각종 시각 매체들이 발달함에 따라 대부분의 영상들은 고화질의 영상을 사용하고 있다. 그 만큼 전송할 때 많은 용량을 전송해야 하기 때문에 압축된 형태를 지향하고 있으며 이뿐만 아니라 소형기기의 디스플레이 장치에 알맞은 영상을 제공해야 하는 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상을 축소/확대하여 계산 량을 줄이면서 디스플레이 장치에 알맞은 영상 크기 조절 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 DCT 영역에서 영상의 해상도를 조절할 수 있기 때문에 기존의 방법들에 비해 높은 PSNR 값을 보인다.
영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다. 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
본 논문은 문자가 포함된 영상에서 문자의 가독성은 유지하면서 영상을 압축하고 복원하는 효율적인 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 문서 분할, Quincunx 다운샘플링, (5/3) 웨이블릿 리프팅 그리고 서브밴드별 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 방법을 기반으로 하여 구축되었다. 부호화 과정에서는 Quincunx 다운샘를링과 서브밴드 SPIHT 부호화 방법을 사용하여 부호화 수행 시간을 단축하였으며 산술 부호화를 적용하여 SPIHT 부호기의 비트스트림을 더욱 압축하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 확인할 수 있도록 하였으며, 여러 가지 양자화를 적용하여 제안한 SPIHT에 기반한 문서 압축 시스템의 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다.
본 논문은 Independent JPEG Group의 JPEG 복호과정에 대해서 설명한다. IJG JPEG의 복호과정은 JPEG 표준 사양과 동일한 entropy decoding, inverse quantization, inverse DCT, MCU disassembly 과정을 거친다. IJG JPEG의 특징적인 개념으로는 iMCU, rowgroup, context, huffman optimization, 2-pass quantization, upsampling, downsampling등이 있다. 본 논문은 IJG JPEG의 복호과정에 대한 전반적인 설명과 구성 모듈에 대한 기능을 기술한다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 적용한 광대역 음성부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안한 음성부호화 알고리즘은 split-band 구조를 가지며, 16 kHz로 sampling된 입력신호를 QMF를 이용해서 동일한 대역폭을 갖는 두 개의 subband 신호로 나누고 이를 8kHz의 sampling율을 갖도록 downsampling 한다. 그리고 저대역 신호는 GSM-EFR 음성부호화 알고리즘을 이용하여 부호화하고, 고대역 신호는 DWT(Discrete Wavelet Transform)을 적용하여 subband로 나누어 부호화하였다. 각 subband에서 양자화 된 파라미터는 IDWT(Inverse DWT)과정을 거쳐서 upsampling되고 합성 QMF를 통과시켜 최종 합성음을 구하였다. 제안한 음성부호화기는 저대역 신호의 GSM-EFR 부호화에 12.2 kbps, 웨이브렛 변환을 이용한 고대역 신호의 부호화에 7.8 kbps로 전체 20 kbps의 전송율을 가지면서 G.722 표준안의 56 kbps에서의 합성음과 비슷한 음질을 나타내었다.
Image resizing is to change an image size by upsampling or downsampling of a digital image. Most still images and video frames are given in a compressed domain on digital media. Image resizing of a compressed image can be performed in a spatial domain via decompression or recompression. In general, resizing of a compressed image in a compressed domain is much faster than that in a spatial domain. In this paper, we propose an approach to resize images in the integer discrete cosine transform (DCT) domain, which exploits the multiplication-convolution property of DCT.
Realizations of multirate converters are proposed using periodically time-varying (PTV) structures. By exploiting the computational redundancy of the filtering operation in a multirate filter, it is possible to implement the filter with much less hardware. In the proposed implementations, several coefficients time-share in a periodic fashion the hardware of one multiply-and-add. Therefore, each multiply-and-add circuit performs different coefficient scalings at different time instants within a period. Compared to the direct form realization, the proposed realizations reduce the hardware of an interpolator and a decimator by a factor of approximately U and M, respectively, while retaining the same processing speed, where U and M are the upsampling and downsampling factors, respectively. The approach can be used to obtain realizations for sampling rate conversion by a rational factor of U/M, where U and M are relatively prime, in which case hardware reduction by a factor of approximately UM can be achieved.
비디오 프레임의 크기를 축소하거나 확대할 때, 응용에 따라서는 입력 및 출력이 8${\times}$8 블록 DCT 계수들로 구성되도록 할 필요가 있다. 선형 변환이고 유니터리(unitary) 변환의 일종인 DCT에는 행렬 곱셈에 대한 분배 법칙이 성립한다. 이러한 사실을 이용하여 두가드, 묵허지, 박 등은DCT 영역에서 비디오 프레임들의 크기를 축소하는 방법들을 제안하였다. 이러한 방식으로 영상을 축소 후 확대하면 원 영상의 저 주파수 DCT 계수들이 잘 보존된다. 즉, 원 상(축소되기 전의 영상)과 예측된 영상(축소 후 확대된 영상)의 차이를 부호화 해야 되는 경우 부호화 효율이 매우 높아진다. 이러한 것은 스케일러빌러터를 이용한 비디오 부호화에 바람직한 사실이다. 본 논문에서는 이전의 방식들의 연장선 상에서 가로 세로 각각 2:1로 축소하고 다시 2:1로 확대할 때 DCT 블록의 크기를 다양이 하였다. 실험에 의하면 DCT 블록 크기를 크게 할수록 PSNR 값이 커짐을 알 수 있었다. 그러나, 계산상의 복잡도 역시 커질 것으로 예상된다. 본 논문의 실험 결과는 압축 영역 영상 축소 및 확대를 위한 고속 알고리즘 개발에 중요한 데이터가 될 것으로 생각한다.
2014년 서울시는 시민의 목소리에 신속한 응대를 목표로 '서울특별시 응답소' 서비스를 시작하였다. 접수된 민원은 내용을 바탕으로 카테고리 확인 및 담당부서로 분류 되는데, 이 부분을 자동화시킬 수 있다면 시간 및 인력 비용이 감소될 것이다. 본 연구는 2010년 6월 1일부터 2017년 5월 31일까지 7년치 민원 사례 17,700건의 데이터를 수집하여, 최근 화두가 되고 있는 XGBoost 모델을 기존 RandomForest 모델과 비교하여 한국어 텍스트 분류의 적합성을 확인하였다. 그 결과 RandomForest에 대비 XGBoost의 정확도가 전반적으로 높게 나타났다. 동일한 표본을 활용하여 업 샘플링과 다운 샘플링 시행 후에는 RandomForest의 정확도가 불안정하게 나타난 반면, XGBoost는 전반적으로 안정적인 정확도를 보였다.
본 논문은 디블러링(Deblurring) 계산 시간을 단축하면서 복원된 영상의 텍스처 및 에지의 선명도를 동시에 강화할 수 있는 다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법을 제안하고자 한다. 먼저 상대적으로 긴 노출 시간에서 촬영된 번짐(Blurring) 결함이 발생한 두 장의 번짐 영상과 짧은 노출에서 촬영된 번짐이 없지만 잡음 성분이 많은 한 장의 잡음 영상을 취득한다. 그리고 처리 속도 개선을 위해 촬영된 다중 입력 영상을 두 배로 다운 샘플링 한 후, 전체 영상에서 추출된 영상 패치 또는 에지 패치에 기반한 점 확산 함수(PSF: Point Spread Function) 추정 기법을 도입해서 점 확산 함수 추정에 소요되는 계산 시간을 효과적으로 단축할 것이다. 입력 영상의 다운 샘플링으로 인해 열하된 미세한 텍스처 성분의 표현 능력을 보완하고 번짐현상이 제거된 복원 영상을 재현하기 위해 텍스처 향상을 위한 디블러링 기법을 개발 및 적용할 것이다. 마지막으로 입력 영상과 동일한 영상 크기로 복구하기 위해 잡음 영상의 선명한 에지 성분을 활용한 업 샘플링 기법을 적용할 것이다. 제안된 방법을 통해 기존의 디지털 카메라 적용에 걸림돌이 되었던 디블러링 처리 속도 시간을 단축할 수 있었고 동시에 텍스처 및 에지의 미세한 성분도 복원할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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