최근 사용자에게 직접 입체감을 제공하는 3차원 영상기술에 대한 관심이 증대함에 따라 스테레오스코픽 비디오 화질 측정기술개발은 중요한 주제로 많은 연구자에게 관심을 받고 있다. 특히, 스테레오스코픽 비디오 화질 측정에 중요한 역할을 하는 인간시각특성을 고려한 연구가 활발히 진행되지 않고 있어 본 논문에서 스테레오스코픽 비디오를 시청할 때 자극되는 다수의 인간시각특성 요소인 깊이, 움직임, 컬러, 휘도, 대조 등을 고려하여 3차원 시각 주의 모델을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 3차원 영상 특정 영역의 화질 열화 정도를 측정하는데 제안된 3차원 시각 주의 모델을 사용하여 무참조 스테레오스코픽 비디오 화질 측정 방법을 제안하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 주관평가를 실시하여 기존의 스테레오스코픽 비디오 화질 측정 방법보다 평균 평가점에서 더 높은 연관성을 보였다. 게다가, 3차원 시각 주의 모델을 이용하여 스테레오스코픽 비디오의 관심영역 추출 결과는 공간적, 시간적 요소를 고려하여 추출된 관심영역에 비해 실제 관심영역과 더욱 유사함을 주관적으로 보여 제안 방법의 효율성을 보였다.
A method for image compression based on decomposition is presented. We design the efficient coding technique for upper band image signals. This coding technique with directive 1-D DPCM is based on the statistical properties of upper bands. Lower band image signals is encoded using 2-D DPCM. The directive 1-D DPCM is performed, scanning upper bands according to edge direction. And then the predicted error signals of upper band sis coded using B1 and Huffman code, and the predicted error signals of lower band is coded using Huffman code. The proposed system shows improved performance when compared with other existing methods with respect to peak signal to noise ratio(PSMR) and human visual system(HVS) properties.
본 논문에서는 인간의 시각특성을 반영한 적응 DCT 영상 부호화에 관하여 연구하였다. 인간의 시각은 특정한 중간 주파수 대역에 가장 민감하며, 저주파 대역과 고주파 대역에 대하여 상대적으로 덜 민감하다. 이러한 특성은 많은 심리시각적 실험을 통하여 MTF(Modulation transfer function)라는 수식으로 모델링되었다. DCT는 공간영역의 에너지를 주파수 영역으로 변환하므로 MTF를 효율적으로 이용할 수 있다. 또한 시각의 공간 마스킹 특성에 의하여 변화가 많은 영역의 잡음은 변화가 적은 영역의 잡음에 비하여 인간의 시각에 덜 민감하다. 제안된 부호화 방법은 시각의 공간주파수 반응 특성을 양자화 행렬로 채택하였으며, 영상의 변화도에 따라 변환 블럭을 차등양자화 함으로써 주관적 화질의 향상을 꾀하였다. 각 블럭의 변화도를 측정하기 위한 방법으로 공간 영역에서 간단한 연산을 행하였으며, 이에 따라 변화가 적은 블럭을 상대적으로 정확하게 양자화하였다. 실험결과 낮은 비트율에서 시각특성을 반영한 제안된 부호화 방법이 주관적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 컬러 영상의 압축 센싱 복원 기술에 인지시각시스템의 특성을 접목해 복원 영상의 화질을 향상 시키는 방법을 연구하였다. 제안하는 그룹-희소성 최소화 기반 컬러 채널별 시각적 가중치 적용 방법은 영상의 성긴 특성뿐만 아니라 인지시각시스템의 특성을 반영할 수 있도록 설계되었다. 또한, 복원 영상에서의 잡음을 제거하기 위하여 설계한 경계보존 필터는 영상의 경계 부분에 대한 디테일을 보존함으로써, 복원 영상의 품질을 향상 시키는 역할을 한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 최신의 그룹-희소성 최소화 기반 방법들보다 평균 0.56 ~ 4dB 더 높은 PSNR을 달성함으로써, 객관적 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 주관적 화질 또한 기존 방법들에 비해 뛰어나다는 것을 복원된 영상 간 비교를 통해 확인하였다.
본 논문은 새로운 장면 전환 검출과 키 프레임 선태 기법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 MPEG 압축 동영상에서 직접 DC 영상 및 에지(edge) 영상을 추출하여 이용하는데, 공간 영역으로 변환 후 에지 연상을 추출할 경우 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 그 계산량을 줄이기 위해 DCT 블록 당 5개의 저 대역 AC 계수들만을 이용하여 축소된 에지 영상을 고속으로 추출하는 방법을 제안하고, 이를 바탕으로 AC 예측(prediction)을 이용한 고속 에지 추출 기법도 추가적으로 제안하였다. 화질 측면에서 전자가 후자보다 약간 우수하지만, 두 방법 모두 영상의 중요한 에지 특징들을 잘 추출할 수 있다. 이와 같이 얻어진 에지 영상 및DC 영상을 이용하여 에지 에너지 다이어그램(dege energy diagram)과 히스토그램(histogram)을 구하여 급진적인 장면 전환 및 페이드(fade), 디졸브(dissolve) 같은 점진적인 장면 전환을 정확하게 검출함을 모의 실험을 통해 확인하였다. 또한 공간 영역에서 구한 에지 영상들에 비해 제안한 방법들에 의한 에지 영상들이 점진적인 장면 검출에 있어 훨씬 적은 계산량으로 비슷한 성능을 보임을 확인하였다. 마지막으로 HVS(human visual system)에 기반하여 각 장면에서 키 프레임을 선택하는 방법도 제안하였다. 위에서 얻어진 에지 및 DC 영상을 이용하기 때문에 optical flow를 이용하는 기존 방법에 비해 적은 계산량으로 의미 있는 키 프레임을 선택할 수 있었다.
본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.
Kim, Yong-Hon;Jang, Jong-Whan;Jeong, Jae-Gil;Park, Doo-Yeong
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제15권2E호
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pp.85-91
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1996
New very low bit rate segmentation video image coding technique is proposed by segmenting image into textually homogeneous regions. Regions are classified into one of three perceptually distinct texture classes(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture) using the Human Visual System(HVS) and the fractals. To design very low bit rate video image coder, it is very important to determine the best block size for estimation the fractal dimension and the thresholding of the fractal dimension for each texture class. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.10 to 0.21 bit per pixel(bpp) for many different types of imagery.
The current JPEG-2000 standard is a wavelet based scheme because wavelet transform have some advantages compare to DCT transform. In compressed images, there are some image degradation factors like contrast distortion by Quantization process. This factor is very important to HVS (Human Visual System). Therefore, In this paper, we propose a new algorithm for contrast enhancement using the properties of wavelet coefficients. This algorithm is processed in the wavelet domain and so it can be applied efficiently to JPEG-2000.
In this paper, we propose new features for describing texture images by using multi-channel Gabor filter and log-polar transform based on human visual system (HVS). Gabor features are extracted by the mean and standard deviation of energy in Gabor response, followed by Fourier series extension. Log-polar features are extracted by log-polar transform and projection. The proposed texture descriptor performs reasonably well with less number of features than other texture descriptors, which has been verified by experiments using some texture images of MPEG-7 data set.
We propose a new logo watermark scheme for digital images which embed a watermark by modifying middle-frequency sub-bands of wavelet transform. Independent component analysis (ICA) is introduced to authenticate and copyright protect multimedia products by extracting the watermark. To exploit the Human visual system (HVS) and the robustness, a perceptual model is applied with a stochastic approach based on noise visibility function (NVF) for adaptive watermarking algorithm. Experimental results demonstrated that the watermark is perfectly extracted by ICA technique with excellent invisibility, robust against various image and digital processing operators, and almost all compression algorithms such as Jpeg, jpeg 2000, SPIHT, EZW, and principal components analysis (PCA) based compression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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