• 제목/요약/키워드: Maxshift

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Multiple Region of Interest Coding using Maxshift Method

  • Lee Han Jeong;You Kang Soo;Jang Yoon Up;Seo Duck Won;Yoo Gi Hyoung;Kwak Hoon Sung
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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    • pp.853-856
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    • 2004
  • Image data processing on the region of interest (ROI) for providing the primary information is needed the view of saving search time and bandwidth over image communications related to web browsing, image database, and telemedicine, etc. Hence, the issue on extracting the region of interest is drawing a plenty of attention for the communication environment with a relatively low bandwidth such as mobile internet. In this paper, we propose a improved standard Maxshift method. The proposed algorithm compress image that includes multiple ROI using Maxshift method in Part 1 of JPEG2000. Simulation results show that proposed method increases PSNR vs. compression ratio performance above the Maxshift method.

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Multiple ROI 코딩을 위한 개선된 Maxshift 기법에 관한 연구 (A Study for Multiple ROI Coding of Enhanced MAXSHIFT Method)

  • 이한정;이경민;김미화;황도연;박영석;유강수;곽훈성
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.1847-1850
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    • 2003
  • In many image-coding applications such as web browsing, image databases, and telemedicine, it is needed that only a region of interest(ROI) is transmitted and then reconstructed first before the whole image is transmitted and reconstructed. The Maxshift method has been used as a standard one in this research about ROI coding in JPEG2000. However Maxshift method can process only one ROI, this paper suggests an improved Maxshift method which can process Multiple ROI haying the priority order. In this method, the ROI coefficient which has the high priority order can be moved to upward two bit plane in order to process multiple ROI.

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MAXSHIFT 방법에서의 다중 관심영역 부호화 적용에 관한 기법 (The Multiple-ROI Image Coding Method in MAXSHIFT)

  • 설성일;황도연;이한정;유강수;김종서;곽훈성
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.769-771
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    • 2004
  • 요즘 Web-Browsing, 영상 데이터 베이스 그리고 원격 진료와 같은 여러 응용 분야에서는 압축할 이미지내의 사용자의 관심 영역을 다른 영역보다 더 우선적으로 처리할 필요가 있다. 즉, 영상을 전송하는데 있어서 관심영역(ROI : Region Of Interest)을 먼저 전송하고, 영상 복원 시에도 영상의 전체 영역 중 ROI 영역이 우선적으로 복원하여야 하는 경우가 있다. Maxshift 방법은 JPEG2000 ROI Coding 에서 표준으로 사용하고 있다. 그러나 Maxshift 방법은 단지 하나의 ROI 영역만을 처리 가능하다. 본 논문에서는 기존의 방법을 이용하여 우선 순위를 가지는 Multiple ROI Coding 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 계수값들의 비트 플레인에 대한 스케일링 변수를 이용하여 우선 순위를 가지는 Multiple ROI 부호화가 가능함을 보이고, 저 비트율에서 Maxshift 방법보다 좀 더 우수한 성능을 확인하였다.

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영상 타일링에 기반한 관심영역 부호화 방법 (Region of Interest Coding of Image Tiling)

  • 최금수;문영득
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.215-218
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    • 2003
  • JPEG2000은 ISO/ITU-T에 의해 개발된 가장 최근의 영상 압축 표준으로 기존의 JPEG 표준이 제공하는 압축 성능을 개선하고 새로운 기능을 제공해준다. 이러한 기능 중 하나는 관심영역(Region of Interest) 부호화이다. JPEG2000 표준에서는 이러한 관심영역 부호화를 위해 Part 1에서는 Maxshift 방법을 정의하고 있다. Maxshift 방법은 관심영역을 완전히 복원하기 전까지 배경이 복원되지 않는다. 또한 영상전체를 웨이블릿 변환을 함으로써 메모리와 계산량이 상당히 많아진다. 본 논문에서는 JPEG 2000에서 사용되는 Maxshift 방법에서 관심영역이 완전복원되기 전에는 배경영역이 복원되지 않는 단점을 보완하고 부호화효율과 메모리 사용을 줄일 수 있는 영상 타일링에 기반한 관심영역 부호화 방법을 제안한다.

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JPEG 2000의 영상압축을 위한 관심영역 부호화 방법 (Coding Method of Region Of Interest for Image Compression in JPEG 2000)

  • 최금수;문영득
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.323-326
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    • 2002
  • 압축된 영상에서 관심 영역은 다른 영역보다 중요하다. 여러 응용에서 관심영역은 높은 압축율을 요구할 뿐만 아니라 고화질도 요구되고 있다. JPEG2000에서 제안하고 있는 Maxshift 방법과 Scaling based 방법은 각각 비트율이 증가하는 것과 별도의 복호기를 필요로 하는 등의 문제가 있다. 이러한 점을 개선하기 위해서 JPEG2000 Part 1의 Maxshift 방법에 기반한 관심영역 스케일링 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의하여 관심영역이 무손실 복원되기 전에 일정량의 배경정보를 복원할 수 있는 기능이 JPEG2000 복호기에서 수행될 수 있음을 알 수 있었다.

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JPEG2000 Part 1을 위한 다중 관심영역 부호화 기법 (Multiple-ROI Image Coding Method for JPEG2000 Part1)

  • 유강수;이한정;곽훈성
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권2C호
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    • pp.324-332
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    • 2004
  • 최근 영상 전체를 전송ㆍ복원하기보다는 영상의 일부 특정 영역이나 사용자 위주의 관심영역(ROI)에 대한 우선적 처리 요구가 웹 브라우징, 이미지 데이터베이스, 원격진료 등과 같은 응용 분야에서 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 JPEG2000 Part1에서 사용한 Maxshift 방식을 이용하여 둘 이상의 ROI를 가지는 multiple-ROI 코딩 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식에서처럼 하나의 ROI 뿐만 아니라, multiple ROI를 가지는 영상 전송이 가능함을 보여준다. 또한 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)을 이용한 점진적 전송 방식을 사용하기 때문에 낮은 대역폭에서도 사용자가 원하는 ROI를 non-ROI 보다 좀 더 우수한 품질로 전송ㆍ복원 할 수 있고 효율적인 압축이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

Performance Evaluation of Different Factors According to ROI Coding Methods in JPEG2000

  • 김호용;심종채;서영건
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.183-191
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    • 2006
  • Currently, the preferred processing of a user-centered ROI(Region-of-Interest) or a specific region of image to transmission and decompression of a full image is needed in different applications, specifically mobile applications. Here, we have to study how different factors affect ROI coding methods. Therefore, an application can select an ROI coding method and several parameters suitable for the environments. The ROI coding methods used in the study are Maxshift and Implicit and the parameters are tile size, image size, code block size, ROI importance and the number of lowest resolution levels. This study shows the experimental results between the different parameters and the two ROI coding methods.

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JPEG2000에서 ROI 코딩 품질에 영향을 미치는 요소의 성능 평가 (A Performance Evaluation of Factors Influencing the ROI Coding Quality in JPEG2000)

  • 강기준;김현주;이점숙
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.197-206
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    • 2006
  • 정지 영상 압축 표준인 JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI) 코딩이다. JPEG2000은 다양한 ROI 기법과 ROI 파리미터를 제공하는데, 이것을 특정 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 적절한 값을 선택해야 한다. 본 논문에서는 JPEG2000 성능에 영향을 미치는 ROI 코딩 기법과 ROI 파라미터가 ROI 품질과 전체 영상 품질에 어떤 영향을 미치는지를 평가한다. 평가에 사용된 ROI 기법은 Maxshift 방법과 Implicit 방법이며 평가된 파라미터는 타일 크기와 ROI 크기, 코드블록의 크기, DWT 분해 레벨의 수, ROI 중요도가 사용된다. 타일 크기가 크면 품질은 좋아지며, ROI가 크면 품질은 떨어지며, 코드블록은 Maxshit와 Implicit 모두에서 $32{\times}32$가 최고의 품질을 보이며, ROI 중요도가 커지면 품질은 떨어지고, 분해 레벨의 수가 증가할수록 품질은 떨어진다.

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다중 관심영역의 자동 추출 및 부호화 방법 (Automatic Extraction and Coding of Multi-ROI)

  • 서영건;홍도순;박재흥
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.1-9
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    • 2011
  • JPEG2000에서는 영상에서 원하는 영역을 타 영역(배경)보다 고화질로 압축하는 기법인, 관심영역 부호화 방법을 제공하고 있는데, 본 연구에서는 얼굴이 포함된 영상을 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공한다. 제안 기법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 얼굴 추출 단계이고, 두 번째는 관심영역 부호화 단계이다. 얼굴 추출은 영상의 모든 화소에 대해 $20{\times}20$ 윈도우 화소 크기로 자르거나 축소하여 전처리 과정을 거친 후 신경망을 이용하여 인식한다. 추출된 각 영역은 관심영역 마스크로 표시되고, Maxshift 방식을 이용하여 부호화된다. 이후에 EBCOT 과정을 거처 압축 및 저장된다. 기존의 방법은 고주파 성분의 분포에 의해 관심영역을 찾은 후 부호화하는 방법이 많이 연구되었다. 반면에 본 연구는 인간의 인지 능력을 이용하여, 여러 개의 얼굴이 포함된 영상에서 충분히 유용한 기법임을 보인다.

실시간 원격 강의에서 영상 인코딩 기법을 적용하기 위한 요소 (Parameters to Select the Image Encoding in Real Time Remote Lecture)

  • 이부권;서영건;박순화;김호용;김형준
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.687-695
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    • 2008
  • 원격 실시간 강의에서 사용될 수 있는 정지 영상 압축은 관심객체 코딩을 미리 코딩하고 배경을 전송하는 방법을 쓸 수 있다. 관심객체의 기능은 영상의 특정 부분이 다른 영역보다 더 중요한 의미를 갖도록 하는 응용에서 중요하다. 이런 경우에, 그 영역은 배경보다 더 높은 품질로 압축되어야 한다. JPEG2000은 다양한 관심객체 코딩 기법을 제공하며, 많은 연구자들이 이런 우선 처리를 할 수 있도록 다양한 연구를 해 왔다. 그러나 모든 응용에 적용 가능한 관심객체 코딩 기법은 존재하지 않는다. 그래서 본 연구는 원격 실시간 강의를 위한 JPEG2000에서 가장 좋은 관심객체 코딩 기법을 적용하기 위하여 요구사항에 맞는 선택 사항들을 보인다. 또한, 선택된 방법들이 가장 좋은 파라미터를 결정하는 실험적 결과도 보인다.

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