• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2355-2364
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• 1998

In conventional fractal decoding procedure, the reconstructed image is obtained by a rpredefined number of iterations starting with an arbitrary initial image. Its convergence speed depends on the selection of the initial image. It should be solved to get high speed convergence. In this paper, we theoretically reveal that conventional method is approximately decomposed into the decoding of the DC and AC components. Based on this fact, we proposed a novel fast fractal decoding algorithm made up of two steps. The averaged-image considered as an optimal initial image is estimated in the first step. In the second step, the reconstructe dimag eis genrated from the output image obtained in the first step. From the simulations, it is shown that the output image of the first step approximately converges to the averaged-image with only 15% calculations for one iteration of conventional method. And the proposed method is faster than various decoding mehtods and evenly equal to conventioanl decoding with the averaged-image. In addition, the proposed method can be applied to the compressed data resulted from the various encoding methods because it does not impose any constraints in the encoding procedure to get high decoding speed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.375-378
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• 1997

This research deals with a problem of reconstructing 3D surface structures from their 2D projections, which is an important research topic in computer vision. In order to provide robust reconstruction algorithm, that is reliable even in the presence of uncertainty in the range images, we first present a detailed model and analysis of several error sources and their effects on measuring three-dimensional surface properties using the space encoded range imaging technique. Our approach has two key elements. The first is the error modeling for the space encoding range sensor and its propagation to the 3D surface reconstruction problem. The second key element in our approach is the algorithm for removing outliers in the range image. Such analyses, to our knowledge, have never attempted before. Experimental results show that our approach is significantly reliable.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권3호
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• pp.425-434
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• 2011

The success of iris recognition depends mainly on two factors: image acquisition and an iris recognition algorithm. In this study, we present a system that considers both factors and focuses on the latter. The proposed algorithm aims to find out the most efficient wavelet family and its coefficients for encoding the iris template of the experiment samples. The algorithm implemented in software performs segmentation, normalization, feature encoding, data storage, and matching. By using the Haar and Biorthogonal wavelet families at various levels feature encoding is performed by decomposing the normalized iris image. The vertical coefficient is encoded into the iris template and is stored in the database. The performance of the system is evaluated by using the number of degrees of freedom, False Reject Rate (FRR), False Accept Rate (FAR), and Equal Error Rate (EER) and the metrics show that the proposed algorithm can be employed for an iris recognition system.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권10호
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• pp.130-139
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• 1994

Video compression algorithms are based on removing spatial and/or temproal redundancy inherent in image sequences by predictive(DPCM) encoding, transform encoding, or a combination of predictive and transform encoding. In this paper, each 8$\times$8 DCT coefficient of DFD(displaced frame difference) is adaptively quantized by one of the four quantizers depending on total distortion level, which is determined by characteristics of HVS(human visual system) and buffer status. Therefore, the number of possible quantizer selection vectors(patterns) is 4$^{64}$. If this vectors are coded, toomany bits are required. Thus, the quantizer selection vectors are limited to 2048 for Y and 512 for each U, V by the proposed method using SWAD(sum of weighted absolute difference) for discriminating vectors. The computer simulation results, using the codebook vectors which are made by the proposed method, show that the subjective and objective image quality (PSNR) are goor with the limited bit allocation. (17Mbps)

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.669-672
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• 1998

In this paper, w epropose a fast fractal coding method based on correlation coefficients of subblocks in input image. In the proposed method, domain pool is selected based on correlation analysis of input image and the isometry transform for each block is chosen based on the IFS method. To investigate the performance of the proposed method, we compared image quality and encoding time with full search PIFS method and jacquin's PIFS method. Experimental results show that proposed method yields nearly the same performance in PSNR, and its encoding time is reduced for images size of 512*512 compared with full search PIFS method and jacquin's PIFS method.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.589-598
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• 2003

기존의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 영역에서 프랙탈 영상압축은 B${\times}$B 블록 크기로 정의역과 치역블록을 구분한 후, 임의의 치역 블록에 대하여 모든 정의역 블록을 탐색하였다. 이러한 기존의 방법은 전체영상 대하여 정의역을 탐색함으로 부호화시 많은 시간이 소요되었다. 이러한 단점을 개선하고 화질을 개선하기 위해 본 논문에서는 DWT 영역에서 레벨과 대역별로 스케일 인자를 갖는 웨이브릿 기반 프랙탈 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 기반 영역에서 셀프 아핀 시스템을 이용하여 각각의 치역 블록에 대하여 정의역 블록을 선택할 때, 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨과 대역별로 AC 계수를 정의역으로 선택한다. 그래서 부호화 시간과 화질을 개선할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.6017-6037
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• 2017

In a multi-resolution image encoding system, the image is encoded into a single file as a layer of bit streams, and then it is transmitted layer by layer progressively to reduce the transmission time across a low bandwidth connection. This encoding scheme is also suitable for multiple decoders, each with different capabilities ranging from a handheld device to a PC. In our previous work, we proposed an edge adaptive hierarchical interpolation algorithm for multi-resolution image coding system. In this paper, we enhanced its compression efficiency by adding three major components. First, its prediction accuracy is improved using context adaptive error modeling as a feedback. Second, the conditional probability of prediction errors is sharpened by removing the sign redundancy among local prediction errors by applying sign flipping. Third, the conditional probability is sharpened further by reducing the number of distinct error symbols using error remapping function. Experimental results on benchmark data sets reveal that the enhanced algorithm achieves a better compression bit rate than our previous algorithm and other algorithms. It is shown that compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. The enhanced algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality at the intermediate stages of progressive image transmission.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.869-875
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• 2006

현재 정지 영상 압축에 가장 많이 쓰이고 있는 JPEG 부호기는 블록 단위의 이산 여현 변환과 양자화 과정을 이용한다. 이러한 JPEG부호화 방식은 다른 정지 영상 부호화 방식에 비해서 상당히 우수한 압축 효율을 나타내지만 저 비트율에서 정지 영상을 부호화 할 경우 거친 양자화 과정으로 인해 블록내의 고주파 성분 계수들을 잃기 때문에 복호했을 때 블록 단위로 블록킹 현상이 발생한다. 본 논문에서는 높은 압축율로 정지 영상을 JPEG 부호화 하였을 때 발생하는 블록킹 현상을 간단하게 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블록의 경계에서 나타나는 블록킹 현상을 $4{\times}4$ 블록 단위의 DCT 도메인에서 효율적으로 제거하는 방법으로 먼저 블록 경계에서 나타나는 블록킹 현상의 특징을 DCT 도메인에서 관찰하고, 그 후에 $4{\times}4$ 블록 단위의 효과적인 필터링 방법을 이용하여 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과에서는 다른 알고리즘에 비해서 제안하는 알고리즘의 객관적이고 주관적인 화질의 우수함을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.19-27
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• 2001

기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였다. 그리고 복호화 과정에서 각 레벨과 서브-트리별로 서로 다른 스케일 인자를 사용하여 압축률과 화질을 조절할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.219-226
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• 2007

본 논문은 HDR(High Dynamic Range) 영상을 기존의 JPEG 압축 방법을 이용하여 효율적으로 압축할 수 있는 방안을 제안한다. 입력 HDR 영상을 동적 영역 압축(Dynamic range compression)하여 통해 얻어지는 LDR(Low Dynamic Rage) 영상 및 HDR 영상과 LDR영상의 비율을 나타내는 비율 (Ratio) 영상으로 분리한다. LDR 영상은 하위 호환성을 유지하기 위해 기존의 JPEG 알고리듬을 이용하여 압축하며, 비율 영상은 각 블록별로 HVS(Human Visual System)이 인지하는 차이를 모델링 한 비용함수를 최소화 하도록 압축한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하면 동일한 조건에서 압축된 결과 영상에 왜곡이 적게 발생하게 되며, 컴퓨터 모의실험을 통해 그 유효성을 확인한다.