기존의 프랙탈 복원방법은 모든 치역영역에 대해 반복축소변환을 수행하였다 그러나 일부영역은 반복축소변환 없이 복원 가능하고, 데이타 의존영역이 존재한다 $R{\times}R$ 치역을 복원하기 위해서 $2R{\times}2R$ 정의역이 필요하다 이러한 복원과정은 의존그래프로 해석이 가능하다 치역은 정점에 해당하고, 정점은 치역정점과 정의역 정점으로 구분한다 에지는 정의역 정점이 다른 치역정점에 참조됨을 나타낸다 치역정점으로 들어오는 에지 수를 입력수, 치역정점에서 나가는 에지 수를 출력수로 정의한다 제한한 방법은 프랙탈 코드를 의존그래프로 해석하고 복원되는 정정의 순서를 재구성하여 출력수의 정보를 이용한다 즉 정점의 출력수가 영이면, 그 정점은 다론 정점에게 참조되지 않는 정점으로서 데이타 의존영역이 되는 정점이다 이와 같이 복원 되는 정점의 순서를 재구성함으로서, 데이타 의존영역을 확장하여 반복축소변환이 필요한 영역을 최소화한다 그 결과 화질에는 거의 영향을 미치지 않고, 복원과정에서의 불필요한 계산량을 제거하여 고속 복원이 가능하다.
고화질의 전산화단층촬영상을 통해 정확한 병변 검출과 진단을 할 수 있다. 이와 같은 장점 때문에 전산화단층촬영 시 방사선량을 줄이면서 영상 화질을 개선하기 위해 많은 연구가 수행되었다. 최근 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반 기술이 개발되었고, 기존의 기술에 비해 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 전산화단층촬영상의 공간분해능을 향상시키기 위해 초고해상도 합성곱 신경망 모델을 사용하였으며, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 결정하는 초 매개 변수 변화에 따른 영상 화질을 평가하여 초고해상도 합성곱 신경망 모델에 대한 초 매개 변수의 효과를 검증하였다. Profile, 구조적 유사성 지수, 최대신호 대 잡음비 및 반치폭을 측정하여 초 매개 변수 변화에 따른 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능은 epoch와 training set이 증가함에 따라 향상되었으며, 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위해 learning rate 최적화가 필요하다는 사실을 확인하였다. 따라서 최적의 초 매개 변수와 함께 구현된 초고해상도 합성곱 신경망 모델은 전산화단층촬영상의 품질을 향상시킬 수 있다.
객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.
H.264/AVC는 각 매크로블록에 대해서 최적의 부호화 모드와 참조 프레임을 결정해 주는 RDO (Rate-Distortion Optimization) 기법을 사용하여 기존의 비디오 압축 표준보다 더 좋은 부호화 효율을 얻고 있다. 하지만, RDO 기법은 하나의 매크로블록 모드를 결정할 때마다, 다양한 블록 타입의 화면내 (Intra) 예측을 수행하고 화면간 (Inter) 예측에 대해서도 1/4 화소까지 고려하는 움직임 추정(Motion Estimation)을 수행한 후 발생되는 비트까지 고려하여 최적의 모드를 결정하기 때문에 부호화기의 복잡도가 매우 큰 문제점이 있다. 따라서 영상의 객관적 화질은 유지하면서 부호화기의 복잡도를 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었고 연구 중에 있다. 본 논문에서는, 역 트리 구조의 경계 방향 예측 알고리즘을 이용한 고속 화면내 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 $4{\times}4$ 블록의 지역 경계 정보를 이용하여 해당 블록의 DE (Dominant Edge)를 찾아내고 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용하여 RDO를 수행한다 $8{\times}8$ 블록 (또는 $16{\times}16$ 블록)의 DE는 이전 단계 4개의 $4{\times}4$ 블록 (또는 $8{\times}8$ 블록) DE들로부터 계산되고, 이 단계에서의 RDO 또한 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용한다. 실험결과 제안 방법은 화면내 부호화에 사용되는 후보 모드의 수를 줄임으로써 JM12.2와 비교하여 화면내 부호화 시간을 평균 64% 단축시킬 수 있었다.
인트라 프레임 부호화 기술은 임의 접근성과 에러 확산 방지에 용이하기 때문에 비디오 부호화 기술의 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 인터 부호화 기술에 비해 낮은 부호화 효율이 문제점으로 지적되고 있다. H.264/AVC 인트라 부호화 방식은 기존 표준 방법들보다 부호화 효율을 크게 향상시켰지만 부호화 과정이 복잡하여 저 비트율 기반의 양방향 서비스에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 복호화기 측의 예측을 이용해 인트라 부호화 효율을 보다 향상시키며 부호화 시간을 단축시키는 V-IMBS (Voting-based Intra Mode Bit Skip)를 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기가 부호화기에서와 동일하게 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있으면 인트라 예측 모드를 전송하지 않는다. 그러나 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 없을 경우에는 기존의 H.264/AVC 표준과 동일한 방식으로 인트라 예측 모드를 부호화하여 복호화기로 전송한다. V-IMBS는 H.264/AVC보다 시험 시퀀스에 대해 PSNR 값이 평균 약 0.24 dB 정도 향상되었고, 비트율도 평균 약 4.44% 정도 감소되었다. 또한 전체 부호화 시간도 평균 약 42.8% 정도 감소되었다.
본 논문에서는 위성영상을 압축하는 과정에서 발생하는 압축잡음을 내용 분석을 통해 적응적으로 제거하는 디블록킹 알고리즘을 제안 한다. 특히, 제공된 KOMPSAT(korean multi-purpose satellite)-2는 열 단위로 동일한 양자화 계수를 적용하며 고주파 성분이 많은 부분을 압축하여 효율 및 시간을 향상 시켰으나 압축률이 높은 동일 열 내에 복잡도가 낮은 부분에서 압축 잡음이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 압축잡음을 제거하기 위해 일반적인 디블록킹 필터를 적용 시 복잡한 영역을 평활화시키는 문제점이 있다. 따라서 제안한 방법에서는 영상 분석 후 적응적 디블록킹 필터를 통해 에지를 보존하면서 격자잡음을 제거 한다. 이와 동시에 WLFPCA(weighted lowpass filter using principle component analysis)를 이용하여 큰 곡선형 경계부분의 계단잡음을 제거 하였다. 제안한 방법은 성능을 평가하기 위한 모의실험 결과로부터 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 지표인 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 지표인 MSSIM(mean structural similarity)에서 비슷하거나 향상된 결과를 보였으며 특히, 기존의 압축잡음 제거 알고리즘은 반복적 프로세싱을 통해 계단잡음을 제거하나 제안한 방법은 싱글패스(single-path) 방식으로 시간을 크게 단축시켜 실시간에 가까운 처리가 가능하도록 하였으며, 계산양을 줄여 하드웨어의 적용이 용이하게 하였다.
본 논문은 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 계산량을 줄이면서 움직임 추정의 정확도를 높일 수 있는 새로운 블럭 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 고속 움직임 추정 방식들이 이용하는 탐색 영역내의 일관된 첫 번째 탐색 위치에서 움직임 벡터를 찾는 것이 아니라 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 보다 정확한 탐색영역을 찾아 탐색 영역을 보정함으로써 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 중심으로 움직임 벡터를 탐색한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 방식의 핵심은 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해서 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 찾는 것이다. 따라서 움직임 벡터의 시간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임 블럭과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블럭의 방향성을 조사한다. 또한 공간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임내의 이웃 블럭들의 방향성을 조사한다. 이러한 블럭들이 갖는 방향성을 바탕으로 움직임 추정을 위한 첫번째 탐색 위치를 결정하게 되고 그 위치를 중심으로 일정한 탐색 패턴에 따라 움직임 벡터를 탐색하는 방식이다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) 값에 있어서 평균적으로 1.7dB 개선되고 영상에 따라 최고 3.6dB 정도 우수한 결과를 나타낸다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 대표적인 고속탐색 알고리즘인 3단계 탐색 알고리즘 (Three-step search algorithm) 보다 평균 50% 이상을 줄일 수 있었고, 정확한 움직임 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화 후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘 보다 월등히 우수한 화질을 제공한다. 및 상품과율 등이 모두 10:0 양액보다 높게 나타났다. 식물체내의 무기성분은 8:2의 경우 K+ 및 Mg2+는 잎에서 Ca2+은 뿌리에서 많았으며 PO4-은 과실과 줄기에서 많았다. 10:0에서의 무기성분도 8:2에서와 같은 경향을 나타내었으며, 배지간에 무기성분의 차이는 인정되지 않았다. 양액조성에 따른 무기성분 함량의 차이는 K+, Ca2+ 및 Mg2+는 10:0에서, PO4-은 8:2에서 각각 많았다.uage. The major language of calligraphy pattern was Arabic script and often Persian script. Calligraphy pattern was composed of Kufic and Cursive script. The cursive script was developed various forms. The Islamic tenet prohibit depiction of sacred images, the sacred Arabic calligraphy such as ′Alla′ or ′Mohammad′ was substituted of them. And the content of calligraphy pattern was used with Quranic phrases. The aesthetics of Islamic patterns analyzed aesthetic of ′rhythmic lines′, aesthetic of ′unity in multiplicity′, aesthetic of tessellation and aesthetic of harmony. On the textiles of the Islamic culture, the arabesque, floral, geometric and calligraphy patterns were frequently used.의 증가를 나타냈다.". And the
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[게시일 2004년 10월 1일]
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