본 논문에서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하여 축소된 영역내에서 DCT (Discrete Cosine Trans-form)를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고 리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산량을 줄여 부호와 시간과 복호 화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만(huffiman) 부호화시에도 각각의 불럭에 대하여 분류된 블럭 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 압축률 을 증가시킨다. 기존의 영상 부호화 방법은 모든 블럭에 대하여 똑같은 DCT 계산과 지그재그 스캔을 행한다. 그렇지만, 제안한 알고리즘은 부호화시에 분류된 블럭 크기 밖의 양자화 계수에 대해 FDCT를 계산하는 대신 0을 대입함FDCT 계산 시간을 줄인다. 또한, 복호화시에는 분류된 블럭 크기내에 존재하는 역양자화 계수만 가지고 IDCT를 수행함으로써 IDCT 계산 시간을 줄인다. 추가하여, 제안한 알고리즘은 분류된 블럭 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-length를 줄여서, 향상된 압축률을 제공한다. 한편, 제안한 알고리즘은 DCT에서 압축률과 화질면에서는 최적이지만 부호와 시간과 복호화 시간이 많이 걸리는 16*16 블럭의 처리에도 적용되어질 수 있다. 또한, 실시간을 요구하는 동영상 부호화로 확장되어 질 수 있다.
In this paper, we propose an algorithm which segments hierarchically blocks of image using discrete cosine transform(DCT) and execute finite-state vector quantization (FSVQ) for each block. Using DCT coefficient feature, image is segmented hierarchically to large smooth block and small edge block, then the block hierarchy informations are transmitted. The codebooks are respectively constructed for each hierarchical blocks, the encoder transmits codeword index using FSVQ for reducing encoded bit with hierarchical segmentation. Compared with side match VQ(SMVQ) and hierarchical FSVQ(HFSVQ) algorithm, about Zelda and Boat image, the new algorithm shows better picture quality with 1.97dB and 2.85 dB difference as to SMVQ, 1.78dB and 1.85dB diffences as to HFSVQ respectively.
비디오 프레임의 크기를 축소하거나 확대할 때, 응용에 따라서는 입력 및 출력이 8${\times}$8 블록 DCT 계수들로 구성되도록 할 필요가 있다. 선형 변환이고 유니터리(unitary) 변환의 일종인 DCT에는 행렬 곱셈에 대한 분배 법칙이 성립한다. 이러한 사실을 이용하여 두가드, 묵허지, 박 등은DCT 영역에서 비디오 프레임들의 크기를 축소하는 방법들을 제안하였다. 이러한 방식으로 영상을 축소 후 확대하면 원 영상의 저 주파수 DCT 계수들이 잘 보존된다. 즉, 원 상(축소되기 전의 영상)과 예측된 영상(축소 후 확대된 영상)의 차이를 부호화 해야 되는 경우 부호화 효율이 매우 높아진다. 이러한 것은 스케일러빌러터를 이용한 비디오 부호화에 바람직한 사실이다. 본 논문에서는 이전의 방식들의 연장선 상에서 가로 세로 각각 2:1로 축소하고 다시 2:1로 확대할 때 DCT 블록의 크기를 다양이 하였다. 실험에 의하면 DCT 블록 크기를 크게 할수록 PSNR 값이 커짐을 알 수 있었다. 그러나, 계산상의 복잡도 역시 커질 것으로 예상된다. 본 논문의 실험 결과는 압축 영역 영상 축소 및 확대를 위한 고속 알고리즘 개발에 중요한 데이터가 될 것으로 생각한다.
본 논문에서는 DCT 계수특성을 이용한 도메인 분류방법과 부분 탐색방법을 사용한 프랙탈 압축방법을 제안한다 일반적으로 프랙탈 영상 부호화 방법은 레인지 블록과 매칭되는 도메인을 탐색하는데 많은 시간이 걸리는 문제점을 갖는다 이를 해결하기위해 DCT계수 특성을 이용하여 4가지 영역으로 분류하여 탐색을 함으로서 시간복잡도를 해결하고, 분류된 특성에 따라 적합한 부호화 과정을 수행한다 프랙탈 영상의 압축율은 레인지 블록의 개수에 의해 결정되므로, 도메인 영역의 데이터와 레인지 영역의 데이터 매칭을 부분 탐색 과정을 통해 큰 레인지 영역에서 수행되게 유도함으로써 영상의 압축율을 높일 수 있었다 이때 DCT계수의 특성을 이용해 부분 탐색의 방향과 거리를 결정하므로써 부분 탐색의 시간 복잡도를 줄였다 제안한 알고리듬을 실제 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존 알고리듬의 결과에 비하여 화질은 1 dB, 압축율은 0 806 이상의 향상된 결과를 얻었다.
본 논문에서 지능형 안전 자동차 시스템을 위해 연산량를 줄인 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 관심영역의 전체 픽셀 정보를 특징으로 사용한 기존 방법의 큰 연산량을 줄이기 위해 적은 수의 DCT 계수를 선택하고, 격자구조로 분할된 영상에 대해 Block-DCT를 이용하여 산술 연산을 효과적으로 줄였다. 제안된 알고리듬은 연산량을 줄이기 위해 제안된 상관계수와 분산을 이용한 판별식에 따라 DCT 계수를 선택하고 이를 선형 판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 속도 제한 표지판을 인식한다. 인식 성능을 높이기 위해 연속 프레임의 누적 분류 결과를 사용한다. 실험 결과 연속된 프레임에 대하여 100.0 %의 인식률을 보이며 기존 방식 대비 곱셈 연산량은 69.3 %, 덧셈은 67.9 % 감소를 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a method of decision on blurring for business card images using block classification. In the proposed method, an input image is partitioned into 8${\times}$8 blocks and each block is classified into character block or background block using a block energy calculated in DCT domain. Whether the input image is blurring or non-blurring is determined using a ratio of low frequency energy and high frequency energy in DCT domain. Experimental results show that the proposed block classification classifies block well and the proposed decision on blurring decides well for various business card images.
본 논문에서는 계산량의 증가가 없이 MPEG 코덱 에 사용되 어 블로킹 현상 등 복원 영상에서 의 화질 열화를 개선하는 새로운 방법들을 제안한다. 먼저 움직임 탐색 및 보상 과정에 2단계 MAD 움직임 탐색 방법을 제안하여 탐색 계산량을 줄이고 블록의 경계 부분의 화소의 왜곡을 줄였다. 또한 줄어든 계산량을 이용하여 블록 경계 너머의 화소를 탐색에 이용하는 중첩 2단계 MAD움직임 탐색 방법을 제안하였다. 인트라 블록에 대한 DCT/양자화 과정에서는 먼저 복원된 블록의 인접 화소들을 이용하여 적응적으로 양자화 함으로써 블록간 화소의 연속성을 높이는 1차원 DCT 추정 양자화 방법과 화소타 추정 양자화 방법을 제안하였다. 모의 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 MPEG에 비해 블로킹 현상을 줄여서 개선된 복원 화질을 보였다
This paper proposes a new quantitative and objective image quality metric which is essential to verify the performance of block-based DCT image coding. The proposed metric considers not only global distortion of coded image such as spatial frequency sensitivity and channel masking using HVS based multi-channel model, but also structural distortions caused block-based coding. The experimental results show a strong correlation between proposed metric and subjective metric.
This paper proposes a new quantitative and objective image quality metric which is essential to verify the performance of block-based DCT image coding The proposed metric considers not only global distortion of coded image such as spatial frequency sensitivity and channel masking using HVS based multi-channel model, but also structural distortions caused block-based coding. The experimental results show a strong correlation between propose(B metric and subjective metric.
본 논문은 블록기반 DCT 부호화기의 성능 검증에 필수적인 부호화된 영상의 열화 정도를 측정하는 새로운 정량적 화질평가 모델은 제안한다. 제안된 모델은 HVS 기반의 다채널 시각 모델을 이용하여 영상신호에 있어서의 주파수 민감도와 채널의 마스킹 효과를 고려한 공간 영역상의 전반적인 왜곡의 가시도 뿐만 아니라 블록기반 DCT 부호화에서 발생할 수 있는 구획화 현상, 번짐, ringing 등의 국부적인 왜곡 특성을 측정하여 이를 화질 열화 특성에 반영하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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