본 논문에서는 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 지정한 관심영역 정보를 이용하여 관심영역 마스크를 생성한다. 기존의 관심영역 부호화 방법에서는 모든 픽셀을 순차적으로 스캔하여 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성하는 반면에, 제안한 방법은 관심영역 모양 특징을 기반으로 일부 픽셀만을 스캔하여 코드블록 단위의 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성한다. 그리고 제안한 방법은 성능에 영향을 미치는 패턴 개수, 관심영역 임계값, 배경 임계값 매개변수를 제공한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다.
Region-of-Interest is the region within the image selected for the users needs. The development of multimedia has made the expectation of image telecommunication higher, but the usage of the image, image transmission time, and image storage create problems. When transmitter or the receiver stops transmission at some point, we can still see the general image and the ROI maintains better image quality if the ROI is specified beforehand. In this paper, three methods are proposed and constructed for the transmission of ROI. In the first method, the ROI and the background are separated and then encoded as described above. The second method is to encode without separating the ROI and the background. The masked region is scaled and the coefficients are increased, then the region is transmitted first. The third method is the loseless coding of the ROI. For loseless coding, real number tap cannot be restored perfectly due to the rounding error, so the method of using integers is used. The proposed method shows a better performance than EZW even in case of ROI's PSNR at quality of 40 dB.
현재 여러 응용 프로그램에서 이미지 전체를 전송 및 복원하기보다는 이미지의 일부 특정 영역이나 사용자 위주의 관심영역(ROI: Region-of-Interest)에 대한 우선적 처리가 요구되고 있다. 이러한 우선적 처리는 JPEG2000 표준 ROI 코딩 방법들을 비롯하여, 이를 보완한 새로운 ROI 코딩 방법들에 대한 연구가 최근까지 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 모든 응용에 적합한 ROI 코딩 방법은 존재하지 않는다. 본 연구는 JPEG2000 응용에서 적절한 ROI 코딩 방법을 적용하기 위하여 요구사항에 따른 ROI 코딩 방법의 선택 기준을 제시하고, 선택된 방법에 대하여 효율적인 매개변수 값을 결정할 수 있도록 실험 결과를 제시한다.
하나의 영상에서 원하는 일부분만 고화질로 압축을 하거나, 우선적으로 전송하기 위하여 JPEG2000 표준에서 관심영역(ROI)코딩 방법을 제공한다. ROI 코딩에서 중요한 것은 ROI와 배경간의 상대적인 중요도 처리와 ROI 마스크 처리이다. 본 연구에서는 ROI 마스크 정보를 줄이고 화질을 개선하기 위하여, 기존의 묵시적 ROI 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 적응적 ROI 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 비트 스트림으로부터 ROI를 추출하는 EBCOT 기반의 ROI 코딩 방법이며, 코드블록을 6가지 패턴으로 분류하여 ROI 마스크 정보를 구한다. 마스크 정보에는 코드블록 당 패턴 정보(3비트)와 두 영역간의 경계의 폭을 나타내는 정보(5비트)가 포함된다. 실험 결과, ROI에서 뿐만 아니라 전체 영역에서도 압축 성능이 우수함을 보였다.
One of the most significant characteristics of JPEG 2000, the emerging still image standards, is the Region of Interest(ROI) coding. Until now, there have been many proposed ROI methods. However, all of these methods can not be applied completely in applications. In this paper, the ROI coding mechanisms in JPEG2000 is first outlined and the diversity of ROI coding methods is discussed in detail. Then a comparative selection about using a proper ROI method according to ROI applications' requirements is proposed. Finally the experimental results show that there are also several parameters that control the effectiveness of ROI coding, such as the codeblock size, ROI size, wavelet filter type, the number of wavelet decomposition levels, and ROI importance score.
JPEG2000은 웨이블릿 기반 정지 영상 압축 표준으로써 앞으로 다양한 분야에서 쓰이게 될 것이다. JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI, Region-Of-Interest) 코딩을 제공하는 것이다. 이것은 사용자가 원하는 영역을 다른 영역보다 더 큰 비트율로 압축하여 화질을 좋게 하는 것이다. JPEG2000과 ROI는 다양한 코딩 파라미터를 갖는다 타일 크기, ROI 크기, 웨이블릿 필터, ROI 모양, 위치, 코드블록 크기, ROI 개수, 이산 웨이블릿 변환 분해 레벨, ROI 중요도, 품질레이어의 수, 저해상도 서브밴드 중요성 등이 있는 데, 본 논문에서는 이들 파라미터와 ROI 코딩 방법 간의 어떤 상관관계를 갖는지 실험을 통하여 보이게 된다. 이는 어떤 응용 프로그램에서 ROI 파라미터와 ROI 코딩 방법을 응용에 맞게 선택하도록 도와준다.
Lee Han Jeong;You Kang Soo;Jang Yoon Up;Seo Duck Won;Yoo Gi Hyoung;Kwak Hoon Sung
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.853-856
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2004
Image data processing on the region of interest (ROI) for providing the primary information is needed the view of saving search time and bandwidth over image communications related to web browsing, image database, and telemedicine, etc. Hence, the issue on extracting the region of interest is drawing a plenty of attention for the communication environment with a relatively low bandwidth such as mobile internet. In this paper, we propose a improved standard Maxshift method. The proposed algorithm compress image that includes multiple ROI using Maxshift method in Part 1 of JPEG2000. Simulation results show that proposed method increases PSNR vs. compression ratio performance above the Maxshift method.
본 논문에서는 영상을 3분할 기법에 맞춰 재구성함으로써 자동으로 구도를 안정적이고 세련되게 보정하는 기법을 제안한다. Saliency Map과 Image Segmentation기술을 이용하여 사진에서 피사체의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 구하고, 그 영역을 기준으로 3분할 기법에 맞도록 사진을 Cropping하여 구도를 보정한다. 또한, 얼굴 인식(Face Detection)기법을 활용하여 사람의 얼굴을 ROI에 추가하고 ROI에 따른 다양한 시나리오에 의하여 구도를 보정함으로써, 좀 더 자연스러운 사진을 얻는다. 실험결과를 통해 보정된 구도의 사진이 원본사진과 비교하여 자연스럽게 보정이 되었는다는 것을 알 수 있다.
영상 내에서 중요한 내용을 포함하고 있는 관심영역 (region of interest: ROI)을 나머지 영역보다 우선적으로 전송하는 점진적 관심영역 부호화 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템에 유용하게 사용될 수 있다. 관심영역 부호화 방법은 전 영역을 동일한 중요도로 전송하는 일반적인 점진적 부호화(progressive coding) 방법과는 달리, 특정 영역을 우선적으로 부호화하여 전송하기 때문에 짧은 시간 내에 매우 적은 양의 수신된 비트스트림을 가지고 원영상의 내용을 파악할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 비트율 제어와 점진적 전송 기술을 적용하기 용이한 임베디드 부호화 방법을 이용한 점진적 관심영역 부호화 방법과, 원영상에 대한 관심영역의 위치정보를 효율적으로 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템 등의 응용 분야에 효과적으로 적용할 수 있음을 실험 결과를 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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