에러가 존재하는 전송 환경에서 압축된 영상을 전송하는 경우, 일정한 화질을 유지하기 위해서는 에러 은닉 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록 기반의 영상 압축에 있어서 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 영역에서 슬라이스 단위의 에러가 발생했을 경우, 에러가 발생한 블록에 이웃하는 상 하 블록의 경계 화소를 이용하여 손상된 블록의 상 하 외곽 영역의 세밀한 에지 방향성을 찾아 각각 부분 복원을 한다. 그리고 복원되지 않은 내부 영역은 이웃한 경계 화소를 이용하여 블록 내의 전체적인 에지 방향성을 찾아 적응적으로 최종 복원 영상을 만들어 내는 2단계의 경계 정합 기법이다. 이 기법은 기존의 에러 은닉 방식보다 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 에지를 흐름을 잘 복원하여 객관적 주관적으로 우수한 복원 영상을 얻게 해준다.
Kim, Dong-Wook;Kim, Woo-Youl;Yoo, Jisang;Seo, Young-Ho
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.707-720
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2014
This paper proposes a face tracking scheme that is a combination of a face detection algorithm and a face tracking algorithm. The proposed face detection algorithm basically uses the Adaboost algorithm, but the amount of search area is dramatically reduced, by using skin color and motion information in the depth map. Also, we propose a face tracking algorithm that uses a template matching method with depth information only. It also includes an early termination scheme, by a spiral search for template matching, which reduces the operation time with small loss in accuracy. It also incorporates an additional simple refinement process to make the loss in accuracy smaller. When the face tracking scheme fails to track the face, it automatically goes back to the face detection scheme, to find a new face to track. The two schemes are experimented with some home-made test sequences, and some in public. The experimental results are compared to show that they outperform the existing methods in accuracy and speed. Also we show some trade-offs between the tracking accuracy and the execution time for broader application.
This study analyzed the knit wear trend, which has gained attention as a sensuous and luxury item, through collection magazines, and used the technique of hand-knit to produce and present the knit wear that was designed based on the study results. Accordingly, the purpose of this study is to raise awareness of the expansion of hand knit's new expression techniques and expression areas and to verify its possibility as a higher value-added product. The trends of hand-knit wear resulted from the analysis of collections divided into the following four groups, and the knit designs were also grouped accordingly: First was "The design using object." The trend survey showed the results that the form of drops or flowers was often used as a factor of object. Accordingly, as for the study design, the drop-knitting technique, which is one of the pattern knitting techniques, was used to present a design that employed drops as the object. Second was "The design matched with woven material." It is a way to emphasize aesthetic formativeness and at the same time to activate the area of knit design by matching woven material, which is different from knit in texture, with knit. This study presented a design that tried to combine knit texture and woven material by connecting denim material with various textures and colors. Third was "The design to express see-through." A sense of showing through knit wear was expressed through changes in the type of thread or knitting technique. In this study, the sense of see-through was expressed using piano wires and wool threads and through changes in the thickness of needle. Fourth was "The design to emphasize coloring." It was analyzed that regarding the production of hand knit, the method of coloring expression was to express points, lines and sides or to create harmony by changing the material's color or texture to show particular objects or shapes. In this study, a jacket was designed using the method to express points, lines and sides by changing the material's color.
Automatic image registration is an essential element of remote sensing because remote sensing system generates enormous amount of data, which are multiple observations of the same features at different times and by different sensor. The general process of automatic image registration includes three steps: 1) The extraction of features to be used in the matching process, 2) the feature matching strategy and accurate matching process, 3) the resampling of the data based on the correspondence computed from matched feature. For step 2) and 3), we have developed an algorithms for automated registration of satellite images with RANSAC(Random Sample Consensus) in success. However, for step 1), There still remains human operation to generate GCP Chips, which is time consuming, laborious and expensive process. The main idea of this research is that we are able to automatically generate GCP chips with comer detection algorithms without GPS survey and human interventions if we have systematic corrected satellite image within adaptable positional accuracy. In this research, we use SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) algorithm in order to detect the comer. SUSAN algorithm is known as the best robust algorithms for comer detection in the field of compute vision. However, there are so many comers in high-resolution images so that we need to reduce the comer points from SUSAN algorithms to overcome redundancy. In experiment, we automatically generate GCP chips from IKONOS images with geo level using SUSAN algorithms. Then we extract reference coordinate from IKONOS images and DEM data and filter the comer points using texture analysis. At last, we apply automatically collected GCP chips by proposed method and the GCP by operator to in-house automatic precision correction algorithms. The compared result will be presented to show the GCP quality.
본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 기존의 변이 영상 획득 방법들에 비하여 시간 대비 정확도가 우수한 기법을 제안하고 H/W로 구현한다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능한 화소 대 화소의 움직임 추정 기법을 이용한다. 움직임 추정 기법은 영상 내 텍스쳐의 분포 특성과 무관하게 정합 윈도우의 유사성에만 의존하기 때문에 추출된 변이정보의 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해서 영상의 국부 특성에 따른 가변 크기 윈도우 정합 기법을 도입하고, 영상 내 텍스쳐가 균일한 부분 및 물체의 윤곽선 부분에서도 높은 정확도를 얻는다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능하도록 수행속도에 최적화된 하드웨어로 설계된다. 하드웨어는 Verilog-HDL로 설계하였고, Hynix $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 사용하여 게이트수준으로 합성하였다. 구현한 하드웨어는 최대 120MHz의 클록 주파수에서 초당 15 프레임을 안정적으로 처리할 수 있었다.
본논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력 도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성 되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 워하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.
In this study, we generated DSM(Digital Surface Model)s and orthophotos with both LIDAR data and scanned aerial photos and compared them with those generated from only the scanned photos. We checked the relief displacements of buildings appearing in the generated orthophotos, where the displacement should not be exist in a true-orthophoto. The RMSE of the relief displacement in the orthophoto generated using a LIDAR DSM is 3 m while the RMSE in the orthophotos from a DSM based on the image matching is 6.1 m. It was revealed that the orthophoto from a LIDAR DSM are closer to a true-orthophoto. But the results in the accuracy test and similarity evaluation of the generated orthophotos were contrary to former results because the roof texture of buildings were expanded to occlusion areas around the buildings. With the central area of the photo, we can generate sufficiently accurate true-orthophotos using a LIDAR DSM.
A compressed video bitstream is sensitive to errors that may severely degrade the reconstructed images even when the bit error rate is small. One approach to combat the impact of such errors is the use of error concealment at the decoder without increasing the bit rate or changing the encoder. For spatial-error concealment, we propose a method featuring edge continuity and texture preservation as well as low computation to reconstruct more visually acceptable images. Aiming at temporal error concealment, we propose a two-step algorithm based on block matching principles in which the assumption of smooth and uniform motion for some adjacent blocks is adopted. As simulation results show, the proposed spatial and temporal methods provide better reconstruction quality for damaged images than other methods.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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