본 논문에서는 블록 기반 DCT변환을 이용하는 JPEG/MPEG과 같은 영상압축 방법에서 발생하는 블록화 현상을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에지 블록에서 발생하는 양자화 오류 예측 값에 대한 오류를 방지하여 순수한 양자화 오류만을 예측한다. 순수한 양자화 오류만을 판별하기 위하여 본 논문에서는 양자화되어 블록화 현상이 존재하는 영상의 블록 경계 화소차값의 특성을 이용한다. 이 특성은 입력 영상과 독립적으로 거의 일정한 형태를 가지며 양자화 계수(QF)에 관련된다. 이러한 특성을 이용하여 부가적인 에지 검출과정없이 블록의 에지 영역을 판별할 수 있으며, 블록 영역의 특성에 따라 양자화 오류와 그 보상치를 결정하여 블록화 현상을 제거한다. 손실된 양자화 오류를 구하고 블록 경계 화소차값 특성을 이용하여 각 영역별로 보상치를 결정함으써 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상을 줄인다. 대표적인 실험 영상을 사용하여 성능을 비교하였을 때 제안한 방법은 기존의 방법에서 요구하는 제약조건을 두지 않고도 블록화 현상을 줄일 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3578-3593
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2017
Given two collections of objects that carry both spatial and textual information in the form of tags, a $\text\underline{S}patio$-$\text\underline{T}extual$-based object $\text\underline{S}imilarity$$\text\underline{JOIN}$ (ST-SJOIN) retrieves the pairs of objects that are textually similar and spatially close. In this paper, we have proposed a block index-based approach called BIST-JOIN to facilitate the efficient ST-SJOIN processing. In this approach, a dual-feature distance plane (DFDP) is first partitioned into some blocks based on four segmentation schemes, and the ST-SJOIN is then transformed into searching the object pairs falling in some affected blocks in the DFDP. Extensive experiments on real and synthetic datasets demonstrate that our proposed join method outperforms the state-of-the-art solutions.
This paper describes a digital signature-based method for original and updated video authentication. The method uses multiple digital signatures in dealing with video data undergoing multiple change/updating. In addition, a feature based on neighbouring block similarity measure is applied to deal with certain image/video modification. The proposed method can cope with wide range of image/video tampering. It is suitable for practical use of video data, where updating may be performed by more than one legal parties. Experimental results are included with concluding remarks.
현재 초, 중등학교에서 이루어지고 있는 블록 기반 프로그래밍 언어가 학생의 흥미를 끌고 학습 동기를 가지게 하는지 조사하고자 하였다. 또 블록 기반 프로그래밍 언어가 학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 얼마나 많은 도움을 주고, 고등학교에서 배울 텍스트 기반 프로그래밍의 학습에 좋은 영향을 미칠 수 있을지 연구하고자 하였다. 또한, 4차 산업혁명 시대에 각광받는 인공지능과 프로그래밍이 연계된 교육의 방향에 대하여 연구하고자 하였다. 소프트웨어 교육에 대한 관심이 크게 증가하여 초등학교에서부터 고등학교까지 소프트웨어나 정보 교육은 이전과 비교할 수 없을 만큼 양과 질적인 성장을 이루었다. 하지만 인공지능 분야에서는 이제 논의가 시작되긴 하였지만 아직 우리 교육에 자리를 잡았다고 할 수는 없는 상황이다. 블록 기반 프로그래밍과 텍스트 기반 프로그래밍이 어떻게 인공지능과 접목되어 교육되면 좋을지 논의하고자 한다.
This paper presents a new motion compensated error coding method suitable for region based image coding system. Compared with block based conding, the region based coding improves subjective quality as it estimates and compensates 2D (or 3D) translantional, rotational, and scaling motion for each regions. although the region based coding has this advantage, its merit is reduced as bock-DCT (2D-DCT) is used to encode motion-compensated error. To overcome this problem, a new region adaptive motion compensated error coding technique which improver subjective and objective quality in the region boundary is proposed in this paper. In the proposed method, regions with large error are estimated using contour of the regions and contrast between the regions. The regions estiated as those with large error are coded by arbitrarily shaped image segment coding method. The mask information of the coded regions is not transmitted because it is estimated as the same algorithm in the encoder and the decoder. The proposed region adaptive motion conpensated error coding method improves about 0.5dB when it is compared with conventional block based method.
본 논문에서는 블록기반으로 부호화된 비디오 영상에서 전송 오류로 인하여 발생하는 화질저하를 개선하기 위하여 인과적 블록경계 정합법을 사용하여 효율적으로 복호가능 오류를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 먼저 현재 블록의 경계들과 인과적 주위블록외 경계들간 부정합 전력을 계산한다. 다음, 이렇게 구한 부정합 전력들 중 하나라도 인과적 주위 블록들의 통계적 특성을 사용하여 적응적으로 구한 역치보다 크면 오류가 있는 것으로 판단한다. 실제로 H.263으로 부호화된 비디오를 가지고 $10^{-3}$-$10^{-4}$ BERs에서 16비트 연속적인 비트 에러를 가지는 환경에서 제안한 방법을 적용하였다. 기존의 블록경계정합 오류검출법의 하나인 Zeng의 방법과 비교하면, 에러 검출율의 향상은 최대 20%, 그리고 검출된 오류를 은닉 처리한 결과영상의 PSNR 향상은 최대 3.5㏈임을 보여준다.
본 논문에서는 적응적인 확장 블록을 사용하는 프레임율 증강 기법인 AEBME (Adaptive Extended Bilateral Motion Estimation)을 제안하고자 한다. 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬은 동일한 구역에 두 번의 움직임 예측을 수행함으로 인해 높은 계산량이 요구되었다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 활용한 블록 유형의 일치 유무를 고려하여 EBME 수행여부를 결정함으로써 움직임 예측 과정을 보다 빠르게 수행하도록 하였다. 움직임 벡터 평활화 과정이 적용되어 움직임 벡터 필드 내의 이상 벡터를 찾아 수정한다. 최종적으로 OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)와 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)이 프레임 움직임의 성질에 따라 적용되어 중간 프레임을 보간하게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬인 EBME에 비해 향상된 성능과 빠른 속도를 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 디스크 입출력 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 버퍼 관리 기법을 제시한다. 본 기법은 사용자 수준의 정보 없이 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 기반으로 각 응용의 블록 참조 패턴을 자동으로 발견하고, 발견된 참조 패턴에 적합한 최적 블록 교체 기법을 적용한다. 또한, 응용이 참조하는 블록이 버퍼 캐쉬에 없어 새로운 버퍼 블록이 요구될 때, 응용별로 블록 참조 패턴에 따라 버퍼 예상 적중률을 분석하여 이를 기반으로 전체 버퍼 캐쉬의 적중률이 극대화되도록 해 주는 버퍼 할당 기법을 제안한다. 이러한 모든 과정은 시스템 수준에서 자동으로 그리고 온라인으로 수행된다. 제시한 기법의 성능을 평가하기 위해 블록 참조 트레이스를 이용해 모의 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 블록 교체 기법들보다 캐쉬 블록의 적중률을 크게 향상시켜 주었다.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율 보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 일반적으로 측정 예측방식은 작은 블록 크기에서 성능이 좋은 반면에 복원 이미지 품질은 큰 블록으로 복원하는 것이 좋다. 이러한 두 개의 상충하는 속성을 해결하기 위해 압축 센싱은 작은 블록에서 행해지고, 복원은 큰 블록에서 수행하게 되는 구조화된 측정 행렬을 사용하며, 이러한 방법으로 예측과 복원 모두 동시에 개선을 추구한다. 본 논문에서는 구조화된 측정 행렬을 확장함으로써 블록 크기에 따른 다양한 방식이 비교되어진다. 다양한 실험 결과를 통해 $4{\times}4$ 하다마드 행렬을 이용한 구조화된 측정 행렬이 블록 크기가 4의 크기에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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