• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.158-166
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• 2005

POCS에 근거한 후처리 방식은 블록 결함 제거에 좋은 결과를 보여 주었지만, POCS는 반복적인 과정에 많은 연산을 요구하여 실시간 제약이 있는 실제적인 후처리를 위해서는 구현되기가 어렵다. 본 논문에서는 반복적인 기존의 POCS와 거의 비슷한 성능을 보이면서 계산 양을 획기적으로 감축한 DCT 영역에서의 POCS 방식을 제안한다. DCT 영역에서의 POCS 방식에서는 저역 통과 필터링을 DCT 영역에서 수행하여 역방향 DCT와 순방향 DCT 모듈을 제거하였다. 반복적인 POCS에서의 저역 통과 필터링을 분석하여, k번째 반복 과정에서의 필터링과 동일한 효과를 갖는 k차 저역 통과 필터링을 정의하고, 여기에 해당하는 k차 DCT 영역 POCS를 정의한다. 시뮬레이션 결과는 반복적 과정이 없는 k차 DCT 영역 POCS는 k번 반복적 과정을 거친 기존의 POCS 방식에 비하여 PSNR과 주관적 화질 면에서 거의 비슷한 성능을 보여 주면서, 훨씬 작은 계산 양을 필요로 한다. 본 논문에서 제안하는 DCT 영역에서의 POCS 방식은 실제적인 실시간 동작을 필요로 하는 후처리 구현을 위해서 효과적으로 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.297-300
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• 2002

In this paper, we propose a post-processing method to reduce the blocking artifacts. We perform the post-processing only in the spatial domain so that it is readily applicable to real-time video decoder. Many approaches proposed so far for deblocking deal with only The luminance signal. but here we propose processing the chrominance signals as well since the low bit rare application where the blocking artifacts are most problematic suffers significantly from the color misalignment caused by blocking artifacts occurring to chrominance data as well. The proposed method is composed of low pass filtering in two steps considering the edge direction. The first step is the IIR low pass filtering in the diagonal direction, and the second step is another IIR low pass filtering in horizontal and vertical directions.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.119-124
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• 2016

According to the expansion of smartphone penetration and development of wearable device, personal context information can be easily collected. To use this information, the context aware recommender system has been actively studied. The key issue in this field is how to deal with the context information, as users are influenced by different contexts while rating items. But measuring the similarity among contexts is not a trivial task. To solve this problem, we propose context aware post-filtering to apply the context compensation. To be specific, we calculate the compensation for different context information by measuring their average. After reflecting the compensation of the rating data, the mechanism recommends the items to the user. Based on the item recommendation list, we recover the rating score considering the context information. To verify the effectiveness of the proposed method, we use the real movie rating dataset. Experimental evaluation shows that our proposed method outperforms several state-of-the-art approaches.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.49-58
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• 2020

Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.

• 한국수산과학회지
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• 제44권3호
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• pp.308-317
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• 2011

A MBES (multibeam echo sounder) survey around Yokji Island, Korea, was conducted to find an effective method for removing error data. Two post-processing software programs, PDS2000 (RESON) and HIPS (CARIS), were used to remove the error data using an interactive editing method and the CUBE algorithm filter. The post-processing with the PDS2000 and HIPS programs, using the interactive editing method, took 120 and 168 hours, respectively, and there was little difference in the seafloor images. The processing time of the PDS2000 and HIPS programs using the CUBE algorithm filter was 36 and 60 hours, respectively. Nevertheless, there was little difference in the seafloor images because of differences in the factor parameters in each of the post-processing programs. Therefore, post-processing using CUBE filtering can save time in data processing and provide consistent results, excluding the subjective decisions of the operator. This method is more effective than other methods for rejecting erroneous multibeam echo sounder data.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.117-126
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• 2011

최근 스마트폰 기반의 공간정보를 서비스하는 증강현실 응용들이 보편화되고 있다. 이러한 공간정보 증강현실 응용들은 현재 위치를 기반으로 공간정보를 검색하게 되며, 이 때 카메라 뷰 앵글에 보이는 공간정보가 일차적인 중요성을 갖는다. R-tree 등 현재까지 공간 데이터베이스 분야에서 제안된 공간색인들 대부분은 최소경계사각형을 이용한 검색 알고리즘을 수행한다. 이는 전통적인 지리정보시스템, 위치기반서비스들에서는 유용하지만 증강현실 응용에서 사용되는 뷰 앵글 기반의 공간질의 특성을 반영하진 못한다. 즉, 증강현실 응용에서의 공간질의는 비 단말 노드의 최소 경계 사각형과 질의 영역사이의 데드 스페이스 영역이 발생할 가능성이 높다. 제안된 알고리즘은 삼각형 노드 필터링 기법을 사용함으로서 이러한 데드 스페이스를 검색에서 배제한 공간 검색을 수행함으로써 검색의 효율성을 높였다. 이 논문에서는 제안된 알고리즘을 PostgreSQL/PostGIS 상에서 구현하였으며, 실제 POI 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리즘을 사용한 공간 감액이 최소 경계 사각형을 사용하는 검색 알고리즘보다 뚜렷한 성능 향상이 있었음을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.648-661
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• 1997

This paper presents a new method for post-processing of coded images based upon the low-pass filtering followed by the projection onto the NQCS (narrow quantization constraint set). We also investigate how the proposed method works on JPEG-coded real images. The starting point of the QCS-based post-processing techniques is the centroid of the QCS, where the original image belongs. The low-pass filtering followed by the projection onto the QCS makes the images lie on the boundary of the QCS. It is likely that, however, the original image is inside the QCS. Hence projection onto the NQCS gives a lower MSE (mean square error) than does the projection onto the QCS. Simulation results show that setting the narrowing coefficients of the NQCS to be 0.2 yields the best performance in most cases. Even though the JPEG-coded image is low-pass filtered and projected onto the NQCS repeatedly, there is no guarantee that the resultant image has a lower MSE and goes closer to the original image. Thus only one iteration is sufficient for the post-processing of the coded images. This is interesting because the main drawback of the iterative post-processing techniques is the heavy computational burden. The single iteration method reduces the computational burden and gives us an easy way to implement the real time VLSI post-processor.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1518-1531
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• 1999

MPEG 및 H.263과 같은 동화상 압축 방식에 의하여 고 압축된 영상이 복원되었을 때 블록화 현상, 코너 이상치 (coner outliers), 링잉 잡음이 발생한다. 블록화 현상은 8x8 블록의 코너 (corner) 점에서 발생하는 잡음이며, 링잉 잡음은 영상의 에지 주변에서 발생하는 잡음이다. 그 이유는 MPEG 및 H.263이 8x8 화소 블록의 DCT 계수를 양자화 (quantization)하기 때문이다. 본 논문에서는 MPEG-4 및 H.263의 복원된 영상에서 발생하는 블록화 현상, 코니 이상치, 링잉 잡음을 줄이기 위해 기존의 저자들에 의하여 제안된 방법에 대한 주관적, 객관적 평가를 수행한다. 이 신호 적응형 후처리 방법은 압축된 데이터로부터 추출한 8x8 DCT 계수의 분포 정보와 움직임 벡터 정보를 이용하여 적응적으로 양자화 효과를 (quantization effect) 줄인다. 블록화 현상은 1차원 수평 및 수직 저대역 필터에 (low pass filter) 의하여 줄게 되고, 링잉 잡음은 2차원 신호 적응 필터 (signal-adaptive filter)에 의하여 줄게 된다. 신호 적응형 후처리 방법과 MPEG-4 VM (verification model)의 후처리 방법에 대한 MSSM (Modified Single Stimulus Method)을 이용한 주관적 \ulcorner질평가, 객관적 화질평가 (PSNR), 계산량 복잡도 (complexity)에 관한 비교연구가 컴퓨터 실험에 의하여 수행된다. 컴퓨터 실험을 위하여 MPEG-4에서 입력으로 사용하는 시험용 비데오 시퀀스를 이용하였다. 주관적인 화질 평가에서 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 반면 객관적 평가와 계산량 복잡도 분석 측면에 있어서, 신호 적응형 후처리 방법이 MPEG-4 VM의 후처리 방법보다 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.709-716
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• 2004

최근에 인터넷과 통신망의 활성화로 인하여 특정 도메인 정보들을 효율적으로 구축하고 서비스하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 통계 사서함 구축을 위한 퍼지 필터링 객체 관련성 기법을 제안한다 제안된 기법은 S-cut을 이용하여 문서 객체들을 그룹화하기 위해 RelCRO( $D_{omain}$, Gi), RelSRO( $D_{omain}$, Gi), FAS를 이용한다. 또한 제안된 기법의 성능을 알아보기 위해 1600개의 멀티미디어 타입정보를 이용하여 실험을 수행하고 랜덤 키, OGM, 그리고 제안된 방법을 비교 분석한다. 그 결과 제안된 방법의 성능이 보다 효율적임을 보인다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.