• 제목/요약/키워드: DST (Discrete Sine Transform)

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A contour coding algorithm using DST

  • Kim, Jong-Lak;Kim, Jin-Hum;Park, Choong-Soo;Kim, Han-Soo
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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    • pp.61-66
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    • 1996
  • In this paper, an efficient contour coding algorithm incorporating polygonal approximation and discrete sine transform is introduced. Contour information is inevitable in content based coding, and polygonal approximation method is widely used to compress the contour information. However polygonal approximation method is not suitable when fine contour is needed. We show that the error signal of polygonal approximation can be efficiently represented using DST, that is, the contour information can be represented accurately with polygons and DST coefficients. With this contour coding scheme, the required bits to represent a contour can be reduced by about 40-50% with virtually no degradation compared to the existing chain coding method.

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비디오 코딩을 위한 다중 잔차신호 플리핑 및 변환 방법 (Multiple Transform and Residual Flipping for Video Coding)

  • 김남욱;강정원;임성창;이영렬
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.141-144
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    • 2018
  • 비디오 압축에서, 변환은 데이터를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 함으로써 에너지 압축에서 중요한 역할을 수행한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 DCT-II(Discrete Cosine Transform type-II)를 사용하여 잔차신호 변환을 수행한다. DCT-II는 픽셀간 상관도가 높은 신호일수록 높은 에너지 집중도를 보이지만, 픽셀간 상관도가 비교적 낮은 블록일수록 낮은 에너지 집중도를 보인다. 본 논문에서는 DST-VII(Discrete Sine Transform type-VII) 및 잔차신호 플리핑을 사용하여 다양한 변환 방법으로 영상을 부호화 및 복호화 하는 알고리즘에 대해 제안한다. 다양한 변환 방법은 부호화기에서 블록단위로 1 가지를 선택하여 비트스트림으로 선택된 방법에 대한 정보를 전송한다. 제안된 방법은 HEVC 대비 약 2.47%의 BD-rate 감소를 보인다.

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윤곽선의 신뢰도를 고려한 2차원 적외선 영상 기반의 3차원 목표물 인식 기법 (A 2D FLIR Image-based 3D Target Recognition using Degree of Reliability of Contour)

  • 이훈철;이청우;배성준;이광연;김성대
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권12B호
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    • pp.2359-2368
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    • 1999
  • 본 논문에서는 2차원 영상을 기반으로 3차원 목표물을 인식하는 기법의 한 예로서 적외선 영상으로부터 추출된 물체의 모양 정보와 모양 정보의 신뢰도를 이용해서 지상에서 지상용 차량을 인식하는 기법(ground-to-ground vehicle recognition)을 제안한다. 우선 목표물 추출과정에서 얻어진 마스크의 윤곽선 상에 있는 점들 중 에지 경사도의 크기와 밝기값이 일정한 값 이상이 되는 점들을 신뢰도가 높은 점이라고 정의하고 신뢰도가 높은 점들을 연결해서 신뢰도가 높은 부분 윤곽선(sub-contour)을 추출한다. 모델로부터 입력 영상의 신뢰도가 높은 윤곽선에 해당되는 윤곽선을 선택한 후 각각 해당되는 윤곽선들은 이산 정현 변환(Discrete Sine Transform)을 사용해서 특징값을 계산한 다음 서로 비교한다. 실험 결과 영상 분할이 불완전한 경우 신뢰도를 이용한 방법이 그렇지 않은 방법보다 더 나은 결과를 보였다.

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