• 제목/요약/키워드: consistent video quality

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Warping을 이용한 움직임 보상을 통한 3차원 의료 영상의 압축 (Interframe Coding of 3-D Medical Image Using Warping Prediction)

  • 소윤성;조현덕;김종효;나종범
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.223-231
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    • 1997
  • 본 논문에서는 3차원 의료 영상의 압축을 위한 인터프레임 부호화 방법을 제안한다. 슬라이스 사이의 변화를 뼈나 조직의 움직임으로 간주하여 움직임 보상 기법을 통해 이전 프레임으로부터 현재 프레임을 예측하고, 변환 부호화를 사용하여 오차 영상을 압축한다. 의료 영상의 슬라이스 사이의 복잡한 변화를 잘 예측하기 위해 동영상 부호화에서 가장 널리 사용되는 블럭 정합 알고리즘 (BMA) 대신 bilinear 변환을 통한 영상 warping을 사용하였다. 이 warping 방법은 슬라이스 사이에서 object가 없어지는 경우 예측 성능이 저하되는데, 이러한 단점을 보완하기 위해 블럭 겹침 움직임 보상 (OBMC) 기법을 결합하였다. 움직임 보상된 오차 영상의 부호화에는 EZW 부호화를 사용하였고, 이 때 각 프레임의 wavelet 계수의 양자화 오차를 동일하게 하여 프레임마다 일정한 화질을 얻도록 하였다. 모의 실험에서 warping을 사용한 인터프레임 부호화는 각 프레임을 독립적으로 부호화하는 방식보다 높은 압축 성능을 보였고, OBMC를 결합함으로써 warping만을 사용했을 때보다 성능이 더 개선되었다.

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Object Detection Based on Deep Learning Model for Two Stage Tracking with Pest Behavior Patterns in Soybean (Glycine max (L.) Merr.)

  • Yu-Hyeon Park;Junyong Song;Sang-Gyu Kim ;Tae-Hwan Jun
    • 한국작물학회:학술대회논문집
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    • 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.89-89
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    • 2022
  • Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.

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