Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.111-114
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2009
멀티미디어 동영상의 부호화 알고리즘은 기본적으로 손실 부호화(lossy coding)이기 때문에 압축된 동영상에는 불가피하게 화질의 열화가 포함된다. 압축의 정도가 심하지 않거나 압축을 하더라도 영상이 단순하고 움직임이 적은 경우에는 이러한 열화의 영향이 인간의 눈에는 보이지 않지만, 압축률이 너무 높거나 원본 영상에 포함된 움직임이 복잡하거나 공간적으로 세밀한 영역이 많은 경우에는 손실이 심하여 시각적으로 거슬리는 다양한 잡음이 발생한다. 화면 떨림(flickering)은 시간 영역에서의 대표적인 부호화 잡음으로서 프레임율(frame rate)이 너무 낮은 경우에 움직임이 자연스럽지 않고 불연속적으로 튀거나 부호화 비트율(bit rate)을 제어하기 위해서 양자화 파라미터를 변동하는 과정에서 연속되는 프레임들의 화질에 차이를 보이면서 나타나는 현상이다. 본 논문에서는 DMB 환경에서 사용되는 주기적으로 I 프레임이 삽입되는 GOP(Group of Picture) 구조에서 화면 떨림 현상의 원인을 파악하고 멀티미디어 동영상의 시공간적 특성에 따라 특징적으로 나타나는 화면 떨림 현상을 분석한다. 실험 영상으로서 시공간적으로 다양한 특성을 보이며 H.264/AVC방식으로 부호화된 10개의 동영상을 선택하였으며, 양자화 파라미터를 낮은 화질의 영상에서부터 높은 화질의 영상까지 변화시키면서 화면 떨림 현상의 존재 여부 및 정도를 살펴보았다. 실험의 결과로 화면 떨림 현상은 영상의 화질이 너무 좋거나 너무 나쁘지 않은 중간 영역에서 중요하게 고려해야 할 부호화 잡음이며, 프레임 내의 세밀함의 정도, 움직임의 정도, 객체의 크기, 카메라의 움직임 등에 영향을 받음을 알 수 있다.
In this paper we propose a Wavelet- based compression algorithm of HDTV video signals for the purpose of recording HDTV signals in the digital VTR. Comparing to the DCT- based compression method, which only yields unrecognizable DCT coefficients, the low frequency components of Wavelet coefficients maintain recognizable spatial domain information. So, it is more suitable for various VTR operations such as editing and multi-speed mode operations. Also, the adopted Wavelet filter can be Implemented with simple shift operations, which can reduce the computational complexities substantially. The quality of reconstructed HDTV signals with a 4:1 compression ratio turns out to be good enough for the studio use.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.1B
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pp.120-127
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2000
In this paper, we propose multispectral image compression using classified interband prediction and vector quantization in wavelet domain. This method classifies each region considering reflection characteristics of each band in image data. In wavelet domain, we perform the classified intraband VQ to remove intraband redundancy for a reference band image that has the lowest spatial variance and the best correlation with other band. And in wavelet domain, we perform the classifled interband prediction to remove interband redundancy for the remaining bands. Then error wavelet coefficients between original image and predicted image are intraband vector quantized to reduce prediction error. Experiments on remotely sensed satellite image show that coding efficiency of theproposed method is better than that of the conventional method.
Though there have been many methods to detect features in spatial domain, in the case of a compressed image it has to be decoded, processed and encoded again. Alternatively, we can manipulate a compressed image directly in the Discrete Cosine Transform (DCT) domain that has been used for compressing videos or images in the standards like MPEG and JPEG. In our previous work we proposed a model-based discontinuity evaluation technique in the DCT domain that had problems in the rotated or non-ideal discontinuities. In this paper, we propose a fuzzy filtering technique that consists of height fuzzification, direction fuzzification, and forty filtering of discontinuities. The enhancement achieved by the fuzzy tittering includes the linking, thinning, and smoothing of discontinuities in the DCT domain. Although the detected discontinuities are rough in a low-resolution image for the size (8${\times}$8 pixels) of the DCT block, experimental results show that this technique is fast and stable to enhance the qualify of discontinuities.
Significant attention has recently been drawn to human robot interaction system that uses face detection technology. The most conventional face detection methods have applied under pixel domain. These pixel based face detection methods require high computational power. Hence, the conventional methods do not satisfy the robot environment that requires robot to operate in a limited computing process and saving space. Also, compensating the variation of illumination is important and necessary for reliable face detection. In this paper, we propose the illumination invariant face detection that is performed under the compressed domain. The proposed method uses color balancing module to compensate illumination variation. Experiments show that the proposed face detection method can effectively increase the face detection rate under existing illumination.
본 논문에서는 슬라이스간의 상관성을 이용한 3차원 MR 영상의 효율적인 압축방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 웨이브릿 변환영역에서 동영상 압축에 사용되는 움직임 보상 부호화와 프랙탈 부호화를 이용한다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 웨이브릿 변환한 후, 공간영역에서 같은 위치에 있는 웨이브릿 계수들을 모아서 일정한 크기를 갖는 웨이브릿 블록으로 재배열한다. 배열된 웨이브릿 블록에 대해 움직임 추정을 하고 블록간의 상관성이 크다고 판단되는 블록에 대해서는 움직임 추정 정보만 이용한다. 그러나 상관성이 작다고 판단되는 블록의 경우에는 최상위 계층의 저주파 부대역에 대해서만 움직임 추정을 하고 나머지 대역에 대해서는 프랙탈 부호화를 실행한다. 그리고 움직임 벡터와 프랙탈 부호화에 의해 복원된 슬라이스와 현재 슬라이스의 차인 오차 영상은 SPIHT로 부호화한다. 제안한 방법을 낮은 비트율에서 실험한 결과, 2차원 SPIHT에 비해 향상된 PSNR을 나타낼 뿐만 아니라 블러링이 줄어들어 객관적, 주관적 화질에서 우수하게 나타난다.
In recent times, mobile phones that play an important role in voice communication have became increasingly exciting due to the ability to transmit multimedia contents. However, user's communication cost and service usage fees for digital context exchange are still prohibitive. In this paper, we consider the task of transmitting a facial image in the context of mobile avatar generation. We present image compression as a useful technique to reduce service usage costs of data exchange in mobile communications. In view of this we propose an image compression algorithm that performs better than existing techniques. The suggested algorithm in this paper uses the location of significant coefficient on the wavelet image by detecting facial region as well as the spatial correlation between decomposed bands by wavelet transformation. The algorithm perform well and archives an efficient compression ratio. The proposed method recognizes location information of significant coefficient in advance, thus it is more suitable than existing general compression methods for mobile avatar generation systems.
Kim, Dong-Hee;Ryu, Dong-Woo;Kim, Min-Tae;Lee, Woo-Jin
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.26
no.10
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pp.39-47
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2010
In order to investigate the effect of variation characteristics of compression index on the spatial distribution of consolidation settlement, this study presents the estimation methods of the distribution of consolidation settlement and compares the estimated settlements. When the variation of compression index is considerable, the ordinary cokriging is more reliable in estimating the compression index than ordinary kriging because smoothing effect of ordinary cokriging is smaller than that of ordinary kriging. The spatial distribution of consolidation settlement estimated by considering both the variation of compression index and void ratio (CASE-1) is different from that estimated by using the mean value of all soil properties (CASE-2). The settlement of CASE-1 shows the larger variation at short distances rather than that of CASE-2. Whereas the spatial settlement distribution of CASE-1 is affected by the spatial distributions of compression index as well as the thickness of consolidation layer, that of CASE-2 is significantly influenced by the distribution of consolidation layer thickness.
Park, Sun-Kyu;Kim, Won-Ki;Jin, Soon-Jong;Jeong, Je-Chang
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.77-80
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2006
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 선택적 방향성 보간을 이용하는 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 기존의 공간적 경계 정합 기법은 에지가 단순한 영역에서는 좋은 성능을 보이지만, 손실 블록 내에서 에지의 변화가 큰 영역에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 제안된 기법은 이웃한 상하 블록들을 이용하여 에지의 연결성을 추정하고, 이에 따라 공간적 경계정합 기법과 이동 스트라이프 정합 기법을 선택적으로 이용한다. 따라서 에지변화에 적응적으로 대응함으로써 우수한 복원영상을 구할 수 있다. 제안된 기법은 슬라이스 단위의 에러에 대해 적합한 방식으로써, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 객관적 주관적으로 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.33-36
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2021
In this paper, we propose a new method for improving compression efficiency of immersive video using reinforcement learning. Immersive video means a video that a user can directly experience, such as 3DOF+ videos and Point Cloud videos. It has a vast amount of information due to their characteristics. Therefore, lots of compression methods for immersive video are being studied, and generally, a method, which projects an 3D image into 2D image, is used. However, in this process, a region where information does not exist is created, and it can decrease the compression efficiency. To solve this problem, we propose the reinforcement learning-based filling method with considering the characteristics of images. Experimental results show that the performance is better than the conventional padding method.
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