• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.258-271
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• 2020

A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.309-315
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• 2009

MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.58-66
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• 2003

본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리구조의 영상압축 기법을 제안한다. 멀티웨이브릿은 두 채널의 필터 뱅크를 갖는 새로운 방법의 DGHM스케일링 함수와 웨이브릿 함수를 사용한다. 임베디드 제로 트리 코딩은 영상압축을 위하여 사용한다. 각 스케일링 및 웨이브릿 함수는 두 개의 필터뱅크를 사용한다. DGHM 멀티웨이브릿의 중요한 특성은 직교성과 근사화 차수이다. 본 논문에서 사용한 DGHM 멀티웨이브릿은 근사화 차수가 2인 높은 에너지 압축성과 완전복원을 가진다. DGHM 멀티웨이브릿을 사용한 영상압축은 단일 Daubechies 웨이브릿(D4), 쌍직교 웨이브릿, 및 GHM 멀티웨이브릿 보다 압축율에 대한 우수한 PSNR을 가진다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.413-414
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• 2006

In this paper, we propose an efficient coding method of digital hologram (or fringe pattern) using multi-view prediction technique based on video and image coding standard such as MPEG. The proposed algorithm illustrates that it has better properties for reconstruction and higher compression rate than the previous researches.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.283-294
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• 2022

딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.41-46
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• 1998

현재와 같이 그래픽을 기반으로 하는 멀티미디어 환경에서 이미지 데이터의 압축과 재생을 위한 이미지 처리 기법은 생성되는 커다란 크기의 데이터 처리를 고려해야 한다. 이를 위하여 여러 가지 기법이 제안되었고 Wavelet과 JPEG등과 같은 기법으로 바람직한 결과를 얻었다. 본 논문에서는 기존의 supremum metric보다 효과적인 root mean square metric에 대하여 연구하였고 이를 수학적으로 비교, 검증하였다.

• Composite Materials and Engineering
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• 제3권3호
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• pp.221-239
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• 2021

This paper presents a multiscale modeling method for sheet molding compound (SMC) composites through a novel bundle packing reconstruction algorithm based on a micro-CT (Computed Tomography) image processing. Due to the complex flow pattern during the compression molding process, the SMC composites show a spatially varying orientation and overlapping of fiber bundles. Therefore, significant inhomogeneity and anisotropy are commonly observed and pose a tremendous challenge to predicting SMC composites' properties. For high-fidelity modeling of the SMC composites, the statistical distributions for the fiber orientation and local volume fraction are characterized from micro-CT images of real SMC composites. After that, a novel bundle packing reconstruction algorithm for a high-fidelity SMC model is proposed by considering the statistical distributions. A method for evaluating specimen level's strength and stiffness is also proposed from a set of high-fidelity SMC models. Finally, the proposed multiscale modeling methodology is experimentally validated through a tensile test.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.255-261
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• 2022

When no extensometer is available in a generic tensile-compression test carried out by a universal testing machine (for instance the model BIONIX from Material Testing Systems (MTS)), the test results only provide the relative displacement between the machine grips. The test does not provide any information on the local behaviour of the material. This contribution presents the potential of an application of Digital Image Correlation (DIC) toward the reconstruction of the behaviour along the specimen. In particular, the authors test a Ni-Ti shape memory alloys (SMA) specimen with emphasis on the coupling of the two measurement techniques.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권3호
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• pp.83-89
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• 2002

본 논문에서는 웨이브렛 영역에서 텍스춰 표현에 기반을 둔 영상 압축 기법을 제시하였다. 웨이브렛 변환 후 고주파 대역의 분산값이 원 영상보다 낮다는 특성을 이용하면, 동질 영역에서의 텍스춰 표현은 웨이브렛 변환 대역에서 효율적으로 수행될 수 있다. 얻어진 텍스춰 파라미터는 수신측에 전송되거나 디스크에 저장한 다음 나중에 복원을 위해 사용된다. 대부분의 경우에 있어서 제안한 방식은 기존의 SPIHT 방식과 비교할 때, 압축률이나 복원 영상 화질 측면에서 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.25-28
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• 2001

A theory of binary wavelets has been recently proposed by using two-band perfect reconstruction filter banks over binary field . Binary wavelet transform (BWT) of binary images can be used as an alternative to the real-valued wavelet transform of binary images in image processing applications such as compression, edge detection, and recognition. The BWT, however, requires large amount of computations since its operation is accomplished by matrix multiplication. In this paper, a fast BWT algorithm which utilizes filtering operation instead or matrix multiplication is presented . It is shown that the proposed algorithm can significantly reduce the computational complexity of the BWT. For the decomposition and reconstruction or an N ${\times}$ N image, the proposed algorithm requires only 2LN$^2$ multiplications and 2(L-1)N$^2$addtions when the filter length is L, while the BWT needs 2N$^3$multiplications and 2N(N-1)$^2$additions.