ECG data are used for the diagnostic purposes with many clinical situations, especially heart disease. In this paper, an efficient ECG data compression technique by wavelet transform and high-speed vector quantization on PMS-B algorithm is proposed. In general, ECG data compression techniques are divided into two categories: direct and transform methods. The direct data compression techniques are AZTEC, TP, CORTES, FAN and SAPA algorithms, besides the transform methods include K-L, Fourier, Walsh, and wavelet transforms. In this paper, we applied wavelet analysis to the ECG data. In particular, vector quantization on PMS-B algorithm to the wavelet coefficients in the higher frequency regions, but scalar quantized in the lower frequency regions by PCM. Finally, the quantized indices were compressed by LZW lossless entropy encoder. As the result of simulation, it turns out to get sufficient compression ratio while keeping clinically acceptable PRD.
본 논문은 워드길이가 W 비트인 입력으로부터 W 비트를 출력하는 고정길이 modified Booth 곱셈기에 대한 오차보상 방법을 설명한다. 효율적으로 양자화 오차를 보상하기 위해 Booth 인코더의 출력정보를 이용하여 오차보상 바이어스를 생성한다. 절단된 부분이 양자화 오차에 미치는 영향에 따라 두 그룹(major or minor group)으로 나누고, 각 그룹에 서로 다른 오차보상 방법을 적용한다. 기존 방법과 비교하여 제안한 방법이 오차보상 바이어스를 생성하는 회로의 하드웨어 오버헤드는 비슷하면서 약 50% 정도 양자화 오차가 적음을 시뮬레이션을 통해 보인다. 또한, 면적과 전력소모 면에서 제안한 고정길이 곱셈기가 이상적인 곱셈기 보다 약 40% 정도 적게 나타났다.
In a block adaptive filtering procedure, the filter coefficients are adjusted once per each output block while maintaining performance comparable to that of widely used LMS adaptive filtering in which the filter coefficients are adjusted once per each output data sample. An efficient implementation of block adaptive filter is possible by means of discrete transform technique which has cyclic convolution property and fast algorithms. In this paper, the block adaptive filtering using Fermat Number Transform (FNT) is investigated to exploit the computational efficiency and less quantization effect on the performance compared with finite precision FFT realization. And this has been verified by computer simulation for several applications including adaptive channel equalizer and system identification.
다시점 영상 부호화 기술은 다시점 카메라로부터 취득된 다수의 영상을 부호화하는 기술로 매우 효율적인 압축 기술이 요구된다. 이를 위해 시점 간 예측 기술을 사용하고 있으나 예측 기법의 개선만으로는 전반적인 압축 성능 향상에는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 역양자화기의 성능 개선을 통해 다시점 영상 부호화의 압축 효율을 보다 향상 시키고자 한다. 다시점 영상 부호화는 기본적으로 H.264/AVC를 기반으로 구현되어 있으므로 H.264/AVC의 양자화/역양자화 기법을 그대로 사용하고 있다. 기존 양자화/역양자화 기법의 문제점은 부호화해야 하는 오류 신호들의 확률 분포가 라플라시안 분포를 갖는다는 가정 하에 양자화기와 역양자화기가 설계되어 있어 입력되는 신호가 라플라시안 분포를 따르지 않을 경우 성능이 떨어진다. 이와 같은 오류 신호의 실제 확률 분호와 양자화/역양자화기의 확률 분포 불일치 문제로 인한 압축 효율 저하 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 양자화 계수 분포 기반의 효율적 역양자화 기법을 제안하다. 추가적인 정보의 전송 없이 복호기에 전송된 양자화 계수들을 이용하여 원본 오류 신호의 확률 분포를 예측하고 이를 바탕으로 보다 정확한 역양자화 값을 찾아내어 압축 성능을 개선한다. 다양한 실험 결과 제안하는 알고리듬은 기존 알고리듬에 비해 높은 비트율에서 최대 1.5 dB에서 최소 0.6 dB의 성능향상을 보인다.
이 논문에서 우리는 블록화 현상과 DCT 계수의 양자화 에러를 최소화 하면서 영상을 복호하는 새로운 기술을 제안한다. 영상의 복호화 과정에서 영상의 DCT 계수는 양자화 된 DCT 계수와 양자화 행렬의 곱으로 구해지게 되고, 양자화 간격의 절반 크기의 에러가 유도 될 수 있다. 이때 역 양자화 과정에서 원 영상의 DCT 계수는 알 수 없으며, 만약 DCT 계수를 양자화 간격 절반 크기 내로 대응 시킨다면 무한개의 해답이 존재하게 된다. 이 논문에서 우리는 하나의 해답을 구하기 위한 단서로, 양자화 에러는 양자화 간격의 절반 크기 내로 제한되어 있으며, 적어도 블록 경계면에서의 불연속성으로 나타나는 고주파 성분은 원 영상에 존재하지 않는다는 사실을 이용하게 된다. 이 두 가지 조건으로 우리는 역 양자화기의 정규화 과정을 거치게 된다. 정규화 된 역 양자화기는 역 양자화 과정에서 얻어지는 DCT 계수를 항상 양자화 에러, 즉 양자화 간격의 절반 크기 범위 내로 대응 시키게 된다. 논문에서 제안된 기술은 JPEG, MPEG-1, H.263+의 영상 압축 표준과 비교하였으며, 비교과정은 시각적인 효과로 기존의 일반적인 방법으로 영상을 복호할 때보다 블록화 현상이 감소한다는 것을 보여주게 되고 또한 원 영상과의 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Blockiness Measure (BM)에 대한 수치적인 비교 결과를 보여주게 된다.
본 논문에서는 HVS 및 DWT 기반의 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 인간의 시각 구조와 유사한 특성을 나타내는 DWT을 이용하여 각 비디오 프레임을 4-레벨로 분해한 후, 웨이블릿 계수들에 대한 HVS를 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 가장 낮은 레벨에 속한 부대역들은 최고주파 성분을 나타내므로 견고성을 위하여 워터 마크 삽입에서 제외시키고, 나머지 부대 역들에서 PSCs (perceptually significant coefficients)를 선택한 후 이들에 대하여 워터마크를 삽입한다. 기저대역에서는 계수값들의 크기에 따라 PSCs를 선택하고, 고주파 부대역에서는 SSQ (successive subband quantization) 방법을 이용하여 PSCs를 선택함으로써 견고성을 향상시킨다. 이렇게 선택된 기저대역 및 고주파 부대역들의 PSCs에 대하여 비가시성을 위하여 웨버 법칙 및 공간적인 마스킹 효과를 각각 이용하여 워터마크를 삽입한다. 따라서 제안한 워터마킹 알고리즘은 우수한 비가시성 및 견고성을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 이 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 비가시성 및 견고성 면에서 모두 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 HVS (human visual system) 및 DWT (discrete wavelet transform) 기반의 디지털 영상 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 인간의 시각 구조와 유사한 특성을 나타내는 DWT을 이용하여 영상을 4-레벨로 분해한 후, 웨이브릿 계수들에 대한 HVS를 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 가장 낮은 레벨에 속한 부대역들은 최고주파 성분을 나타내므로 견고성(robustness)을 위하여 워터마크 삽입에서 제외시키고, 나머지 부대역들에서 PSCs (perceptually significant coefficients)를 선택한 후 이들에 대하여 워터마크를 삽입한다. 기저대역에서는 계수값들의 크기에 따라 PSCs를 선택하고, 고주파 부대역에서는 SSQ (successive subband quantization) 방법을 이용하여 PSCs를 선택함으로써 견고성을 항상시킨다. 이렇게 선택된 기저대역 및 고주파 부대역들의 PSCs에 대하여 비가시성 (invisibility)을 위하여 웨버의 법칙(Weber law) 및 공간적인 마스킹 (spatial masking) 효과를 각각 이용하여 워터마크를 삽입한다. 따라서 제안한 워터마킹 알고리듬은 우수한 비가시성 및 견고성을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성 및 견고성 면에서 모두 우수함을 확인하였다.
웨이블릿 변환에 기반을 둔 영상 압축은 기존의 JPEG과 비교했을 때, 블록 형태의 잡음이 나타나지 않고 화소 당 비트 수를 적게 압축할 때의 화질이 우수하므로 산업계에서 널리 사용되고 있다. 이산 웨이블릿 변환에 의해서 생성되는 계수들은 양자화 과정을 거쳐서 코드 비트 수를 줄이게 된다. 양자화 다음에는 무손실 부호화 과정을 통해서 코드 비트 수를 더 감소시킨다. 본 논문은 생성된 계수들의 통계적 특성을 바탕으로 양자화된 계수들에 대하여 효율적으로 무손실 부호화를 수행하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 이산 웨이블릿 변환과 양자화 과정을 결합하여 본 알고리즘을 0.5㎛ 표준 셀 방식의 영상 압축 칩으로 구현한 결과, 효율성과 성능을 확인할 수 있었다.
In this work, we propose new method of sigma filtering for efficient filtering and preserving edge regions in DCT Domain. In block-based image compression technique, the image is first divided into non-overlapping $8{\times}8$ blocks. Then, the two-dimensional DCT is computed for each $8{\times}8$ block. Once the DCT coefficients are obtained, they are quantized using a specific quantization table. Quantization of the DCT coefficients is a lossy process, and in this step, noise is added. In this work, we combine IDCT matrix and filter matrix to a new matrix to simplify filtering process to remove noise after IDCT in spatial domain, for each $8{\times}8$ DCT coefficient block, we determine whether this block is edge or homogeneous region. If this block is edge region, we divide this $8{\times}8$ block into four $4{\times}4$ sub-blocks, and do filtering process for sub-blocks which is homogeneous region. By this process, we can remove blocking artifacts efficiently preserving edge regions at the same time.
본 논문에서는 비트율이 낮고 부호화 절차가 간단하여 근거리 영상 전송에 적합한 영상 부호화 방법을 제안한다. 먼저 현재 프레임과 이전 프레임 사이의 영상 DPCM을 행하여 시간적인 중복성을 제거하고, 이차영상을 웨이브릿 변환한다. 다중해상도 영상의 레벨간 중복성으로 인하여 기저 레벨과 중간 주파수 레벨계수를 이용해 동일 위치의 다른 레벨 계수들에 대해 선별적인 양자화를 행하며, 목표 비트율 및 계수의 평균 에너지와 레벨 값을 통해 양자화 함수를 생성하여 적응적인 양자화 계수를 정한다. 실험결과 제안한 방법은 움직임이 연속적인 동영상 및 장면 전환이 있는 영상에서 좋은 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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