Yoo, Jihwan;Ko, Min Soo;Kwon, Soon Chul;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Jisang
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권5호
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pp.1762-1773
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2014
In this paper, a distributed image coding scheme for multi-view video through an efficient generation of side information is proposed. A distributed video coding technique corrects the errors in the side information, which is generated with the original image, by using the channel coding technique at the decoder. Therefore, the more correct the generated side information is, the better the performance of distributed video coding. The proposed technique is to apply the distributed video coding schemes to the image coding for multi-view video. It generates side information by selectively and efficiently using both 3-dimensional warping based on the depth map with spatially adjacent frames and motion-compensated temporal interpolation with temporally adjacent frames. In this scheme the difference between the adjacent frames, the sizes of the motion vectors for the adjacent blocks, and the edge information are used as the selection criteria. From the experiments, it was observed that the quality of the side information generated by the proposed technique was improved by the average peak signal-to-noise ratio of 0.97dB than the one by motion-compensated temporal interpolation or 3-dimensional warping. The result from analyzing the rate-distortion curves revealed that the proposed scheme could reduce the bit-rate by 8.01% on average at the same peak signal-to-noise ratio value, compared to previous work.
In this work, the new algorithm that automatically extracts moving object of the video image is presented. In order to extract moving object, it is that velocity vectors correspond to each frame of the video image. Using the estimated velocity vector, the position of the object are determined. the value of the coordination of the object is initialized to the seed, and in the image plane, the moving object is automatically segmented by the region growing method. As the result of an application in sequential images, it is available to extract a moving object.
In block-based lossy video compression, severe quantization causes discontinuities along block boundaries so that annoying blocking artifacts are visible in decoded video imases. These blocking artifacts significantly decrease the subjective image quality. In order to reduce the blocking artifacts in decoded images, many algorithms have been proposed However studies on so called, corner outliers, have been very limited. Corner outliers make image edges look disconnected from those of neighboring blocks at cross block boundary. In order to solve this problem, we propose a corner outlier detection and compensation algorithm as post-processing in spatial domain The experiment results show that the proposed method provides much improved subjective image quality.
오늘날 정보통신기술의 발전으로 인해 디지털 영상 매체의 영향력은 점차 커지고 있으며, 청소년들의 대부분이 스마트폰과 컴퓨터를 이용하여 수많은 영상 콘텐츠를 소비하고 있다. 또한 청소년들은 이러한 영상 콘텐츠 소비하는 데에만 그치지 않고 직접 영상을 촬영하고 편집하여 유튜브(YouTube)나 비메오(Vimeo) 등의 매체에 본인이 만든 영상을 업로드하기도 한다. 이러한 현상에서 알 수 있듯이 영상 미디어를 쓰고, 읽고, 표현하는 등의 다양한 환경에서 영상을 활용하고 표현하는 미디어 교육은 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 미디어 교육은 발전된 디지털 기기와 영상 콘텐츠 제작 소프트웨어의 활용에 대한 교육 없이는 논할 수 없게 되었다. 본 연구는 영상 콘텐츠 제작 교육의 관점에서 미디어 교육을 다룬다. 이를 위해 비선형 편집 시스템을 중심으로 한 영상 콘텐츠 제작 과정을 통하여 학습할 수 있는 미디어 교육 방법에 대하여 논의 한다.
효율적인 동영상 검색 방법은 많은 양의 동영상 데이터를 관리하는 디지털 비디오 라이브러리 시스템에서 필수적으로 요구되는 기능이다. 본 논문에서는 샷 단위 동영상을 문맥, 전경, 배경, 오디오로 나누어 비교하여 질의 동영상과 비슷한 동영상을 찾아내는 예제 기반 동영상 검색 알고리즘을 제안하였고, 제안한 알고리즘에 따라서 저작 및 검색도구를 구현하였다. 샷간의 관계 정보 즉, 문맥을 고려한다는 것은 인접한 샷들 간의 오디오, 움직임 정보들과 같은 저급 수준 내용 정보 간에 변화 패턴을 비교한다는 것이다. 두 번째 비교 요소인 전경은 움직이는 객체들의 집합을 의미하고, 세 번째 비교 요소인 배경은 전경을 제외한 나머지 비디오 정보를 의미한다. 이러한 비교 방법은 동영상 제작 과정에 근거한 것으로써 사용자로 하여금 직관적인 비교를 할 수 있게 한다. 또한 질의 신을 직접 구성할 수 있게 하였고, 각각의 비교요소에 가중치를 부여할 수 있도록 하여서 사용자의 검색의도를 자유롭게 반영할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 동영상이 가지고 있는 의미 정보를 검색에 완전히 반영하지는 못하지만, 문맥을 통해서 부분적인 의미 정보를 사용할 수 있도록 하였으며, 질의 신 구성과 직관적인 비교 요소를 사용함으로써 사용자의 검색 의도를 최대한 반영하고자 하였다.
In recent years the demand for digital video and image communications has been increased tremendously. On the other hand, video communications requires very much bandwidth in comparison with other information types such as text and data. Thus to adapt with the bandwidth-limited channels, especially wireless channels, video source must be compressed extremely. A new video coding standard namely H.26L is being developed by Joint Video Team (JVT). In this paper performance of H.26L is analyzed in an AWGN environment.
Popular methods for extracting a text region in video images are in general based on analysis of a whole image such as merge and split method, and comparison of two frames. Thus, they take long computing time due to the use of a whole image. Therefore, this paper suggests the faster method of extracting a text region without processing a whole image. The proposed method uses line sampling methods, FFT and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 92% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image, and fast skipping of the images that do not contain a text.
As realistic media are widespread in various image processing areas, image or video compression is one of the key technologies to enable real-time applications with limited network bandwidth. Generally, image or video compression cause the unnecessary compression artifacts, such as blocking artifacts and ringing effects. In this study, we propose a Deep Residual Channel-attention Network, so called DRCAN, which consists of an input layer, a feature extractor and an output layer. Experimental results showed that the proposed DRCAN can reduced the total memory size and the inference time by as low as 47% and 59%, respectively. In addition, DRCAN can achieve a better peak signal-to-noise ratio and structural similarity index measure for compressed images compared to the previous methods.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 낮은 전송률에서 공간적 시간적 해상도를 tradeoff하는 새로운 비디오 코딩 알고리듬을 제안한다. 먼저 영상의 움직임을 측정하여 최적의 frame rate를 선택한다. DCT quantization parameter (QP)는 앞에서 결정된 frame rate와 주어진 bit rate에 따라 결정한다. 마지막으로, 본 논문은 skip된 비디오 영상에 대해 단순하고 효과적인 distortion 측정방법을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 H.263 TMN5 보다 영상 품질이 2 ㏈ 정도 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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