• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.258-271
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• 2020

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.112-119
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• 2002

본 논문에서는 계수분할을 이용한 개선된 웨이블릿 패킷 영상 부호화 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 전체 압축시간을 단축을 위해 엔트로피를 이용하여 영상을 웨이블릿 패킷 분할하고, 부대역간 상관성을 이용하여 계수들을 제로트리 방식으로 부호화하여 비트율 및 왜곡 성능을 개선한다. 영상 복원시 오차 감소를 위해 각 주파수 부대역간의 상관성을 이용하여 새로운 부모-자식노드 관계를 추출하고, 이를 이용하여 계수들에 대한 부호화 순서를 결정한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 웨이블릿 패킷영상 부호화 알고리듬에 대한 성능 평가를 위해 텍스처 이미지에 대해 기존의 알고리듬과 비트율과 제곱오차에 대한 비교 평가하였으며, 비트율 및 왜곡 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1383-1386
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• 1997

Discrete cosine transform(DCT) is the most popular block transform coding in lossy mode. DCT is close to statistically optimal transform-the Karhunen Loeve transform. In this paper, a module for DCT encoder is made with TMS320C80 based on JPEG and MPEG, which are intermational standards for image compression. the DCT encoder consists of three parts-a transformer, a vector quantizer and an entropy encoder.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.743-746
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• 2001

An improved zerotree-structure based wavelet coding algorithm is proposed. When the descendants of a significant coefficient are all zerotree, its four-childs are coded respectively in conventional EZW. But in the proposed algorithm, a new symbol is assigned for the significant coefficient. Entropy for both methods are analyzed and new coding scheme is proposed. The experimental results show that the Proposed algorithm has a better performance than the original EZW algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.655-658
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• 2000

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 엔트로피 특징과 웨이브릿 모멘트의 융합에 의한 효율적인 영상기법을 제안한다. 엔트로피 특징은 밝기값의 국부적 변화도에 민감하고 벨리, 에지 등의 특징을 잘 검출한다. 이러한 특징을 밴드별 위치정보와 주파수정보를 모두 가지는 웨이브릿 모멘트와 융합하여 내용기반 영상검색에 효과적으로 적응하였다. 실험에 사용한 DB는 Corel Draw영상을 사용하였으며 실험 결과, 기존의 검색 방법들에 비해 매우 우수한 검색 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.70-71
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• 2010

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.240-244
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• 2003

최근 디지털 영상 사용의 증가로 인해 자동적인 영상 색인과 검색에 관한 연구가 진행되고 있지만 일반 영상을 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다 본 논문에서는 특징 융합을 이용한 관련성 귀환 영상 검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 GLCM의 Contrast, Engergy 그리고 Entropy를 특징 값으로 사용하였고, 특징 융합과 관련성 귀환을 검색시스템에 적용하고 성능을 평가하였다. 7 가지 종류의 영상으로 구성된 실험 데이터베이스를 사용하여 실험 결과, 개별적 특징 값인 Energy 보다 융합 특징 값을 사용한 검색 결과가 무귀환에서 4%, 1차 귀환에서 4%의 Retrieval Precision이 증가함을 볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.177-180
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• 2001

본 논문에서는 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 분류 방법을 제안한다. 분류 대상이미지는 인터넷상의 다양한 이미지들 중 오브젝트 이미지이대 웹 에이전트를 통하여 획득하고 정규화 과정을 거친다. 획득한 이미지를 분류하기 위한 특징은 웨이블릿 변란 후 추출된 질감 특징이다. 추출된 질감 특징을 이용하여 학습패턴을 생성하고 신경망을 학습한다. 그리고 구성된 신경망 분류기로 이미지를 분류한다. 본 연구에서는 다양한 질감 특징들 중에서 대비(contrast), 에너지(energy), 엔트로피(entropy)를 이용하여 특징을 추출한다. 실험에 사용한 데이터는 30종류에 대하여 각각 10개씩, 300개의 이미지들을 학습 데이터, 테스트 데이터로 사용하여 구성된 분류기의 인식률을 실험하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.753-756
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• 1998

본 논문은 연속적인 수화 동영상에 있어서 가장 의미가 있는 손 영역을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 부자연스러운 센서 등을 피하고 사용자 친화성과 범용성 및 실시간 구현을 도모하기 위하여 흑백 동영상의 처리가 요구된다. 농아자의 수화를 인식하기 위해 전철로서, 복잡한 배경으로부터 손 영역의 검출은 매우 중요하다. 정확한 손 영역의 검출로 수화 인식률의 개선과 영상처리의 고속화가 가능하다. 제안한 방법은 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정하여 배경영상과 분리를 행한 후, 손 영역에 대한 추적을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1283-1291
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• 2001

본 논문에서는 웨이브렛 영역에서 엔트로피 특징과 웨이브렛 모멘트의 융합에 의한 효율적인 영상기법을 제안한다. 엔트로피 특징은 밝기값의 국부적 변화도에 민감하고 밸리, 에지 등의 특징을 잘 검출한다. 이러한 특징을 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트와 잘 융합하여 내용기반 영상검색에 효과적으로 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Corel Draw Photo 영상을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 기존의 웨이브렛 모멘트로 구한 검색율보다 11%이상 향상되어 매우 우수한 검색 성능을 보임을 확인하였다.