MPEG-2, MPEG-4와 같은 기존의 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용한다. 그러나 KTA 참조 소프트웨어에서는 움직임 벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 선택하여 사용할 수 있는 기능을 지원한다. 그러나 선택된 하나의 움직임 벡터 해상도를 슬라이스 전체에 일괄적으로 적용하기 때문에 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐색 구간에 따라 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정하는 방법을 제안한다. 움직임 벡터의 탐색 영역을 움직임 벡터가 예측 움직임 벡터로부터 떨어진 거리에 따라 다수개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 대하여 하나의 움직임 벡터 해상도를 할당하여 움직임 예측에 적용한다. 따라서 제안하는 방법의 부호화 효율은 각 구간을 분할하는 Threshold와 움직임 벡터를 부호화하는 엔트로피 코딩 방법에 영향을 받는다. HEVC의 참조 소프트웨어인 HM3.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에 B picture를 적용한 경우는 약 0.6%, P picture를 적용한 경우에서는 약 2.7%의 평균 발생 비트량 감소를 확인할 수 있었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.21-24
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2001
무선 네트워크 환경에서 대규모 멀티미디어 트래픽을 성공적으로 지원하기 위해서는 핸드오프시 발생하는 연결 중단 확률을 최소화함으로써 이동 호스트(클라이언트)에게 QoS(Quality of Service)를 지속적으로 보장해야 한다. 그러나, 핸드오프를 필요로 하는 클라이언트의 이동성으로 인해 이동 호스트와 네트워크 간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 이는 각 셀에서 발생하는 트래픽에 할당되는 가용 채널의 제약에 기인한다. 본 논문에서는, 가용채널의 확보를 위해 대역폭 예약 기법을 기반으로 한 부하 균형 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPT(mobility profile table)을 사용해서 각 클라이언트의 이동성을 예측한 다음 해당 셀의 가용 채널의 일부분을 핸드오프 서비스를 위한 채널로 예약을 한다. 핸드오프 채널로 예약된 대역폭은 우선적으로 핸드오프를 위해서 사용이 되어지며, 목적지 셀의 가용 채널이 주어진 임계치 이하일 경우, 해당 셀의 가용 채널을 확보하기 위해서 적응적 대역폭 예약을 이용한 부하균형 알고리즘을 설계함으로써 채널의 이용 효율을 최대화하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 탈락률, 핸드오프 호의 강제종료율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 성능이 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.
영상 이진화 알고리즘의 효율성은 이진화를 위한 임계치 결정에 있어서의 불확실성의 합리적인 제거와 이진화로 인한 영상 정보의 손실을 최소화하는 데에 있다. 그러한 모호성의 처리 방법으로서 퍼지 이진화 방법이 많이 사용되는데 보통 사용되는 삼각형 타입의 소속 함수와 이진화 임계치를 결정하는 ${\alpha}$_cut 값의 설정 방법이 그 효율성에 영향을 미친다. 다만 기존의 정적인 퍼지 이진화 방법은 명암 대비가 낮은 영상의 경우 그 효율성이 떨어지는 것이 알려져 있다. 본 논문에서 퍼지 이진화 방법의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 ${\alpha}$_cut의 동적 결정 방법과 사다리꼴 타입의 소속 함수와 구간 설정 방법을 제안한다. 이 방법은 스트레칭 기법과 같은 정규화 전처리 과정을 밟지 않기 때문에 영상의 정보 손실이 적다. 또한 ${\alpha}$_cut의 동적 결정으로 인해 다양한 영상을 동일 기법으로 보다 정확하게 처리할 수 있다. 야경 영상, 척추 측만증 및 지방종 영상 등 다양한 물채를 포함하고 명암 대비성이 낮은 편인 영상을 대상으로 한 실험에서 제안된 방법이 기존의 퍼지 이진화 방법보다 효과적임이 확인되었다.
디지털 카메라, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여 일상생활 전반에서 영상이 사용되고 있다. 그러나 영상은 잡음에 의해 열화가 발생하고, 화질개선을 위한 잡음제거 기술의 필요성이 대두되고 있다. 잡음제거를 위한 기존의 방법들에는 워너 필터, 평균 필터, VisuShrink 등이 있지만, 미흡한 잡음제거성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상 잡음 제거를 위해, 위너 필터 및 변형된 웨이브렛 기반의 적응 임계값과 thresholding 함수를 이용한 하이브리드 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해, 저주파 특성과 고주파 특성을 동시에 나타내고, 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타냈다.
현재 유방암으로 인한 사망률이 급증하고 있다. 이러한 유방암의 위험성을 줄일 수 있는 치료 방법으로 수년간 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 마모그래피의 연장 선상이라 할 수 있는 CAD 시스템의 개발에 대한 연구가 진행 중에 있다. 미세석회화 검출에 적합한 CAD 시스템의 구현을 위해서 미세석회화를 분할하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 기존의 미세석회화 분할 방법들 중에서 마모그램 영상에서 그레이 레벨 또는 컨트라스트를 임계화하는 방법을 많이 사용하고 있다. 이 방법은 간단하고 빠르다는 장점을 가지지만, 관찰하는 사람에 따라 변동성이 높다. 변동성이 크다는 단점으로 인해 다양한 마모그램 영상들에서 최적의 성능을 얻어내는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 관찰자에 의해서 컨트라스트 임계값을 정하는 방법이 아닌, 마모그램 영상에 따라 적응적으로 임계값을 자동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 임계화 방법은 마모그램 영상마다 적합한 컨트라스트 임계값 변동이 크다. 그러나 제안된 방법은 마모그램 영상에 적합한 임계값을 찾아준다.
In this paper, using the neural network design techniques, an adaptive Mahalanobis distance classifier(AMDC) is designed. This classifier has three layers: input layer, internal layer and output layer. The connection from input layer to internal layer is fully connected, and that from internal to output layer has partial connection that might be thought as an Oring. If two ormore clusters of patterns of one class are laid apart in the feature space, the network adaptively generate the internal nodes, whhch are corresponding to the subclusters of that class. The number of the output nodes in just same as the number of the classes to classify, on the other hand, the number of the internal nodes is defined by the number of the subclusters, and can be optimized by itself. Using the method of making the subclasses, the different patterns that are of the same class can easily be distinguished from other classes. If additional training is needed after the completion of the traning, the AMDC does not have to repeat the trainging that has already done. To test the performance of the AMDC, the experiments of classifying 500 Hangeuls were done. In experiment, 20 print font sets of Hangeul characters(10,000 cahracters) were used for training, and with 3 sets(1,500 characters), the AMDC was tested for various initial variance \ulcornerand threshold \ulcorner and compared with other statistical or neural classifiers.
계조영상을 이진영상으로 변환하는 해프토닝 방법 중 오차확산법은 다른 방법에 비해 우수한 화질을 보이지반 웜 현상, 샤프닝 현상 등의 단점이 있다. 이런 단점을 보완하는 방법으로 Kite는 임계값 변조 방식에 샤프닝 조절 파라미터를 추가하는 방법을 제안하였다. 그러나 여전히 계조값의 변화가 큰 경계부근에서 뭉쳐짐 현상이 남아있다. 따라서 본 논문에서는 국부적으로 존재하는 경계부분의 에지성분의 크기에 따라 파라미터의 양을 조절하는 방법을 제안하였다. 제안방법을 컴퓨터 시뮬레이션으로 검사한 견과 해프톤 영상의 샤프닝이 감소하였으며, 특히 계조의 변화가 큰 경계부분에서 탁월한 화질 개선을 볼 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1441-1461
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2017
Nowadays, Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has become very popular in streaming multimedia contents. In DASH, a client estimates current network bandwidth and then determines an appropriate video quality with bitrate matching the estimated bandwidth. Thus, estimating accurately the available bandwidth is a significant premise in the quality of video streaming, especially when network traffic fluctuates substantially. To cope with this challenge, researchers have presented various filters to estimate network bandwidth adaptively. However, experiment results show that current schemes either adapt slowly to network changes or adapt fast but are very sensitive to delay jitter and produce sharply changed estimation. This paper presents a novel bandwidth estimation scheme based on Moving Average Convergence Divergence (MACD). We applied an MACD indicator and its two thresholds to classifying network states into stable state and agile state, based on the network state different filters are applied to estimate network bandwidth. In the paper, we studied the performance of various MACD indicators and the threshold values on bandwidth estimation. Then we used a DASH proxy-based environment to compare the performance of the presented scheme with current well-known schemes. The simulation results illustrate that the MACD-based bandwidth estimation scheme performs superior to existing schemes both in the speed of adaptively to network changes and in stability in bandwidth estimation.
본 연구에서는 실제 야외 환경에서 얻어지는 영상열에서 차영상 기법을 이용하여 침입자를 감지하는 보안 시스템에서 필요한 참고영상 갱신 방안을 제안한다. 제안된 방법은 선별적 참고영상 갱신방법의 영역판별 오류에 의한 영향을 미디언 필터링(Median Filtering)을 이용하여 최소화하였다. 먼저, 연속적으로 들어오는 입력영상과 참고영상의 차영상을 얻어 상향조정된 임계치를 이용하여 이동물체 영역이 제거된 선별적인 임시영상을 생성한다. 그리고 조명의 변화나 이동물체의 외곽에 반응하는 배경물체의 오류를 제거하기 위해 미디언 필터링을 수행함으로써 불규칙적으로 발생하는 밝기변화에 적응할 수 있게 한다. 제안된 방법을 실제 야외 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과 기존의 참고영상 갱신방법보다 주위 잡음과 무관한 참고영상을 생성한 수 있었다.
Buyer-seller watermarking protocol is defined as the practice of imperceptible altering a digital content to embed a message using watermarking in the encryption domain. This protocol is acknowledged as one kind of copyright protection techniques in electronic commerce. Buyer-seller watermarking protocol is fundamentally based on public-key cryptosystem that is operating using the algebraic property of an integer. However, in general usage, digital contents which are handled in watermarking scheme mostly exist as real numbers in frequency domain through DCT, DFT, DWT, etc. Therefore, in order to use the watermarking scheme in a cryptographic protocol, digital contents that exist as real number must be transformed into integer type through preprocessing beforehand. In this paper, we presented a new watermarking scheme in an encrypted domain in an image that is based on the block-DCT framework and homomorphic encryption method for buyer-seller watermarking protocol. We applied integral-processing in order to modify the decimal layer. And we designed a direction-adaptive watermarking scheme by analyzing distribution property of the frequency coefficients in a block using JND threshold. From the experimental results, the proposed scheme was confirmed to have a good robustness and invisibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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