Yunbo Rao;Tian Tan;Shaoning Zeng;Zhanglin Chen;Jihong Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.1
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pp.15-29
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2024
A fetoscope is an optical endoscope, which is often applied in fetoscopic laser photocoagulation to treat twin-to-twin transfusion syndrome. In an operation, the clinician needs to observe the abnormal placental vessels through the endoscope, so as to guide the operation. However, low-quality imaging and narrow field of view of the fetoscope increase the difficulty of the operation. Introducing an accurate placental vessel segmentation of fetoscopic images can assist the fetoscopic laser photocoagulation and help identify the abnormal vessels. This study proposes a method to solve the above problems. A novel encoder-decoder network with a dual-path structure is proposed to segment the placental vessels in fetoscopic images. In particular, we introduce a channel attention mechanism and a continuous convolution structure to obtain multi-scale features with their weights. Moreover, a switching connection is inserted between the corresponding blocks of the two paths to strengthen their relationship. According to the results of a set of blood vessel segmentation experiments conducted on a public fetoscopic image dataset, our method has achieved higher scores than the current mainstream segmentation methods, raising the dice similarity coefficient, intersection over union, and pixel accuracy by 5.80%, 8.39% and 0.62%, respectively.
3GPP and ETSI adopted AMR(Adaptive Multi-Rate) as a standard for next generation IMT-2000 service. In this paper, we analyzed algorithm about AMR and optimized ANSI C source on the C complier and assembly language of Texas Instrument . The implemented AMR speech codec requires 28.2MIPS of complexity for encoder and 5.5MIPS for decoder. we performed real-time implementation of AMR speech codec using 82% of TMS320C5402 with 40 MIPS specification. We give proof that the output speech of the implemented speech codec on DSP board is identical with result of C source program simulation. Also the reconstructed speech is verified in the real-time environment consisted of microphone and speaker.
In this paper, we describe a real-time implementation of a multi-channel auido codec system that is based on the MPEG-1 audio algorithm. The major feature of this system is that it has a flexible multi-DSP system that can be adapted for various applications with using up to four TMS320C40 DSPs. The purpose of this paper is to present the problems of the system and is to describe the optimized methods to solve the problems in the view of hardware and software. Our audio codec is composed of an encoder an a decoder system and the bit rate of bitstream is up to 384 kbps. Fast input/output interfaces, DSP overloads, and inter-DSP communications methods with high speed are considered in multi-DSP H/W. Also, to run real-time in S/W, optimizing methods of algorithm are considered. After implementation of system, the subjective assessment method, and 'triple stimulus/hidden reference/double blind' that recommended by ITU-R TG10/3 is adopted for the quality of our system. All test items except one are awarded difference grades(diffgrade) better than 1-. Form the results, multi-channel audio system can be used for HDTV service.
Bandwidth extension is a technique to improve speech quality and intelligibility, extending from 300-3400 Hz narrowband speech to 50-7000 Hz wideband speech. This paper designs an artificial bandwidth extension (ABE) module embedded in the AMR (adaptive multi-rate) decoder, reducing LPC/LSP analysis and algorithm delay of the ABE module. We also introduce a fast search codebook mapping method for ABE, and design a low power BWE technique based on the AMR decoder. The proposed ABE method reduces the computational complexity and the algorithm delay, respectively, by 28 % and 20 msec, compared to the traditional DTE (decode then extend) method. We also introduce a weighted classified codebook mapping method for constructing the spectral envelope of the wideband speech signal.
In this paper, we propose a network model composed of Multi path Encoder-Decoder branches that can recognize each instance from the image. The network has two branches, Dot branch and Segmentation branch for finding the center point of each instance and for recognizing area of the instance, respectively. In the experiment, the CVPPP dataset was studied to distinguish leaves from each other, and the center point detection branch(Dot branch) found the center points of each leaf, and the object segmentation branch(Segmentation branch) finally predicted the pixel area of each leaf corresponding to each center point. In the existing segmentation methods, there were problems of finding various sizes and positions of anchor boxes (N > 1k) for checking objects. Also, there were difficulties of estimating the number of undefined instances per image. In the proposed network, an effective method finding instances based on their center points is proposed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.199-203
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1999
This paper is on the DSP system design and implementation for real time MPEG-2 AAC multichannel audio, and MPEG-4 object oriented audio coding. This DSP system employs two DSPs of the state of the art TMS320C6701, developed by TI semiconductor. DSP board has PCI interface for downloading application program and control the system. DSP board was designed to use for both encoder and decoder, by setting several switches. The system contains external input and output box also, for A/D and D/A conversion for eight channel audio. The input box converts multi channel digital audio to ADI format, that provides serial interface for eight channel digital audio. And the output box converts ADI format signal to multi channel audio. Through this ADI interface, DSP boards can be connected to input, output box. Implemented DSP system was tested for integration with MPEG-2 AAC encoder and decoder S/W. Currently the DSP system performs realtime AAC 4-channel audio encoding with two DSPs, and 8-channel decoding with one DSP.
This paper applies an expert independent unsupervised neural network learning-based multivariate time series data analysis model, MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder), and to overcome the limitation, because the MCRED is based on Auto-encoder model, that train data must not to be contaminated, by using learning data sampling technique, called Subset Sampling Validation. By using the vibration data of power plant equipment that has been labeled, the classification performance of MSCRED is evaluated with the Anomaly Score in many cases, 1) the abnormal data is mixed with the training data 2) when the abnormal data is removed from the training data in case 1. Through this, this paper presents an expert-independent anomaly diagnosis framework that is strong against error data, and presents a concise and accurate solution in various fields of multivariate time series data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.135-143
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2009
Recently, in the mobile device, the increase of the need for encoding and decoding of high-resolution images requires an efficient implementation of the image codec. This paper proposes a time-optimized color conversion method for the JPEG decoder, which reduces the number of calculations in the color conversion by the rearrangement of arithmetic operations being possible due to the linearity of the IDCT and the color conversion matrices and brings down the time complexity of the color conversion itself by the integer mapping replacing floating-point operations to the optimal fixed-point shift and addition operations, eventually reducing the time complexity of the JPEG decoder. And the proposed method compensates a decline of image quality incurred by the quantification error of the operation arrangement and the integer mapping by using the multi-mode chrominance reconstruction. The performance evaluation performed on the development platform of embedded systems showed that, compared to previous color conversion methods, the proposed method greatly reduces the image decoding time, minimizing the distortion of decoded images.
This paper describes the implementation of a multi-channel audio codec for HETV. This codec has the features of the 3/2-stereo plus low frequency enhancement, downward compatibility with the smaller number of channels, backward compatibility with the existing 2/0-stereo system(MPEG-1 audio), and multilingual capability. The encoder of this codec consists of 6-channel analog audio input part with the sampling rate of 48 kHz, 4-channel digital audio input part and three TMS320C40 /DSPs. The encoder implements multi-channel audio compression using a human perceptual psychoacoustic model, and has the bit rate reduction to 384 kbit/s without impairment of subjective quality. The decoder consists of 6-channel analog audio output part, 4-channel digital audio output part, and two TMS320C40 DSPs for a decoding procedure. The decoder analyzes the bit stream received with bit rate of 384 kbit/s from the encoder and reproduces the multi-channel audio signals for analog and digital outputs. The multi-processing of this audio codec using multiple DSPs is ensured by high speed transfer of date between DSPs through coordinating communication port activities with DMA coprocessors. Finally, some technical considerations are suggested to realize the problem of real-time operation, which are found out through the implementation of this codec using the MPEG-2 layer II sudio coding algorithm and the use of the hardware architecture with commercial multiple DSPs.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.49
no.7
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pp.39-49
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2012
Demand for high resolution video services leads to active studies on high speed video processing. Especially, widespread deployment of multi-core systems accelerates researches on high resolution video processing based on parallelization of multimedia software. Previously proposed parallelization approach could improve the decoding performance. However, some parallelization methods did not consider the entropy decoding and others considered only a partial decoding parallelization. Therefore, we consider parallel entropy decoding integrated with other parallel video decoding process on a multi-core system. We propose a novel parallel decoding method called Integrated Parallelization. We propose a method on how to optimize the parallelization of video decoding when we have a multi-core system with many cores. We parallelized the KTA 2.7 decoder with the proposed technique on an Intel i7 Quad-Core platform with Intel Hyper-Threading technology and multi-threads scheduling. We achieved up to 70% performance improvement using IP method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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