Vehicle detector system based on image processing technology is a significant domain of ITS (Intelligent Transportation System) applications due to its advantages such as low installation cost and it does not obstruct traffic during the installation of vehicle detection systems on the road[1]. In this paper, we propose architecture for vehicle detection by using image processing. The architecture consists of two main parts such as an image processing part, using high speed FPGA, decision and calculation part using CPU. The CPU part takes care of total system control and synthetic decision of vehicle detection. The FPGA part assumes charge of input and output image using video encoder and decoder, image classification and image memory control.
In video compression standards, the entropy coding is essential to the high performance compression because redundancy of data symbols is removed. Binary arithmetic coding is one of high performance entropy coding methods. However, the dependency between consecutive binary symbols prevents improving the throughput. For the throughput enhancement, a new probability model is proposed for encoding multi-symbols at one time. In the proposed method, multi-symbol encoder is implemented with only adders and shifters, and the multiplication table for interval subdivision of binary arithmetic coding is removed. Compared to the compression ratio of CABAC of H.264/AVC, the performance degradation on average is only 1.4% which is negligible.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.385-405
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2019
High Efficiency Video Coding (HEVC) enables significantly improved compression performance relative to existing standards. However, the advance also requires high computational complexity. To accelerate the intra prediction mode decision, a minimum risk Bayesian classification framework is introduced. The classifier selects a small number of candidate modes to be evaluated by a rate-distortion optimization process using the sum of absolute Hadamard transformed difference (SATD). Moreover, the proposed method provides a loss factor that is a good trade-off model between computational complexity and coding efficiency. Experimental results show that the proposed method achieves a 31.54% average reduction in the encoding run time with a negligible coding loss of 0.93% BD-rate relative to HEVC test model 16.6 for the Intra_Main common test condition.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제25권2호
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pp.26-38
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2021
Image coloration refers to adding plausible colors to a grayscale image or video. Image coloration has been used in many modern fields, including restoring old photographs, as well as reducing the time spent painting cartoons. In this paper, a method is proposed for colorizing grayscale images using a convolutional neural network. We propose an encoder-decoder model, adapting FusionNet to our purpose. A proper loss function is defined instead of the MSE loss function to suit the purpose of coloring. The proposed model was verified using the ImageNet dataset. We quantitatively compared several colorization models with ours, using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) metric. In addition, to qualitatively evaluate the results, our model was applied to images in the test dataset and compared to images applied to various other models. Finally, we applied our model to a selection of old black and white photographs.
Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 부호화기의 세그먼트 정제(Refining segmentation) 과정은 3D 세그먼트를 2D 패치 데이터로 효율적으로 변환하기 위한 V-PCC 부호화기의 핵심 파트이지만, 많은 연산량을 필요로 하는 모듈이다. 때문에 이미 TMC2 에 Fast Grid-based refine segmentation 과정이 구현되어 있으나, 아직도 세그먼트 정제 기술의 연산량은 매우 높은 편이다. 본 논문에서는 현재 TMC2 에 구현되어 있는 Fast Gridbased Refine Segmentation 을 살펴보고, 복셀(Voxel) 타입에 따른 특성에 맞춰 두 가지 조건을 추가하는 고속화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 압축성능(BD-BR)은 TMC2 와 거의 차이를 보이지 않았지만, 모듈 단위 평균 10% 연산량이 절감되는 것을 확인하였다.
H.264/AVC부호화 방식이 압축성능이 뛰어나더라도 가변길이부호화방식을 따르기 때문에 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 밖에 없다. 따라서 부호화된 비디오 비트스트림을 고정된 저대역폭의 네트워크를 통해 실시간으로 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트율을 반드시 제어할 필요가 있다. 기존의 비트율 제어 알고리즘은 각 프레임당 목표 비트를 결정하는 2차원 비트율-왜곡 모델을 채택하고 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 채널에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 동영상을 전송할 때 움직임이 많은 영상의 비트율을 보다 효율적으로 제어하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 비트율 제어 알고리즘은 2차원 비트율-왜곡 모델식을 이용하여 이전 프레임의 매크로블록과 현재 프레임의 매크로블록간에 움직임 변화량을 예측함으로써 매크로블록 단위로 비트율을 제어한다. 움직임이 많고 장면전환이 빈번한 동영상 샘플을 대상으로 비교 실험한 결과, 비트율 제어의 경우 기존의 알고리즘은 채널전송 환경에 부적합하게 비트율을 초과하지만, 새롭게 제안한 알고리즘은 채널전송에 적합하게 부호화됨을 확인할 수 있었다. 화질 또한 제안한 방법이 기존의 비트율 제어 방법보다 평균적으로 $0.4{\sim}0.9\;dB$로 높게 나타남을 확인하였다.
표준화 마무리 단계인 차세대 비디오 부호화 표준 VVC(Versatile Video Coding)는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 두배 이상의 압축 성능을 달성하기 위해 다양한 기술들을 채택하고 있다. VVC는 GPB(Generalized P and B) 슬라이스에서의 양예측(bi-prediction) 기법의 성능 향상을 위하여 두 예측신호에 다양한 가중치를 적용하여 최종 예측신호를 생성하는 BCW(Bi-prediction with CU-level Weight)를 채택하였다. BCW 가중치는 가용한 참조픽처 중 재생 순서상 미래 픽처의 존재 유무를 지시하는 신택스(syntax) 요소인 NoBackwardPredFlag에 따라 적응적으로 시그널링 된다. 이러한 신택스 구조는 비디오 코덱의 유연성을 저해하고 비트스트림 파싱(parsing) 단계에서의 의존성 문제를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가중치 전송에서 기존의 조건 판단 없이 가능한 모든 가중치를 허용하는 기법을 제안하였으며, 부호화기에서의 다양한 가중치 탐색을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다. 제안된 기법은 제기된 문제를 해결하면서도 실험결과 3개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 무시할 정도의 BD-rate 손실과 5개의 가중치 탐색을 수행하였을 때 다소의 부호화 성능 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 분산 비디오 코딩기법을 이용한 조명 보상 기반의 다시점 비디오 코딩 방법을 제안한다. 다시점 비디오 코딩을 위한 분산 비디오 코딩은 주변 정보를 생성하는 방법에 따라 크게 움직임 예측 및 보간 방법과 시점 간 예측 및 보간 방법으로 나눌 수 있다. 시점 간 예측 및 보간 방법은 다시점 비디오의 특성을 이용하는 방법으로, 시점 간 상관성에 따른 보조 정보의 생성을 통하여 분산 코딩의 효율을 향상 시킬 수 있다. 그러나, 실제 다시점 영상의 특성상 시점 간 예측에서 각 시점의 카메라 파라미터 및 조명 조건 변화에 따라 부정확한 시점 간 예측 및 보간이 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 다시점 비디오에 분산비디오 코딩기법을 적용함에 있어서, 조명 조건을 보상하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 인코더에서 AC 변환계수의 패리티 비트에 추가하여 DC 정보를 전송하고, 디코더에서 보조 정보 생성 시 추가 전송된 DC 성분을 이용하여 조명 조건이 보상된, 보다 정확한 보조 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 조명보상을 적용하지 않은 경우와 비교했을 때, 같은 비트율에서 $0.1{\sim}0.2dB$의 화질 향상을 얻을 수 있었다.
HEVC 표준에서 율-왜곡 최적화(RDO) 과정은 좋은 압축 성능을 보이지만 상대적으로 많은 부호화 시간이 요구된다. RDO 과정의 부호화 시간을 줄이기 위해서 본 논문에서는 변환 계수와 CBF(Coded Block Flag) 이용한 고속 인트라 예측 방법을 제안한다. 제안된 고속 인트라 압축방법은 HM16.0 참조SW의 RMD(Rough Mode Decision)를 통해 나온 인트라 예측모드의 후보 수를 3개로 줄이고 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform) 계수 분포와 비교하여 예측 모드의 수를 한 번 더 줄인다. 이후 RDO를 수행하기 전, 양자화된 DCT 계수값이 모두 0이 되는 후보가 있으면 RDO과정 없이 그 후보를 선택하는 방법이다. 제안된 방법은 HEVC 부호화 보다 비트율이 2.5% 중가했지만 평균 55%의 부호화 속도 향상을 얻는다.
H.264 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 상당히 증가한다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이에 대한 복잡도 감소 알고리듬을 제시한다. 선택가능한 모든 매크로블록 모드들 중에서 $8{\times}8$ 모드와 인트라 $4{\times}4$ 모드는 다른 모드들에 비해 상대적으로 높은 복잡도를 가진다. 제안하는 알고리듬은 낮은 복잡도를 가지는 매크로블록 모드의 비용(Cost) 정보를 이용하여 $8{\times}8$ 및 인트라 $4{\times}4$의 비용을 추정함으로써 두 모드에 대한 복잡도를 감소시키고자 한다. 제안한 알고리듬을 적용한 실험은 전체 부호화 시간을 최대 $54.6{\%}$까지 감소시키는데 반해 PSNR은 단지 평균 0.012dB 감쇠(減衰)하는 것으로 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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