An increase in high-quality video service continually leads to the standardization of high-performance video codecs such as the versatile video coding standard. Although such codecs have improved coding efficiency in terms of high fidelity, a tremendous increase in the amount of video data is required for more efficient compression, especially for efficiently recognizing and analyzing the target within the millions of objects/events captured every day, such as those by surveillance systems. Therefore, newly established MPEG standardization efforts have studied the new generation of video compression standards for machine vision-oriented video. This paper presents the standardization trends in video coding for machines and discusses further directions for improvement.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.102-107
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2002
Compression coding based on block coding has been applied in image and video compression standard. But there is no block effect measurement due to block based image coding. In this paper, we propose a objective block effects measurement to reconstructed image using subblock DCT coding. Experimental results show that the block effects measures given by the suggested method agree well with the subjective ranking. This new objective measurement is simple and effective in measuring the block effect in the reconstructed image.
In this paper, the efficient motion estimation and compensation method for 3 dimensional wavelet transform is proposed. Recently, since the compression performance and scalable functionality are provided by wavelet transform, many researches have been carried out for applying to the video compression. For the temporal filtering, motion estimation and compensation techniques are used, but the unconnected pixels, which are produced by motion compensation result into the degradation of coding performance and quality of the picture. For the efficient motion compensated temporal filtering by reducing the number of these unconnected pixels, we propose the variable block size motion estimation and compensation method. Also we propose a method that determines the block size using rate-distortion optimization technique according to the local characteristics of the frame. The simulation results show the improved performances than the MPEG-4 scalable coding methods and the 3 dimensional wavelet coding methods using fixed block size motion estimation and compensation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.7
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pp.1515-1522
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1997
Several image coding algorithms have been developed for the telecommunication and multimedia systems with high image quality and high compression ratio. In order to achieve low entropy and distortion, the system should pay great cost of computation time and memory. In this paper, the uniform cubic lattice is chosen for Lattice Vector Quantization (LVQ) because of its generic simplicity. As a transform coding, the Discrete Wavelet Transform (DWT) is applied to the images because of its multiresolution property. The proposed algorithm is basically composed of the biorthogonal DWT and the uniform cubic LVQ. The multiresolution property of the DWT is actively used to optimize the entropy and the distortion on the basis of the distortion-rate function. The vector codebooks are also designed to be optimal at each subimage which is analyzed by the biorthogonal DWT. For compression efficiency, the vector codebook has different dimension depending on the variance of subimage. The simulation results show that the performance of the proposed coding mdthod is superior to the others in terms of the computation complexity and the PSNR in the range of entropy below 0.25 bpp.
A three dimensional fractal coding with a perceptually enhanced matching is proposed. Since most of medical images (e.g. computed tomography or magnetic resonance image) have three dimensional character, the searching region is extended to adjacent slices. For perceptually enhanced matching, a high frequency booster filter is used for prefiltering of the original image, and the least mean square error matching is applied to this edge enhanced image rather than the original image. From the simulation with the magnetic resonance images ($255{\times}255$, 8bits/pixel). the proposed algorithm provides excellent image quality with compression rations higher than 10. Compared to existing fractal coding the algorithm also provides better subjective image quality with higher compression ratio.
Recently, block-based transforms, like discrete cosine transform (DCT), have been widely used in image and video coding standards, but block-based transforms have a weak point with blocking effect. However, the integer lapped orthogonal transform (ILOT) is a tool for block-based coding with bases functions that overlap near blocks, so it has a strong point against blocking effect. Although it has slightly higher arithmetic complexity than the DCT, the coding gain is significantly higher with much less blocking artifacts. This paper introduces the integer lapped orthogonal transforms and discrete cosine transform. And we compare the performance of DCT with ILOT which is proposed a new efficient method for image coding applications.
101 coding scheme, one of sliding block coding techniques, provides practically attractive features in some compression applications for image sources such as facsimile. This paper presents a new simple model of 101 coder. The results show that the entropy of the output of the 101 coder can be reduced close to the rate distortion bound of a binary first-order markov source.
This paper is to propose a scalable video coding scheme for adaptive digital hologram video service for various reconstruction environments. It uses both the light source information and digital hologram at both the sending side and the receiving side. It is a resolution-scalable coding method that scales the resolution, that is, the size of the reconstructed image. The method compresses the residual data for both the digital hologram and the light source information. For the digital hologram, a lossy compression method is used, while for the light source information, a lossless compression method is used. The experimental results showed that the proposed method is superior to the existing method in the image quality at the same compression ratio. Especially it showed better performance than the existing method as the compression ratio becomes higher.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.10
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pp.2704-2712
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1998
In this paper, a MRI image compression technique, which allocates bits effectively by using lossless coding for region having important infommtion to decide disease and lossy coding for the rest, is proposed. In the proposed method, for MHI images needed to rccognize disk disease, we recognizc region having important objects by using the characteristics of c1isease. As the recognized region is imrxlrtant to decide whether disease exists or not, it is compressed by lossless coding and the rest is compressed by lossy coding, Also for the region compressed by lossy coding, we can obtain fine reconstructed images without blocking effect by adopting fractal coding in wavelet transform domain.
Mathematical morphology skeleton image processing makes many partial skeleton image planes from an original binary image. And the original binary image can be reconstructed without any distortion by summing the first partial skeleton image plane and each dilated partial skeleton image planes using the same structuring element. Especially compression effects of Elias coding to the morphological globally minimal skeleton(GMS) image, is better than that of PCX and Huffman coding. And then this paper proposes mathematical morphological GMS image processing which can be applied to a binary image transmitting for facimile and big size(bigger than $64{\times}64$ size) bitmap fonts storing in a memory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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