• Title/Summary/Keyword: 아틀라스

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Performance Improvement of TMIV based on MV-HEVC (MV-HEVC 기반 TMIV 에서의 성능 개선)

  • Lee, Gwangsoon;Jeong, Jun Young;Oh, Kwan-Jung;Seo, Jeongil
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.70-72
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    • 2021
  • 본문에서는 TMIV 에서 비디오 코덱으로 사용되고 있는 HEVC 를 MV(Multiview)-HEVC 로 대체한 실험결과를 소개하고 부호화 효율을 향상시키기 위한 아틀라스 생성 구조에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 푸루닝(pruning)된 패치를 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV 앵커(anchor)에 MV-HEVC 를 적용하는 구조, 소스 시점영상으로부터 선택된 기본 시점영상으로만 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV view 앵커에 적용하는 구조를 실험한다. 이와 더불어 부호화 효율을 향상시키기 위해 선택된 기본시점 영상을 패킹함에 있어서 2 개의 아틀라스영상에 걸쳐 가장 인접한 시점을 배치하는 아틀라스 영상 구조를 제안한다. 실험결과, 기존의 MIV 앵커에 MV-HEVC 를 적용하면 성능 개선이 거의 없으며, MIV view 앵커와 제안한 MIV view 앵커의 아틀라스영상 구조에 MV-HEVC 를 적용하면 객관적인 성능이 최대로 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

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Improvement of MIV using Deep Learning based Super Resolution (딥러닝 기반 초해상화 기술을 이용한 MIV 성능 개선)

  • TaeHyun Jeong;YoonSeob Lee;Kwan-Jung Oh;Byung Tae Oh
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.44-46
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    • 2022
  • 본 논문에서는 TMIV 부호화 과정에서 개선된 압축성능을 위해 딥러닝을 이용한 초해상화 기술을 적용하는 방식을 제안한다. 제안 방식에서는 TMIV 인코더에서 아틀라스 생성한 후, 해당 아틀라스의 패킹된 뷰들을 downsampling하여 뷰들이 축소된 아틀라스를 생성하는 방식을 사용한다. 생성된 아틀라스는 기존의 방식 그대로 VVC를 이용하여 부복호화를 한다. 복호화된 아틀라스를 렌더링을 위해 뷰로 만드는 과정 중에 딥러닝을 이용한 초해상화 기술을 적용하여 줄어든 뷰들을 원래의 크기로 복원시킨다. 제안 기술을 통해 복원된 뷰의 화질을 유지시킨 채 많은 비트율을 감소시킬 수 있음이 확인된다.

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Neural Network-Based Post Filtering of Atlas for Immersive Video Coding (몰입형 비디오 부호화를 위한 신경망 기반 아틀라스 후처리 필터링)

  • Lim, Sung-Gyun;Lee, Kun-Woo;Kim, Jeong-Woo;Yoon, Yong-Uk;Kim, Jae-Gon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.239-241
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    • 2022
  • MIV(MPEG Immersive Video) 표준은 제한된 3D 공간의 다양한 위치의 뷰(view)들을 효율적으로 압축하여 사용자에게 임의의 위치 및 방향에 대한 6 자유도(6DoF)의 몰입감을 제공한다. MIV 의 참조 소프트웨어인 TMIV(Test Model for Immersive Video)에서는 몰입감을 제공하기 위한 여러 시점의 입력 뷰들 간의 중복 영역을 제거하고 남은 영역들을 패치(patch)로 만들어 패킹(packing)한 아틀라스(atlas)를 생성하고 이를 압축 전송한다. 아틀라스 영상은 일반적인 영상 달리 많은 불연속성을 포함하고 있으며 이는 부호화 효율을 크게 저하시키다 본 논문에서는 아틀라스 영상의 부호화 손실을 줄이기 위한 신경망 기반의 후처리 필터링 기법을 제시한다. 제안기법은 기존의 TMIV 와 비교하여 아틀라스의 복원 화질 향상을 보여준다.

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Anterior Cruciate Ligament Segmentation in Knee MRI with Locally-aligned Probabilistic Atlas and Iterative Graph Cuts (무릎 자기공명영상에서 지역적 확률 아틀라스 정렬 및 반복적 그래프 컷을 이용한 전방십자인대 분할)

  • Lee, Han Sang;Hong, Helen
    • Journal of KIISE
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    • v.42 no.10
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    • pp.1222-1230
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    • 2015
  • Segmentation of the anterior cruciate ligament (ACL) in knee MRI remains a challenging task due to its inhomogeneous signal intensity and low contrast with surrounding soft tissues. In this paper, we propose a multi-atlas-based segmentation of the ACL in knee MRI with locally-aligned probabilistic atlas (PA) in an iterative graph cuts framework. First, a novel PA generation method is proposed with global and local multi-atlas alignment by means of rigid registration. Second, with the generated PA, segmentation of the ACL is performed by maximum-aposteriori (MAP) estimation and then by graph cuts. Third, refinement of ACL segmentation is performed by improving shape prior through mask-based PA generation and iterative graph cuts. Experiments were performed with a Dice similarity coefficients of 75.0%, an average surface distance of 1.7 pixels, and a root mean squared distance of 2.7 pixels, which increased accuracy by 12.8%, 22.7%, and 22.9%, respectively, from the graph cuts with patient-specific shape constraints.

A Method of Hole Filling for Atlas Generation in Immersive Video Coding (몰입형 비디오 부호화의 아틀라스 생성을 위한 홀 채움 기법)

  • Lim, Sung-Gyun;Lee, Gwangsoon;Kim, Jae-Gon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.75-77
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    • 2021
  • MPEG 비디오 그룹은 제한된 3D 공간 내에서 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 원하는 시점(view)을 렌더링(rendering)하기 위한 표준으로 TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 테스트 모델과 함께 효율적인 몰입형 비디오의 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준을 개발하고 있다. 몰입감 있는 시각적 경험을 제공하기 위해서는 많은 수의 시점 비디오가 필요하기 때문에 방대한 양의 비디오를 고효율로 압축하는 것이 불가피하다. TMIV 는 여러 개의 입력 시점 비디오를 소수의 아틀라스(atlas) 비디오로 변환하여 부호화되는 화소수를 줄이게 된다. 아틀라스는 선택된 소수의 기본 시점(basic view) 비디오와 기본 시점으로부터 합성할 수 없는 나머지 추가 시점(additional view) 비디오의 영역들을 패치(patch)로 만들어 패킹(packing)한 비디오이다. 본 논문에서는 아틀라스 비디오의 보다 효율적인 부호화를 위해서 패치 내에 생기는 작은 홀(hole)들을 채우는 기법을 제안한다. 제안기법은 기존 TMIV8.0 에 비해 1.2%의 BD-rate 이 향상된 성능을 보인다.

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A Study on the Strategies for Spatial Information Service based on the Concept of Atlas - A Case Study of Land Cover Map - (아틀라스 개념을 적용한 공간정보서비스 방안 - 토지피복지도를 사례로 -)

  • Hong, Sang Ki
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.20 no.4
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    • pp.153-159
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    • 2012
  • Recently, tthe general users' demand on utilizing spatial information and the establishment of national spatial data such as land cover map are increasingly growing. But the lack of spatial information service for the general public is making it difficult for them to use spatial information and services. In this study, spatial information service strategies based on the concept of atlas, which is familiar to us through the student atlas, were proposed to promote the public users' utilization of land cover map. For this purpose, I reviewed current domestic status and overseas cases of land cover map service and proposed the future direction of spatial information service for land cover map in terms of contents, users, and system. Finally, I defined the basic concept, characteristics and functions of the Atlas Information System and recommended strategies for environmental spatial information service. The results of this study can be applied to various national spatial information as well as land cover map and contribute to the increase of general public users' utilization of national spatial data.

Development of drought inventory map service module for GIS based drought analysis (GIS 기반 가뭄분석을 위한 가뭄인벤토리 지도서비스 모듈 개발)

  • Lee, Sangmin;Shin, Yonghyeon;Yang, Dongmin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.484-484
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    • 2021
  • 본 연구를 통해 개발된 웹기반 가뭄아틀라스에 탑재되는 가뭄인벤토리 지도서비스 모듈은 GIS기반 가뭄상황관리를 위해 일정 수준의 가공이 필요한 다양한 GIS 가뭄분석정보를 제공하여 가뭄 대응 업무 담당자가 공간에 기반한 가뭄분석 업무에 사용함을 주목적으로 해당 서비스 모듈을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 지도서비스 모듈은 JAVA 언어로 개발되었으며, 오픈소스 기반의 Geosever와 Openlayer를 적용하여 167개 시군을 대상으로 가뭄 관련 분석지도를 제공하는 서비스 모듈이다. 지도 레이어별 가시화를 통한 중첩분석이 가능하며, 사용자 필요 시 해당 분석지도를 다운로드 받을 수 있도록 개발을 진행하였다. 상세 제공 정보로는 가뭄 분석을 위한 면적정보와 통계정보로 이원화하여 서비스를 제공하며, 개별 가뭄인벤토리 지도는 지역별 차트정보와 속성DB 테이블을 같이 지도화면에 표출한다. 주요기능으로는 가뭄인벤토리 지도서비스 창을 활성화하여 사용자가 필요한 가뭄인벤토리 지도를 체크하면 가뭄아틀라스 지도화면에 가시화된다. 체크된 가뭄인벤토리 지도는 테이블정보 표출과 자료 다운로드 기능을 제공한다. 해당 서비스 모듈의 관리 및 사용 방법으로는 가뭄인벤토리 지도데이터를 GIS 데이터셋화하여 Geoserver에 로딩하며, 로딩된 지도데이터는 WMS(web tilemap service) 포맷으로 변환한 뒤, 각각의 분석지도가 가지고 있는 속성DB정보를 고려해 지도 스타일을 적용하였다. 웹 브라우저 표출방법으로는 Openlayer 기반으로 GeoWebCache를 생성해 가뭄인벤토리 지도를 웹기반 가뭄아틀라스 상에 표출한다.

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Automatic Segmentation of Renal Parenchyma using Graph-cuts with Shape Constraint based on Multi-probabilistic Atlas in Abdominal CT Images (복부 컴퓨터 단층촬영영상에서 다중 확률 아틀라스 기반 형상제한 그래프-컷을 사용한 신실질 자동 분할)

  • Lee, Jaeseon;Hong, Helen;Rha, Koon Ho
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.22 no.4
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    • pp.11-19
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    • 2016
  • In this paper, we propose an automatic segmentation method of renal parenchyma on abdominal CT image using graph-cuts with shape constraint based on multi-probabilistic atlas. The proposed method consists of following three steps. First, to use the various shape information of renal parenchyma, multi-probabilistic atlas is generated by cortex-based similarity registration. Second, initial seeds for graph-cuts are extracted by maximum a posteriori (MAP) estimation and renal parenchyma is segmented by graph-cuts with shape constraint. Third, to reduce alignment error of probabilistic atlas and increase segmentation accuracy, registration and segmentation are iteratively performed. To evaluate the performance of proposed method, qualitative and quantitative evaluation are performed. Experimental results show that the proposed method avoids a leakage into neighbor regions with similar intensity of renal parenchyma and shows improved segmentation accuracy.

Asymmetric Threshold-Based Occupancy Map Correction for Efficient Coding of MPEG Immersive Video (MIV 의 효율적인 부호화를 위한 비대칭 임계값 기반 점유맵 보정)

  • Dong-Ha Kim;Sung-Gyun Lim;Jeong-yoon Kim;Jae-Gon Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.51-53
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    • 2022
  • MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.

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