• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3257-3264
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• 1998

본 논문은 다해상도 웨이브릿 변환 영상에 대해 각 대역간의 상관관계와 대역내의 상관관계를 이용한 정지 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 대역분할 방식은 각 대역의 계수값의 특성을 이용한 부호화 방식과 대역간의 상관계만을 이용했던 것과는 달리 본 논문에서는 대역간의 상관관계뿐만 아니라 대역내의 이웃하는 픽셀간의 상관관계를 이용했다. 즉, 제안한 방식은 대역내의 계수들을 2x2 블록으로 해서 각 블록을 루트노드로 대역간의 상관관계를 이용했다. 만약 LL대역내의 2x2 블록내에 기준 임계치를 초과하는 계수가 존재치 않을 때는 블록 전체를 하나의 심볼로 부호화 함으로서 위치정보의 부호화 수를 줄여 부호화의 효율을 증가시켰다. 위치정보의 부호화를 위해 적응형 산술부호화를 사용하여 부호화 하였다. 또한 높은 압축율을 위해 Antonini의 9/7 tap biorthogonal 웨이브릿을 사용했고 이에 따른 실험결과 같은 비트율에서 JPEG 시스템보다 3.4dB의 성능향상을 보였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.3
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• pp.385-392
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• 2015

Principal component analysis (PCA), a dimension-reduction technique, is usually implemented after the variables are standardized when the measurement unit of variables are different. To standardize a variable we divide it by its standard deviation. But there is another way to transform a variable to be independent of its measurement unit. It is to divide it by its mean rather than standard deviation. Implementing PCA on standardized variables is equivalent to implementing PCA with a correlation matrix of original variables. Similarly, implementing PCA on the transformed variables divided by their means is equivalent to implementing PCA with a matrix related to the coefficients of variation of the original variables. We explain why we need to implement PCA on the variables transformed by their means.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.285-289
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• 2009

본 논문에서는 현재 비디오 코덱 표준인 H.264/AVC 에서 사용하고 있는 정수형 변환을 두 번 사용하는 다차원 변환 즉, MDT(Multi-Dimensional Transform) 을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 H.264/AVC 7가지 인터 모드중에서 $16{\times}16$, $8{\times}16$, $16{\times}8$블록 모드에 적용된다. H.264/AVC에서 사용하는 정수형 변환을 $4{\times}4$블록 단위로 적용하고 인접하는 4개의 $4{\times}4$블록으로부터 같은 주파수 위치의 계수값을 모아서 16개의 $4{\times}1$벡터 변환을 추가로 수행하는 방법이다. MDT를 수행함으로써 H.264/AVC 표준에서 사용되는 변환이 가지는 예측오차를 유지하면서 공간적 중복도를 추가로 줄일 수 있다. MDT 된 계수들을 정수형으로 양자화하고 양자화된 계수값을 효율적으로 주사하는 방법을 제안하여 압축효율을 높였다. 제안된 알고리듬의 제안하는 MDT 기반 방법은 H.264/AVC High profile 표준보다 평균 3.00%의 비트 절감을 보였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.11
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• pp.611-616
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• 2004

In this paper, we introduce a very fast and efficient fractal coding scheme by using the spatial prediction on ultra-small atomic range blocks. This new approach drastically speeds up the encoding while improving the fidelity and the compression ratio. The affine transformation coefficients between adjacent range blocks induced by this method often have good correlations thereby the compression ratios can further be improved. The proposed method leads to improved rate-distortion performance compared to previously reported pure fractals, and it is faster than other state-of-the-art fractal coding methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.574-576
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• 1998

본 논문은 디지털 칼라 영상 정보를 보호하기 위해 위치와 주파수 정보를 가지는웨이브릿 변환을 이용한 워터마킹(watermarking)방법에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 칼라 영상의 각 채널에 대해 인간의 시각에 덜 민감한 고주파 계수영역과 영상 압축에 견고한 저주파 계수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이 방법은 불법적인 조작에 강한 워터마크를 구현할 수가 있다. 실험에서 칼라 영상의 각 채널을 웨이브릿 변환한 후 Seal 영상을 삽입하였다. 실험 결과, 워터마크된 칼라 영상에 삽입된 Seal 영상은 잡음으로 영상이 훼손된 경우라도 Seal 영상을 AND 연산함으로써 구할 수 있었고, 압축에도 견고함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.81-84
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• 2002

본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2843-2845
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• 1999

Temporal 웨이브릿 변환은 2차원 이미지 시퀀스 즉, 프레임 사이의 시간적 변화를 포함한다. Temporal 웨이브릿 변환은 우선 2차원 이미지를 프레임 단위로 행방향, 열방향의 순서로 웨이브릿 변환을 수행한 후 원영상의 1/2 해상도의 영상 프레임 시퀀스를 시간축 방향으로 웨이브릿 변환을 수행한다. Temporal Wavelet 변환의 결과로 나온 계수는 각 프레임의 특성과 프레임과 프레임 사이의 특성을 포함한다. 본 논문에서는 이 Temporal 웨리브릿 변환 결과로 나온 계수의 특성을 이용하여 물체의 움직임을 추적하는 Division Rule을 제시하고, 더욱 정확한 결과를 얻기 위해 Division Rule이 적용된 결과에 실험적으로 최적화된 가중치를 결정하여 컨벌루션을 적용한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.6
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• pp.88-94
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• 2008

A DCT-based energy-ratio measure for autofocus in digital camera is proposed in this paper. This measure, namely AC2DC1 and AC5DC1, determines the sharpness of an image using a ratio between AC and DC energy in the DCT domain. This method is derived from energy analysis of DCT coefficients. Autofocus score calculation method is used to assess the performance of the proposed measure and to compare it with other measures. Experimental results under various conditions verify the robustness of the proposed focus measure for the Gaussian as well as impulsive noises.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.2C
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• pp.113-123
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• 2007

In Ubiquitous communication environment, various conversions of images are essential, and most digital images are compressed by standard methods such as the Joint Photographic Expert Group (JPEG) and Motion Picture Expert Group (MPEG) which are based on the discrete cosine transform (DCT). In this paper, various image resizing algorithms in the DCT domain are analyzed, and a new image resizing algorithm, which shows superior performance compared with the conventional methods, is proposed. For arbitrary-ratio image resizing in the DCT domain, several blocks of $8{\times}8$ DCT coefficients are converted into one block using the conversion formula in the proposed algorithm, and the size of the inverse discrete cosine transform (IDCT) is decided optimally. The performance is analyzed by comparing the peak signal to noise ratio (PSNR) between original images and converted images. The performance of the proposed algorithm is better than that of the conventional algorithm, since the correlation of pixels in images is utilized more efficiently.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.4
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• pp.327-340
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• 2009

To achieve the noise reduction effect in boundary image matching, we use the moving average transform of time-series matching. Our motivation is based on an intuition that using the moving average transform we may exploit the noise reduction effect in boundary image matching as in time-series matching. To confirm this simple intuition, we first propose $\kappa$-order image matching, which applies the moving average transform to boundary image matching. A boundary image can be represented as a sequence in the time-series domain, and our $\kappa$-order image matching identifies similar images in this time-series domain by comparing the $\kappa$-moving average transformed sequences. Next, we propose an index-based matching method that efficiently performs $\kappa$-order image matching on a large volume of image databases, and formally prove the correctness of the index-based method. Moreover, we formally analyze the relationship between an order $\kappa$ and its matching result, and present a systematic way of controlling the noise reduction effect by changing the order $\kappa$. Experimental results show that our $\kappa$-order image matching exploits the noise reduction effect, and our index-based matching method outperforms the sequential scan by one or two orders of magnitude.