록단위로 처리하는 기존의 쿼드트리 부호화의 기능을 개선하였다. 또한 웨이블릿 변환된 차영상의 계수값을 스케일링(scaling)하여 화질을 향상시킬 수 있었다. 제안한 기법을 기존의 쿼드트리와 SPIHT 기법과 비교한 결과 부호화 시간 및 복호화 시간의 손실 없이 영상의 화질을 향상시킬 수 있었다.

모바일 시스템을 위한 인터랙터브 이미지 전송 (An Interactive Image Transmission For Mobile Devices)

  • 임낙권;김대영;이혜영
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.17-26
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    • 2011
  • 본 논문에서는 원격 사용자에게 이미지 전송 시 임의 접근성(Interactive Selection)을 제공하여 사용자가 선호하는 영역을 우선적으로 전송할 수 있도록 하는 점진적 이미지 전송(Progressive Image Transmission) 기법 제안한다. 쿼드트리를 이용하여 간략화 된 이미지를 먼저 인덱스(Index image)로 제공하고 사용자가 선택한 영역만을 전송함으로써 사용자와 실시간 상호작용이 가능하고, 동시에 네트워크 대역폭과 메모리 요구량을 최소화하는 이점을 가진다. 본 연구는 영상처리 분야에서 사용되는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 왜곡정도를 기준으로 쿼드트리를 분할하는 체계적인 방법과 새로운 쿼드트리 압축 기법을 제안하였다. 그 결과, 공간분할을 사용한 기존 알고리즘보다 왜곡대비 압축률을 향상시켰다. 또한, 쿼드트리의 각 노드 접근에 적응 순회(Adaptive Traversal) 방식을 도입하여 기존 고정 순회 방식보다 전송 이미지의 품질 향상에 기여하였으며, 너비 우선 탐색(Breadth First Traversal)과 깊이 우선 탐색(Depth First Traversal)을 결합한 알고리즘으로 이미지의 임의부분 선택권을 제공한 수 있는 기반을 마련하였다. 본 알고리즘은 간단한 연산으로 구성하여 계산 복잡도틀 낮추어 자원 사용을 최소화하고 높은 전송 효율을 지녔기 때문에 모바일 기기에서 실시간으로 활용이 가능하다.

깜빡임 현상을 최소화하는 쿼드트리 기반의 CLOD기법 (A Quadtree-Based CLOD Method that Minimize Flickering Effect)

  • 최이규;신병석
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.9-15
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    • 2003
  • 컴퓨터 게임, 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경표현의 기반이 되는 지형의 렌더링 기술은 매우 중요하다. 하지만 지형정보는 일반적으로 방대한 양의 데이터로 구성되어 처리가 쉽지 않다. 지형렌더링을 수행하기 위한 여러가지 기법들 중에 쿼드트리 구조를 기반으로한 연속적 상세단계기법이 있다. 본 논문에서는 쿼드트리 기반의 연속적 상세단계에서 시각 절두체 내에서 렌더링되는 삼각형의 개수를 조절하여 프레임율을 일정하게 유지하는 기법을 제안한다. 이 방법은 인접 프레임간의 일관성을 이용하여 최근 프레임에 가중치를 줌으로써 삼각형의 개수가 급격하게 변하는 것을 막는다.

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피라미드 구조와 쿼드트리를 이용한 프레임율 증가 변환 (Frame Rate Up-Conversion Using Pyramid Structure and Quadtree)

  • 이지찬;김준건;이준호;김기선;이대호
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.90-92
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    • 2014
  • 본 논문에서는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용하는 움직임 보상 프레임 보간(motion compensated frame interpolation, MCFI)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 MCFI 방법에서는 고정된 크기의 프레임과 블록에서 움직임 벡터(motion vector, MV)를 이용하여 두 프레임 사이의 프레임 영상을 추정한다. 그러나 이와 같은 방법은, 큰다양한 방향으로 움직이는 물체들의 MV 나 큰 움직임을 추정하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 크기와 정합 영역이 가변적으로 적용될 수 있는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용한 프레임 보간 기법(pyramid structure and quadtree motion compensated frame interpolation, PQ-MCFI)를 제안한다. 제안하는 기법은 물체들이 빠르게 움직이는 장면과 다양한 방향으로 움직이는 장면에서 이전의 기법에 비해서 높은 PSNR 을 보이며, 실제 인간의 시각적인 측면에서는 더욱 정밀한 결과를 보인다.

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