• Title/Summary/Keyword: 블록 기반 방법

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The Object tracking method based on the block using a difference image (차영상을 이용한 블록기반 객체 추적 방법)

  • Kim, Dong-Woo;Song, Young-Jun;Kim, Ae-Kyeong;Ahn, Jae-Hyeong
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2009.12a
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    • pp.605-607
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    • 2009
  • 본 논문은 감시 시스템의 객체 추적 시, 정확한 객체 추출을 위해 블록 기반으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체 움직임 추적은 주어진 환경에 따라 변수가 많고, 변수를 대처하는 알고리즘을 많이 추가 할 경우 실시간 추적에 어려움이 발생한다. 특히 배경이 조명이나 바람 등의 환경적 요인에 의해 변화되는 문제는 객체를 추적하는데 가장 큰 문제점이다. 특히 사람이나 멧돼지의 경우 움직임에 의한 객체 구성 요소의 흔들림에 의해 고정 블록의 연산에 의해 움직임 객체를 추적할 때 정확한 객체의 윤곽선을 검출하기 힘들다. 따라서 연속되는 프레임에서 전체 화면의 차영상을 이용하여 움직임 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 해당하는 블록들을 분석하였다. 이를 기반으로 움직임 객체의 최외곽 사각형의 객체 영역을 추출하여 기존 고정 블록 방법에 의한 객체 추적보다 좀 더 정확하게 객체를 추출하고 추적할 수 있다.

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Postprocessing Method for Quantization Noise Reduction Using Block Classification and Adaptive Filtering (블록 분류와 적응적 필터링을 이용한 후처리에서의 양자화 잡음 제거 방법)

  • Lee, Seok Hwan;Lee, Jong Won
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.38 no.4
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    • pp.118-118
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    • 2001
  • 본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

Block Label-based Binary Connected-component Labeling using an efficient pixel-based scan mask (효율적인 화소기반 스캔마스크를 이용한 블록라벨기반 이진연결요소 라벨링)

  • Kim, Kyoil
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.11 no.4
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    • pp.259-266
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    • 2013
  • Binary connected-components labeling, which is widely used in the field of the pattern recognition, has been researched for a long time as one of the basic image processing techniques. Two-scan algorithm has been mainly used in the researches of the connected-components labeling. Recently, for the first scan in the two-scan algorithm, block-based labeling approaches have been used and reported as the fastest methods. In this paper, a new efficient scan mask for connected-components labeling with a block-based labeling approach is proposed. Labeling with the new pixel-based scan mask is more efficient than any other existing method. The results of the experiments show that the proposed method is faster than the existing fastest method.

Motion Segmentation based on Modified Hierarchical Block-based Motion Estimation and Contour Extraction (블록 기반 움직임 추정과 윤곽선 추출을 통한 움직임 분할)

  • 장정진;김태용;최종수
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2001.09a
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    • pp.333-336
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    • 2001
  • 본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.

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Adaptive Error Concealment Technique using a Variable Operating Region Algorithm based on MPEG-4 Coding (연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 기법)

  • 김병주;권기구;이석환;권성근;김봉석;이건일
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.6 no.1
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    • pp.78-88
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    • 2003
  • A novel adaptive error concealment technique is proposed using a variable operating region algorithm based on MPEG-4 coding. In the algorithm, a missing block is classified as flat or edge block based on local information from the surrounding blocks extracted using a Sobel operation in a variable operating region (VOR). In this case, the VOR is determined adaptively according to the number of edge directions in the missing block. 1;sing the classification, the flat blocks are then concealed by the Proposed mean based weighted bilinear interpolation (MWBLI) method, and the edge blocks by the boundary directional interpolation (BDI) method. Consequently, the use of the Proposed VOR improves the subjective performance in a curved edge region, while the adaptive processing based on block classification improves the objective performance. Experimental results confirmed that the proposed algorithm produced better results than conventional algorithms, both subjectively and objectively.

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Coding Efficiency Improvement By Applying Rate-Distortion Optimization To 3D-DCT Based Integral Image Compression Method (3D-DCT 기반 집적영상 압축 방법의 율-왜곡 최적화를 통한 부호화 효율 향상 방법)

  • Jeon, Ju-Il;Kang, Hyun-Soo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.12 no.9
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    • pp.1-8
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    • 2012
  • In this paper, we propose a rate-distortion optimization method to improve the coding efficiency of the conventional 3D-DCT based compression method using adaptive block mode selection for integral images. In the conventional 3D-DCT based compression method, 3D-DCT blocks of variable block sizes are adaptively selected depending on the characteristics of integral images, and then 3D-DCT is performed. The proposed method applies a rate-distortion optimization to determine the optimal block mode. In addition, we suggest the optimal Lagrangian parameter for integral images. Experimental results show that the proposed method gives bit-rate reduction of about 5%.

DCT Block Partitioning Method based on Sum Modified Laplacian for JPEG-XL Image Coding (JPEG XL 이미지 부호화를 위한 SML 기반의 DCT 블록 분할 방법)

  • Cho, Joonhyung;Kwon, Oh-Jin;Choi, Seungcheol
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.314-317
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    • 2020
  • JPEG 위원회는 JPEG XL 이라 불리우는 차세대 이미지 코딩의 표준화를 진행하였다. JPEG XL 은 기존 JPEG 에서 사용하는 8×8 크기의 블록뿐만 아니라, 최소 2×2 부터 최대 32×32 크기의 블록을 유동적으로 사용함으로써 부호화 성능의 개선을 가능하게 한다. 부호화기 구조 내의 DCT 블록 분할은 부호화 성능을 결정하는 주요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 SML(Sum Modified Laplacian)을 기반으로 하는 DCT 블록 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지에서 상대적으로 변동이 적거나 균일한 영역을 선택하기 위해 SML 을 활용하였으며, 이 영역에서는 큰 DCT 블록으로 부호화하여 기존 부호화기의 성능을 개선하였다.

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Adaptive Blocking Artifacts Reduction Algorithm in Block Boundary Area Using Error Backpropagation Learning Algorithm (오류 역전파 학습 알고리듬을 이용한 블록경계 영역에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬)

  • 권기구;이종원;권성근;반성원;박경남;이건일
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.9B
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    • pp.1292-1298
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    • 2001
  • 본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

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LD-based Algorithm for Haplotype Block Partitioning (Haplotype 블록 분할을 위한 LD 기반 알고리즘)

  • 나경락;김상준;여상수;김성권
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.331-333
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    • 2004
  • 본 연구는 Haplotype 데이터에서 나타나는 별개의 Haplotype의 수를 최소화하는 블록으로 분할하는 방법을 제안한다. Multi-population case인 Haplotype 데이터를 분석하기 위해 패턴의 개수를 최소한으로 줄이는 볼록 분할 방법은 전산학적인 최적해의 의미를 가지게 되며, 이와 더불어 생물학적인 의미를 가지는 블록 경계를 찾기 위해 |D'| 을 계산하고 LD를 분석하였다 분석된 LD는 블록 분할 알고리즘에서 블록 결정 함수로 사용하였으며, 이에 대한 검정은 X$^2$-test를 통해 이루어졌다. 많은 Sample로 구성된 Haplotype 데이터로부터 평균 패턴의 개수를 최소화하고 긴 블록 길이를 가지는 블록 분할의 결과를 얻었다.

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Performance Comparison of Frequency-Based Watermarking Methods (주파수 기반 워터마킹 기법의 성능 비교)

  • Yim, Kyoung-Jin;Choi, Tae-Young
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.38 no.5
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    • pp.65-76
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    • 2001
  • In this paper, performance of frequency-based watermarking methods is compared, which are used to protect copyright of image data. For performance comparison of each transform method, a test image is transformed into frequency domain by a full- and block-discrete cosine transforms and wavelet transform, and after general image processing, robustness of each transform is evaluated with using the same watermark signals. Simulation results show that the watermarking method based on DCTs are more robust than WT. Especially, $8{\times}8$ BDCT is most robust for JPEG lossy compression and sharpening, while $8{\times}8$ FDCT is best. for smoothing and scaling. In addition, watermarking based on BDCT shows decreasing robustness for a larger block size, compared with general image processing.

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