HEVC에서는 가변 블록 크기마다 각각 독립적으로 움직임 추정을 수행하기 때문에 단일 블록 크기일 때보다 몇 배의 탐색 영역 데이터가 필요하며 조기 중단 기법의 적용도 어렵다. 본 논문에서는 가변 블록 크기에서도 탐색 영역 데이터를 재사용하고 조기 중단 기법도 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 TZS 알고리즘에 적용한 결과, 화질 저하가 거의 없이 화소 비교 연산량과 탐색 영역 데이터 액세스를 1/3.7 ~ 1/2.9로 줄였다.
This paper proposes an automatic variable block truncation coding (BTC) method. It selects the block size automatically based on the mode of the discontinutiy measure of blocks. The combination of an automatic block-size determination scheme and the conventional BTC results in the proposed automatic variable BTC techniques. For color images, subsampling in I and Q chrominance components is adopted along with the variable BTC. To show the effectiveness of the proposed algorithm, its simulation results are compared to those of the several conventional BTC algorithms for monochrome and color test images. Computer simulation shows that the proposed algorithm gives better performance than the conventional ones based on the subjective and objective performance evaluation.
가변 블록크기를 적용하면 영상의 움직임 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그러나, 신축 움직임 추정에는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 가변 블록크기로 신축 움직임을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로부터 영상의 객체와 배경을 분리하고, 객체에 대해서만 깊이 정보를 이용하여 신축을 적용하며, 배경은 신축을 적용하지 않는다. 또한, 객체영역에는 움직임 추정의 정확도와 발생되는 움직임 벡터를 동시에 고려하여 효율적으로 가변블록 크기 모드가 선택된다. 모의실험을 바탕으로 제안된 방법의 움직임 추정의 정확도와 움직임 벡터수를 측정하였으며, 기존 신축 움직임 추정 방법에 비하여 동일한 움직임 추정의 정확도를 유지하면서 움직임 벡터의 수가 감소함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.724-737
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2020
Corrected Block TEA(or XXTEA) is a block cipher designed to correct security weakness in the original block TEA in 1998. In this paper, XXTEA cipher hardware which can encrypt or decrypt between 64-bit and 256-bit messages using 128-bit master key is implemented. Minimum message block size is 64-bit wide and maximal message block size is 256-bit wide. The designed XXTEA can encrypt and decrypt variable-length message blocks which are some arbitrary multiple of 32 bits in message block sizes. XXTEA core of this paper is described using Verilog-HDL and downloaded on Vertex4. The operation frequency is 177MHz. The maximum throughput for 64-bit message blocks is 174Mbps and that of 256-bit message blocks is 467Mbps. The cryptographic IP of this paper is applicable as security module of the mobile areas such as smart card, internet banking, e-commerce and IoT.
본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
Liquid crystal displays (LCDs) have slow responses, so motion blurs are often perceived in fast moving scenes. To reduce this motion blur, we propose a novel method of robust motion compensated frame interpolation (MCFI) based on bidirectional motion estimation (BME) and weight-overlapped block motion compensation (WOBMC) with variable block sizes. In most MCFI methods, a static block size is used, so some block artefacts and motion blurs are observed. However, the proposed method adjusts motion block sizes and search ranges by comparing matching scores, so the precise motion vectors can be estimated in accordance with motions. In the MCFI, overlapping ranges for WOBMC are also determined by adjusted block sizes, so the accurate MCFI can be performed. In the experimental results, the proposed method strongly reduced motion blurs arisen from large motions, and yielded interpolated images with high visual performance and peak signal-to-noise ratio (PSNR).
이 논문은 다중참조 및 가변블록 움직임 추정의 연산량을 효율적으로 줄이기 위해 세 가지 참조영상 선택 방법들을 소개한다. 제안된 RSP (Reference Selection Pass) 방법은 참조영상 선택의 부가적인 연산을 최소화 할 수 있고 MFS (Modified Frame Selection) 방법은 참조영상 선택 과정 중 영상의 움직임을 고려하여 참조영상 선택 시 연산 횟수를 기존 방식에 비해 17% 감소시킨다. 또한 TPRFS (Two Pass Reference frame Selection) 방법은 H.264/AVC에서 요구하는 가변블록 움직임 추정을 지원하기 위한 부가적인 연산을 블록 크기에 따라 선택되는 참조영상의 특성을 이용하여 최소화 한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 화질의 열화 없이 50% 이상의 움직임 추정의 연산량을 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 참조영상 선택 방법은 움직임 추정의 주된 연산인 블록정합 단계와 별개로 수행이 되기 때문에 기존의 어떠한 단일참조 고속 움직임 탐색 방법과도 같이 사용되어 효율적으로 다중참조 및 가변블록 움직임 추정 연산을 지원 할 수 있다.
본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
가변블럭정합(Variable Block Matching: VBM) 알고리즘은 영상블럭의 복잡도에 따라 다른 블럭크기를 사용함으로써 복잡한 영역이나 경계부근에서의 이동벡터 추정시 효과적이지만 많은 계산량이 요구되므로 이러한 계산량의 문제점을 해결하기 위해서 최적임계치에 의한 차영상신소를 이용하여 4진 크리구조를 구성하고 각각의 블럭에 대해 여러가지 고속블럭정합 알고리즘을 응용하여 움직임을 추정하는 방법을 제안하였다.
기존의 블록 기반 압축 센싱은 고정 블록 크기를 사용하여 신호를 복원하며, 영역별 신호의 특성에 적합한 블록 크기를 사용하지 못하여 복원 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 블록 기반 압축 센싱에서 신호의 특성에 따라 블록 크기를 가변적으로 결정하여 복원 신호의 품질을 향상시키는 가변 블록 크기 기술을 제안한다. 제안한 방법은 여러 블록 크기로 신호를 복원하고, 프레임별로 각 복원한 신호의 자기 상관도를 측정하여 신호의 특성을 확인하고, 프레임의 블록 크기를 결정한다. 동일한 측정 데이터에 대하여 제안한 가변 블록 크기 방법이 기존의 고정 블록 크기 방법에 비하여 향상된 품질의 신호를 복원하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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