The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.3C
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pp.158-166
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2005
Even though post-processing methods based on projections onto convex sets (POCS) have shown good performance for blocking artifact reduction, it is infeasible to implement POCS for real-time practical applications. This paper proposes DCT domain post-processing method based on POCS. The proposed method shows very similar performance compared to the conventional POCS method, while it reduces tremendously the computational complexity. DCT domain POCS performs the lowpass filtering in the DCT domain, and it removes the inverse DCT and forward DCT modules. Through the investigation of lowpass filtering in the iterative POCS method, we define kth order lowpass filtering which is equivalent to the lowpass filtering in the kth iteration, and the corresponding kth order DCT domain POCS. Simulation results show that the kth order DCT domain POCS without iteration gives very similar performance compared to the conventional POCS with k iterations, while it requires much less computations. Hence the proposed DCT domain POCS method can be used efficiently in the practical post-processing applications with real-time constraints.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.3C
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pp.288-296
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2009
In POCS (projection onto convex sets)-based reconstruction of HR (high resolution) image, the quality of reconstructed image is gradually improved through iterative motion estimation and image restoration. The amount of computation, however, increases because of the repeated inter-frame motion estimation. In this paper, an HR reconstruction algorithm is proposed where modified ARPS (adaptive rood pattern search) and POCS are simultaneously performed. In the modified ARPS, the motion estimates obtained from phase correlation or from the previous steps in POCS restoration are utilized as the initial reference in the motion estimation. Moreover, estimated motion is regularized with reference to the neighboring blocks' motion to enhance the reliability. Computer simulation results show that, when compared to conventional methods which are composed of full search block matching and POCS restoration, the proposed method is about 30 times faster and yet produces HR images of almost equal or better quality.
In this paper, a new watermarking scheme based on the POCS theory and human visual system is proposed. Using the POCS theory, watermarks are embedded into imperceptible image regions such as edge and strong texture area in the spatial domain. Also it is inserted into middle frequency band in the transform domain to achieve the robustness against compression and filtering, etc. In addition, different gain factors are employed into blocks classified by considering texture masking effect. By doing so, the proposed method has a novel property of having both the imperceptibility and the robustness simultaneously. Simulation results show that the proposed method has an excellent performance better than conventional approaches.
In this paper, we propose a POCS based irregularly sampled image interpolation method exploiting non-local block-based wavelet shrinkage denoising algorithm. The method provides convex sets to improve the performance. The Delaunay triangulation interpolation is first applied to interpolate the missing pixels of the irregularly sampled image into the regular grids. Then, the non-local block-based wavelet shrinkage denoising algorithm is applied, and the originally observed pixels are enforced. After iteration is performed, the denoising algorithm for non-edge areas is applied to acquire the final result. The experimental results show that the proposed method outperforms the conventional methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.3
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pp.46-54
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2008
Most commercial CCD/CMOS image sensors have CFA(Color Filter Array) where each pixel gathers light of a selective color to reduce the sensor size and cost. There are many algorithms proposed to reconstruct the original clolr image by adopting pettern recognition of regularization methods to name a few. However the resulting image still suffer from errors such as flase color, zipper effect. In this paper we propose an adaptive edge weight demosaicking algorithm that is based on POCS(Projection Onto Convex Sets) not only to improve the entire image's PSNR but also to reduce the edge region's errors that affect subjective image quality. As a result, the proposed algorithm reconstruct better quality images especially at the edge region.
In most digital imaging applications, high-resolution images or videos are usually desired for later image processing and analysis. The image signal obtained from general imaging system occurs image degradation during the process of image acquirement caused by the optics, physical constraints and the atmosphere effects. Super-resolution reconstruction, one of the solution to address this problem, is image reconstruction technique that produces a high-resolution image from several low-resolution frames in video sequences. In this paper, we propose an improved super-resolution method using Projection onto Convex Sets (POCS) method based on Shift & Add (S&A). The image using conventional algorithms is sensitive to noise. To solve this problem, we propose a fusion algorithm of S&A and POCS. Also we solve the problem using BLPF (Butterworth Low-pass Filter) in frequency domain as optical blur. Our method is robust to noise and has sharpness enhancement ability. Experimental results show that the proposed super-resolution method has better resolution enhancement performance than other super-resolution methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.67-75
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2009
Multi-layered video coding that provides scalability across the visual content has emerged for easily adaptive service over current heterogeneous network. However, the network is still error prone environment so that video service may suffer packet loss or erroneous decoding of the video. Especially distortion caused by the burst error may propagate to several pictures until intra refreshing, which will raise a terrific degradation of picture quality. To overcome the problem at terminal independently, we propose a new error concealment algorithm for the multi-layered video coding. The proposed method uses the similarity of between layers in the multi-layered video coding and POCS (Projections Onto Convex Sets) which is a powerful error concealment tool, but heavily dependent on initial values. To find adequate initial value which can reduce iteration times as well as achieve high performance, we took consideration into both features of layered approach coding and the correlation in neighbor blocks. The simulation results show that the proposed concealment method works well.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.3
s.309
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pp.1-8
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2006
In this paper, we propose a new post-processing method, based on the theory of the projection onto convex sets (POCS) to reduce the blocking artifacts in decoded images. We propose a few smoothness constraint set (SCS) and its projection operator in the wavelet transform (WT) domain to remove unnecessary high-frequency components caused by blocking artifacts. We also propose a new method to find and preserve the original high frequency components of the image edge. Experimental results show that the proposed method can not only achieve a significantly enhanced subjective quality, but also have the PSNR improvement in the output image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.1
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pp.79-86
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2003
A new quantization constraint set based on the theory of Projection onto Convex Set(POCS) is proposed to reduce blocking artifact appearing in block-coded images. POCS-based postprocessing for alleviating the blocking artifact consists of iterative projections onto smoothness constraint set and quantization constraint set, respectively. In general, the conventional quantization constraint set has the maximum size of range where original image data can be included, therefore over-blurring of restored image is unavoidable as iteration proceeds. The projection onto the proposed quantization constraint set can reduce blocking artifact as well as maintain the clearness of the decoded image, since it controls adaptively the size of quantization constraint set according to the DCT coefficients. Simulation results using the proposed quantization constraint set as a substitute for conventional quantization constraint set show that the blocking artifact of the decoded image can be reduced by the small number of iterations, and we know that the postprocessed image maintains the distinction of the decoded image.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.3A
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pp.311-318
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2008
We propose new pulse shapes for FCC-compliant ultra-wideband (UWB) radios. The projections onto convex sets (POCS) technique is used to optimize temporal and spectral shapes of UWB pulses under the constraints of all of the desired UWB signal properties: efficient spectral utilization under the FCC spectral mask, time-limitedness, and good autocorrelation. Simulation results show that for all values of the pulse duration, the new pulse shapes not only meet the FCC spectral mask most efficiently, but also have nearly the same autocorrelation functions. It is also observed that our truncated (i.e., strictly time-limited) pulse shapes outperform the truncated Gaussian monocycle in the BER performance of binary TH-PPM systems for the same pulse durations. The POCS technique provides an effective method for designing UWB pulse shapes in terms of its inherent design flexibility and joint optimization capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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