• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제5권2호
• /
• pp.143-151
• /
• 2016

This paper presents new prediction methods to improve compression performance of the so-called near-lossless RGB-domain image coder, which is designed to effectively decrease the memory bandwidth of a system-on-chip (SoC) for image processing. First, variable block size (VBS)-based intra prediction is employed to eliminate spatial redundancy for the green (G) component of an input image on a pixel-line basis. Second, inter-color prediction (ICP) using spectral correlation is performed to predict the R and B components from the previously reconstructed G-component image. Experimental results show that the proposed algorithm improves coding efficiency by up to 30% compared with an existing algorithm for natural images, and improves coding efficiency with low computational cost by about 50% for computer graphics (CG) images.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.1707-1714
• /
• 1997

This paper proposes a novel algorithm for fractal coding of image sequence, based on the CPM (Circular Prediction Mapping) and the NCIM (Non Contractive Interframe Mapping). In the CPM and the NCIM, each range block is approximated by a domain block in the adjacent frame, which is of the same size as the range block. Also, in this paepr, we propose a coding scheme of color components and an algorithm for controlling the bit rate, resepectively, for practical implementation of the fractal coder. The computer simulation results on real image sequences demonstrate that the proposed algorithm provides very promising performance at low bit-rate, below 256 Kbps.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.277-287
• /
• 2021

본 연구의 목적은 퍼스널컬러를 정량적으로 진단할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 현재 사용되고 있는 대표적인 퍼스널컬러용 색채 시스템들은 퍼스널컬러 진단 유형을 지나치게 단순화하거나, 진단 유형간의 객관화된 차이를 구별하기 어렵다는 한계를 가진다. 이를 보완한 새로운 색채 시스템을 개발하기 위해 논리적 배색이 가능한 PCCS 색체계를 도입하고, 색이 가지는 주요 4속성을 토대로 재분류하였다. 기존 색채 시스템보다 다양한 20개의 진단 유형을 제안하였으며, 정량적 방법을 피험자와의 어울림 정도를 평가하여 최적화된 유형을 찾을 수 있게 하였다. 평가 결과를 기호화하여 대입하면 피험자에게 맞는 유형이 도출되는 매트릭스를 고안하여 실험자의 개별 역량과 주관의 개입을 최소화하였다. 최종적으로 속성진단, 기호화, 계절진단의 세 단계로 이루어진 퍼스널컬러의 정량적 진단 모델을 구축하였다. 이는 기존 진단 방법에 다양성, 신뢰성, 정확성을 부여할 것이라 볼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권6호
• /
• pp.127-136
• /
• 2010

다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제16권2호
• /
• pp.22-30
• /
• 2024

Image compression-decompression methods have become increasingly crucial in modern times, facilitating the transfer of high-quality images while minimizing file size and internet traffic. Historically, early image compression relied on rudimentary codecs, aiming to compress and decompress data with minimal loss of image quality. Recently, a novel compression framework leveraging colorization techniques has emerged. These methods, originally developed for infusing grayscale images with color, have found application in image compression, leading to colorization-based coding. Within this framework, the encoder plays a crucial role in automatically extracting representative pixels-referred to as color seeds-and transmitting them to the decoder. The decoder, utilizing colorization methods, reconstructs color information for the remaining pixels based on the transmitted data. In this paper, we propose a novel approach to image compression, wherein we decompose the compression task into grayscale image compression and colorization tasks. Unlike conventional colorization-based coding, our method focuses on the colorization process rather than the extraction of color seeds. Moreover, we employ the Denoising Diffusion Null-Space Model (DDNM) for colorization, ensuring high-quality color restoration and contributing to superior compression rates. Experimental results demonstrate that our method achieves higher-quality decompressed images compared to standard JPEG and JPEG2000 compression schemes, particularly in high compression rate scenarios.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제10권2호
• /
• pp.325-332
• /
• 2003

This study was to develop a system for grading apples by their color using statistical image processing. T-test was used to detect edges in apple images and the chain code method was used for contour coding. The histogram and mean gray level of each RGB channel in a ring-shaped region was used to compare apple colors to reference apple color.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권3호
• /
• pp.160-174
• /
• 2008

본 논문에서는 삼차원 메쉬 모델의 광학성 정보를 부호화하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 색상 정보, 법선벡터 정보 및 텍스처 정보의 부호화 효율을 개선하기 위하여 제안한 방법들은 기하학 정보와 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 먼저 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보의 부호화 순서를 결정하고, 이를 통해 얻어진 인접한 꼭지점들의 기하학 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 색상 정보는 기하 예측기를 사용하여 부호화하고, 법선벡터 정보는 거리 균등화기와 최적화 평면 발생기를 적용하여 부호화하며, 텍스처 정보는 삼차원 메쉬 모델 분석기, 텍스처 좌표 분석기, 텍스처 영상 재배열기와 예측 부호화기를 이용하여 부호화한다. 색상 정보는 현재 꼭지점과 인접한 꼭지점 사이에 기하학 정보를 고려하여 인접한 꼭지점들의 색상 정보의 가중치 합으로 계산할 수 있다. 또한 법선벡터 정보는 현재 꼭지점의 법선벡터를 예측하기 위해서 이등변 삼각형의 특성을 이용한 거리 균등화 기법과 상호연관성이 높은 인접한 꼭지점의 특징을 이용한 최적화 평면을 개발했으며 효율적으로 삼차원 좌표를 압축하기 위해서 구면 좌표계와 6-4분할 양자화 방법을 사용하였다. 마지막으로 텍스처 정보는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상의 조각을 재배열하여 텍스처 좌표를 불연속성을 제거한다. 다양한 삼차원 메쉬 모델들에 대해 실험한 결과를 살펴보면 제안된 압축 방법이 이전의 방법보다 개선된 부호화 효율을 제공하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.227-239
• /
• 2014

본 논문은 영상처리용 SoC에서 외부 메모리 대역폭을 효과적으로 낮추기 위한 near-lossless 이미지 코더의 압축 성능을 향상시키는 새로운 예측 기법을 제안한다. 먼저, RGB 간 correlation을 고려하여 이미 복원된 G 성분을 기반으로 R과 B 성분을 효과적으로 예측하는 inter-color prediction을 수행한다. 다음으로 가변 블록 예측을 통해 예측 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이전 프레임에서 sampling된 템플릿 dictionary를 이용해 G 성분 예측 시 최소한의 내부 메모리만을 사용하여 시간 축 예측 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 자연 영상의 경우 기존 기법 대비 평균적으로 약 30%의 코딩 효율 향상을 보이고, CG 영상의 경우에는 평균 60% 정도의 성능 향상을 보임을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.593-601
• /
• 2016

본 논문은 휘도 성분 영상으로부터 컬러 성분 영상들을 추정 부호화함으로써 높은 압축률을 달성할 수 있는 영역 기반 스펙트럴 상관 추정 부호화 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 3단계로 구성되어 있다. 우선, 정규 색차합 영상과 휘도 영상을 이용해 산출한 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 영상 분할을 수행하여 영역들의 형상 정보를 추출한다. 이후, 각 영역 단위로 휘도 영상과 R, B 영상 간의 근사화 자승 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 산출한다. 최종적으로, 각 영역의 비례 인자와 가감 인자를 비트스트림으로 부호화한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동일한 PSNR에서 두 칼라 성분 영상을 부호화하기 위해 소요되는 bpp를 비교할 때, JPEG/베이스라인 혹은 JEPG2000/EBCOT 알고리즘에 비해 2배 혹은 3배 이상의 압축률을 제공한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권9C호
• /
• pp.1258-1268
• /
• 2004

비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.