Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.1
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pp.9-12
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2010
This paper presents design and implementation of infrared thermal image processing system based on the digital media processor for disaster monitoring. The digital thermal image processing board is designed and implemented by using commercial chips such as DM642 processor and video encoder, video decoder. The implemented functions for disaster monitoring are to analyze temperature distribution of a monitoring infrared thermal image and to detect disaster situation such as fire. For the input of infrared thermal image processing system, an infrared camera of type of the $320\;{\times}\;240\;{\mu}$-bolometer is used. The required functions are confirmed with 10 frame/second of processing performance by testing of the prototype and Practicality of the system was verified.
In this paper, a new weighted prediction scheme is proposed to improve the coding efficiency for video scenes containing brightness variations. Conventional weighted prediction is applied by the reference picture and use only one weighted parameter set. Thus, it is only useful for GBV(Glabal Brightness Variation). In order to solve this problem, the proposed algorithm use three kind of schemes depending on situation. Experimental results show that maximum coding efficiency gain of the proposed method is up to 10.2% in luminance. Average computional time complexity is increased about 163% in encoder and about 101% in decoder.
An adaptive correlation noise model (CNM) construction algorithm is proposed in this paper to increase the efficiency of parity bits for correcting errors of the side information in transform domain Wyner-Ziv (WZ) video coding. The proposed algorithm introduces two techniques to improve the accuracy of the CNM. First, it calculates the mean of direct current (DC) coefficients of the original WZ frame at the encoder and uses it to assist the decoder to calculate the CNM parameters. Second, by considering the statistical property of the transform domain correlation noise and the motion characteristic of the frame, the algorithm adaptively models the DC coefficients of the correlation noise with the Gaussian distribution for the low motion frames and the Laplacian distribution for the high motion frames, respectively. With these techniques, the proposed algorithm is able to make a more accurate approximation to the real distribution of the correlation noise at the expense of a very slight increment to the coding complexity. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the average peak signal-to-noise ratio of the decoded WZ frames by 0.5 dB to 1.5 dB.
We propose the optical sensor network using optical CDMA with bipolar receiver and modified Pseudorandom Noise codes which are widely used in the wireless communication network. We numerically analyze the performances in the optical sensor network. In the proposed network, multiple access interferences between two sensors are suppressed by performing synchronization between the optical encoder and the optical decoder and adjusting the delay times of optical delay lines. Numerical simulations confirm that the performance can be acquired by suppressing the beat noise among optical signals as the number of sensors increases.
A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.173-179
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2002
In this paper, we suggest more precise performance analysis method of turbo interleavers based on two criteria; performance bounds like Union Bound and weight frequency of codewords. In order to present our new method, we employ block pseudo random, and so-called prime interleavers in compliance of 3GPP standard, respectively, We also applied this method to S-random interleavers that have different window size, S. 3GPP complied turbo encoder, decoder, and AWGN channel are implemented by using MATLAB for our performance analysis. According to our analysis, both criteria should be taken into account coincidently to predict the performance of newly designed interleavers.
MPEG-V(ISO/IEC 23005) standardizes normative sensory effects metadata and sensory devices command for adapting the sensory effects between the virtual world and the real world. MPEG-V(Virtual) standardization has been carried out by 3DG(Dimensional Graphics) ad-hoc group inside MPEG Working Group(ISO IEC JTC1/SC29/WG11). For the scent effect, one of the sensory effects within MPEG-V, we proposed an olfactory interaction model including electronic nose and scent display to the ad-hoc group. Recently, we proposed types and elements related to the electronic nose as a sensor defined in MPEG-V standard for olfactory interaction. At the 114th MPEG meeting, the types and elements were consequently reflected on MPEG-V CD(Committee Draft) 4th edition. In this paper, we implement an electronic nose system applicable to MPEG-V standard by using MPEG-V schema, encoder, and decoder in order to assess their adequacy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.841-846
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2010
This paper presents design and implementation of an intelligent video surveillance system. The proposed system has advantages of management efficiency and operation robustness unrelated to working condition compared to conventional CCTV based system. The system hardware is designed and implemented by using commercial chips such as digital media processor and video encoder, video decoder and the functions of software are to analyze temperature distribution of a infrared image and to detect disaster situation such as fire. The required functions are confirmed by testing of the prototype and we verified practicality of the system.
Distributed compressed video sensing (DCVS) is a framework that integrates both compressed sensing and distributed video coding characteristics to achieve a low complexity video sampling. In DCVS schemes, motion estimation & motion compensation is employed at the decoder side, similarly to distributed video coding (DVC), for a low-complex encoder. However, since a simple BCS-SPL algorithm is applied to a residual arising from motion estimation and compensation in conventional MC-BCS-SPL (motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber) scheme, the reconstructed visual qualities are severly degraded in Wyner-Ziv (WZ) frames. Furthermore, the scheme takes lots of iteration to reconstruct WZ frames. In this paper, the conventional MC-BCS-SPL algorithm is improved to be operated in more effective way in WZ frames. That is, first, the proposed algorithm calculates a correlation coefficient between two reference key frames and, then, by selecting adaptively the reference frame, the residual reconstruction in pixel domain is performed to the conventional BCS-SPL scheme. Experimental results show that the proposed algorithm achieves significantly better visual qualities than conventional MC-BCS-SPL algorithm, while resulting in the significant reduction of the decoding time.
Kim, Young-Mo;Jang, Se-Young;Park, Byeong-Chan;Bang, Kyung-Sik;Kim, Seok-Yoon
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.7
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pp.93-100
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2019
In this paper, we propose an intelligent marketing service system that can provide custom advertisements and events to both businesses and customers by identifying the location and contents using the ultrasonic signals and feature information in voice signals. We also develop the encoding and decoding algorithm of ultrasonic signals for this system and analyze the performance evaluation results. With the development of the hyper-connected society, the on-line marketing has been activated and is growing in size. Existing store marketing applications have disadvantages that customers have to find out events or promotional materials that the headquarters or stores throughusing the corresponding applications whenever they visit them. To solve these problems, there are attempts to create intelligent marketing tools using GPS technology and voice recognition technology. However, this approach has difficulties in technology development due to accuracy of location and speed of comparison and retrieval of voice recognition technology, and marketing services for customer relation are also much simplified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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