Based on the generalized Gaussian pdf of DCT coefficients of images, Hernandez et al. propose the ML test applied watermark decoder. For images with watermarks shaped by the visibility thresholds of DCT coefficients and the luminance masking of human visual system, they conclude that the ML test with an appropriately chosen parameter associated with the pdf of DCT coefficients outperforms the correlation based decoder. In this paper, the parameter is estimated using various methods including a novel one for watermarks shaped by the visibility thresholds of DCT coefficients and the luminance masking as Hernandez et al. did and with the contrast masking added, and its effect on performance is compared.
본 논문에서는 DCT계수의 특성을 이용하여 조명조건이나 얼굴의 크기에 무관하게 얼굴특징영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상을 DCT변환하면 영상의 에너지가 저주파영역에 집중되는 특성을 가지나 얼굴 특징요소들은 얼굴영상에서 비교적 고주파 성분들을 포함하고 있기 때문에 저주파에 해당되는 DCT계수들의 일부를 제거한 후 역변환을 취하면 얼굴특징영역이 강조된 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DCT변환된 영상으로부터 저주파 계수의 일부를 제거하여 얼굴특징요소 후보들을 추출한 후 템플릿을 적용하여 얼굴특징요소 영역을 결정한다. 얼굴특징요소 영역이 결정되면 얼굴특징요소 추출 알고리즘을 적용하여 눈. 코, 입을 구별한다. 제안된 알고리즘을 MIT의CBCL DB와 Yale facedatabase B 에 적용하여 실험하였다. 실험결과 DCT변환된 영상에서 저주파 일부의 계수를 제거한 후 얼굴 특징영역을 검출했을 경우 그렇지 않은 영상보다 영상의 크기와 조명조건의 변화에 무관하게 인식성능이 향상됨을 알 수 있었다.
HEVC 표준에서 율-왜곡 최적화(RDO) 과정은 좋은 압축 성능을 보이지만 상대적으로 많은 부호화 시간이 요구된다. RDO 과정의 부호화 시간을 줄이기 위해서 본 논문에서는 변환 계수와 CBF(Coded Block Flag) 이용한 고속 인트라 예측 방법을 제안한다. 제안된 고속 인트라 압축방법은 HM16.0 참조SW의 RMD(Rough Mode Decision)를 통해 나온 인트라 예측모드의 후보 수를 3개로 줄이고 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform) 계수 분포와 비교하여 예측 모드의 수를 한 번 더 줄인다. 이후 RDO를 수행하기 전, 양자화된 DCT 계수값이 모두 0이 되는 후보가 있으면 RDO과정 없이 그 후보를 선택하는 방법이다. 제안된 방법은 HEVC 부호화 보다 비트율이 2.5% 중가했지만 평균 55%의 부호화 속도 향상을 얻는다.
H.264/AVC의 엔트로피 부호화 방법 중 하나인 CABAC은 CAVLC 보다 높은 압축율을 보이나 화면 내 예측 시 고비트율에서는 압축 성능이 좋지 않은 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 고화질의 비디오 응용 분야를 위하여 고비트율에서도 CABAC이 CAVLC에 못지않은 압축 성능을 발휘할 수 있도록 양자화된 DCT 계수를 위한 새로운 이진화 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 양자화된 DCT 계수의 통계적 특성을 고려하여 4개로 분할된 DCT 영역과 QP에 독립적인 이진화 방법을 이용하는 것이다. 실험 결과, 제안된 양자화된 DCT 계수를 위한 이진화 방법은 기존의 H.264/AVC의 CABAC과 비교하여 고비트율에서 높은 압축 성능의 향상을 보였으며, CAVLC에 유사한 성능을 나타내었다.
A new transform coder for arbitrarily shaped image segments is proposed. In the encoder, a block-based DCT is applied to the resulting image block after shifting pixels within the image segment to block border and padding the mean value of the pixels to empty region. For reducing the transmission bit rate, the transform coefficients located in padded region are truncated and only the remaining transform coefficients are transmitted to the decoder. In the decoder, the transform coefficients truncated in the encoder are recovered using received transform coefficients and a block-based inverse DCT is performed.
본 논문에서는 압축된 비디오 신호의 움직임 벡터 및 DCT 계수로부터 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 움직임 객체 추출에 관한 기술은 내용 기반 검색, 타겟트래킹 등 다양한 분야에서 필요로 한다. 움직임 객체 블록의 추출을 위해서 움직임 벡터와 DCT계수 가 선택적으로 이용되는 2-모드 방식의 기법이 제시된다. 또한, 제시된 기법은 DCT 변환 영역상의 계수들만을 이용하기 때문에 완전히 복호화된 정보를 필요로 하지 않는 장점을 갖는다. 제시된 기법을 바탕으로 몇 가지 테스터 영상에 대해 모의 실험을 실시한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 DCT 변환과 퍼지추론을 이용하여 영상을 분석하는 방법을 제안 한 바, 병해충 과실 등의 특성을 분석 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 변환계수에 시각특성파라미터를 접목하는 방법에 중점을 두었다. 전처리 과정에서 이산코사인 변환계수로부터 엔트로피와 텍스처 등의 시각특징 파라미터들을 구하였고, 이 변수들을 이용하여 퍼지 추론의 입력 변수를 생성 하였다. 맘다니 연산자와 ${\alpha}$-cut 함수를 적용하여 영상 분석을 실험한 결과, 제안한 방법의 응용가능성을 입증하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.51-59
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2024
In this work, we focused on reducing the amount of image data to be sent by extracting and progressively sending prominent image features to high-performance computing systems taking into consideration the right amount of image data required by object identification application. We demonstrate that with our technique called Progressive Object Detection over a Lossless Network using Fragmented DCT Coefficients (Proficient), object identification applications can detect objects with at least 70% combined confidence level by using less than half of the image data.
DCT (Discrete Cosine Transform)는 최적인 KLT (Karhunen Loeve Transform)에 근접한 에너지 압축 성능을 가지고 있기 때문에 정지 및 동영상 신호의 압축에 널리 사용되고 있다. 최근에 DCT에 기반한 무곱셈 변환이 제안되고 있다. 이 변환들의 계수는 0 또는 2의 지수승으로 표현되기 때문에 덧셈만으로 변환을 수행할 수 있으며 따라서 고속 구현이 가능하다. 또한 에너지 압축 성능도 DCT에 근접하므로 실시간 응용에 적합하다. 본 논문에서는 적은 횟수의 덧셈만으로 계산이 이루어지며 에너지 압축 성능도 높은 8-포인트 근사 DCT를 제안한다. 제안된 변환의 계수는 기본적으로 DCT 계수를 따르지만 0이 아닌 계수의 갯수를 억제하며 동시에 변환의 직교성을 극대화하도록 선택하였다. 기존의 근사 DCT들과 계산량을 비교하였고, 다수의 실험 영상에 대해 압축 성능을 측정한 결과로부터 제안된 변환이 적은 횟수의 덧셈만으로 가장 우수한 압축 성능을 보임을 알 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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