In this paper, we propose a fast variable block matching algorithm for motion estimation based on bit-patterns. Motion estimation in the proposed algorithm is peformed after the representation of image sequence is transformed 8-bit pixel values into 1-bit ones by the mean pixel value of search block, which brings a short searching time by reducing the computational complexity. Moreover, adaptive searching methods according to the motion information of the block make the procedure of motion estimation efficient by eliminating unnecessary searching processes of low motion block and deepening a searching procedure in high motion block. Experimental results show that the proposed algorithm provides bettor performance - average 0.5dB PSNR improvement and about 99% savings in the number of operations - than full search Hock matching algorithm with a fixed block size.
The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.395-413
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2016
Image authentication is a technique aiming at protecting the integrity of digital images. Reversible image authentication has attracted much attention of researcher because it allows to authenticate tampered regions in the image and to reconstruct the stego image to its original version losslessly. In this paper, we propose a new, reversible image authentication scheme based on adaptive prediction error expansion (PEE) technique. In the proposed scheme, each image block is classified into smooth or complex regions. Then, according to the characteristic of each block, the authentication code is embedded adaptively to achieve high performance of tamper detection. The experimental results demonstrated that the proposed scheme achieves good quality of stego images. In addition, the proposed scheme has ability to reconstruct the stego image to its original version, if no modification is performed on it. Also demonstrated in the experimental results, the proposed scheme provides higher accuracy of tamper detection than state-of-the-art schemes.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1693-1702
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1999
This paper proposes the use of an adaptive Wiener filter for edge-preserving image filtering. Images are partitioned into a set of blocks of pixels which is divided into five subsets of blocks according to their edge contents and orientations. Each subset of blocks is used to define a covariance matrix, from which a Wiener filter is derived. Five covariance matrices and Wiener filters are thus obtained. An image-block classifier using the five sets of covariance matrices of the class is designed to classify each incoming block of pixels according to its edge content in the presence of noise. Experimental results are included to verify the usefulness of the proposed method.
In this paper, we propose an error resilience video coder which uses a hybrid error concealment algorithm. Firstly, the algorithm uses the error concealment with data hiding. If the hiding information is lost, the motion vector of lost macroblock is computed with adaptive selection of adjacent motion vectors and OBMC (Overlapped Block Motion Compensation) is applied with this motion vector. We know our algorithm is more effective in case of continuous GOB. The results show more significant improvement than many temporal concealment methods such as MVRI (Motion Vector Rational Interpolation) or existing error concealment using data hiding.
In this paper, we propose an adaptive search range decision algorithm for fast motion estimation of video coding. Block matching algorithm for motion vector estimation that improves coding efficiency by reduction of temporal redundancy has trade-off problem between the motion vector accuracy and the complexity. The proposed algorithm playing as a pre-processing of fast motion estimation adaptively determines the motion search range by the local statistics of neighboring motion vectors. resulting in dramatic reduction of the computational cost without the loss of coding efficiency. Experimental results show the capability of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.425-428
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2005
This paper is made up Advanced Image Coding(AIC) that combines algorithms from next generation image coding standard, H.264/MPEG-4 Part 10 advanced video coding(AVC) and still image compression standard, JPEG(Joint Photographic Experts Group). AIC combines intra frame block prediction from H.264 with a JPEG style discrete cosine transform and quantization, followed by Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding(CABAC) as used in H.264. In this paper, we analyzes the efficiency of the AIC algorithm and JPEG and JPEG-2000, and it presents of result.
Motion Estimation(ME) has been developed to reduce temporal redundancy in digital video signals and increase data compression ratio. ME is an Important part of video encoding systems, since it can significantly affect the output quality of encoded sequences. However, ME requires high computational complexity, it is difficult to apply to real time video transmission. for this reason, motion estimation algorithms with low computational complexity are viable solutions. In this paper, we present an efficient method with low computational complexity based on spatial and temporal correlations of motion vectors. The proposed method uses temporally and spatially correlated motion information, the motion vector of the block with the same coordinate in the reference frame and the motion vectors of neighboring blocks around the current block in the current frame, to decide the search pattern and the location of search starting point adaptively. Experiments show that the image quality improvement of the proposed method over MVFAST (Motion Vector Field Adaptive Search Technique) and PMVFAST (Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique) is 0.01~0.3(dB) better and the speedup improvement is about 1.12~l.33 times faster which resulted from lower computational complexity.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.442-454
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2002
It's noticed that the SA-DCT (Shape-Adaptive Discrete Cosine Transform) produces different 2-dimensional transform coefficients according as the first 1-dimensional transform is applied in horizontal or vertical direction for an arbitrarily shaped boundary block. Performing the first 1-dimensional transform in the direction, which has higher spatial correlation or smaller shifting distance, can compact the energy on the smaller number of AC coefficients around DC. This paper shows, experimentally, the compaction capability improvement by choosing the first 1-dimensional transform direction with higher spatial correlation or smaller shifting distance. Two adaptive selection methods are proposed to decide efficiently the spatial direction with higher correlation in a boundary block. One is based on the gradients between DC coefficients of neighboring and current blocks, and the other is based on the final coding efficiency that means the number of bits required for coding the block. Using the MPEG-4 video coder, the proposed method shows coding efficiency gain up to 10.87% compared to the conventional SA-DCT method.
This paper proposes an efficient coding method of the depth-map which is different from the natural images. The depth-map are so smooth in both inner parts of the objects and background, but it has sharp edges on the object-boundaries like a cliff. In addition, when a depth-map block is decomposed into bit planes, the characteristic of perfect matching or inverted matching between bit planes often occurs on the object-boundaries. Therefore, the proposed depth-map coding scheme is designed to have the bit-plane unit coding method using the adaptive XOR method for efficiently coding the depth-map images on the object-boundary areas, as well as the conventional DCT-based coding scheme (for example, H.264/AVC) for efficiently coding the inside area images of the objects or the background depth-map images. The experimental results show that the proposed algorithm improves the average bit-rate savings as 11.8 % ~ 20.8% and the average PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) gains as 0.9 dB ~ 1.5 dB in comparison with the H.264/AVC coding scheme. And the proposed algorithm improves the average bit-rate savings as 7.7 % ~ 12.2 % and the average PSNR gains as 0.5 dB ~ 0.8 dB in comparison with the adaptive block-based depth-map coding scheme. It can be confirmed that the proposed method improves the subjective quality of synthesized image using the decoded depth-map in comparison with the H.264/AVC coding scheme. And the subjective quality of the proposed method was similar to the subjective quality of the adaptive block-based depth-map coding scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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