• Journal of Broadcast Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.108-118
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• 2001

In this paper, the conventional deblocing algorithms are compared in each region of the image. Based on the comparison result, we propose a new deblocklng algorithm that can improve subjectives as well as the objective quality. Because the human visual system is mode sensitive to the blocking artifacts in the low frequency re91on, we compare the performance of several deblocking algorithms in 7he low and high frequency region separately. For this purpose we also propose an algorithm for classifying the region into low and high frequency ones. and propose a deblocking algorithm which is applied differently to each region. The result shows that the adaptive LPF method yields the best performance in the low frequency region in terms of both subjective and objective quality. Hence. by applying the adaptive LPF method to the low frequency region, the performance of conventional algorithms can be improved. In the high frequency region. it is observed that the DCT-based POCS algorithm provides the best performance. Hence, by combining the algorithm with the adaptive LPF method, the best objective performance is obtained.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.133-137
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• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

• The Journal of Information Technology
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• v.6 no.1
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• pp.71-84
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• 2003

In this paper, it is presented the efficient system for data recognition using the proposed binary code images. The proposed algorithm finds the position of binary image. Through the process of the block region classification, it is classified each block with the edge region using the value of gray level only. Each block region is divided horizontal and vertical edge region. If horizontal edge region blocks are classified over six blocks in any region, the proposed algorithm should search the vertical edge region in the start point of the horizontal edge region. If vertical edge region blocks were found over ten blocks in vertical region, the code image would found. Practical code region is acquired from the rate of the total edge region that is computed from the binary image that is processed with the average value. In case of the wrong rate, it is restarted the code search in the point after start point and the total process is followed. It has a short time than the before process time because it had classified block information. The block processing is faster thant the total process. The proposed system acquires the image from the digital camera and makes binary image from the acquired image. Finally, the proposed system extracts various characters from the binary image.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.38-38
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.2
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• pp.124-132
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• 2014

In this paper, we present a novel backlit region detection and contrast enhancement method using fuzzy C-means clustering and adaptively partitioned block based contrast stretching. The proposed method separates an image into both dark backlit and bright background regions using adaptively partitioned blocks based on the optimal threshold value computed by fuzzy logic. The detected block-wise backlit region is refined using the guided filter for removing block artifacts. Contrast stretching algorithm is then applied to adaptively enhance the detected backlit region. Experimental results show that the proposed method can successfully detect the backlit region without a complicated segmentation algorithm and enhance the object information in the backlit region.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.11C
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• pp.662-672
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• 2011

This paper presents a new edge-preserving algorithm and its VLSI architecture for block artifact reduction. Unlike previous approaches using block classification, our algorithm utilizes pixel classification to categorize each pixel into one of two classes, namely smooth region and edge region, which are described by the edge-preserving maps. Based on these maps, a two-step adaptive filter which includes offset filtering and edge-preserving filtering is used to remove block artifacts. A pipelined VLSI architecture of the proposed deblocking algorithm for HD video processing is also presented in this paper. A memory-reduced architecture for a block buffer is used to optimize memory usage. The architecture of the proposed deblocking filter is prototyped on FPGA Cyclone II, and then we estimated performance when the filter is synthesized on ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library using Synopsys Design Compiler. Our experimental results show that our proposed algorithm effectively reduces block artifacts while preserving the details.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.5 no.2
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• pp.103-110
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• 2015

Recently, Classification of characters in a 3D FPS game has emerged as a very significant issue. In this study, We propose the game character Classification method using Image Region Segmentation of the extracting meaningful object in a simple operation. In this method, first used a non-linear RGB color model and octree color quantization scheme. The input image represented a less than 20 quantized color and uses a small number of meaningful color histogram. And then, the image divided into small blocks, calculate the degree of similarity between the color histogram intersection and adjacent block in block units. Because, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. Set a region by these boundary blocks as a game object and can be used for FPS game play. Through experiment, we obtain accuracy of more than 80% for Classification method using each feature. Thus, using this property, characters could be classified effectively and it draws the game more speed and strategic actions as a result.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.10
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• pp.1378-1388
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• 2004

This paper proposes method to improve the image quality degradation that show when reconstructing compressed images at low bit rate by using wavelet transform. The image quality distortion is blocking artifacts and noise in DCT's compression but blocking artifacts of wavelet transform does not appear and ringing artifacts was appeared near the edge. This proposed technique is classified to part which is ringing artifacts of the edge vicinity appears which is not, apply adaptive filter to each region improved image. A edge region which is harsh to the eye is applied by Canny mask and finding strong edge region, search the neighborhood classify the flat region and the texture region, and apply to each region suitable filter, As experiment result, PSNR value of method that is proposed in that low bit rate compression image that ringing artifact appears became low about 0.05db, but 0.023db degree rose strong edge region and nat region's image. Also, showed picture quality improved more than ringing artifacts in nat region when see from subjective viewpoint of human.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.175-178
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• 2000

본 논문에서는 공간영역에서 수행한 영상의 영역분류와 웨이브렛 변환대역 사이의 상관 관계를 이용한 새로운 점진적 영상 부호화 전송기법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상을 $2^n{\times}2^n$ 블록으로 분할 한 뒤 각 블록의 표준편차에 따라 저주파수 영역, 중간주파수 영역, 고주파수 영역으로 분류하고 각 영역의 특성에 따른 부호화 방식을 적용하여 부호화 효율을 증가시켰다. 실험의 결과 제안한 부호화 전송기법은 EZW 방식에 비해 복원화질 및 전송 비트율에서 좋은 결과를 나타내었으며, 사용자의 요구조건과 응용분야에 따라 점진적 전송이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.200-201
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• 2010

블록 기반의 적응적 루프 필터(BALF : Block Adaptive Loop Filter)는 압축 성능에 있어서 상당히 높은 효율을 보이는 기술 중 하나이다. BALF는 복원된 영상을 원본 영상에 최대한 유사하게 만드는 Weiner 필터계수와 해당 필터가 적용될 영역에 대한 정보를 복원된 영상에 적용함으로써 화질을 높일 수 있다. 그러나 BALF는 단위블록 전체에 대해 하나의 필터를 생성하여 적용하는 방법으로, 블록 내부에서 구분되는 신호적 특성을 따로 분류하지 않는다. 그러므로 BALF는 높은 부호화 성능을 보이는 반면, 높은 복호화 복잡도를 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터가 적용될 블록을 내부와 경계 영역으로 나누어 경계 영역을 위한 필터를 구분하여 생성하는 루프필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 BALF에 비해 부호화 성능이 저하되지만, 필터를 적용할 영역을 선택 가능하게 함으로써 복호화 복잡도를 조절할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 실험결과, 기존의 방법인 BALF에 대하여 블록의 경계 영역 필터를 사용할 경우, 약 3.77%의 부호화 성능 저하에 대하여 약 33.76%의 필터링 속도 향상을 보였다.