본 논문에서는 질감 정보를 나타낼 수 있는 Block-based 에지 히스토그램과 색상 정보를 표현할 수 있는 DCT 를 이용한 칼라 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최소의 특징량으로 최대의 검색효율을 얻기 위해 YCbCr 칼라 모델상에서 Y 영상으로부터는 전체적인 영상에 대한 히스토그램과 에지 히스토그램을 특징량으로 추출하고 Cb, Cr 영상으로부터는 DCT 계수를 특징량으로 추출하여 칼라 영상을 검색한다. 이는 칼라와 질감을 동시에 고려하면서 특징량의 크기가 적어 웹, 대용량 검색 시스템 및 동영상 검색에 적합하다. 성능 평가는 MPEG-7 의 칼라 특징자들의 성능평가를 위해 사용된 S1 및 S3 그룹 영상을 대상으로 실험하였으며 제안한 복합 특징량은 칼라 영상 검색에서 우수한 성능을 나타냄을 실험으로 확인 하였다.
A new block matching algorithm that improved the existing block matching algorithm in terms of image quality is proposed in this paper. The subblock of image including the vertical edge of object is subdivided into new two subblocks, and the moving vector found. The result of computer simulation shows on real image that the image quality by the algorithm becomes higher than that of the three step search algorithm by 1.1dB.
In this paper, we proposed a postprocessing algorithm for quantization effects reduction in block coded images using the block classification and adaptive filtering. The proposed method consists of classification, adaptive inter-block filtering, and intra-block filtering. First, each block is classified into one of seven classes based on the characteristics of 8${\times}$8 DCT coefficients. Then each block boundary is filtered by adaptive inter-block filters according to the block classification. Finally for blocks which are classified into edge block, intra-block filtering is peformed. Experimental results show that the proposed method gives better results than the conventional methods from both a subjective and an objective viewpoint.
본 논문에서는 3-Line buffers를 사용하여 Sobel 윤곽선 추출 블록을 FPGA로 효율적으로 설계하여 구현하고자 한다. FPGA는 영상처리 알고리즘 중 하나인 Sobel 윤곽선 추출 알고리즘을 처리하기에 적절한 환경을 제공한다. 윤곽선 추출을 위한 방법으로는 파이프라인 방법을 사용하였다. Sobel 윤곽선 연산에서 윤곽선 강도 레벨을 결정하기 위하여 유한 상태 기계로 구현 된 마스크 연산을 이용한 모델을 제안한다. 효율적인 LUT 및 플리플롭의 사용으로 시스템의 성능이 향상됨을 입증하였다. 제안하는 3-line buffers을 이용한 Sobel 추출 연산은 Xilinx 14.2으로 합성하고 Virtex II xc2vp-30-7-FF896 FPGA device으로 구현하였다. Matlab을 이용하여 제안된 3-Line buffers 설계 시 PSNR 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 $256{\times}256$ 입력영상을 압축을 위하여 $8{\times}8$ 블록의 유효 블록과 에지 블록으로 나눈다. 유효 블록에 대해서는 유효계수인 DC계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하고, 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그 재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 또한 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다.
본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.
두경부 종양에서 표적용적(target volume)을 하나의 조사야로 포함하지 못하는 경우는 조사야를 둘, 또는 그 이상으로 접합시켜 방사선치료를 시행한다. 방사선치료 시 두 조사야 경계면에서 균등한 선량을 부여하는 것이 매우 중요하다. 하지만 환자의 외형적인 인자나 전신 상태에 따라 피부 접합면( skin Junction area)의 불일치가 발생할 수 있으며 이로 인한 접합면에서의 과선량 또는 저선량 영역이 존재할 수 있다. 본 연구는 두경부 종양의 측면 조사면 끝단 차폐물(edge block)을 회전 가변형으로 제작하여 피부 접합면에 균등한 선량을 부여할 수 있는 치료 기술에 대하여 연구하였다. 모의치료에서 전방 상쇄골 하림프절(supraclavicle lymph node)의 중심선을 우측방 조사야 하단과 접합면으로 하여 회전 가변형 차 폐물을 이용하여 변형되는 거리와 회전각을 측정하였다. 연구 결과에서 원발병소와 상부 경부 림프절 우측방 조사야의 하단에서 회전 가변형 차폐물의 변형 거리는 Y축 중심선에 수직인 ${\pm}$10cm 거리에서 2mm 이내 였으며, 회전각은 평균적으로 약 1.28도의 회전 변형이 발생하였다. 하지만 조사면 끝단 차폐물을 회전 가변형으로 제작함으로서 기존에 발생하던 피부 접합면에서의 불일치를 최소화 할 수 있었다. 두경부 종양의 경우는 원발병소와 상, 하부 경부 임파절에 적절한 선량을 부여하기 위한 조사면 끝단 차폐물을 이용한 방법이 임상에서 적용할 수 있는 효율적인 방안이라 사료된다.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 블록 기반 DCT 부호화 방식의 단점인 블록화 현상을 제거하기 위하여 MSDS 방법을 개선한 후 처리 기법을 제안한다. MSDS방법의 문제점인 예측된 DCT 계수값의 범위를 제한하기 위하여 입력 영상의 블록 경계 화소차 분포를 규정할 수 있는 OSLD(Overlapped Sub-Laplacian Distribution)를 정의한다. 블록화 현상은 블록간의 기울기를 이용하여 불연속 정도를 측정함으로써 정량화 되고, 정량화 된 값을 최소화하도록 양자화 오류값을 예측한다. OSLD를 이용하여 각 블록들을 네 가지 형태로 분류하고 이를 에지 부류와 평탄 부류로 구분한다. 에지 부류로 판별된 블록에서는 예측된 양자화 오류의 범위가 해당되는 양자화 간격보다 크면 이 간격으로 예측된 양자화 오류를 보정한다. 본 방법을 사용하여 실험 영상에서 블록화 현상을 제거할 때 기존의 MSDS 방법에서 요구하였던 입력 영상에 따라 실험적으로 문턱값을 설정하였던 문제점을 해결하고, PSNR 값을 영상에 따라 0.1∼0.3 dB 정도 향상시키면서 시각적으로 화질을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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