H.264/AVC는 블록킹 현상을 제거하기 위해 디블록킹 필터를 채용한 영상 이미지의 압축을 위한 새로운 국제 표준이다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 존재하는 디블록킹 필터의 효율적인 아키텍처를 제안한다. 이웃한 $4{\times}4$ 블록사이의 데이터 종속성을 이용하여 메모리의 사용량을 줄이고, 디블록킹 필터 처리의 쓰루풋을 향상시켰다. 수평 필터링과 수직 필터링을 병렬로 수행함으로써 기존의 디블록킹 필터와 비교할 때 1.75에서 4.23배까지 성능을 향상시켰다. 따라서 본 논문에서 제안한 아키텍처는 고해상도 비디오 응용의 실시간 디블록킹을 수행할 수 있을 것으로 예견된다.
본 논문에서는 Zynq Soc Platform의 부분 재구성 기능을 사용하여 영상 압축으로 생성된 blocking artifacts를 제거하는 후처리 시스템을 설계한다. 높은 연산량을 제공하고 실시간으로 1080p 영상을 처리하도록 부분 재구성이 가능한 FPGA(Field Programmable Gate Array) 영역에 디블로킹 필터를 구현한다. 또한 부분적으로 재구성 가능한 영역을 활용하여 제한된 환경의 임베디드 시스템에서 하드웨어 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있다. 제안된 시스템의 실험결과는 디블로킹 필터처리 후 약 0.6dB의 PSNR 향상을 보여준다. Zynq SoC에서 구현된 필터가 동작할 때 68.33mW의 전력을 소모한다.
본 논문에서는 저비트율 영상통신에서 발생되는 블록화현상과 컬러 번짐 현상을 효과적으로 줄임으로써, 주관적 화질을 개선하는 후처리 필터를 제안한다. 저비트율 영상통신에서 8*8 블록 단위의 DCT 수행은 블록화 및 컬러 번짐 현상과 같은 화질 열화를 초래한다. 이러한 화질 열화를 개선하기 위하여 밝기 영역과 컬러 영역에서 각기 다른 후처리 필터를 본 논문에서 제안한다. 밝기 부분의 후처리 필터에서는 일률적인 후처리 필터에서 발생하게 되는 새로운 artifact 인 geometric pattern 을 방지하기 위해 각 화소의 공간영역에서 블록 경계 좌우로 filtering range 를 다르게 수행하고, 컬러부분의 후처리 필터에서는 컬러번짐 현상을 최대한 억제하기 위해 블록간 컬러 값의 차이에 따라 다르게 수행되는 후처리 필터를 제안한다. 제안된 실험을 통하여 후처리 필터를 수행한 영상화질이 H.263 baseline 에 비해 월등히 나아짐을 확인할 수 있었으며, H.263 Annex J의 deblocking filter mode에 비해서도 떨어지지 않는 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 버전에 적용된 바 있는 화면 내 블록 복사 (Intra Block Copy; IntraBC) 기술에 대해 개선 알고리듬을 제안하고 있다. IntraBC 는 화면 내 부호화 진행 시, 예측 유닛 (prediction unit; PU)단위로 현재 부호화하고 있는 코딩 트리 유닛 (coding tree unit; CTU)의 왼쪽에 위치하는 CTU 를 탐색하는 기법이다. 이때, 왼쪽 CTU 에서 가장 비슷한 블록을 찾아 그 움직임 벡터 (motion vector)를 저장 및 전송하게 된다. 제안하는 알고리듬은 움직임 벡터를 찾기 전, 왼쪽의 복원된 CTU 에 대해 특정 필터를 적용하여 블록킹 열화 (blocking artifact)를 완화시키고, 더욱 정확하고 섬세한 움직임 벡터를 찾도록 하였고, 이는 자연영상보다 스크린 콘텐츠에 더욱 적합함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당된 모바일 환경에서 블록기반의 압축방식을 사용하여 영상을 복원할 때에 나타나는 블록화 연상을 제거하기 위해 효율적인 실시간 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 후처리 기법은 영상에 존재하는 블록화 현상으로 인해 나타나는 다양한 인공물에 대해 디블록킹 필터링와 방향성 필터링를 적용하여 효율적으로 블록화 현상을 제거한다. 후처리 과정 중 영상에 존재하는 고유의 고주파 성분과 인공물로 인한 고주파 성분을 구분하여, 필더링 과정으로 고유의 고주파 성분이 함께 제거되지 않도록 보호해준다. 다양한 영상을 통해 본 논문에서 제안한 후처리 기법과 기존에 알려진 후처리 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 제안하는 기법의 우수함을 입증하였다.
본 논문은 디지털 모바일 비디오에 대한 객관적 화질 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 화질 평가 방법은 경계 영역을 구한 뒤, 그 주변 영역에서의 에러 값에 근거한 경계영역 특징과 영상 압축 코덱에 의하여 발생하는 블로킹 효과를 측정함으로써 주관적 화질을 객관화 하였다. 제안한 알고리듬의 성능 평가를 위하여 Mean Opinion Score (MOS)값과 기존의 방법/제안한 방법의 결과를 비교하였다. 본 논문에서는, 인간 시각에 의한 MOS값과의 상관도가 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 비교적 큼을 보였다.
The purpose of this study was to aid in the use of the digital images by edge-detect interpolation for direct digital periapical images using edge-detect interpolation. This study was performed by image processing of 20 digital periapical images; pixel replication, linear non-interpolation, linear interpolation. and edge-sensitive interpolation. The obtained results were as follows : 1. Pixel replication showed blocking artifact and serious image distortion. 2. Linear interpolation showed smoothing effect on the edge. 3. Edge-sensitive interpolation overcame the smoothing effect on the edge and showed better image.
Medical imagies with high resolution are coded to be archived and communicated in MPACS. In this paper, we have studied on coding of Cardio-Angiography. Our coding technique is Subband-Vector Quantization. This techniques is irreversible coding method. This technique's advantages are removing blocking artifact and edge degradation, adapting for drastic image change because of dye injection, and fast decoding. We achieved good results for Cardio-Angiography data, but the study on more sophiscated motion estimation techniques and VQ techniques must be performed.
Although image compression is one of the essential technologies to transmit image data on a variety of surveillance and mobile healthcare applications, it causes unnecessary compression artifacts such as blocking and ringing artifacts by the lossy compression in the limited network bandwidth. Recently, image restoration methods using convolutional neural network (CNN) show the significant improvement of image quality from the compressed images. In this paper, we propose Image Denoising Convolutional Neural Networks (IDCNN) to reduce the compression artifacts for the purpose of improving the performance of object classification. In order to evaluate the classification accuracy, we used the ImageNet test dataset consisting of 50,000 natural images and measured the classification performance in terms of Top-1 and Top-5 accuracy. Experimental results show that the proposed IDCNN can improve Top-1 and Top-5 accuracy as high as 2.46% and 2.42%, respectively.
의료수준의 향상과 더불어 환자들의 첨단의료장비에 대한 기대수준이 증가하고 있으며 특히 자기공명영상(Magnetic Resonance Image : MRI)은 현재 모든 임상 분야에서 가장 핵심적인 영상진단 도구로서 사용되고 있다. 그러나 검사 중에 발생하는 심각한 소음으로 많은 환자가 심리적인 불안을 경험한다고 한다. 이에 본 연구에서는 자기공명영상검사실의 기존 헤드셋 흡음재에서 차음재를 추가한 헤드셋의 소음저감평가와 차음재별 영상 아티팩트(artifact) 유무를 알아보고자 하였다. 3D 프린팅한 헤드셋 내부에 흡음재(스펀지)와 차음재(아크릴판, 구리판, 3D copper plate)를 교차 배열하여 MRI 검사소음을 녹음하여 스피커로 같은 dB 값의 소음을 발생시키며 3D 프린팅 된 두부모형의 내부에 소음측정기로 dB 값을 측정하여 정량분석을 하며 자체 제작한 헤드셋을 물팬텀에 밀착시킨 후 MRI영상 아티팩트 유무를 검사한다. 드셋의 정량평가를 한 결과, 헤드셋 평균 dB 값은 81.8 dB로 나타났으며, 차음재를 추가한 헤드셋에서 가장 방음효과가 뛰어난 재료조합(구리, 아크릴판, 스펀지, 스펀지) 헤드셋의 평균 dB 값은 70.4 dB 값이 측정되었지만 MRI 시뮬레이션 결과 구리가 반자성체이기 때문에 아티팩트가 나타나 배제하였고 두 번째로 방음효과가 뛰어난 (스펀지, 아크릴판, e-copper plate, 스펀지) 헤드셋의 평균 dB 값은 70.6 dB 값이 측정되었고 MRI 시뮬레이션 결과 인공물 나타나지 않았다. 구리분말이 약 40%가 포함된 e-copper PLA로 출력한 재료를 동일하게 시뮬레이션을 한 결과 인공물 나타나지 않았으므로 3D 프린팅 재료의 사용이 적합하였고 구리보다 경제성이 우수하며 가공이 용이하므로 적합한 재료로 선정하였다. MRI관련 연구에 있어 3D 프린팅을 이용한 상호발전이 매우 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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