The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.8C
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pp.832-837
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2005
This paper presents a design method for fixed-width squarer that receives a W-bit input and produces a W-bit squared product. To efficiently compensate for the quantization error, modified Booth encoder signals (not multiplier coefficients) are used for the generation of error compensation bias. The truncated bits are divided into two groups (major/minor group) depending upon their effects on the quantization error. Then, different error compensation methods are applied to each group. By simulations, it is shown that the performance of the proposed method is close to that of the rounding method and much better than that of the truncation method and conventional method. It is also shown that the proposed method leads to up to $28\%\;and\;27\%$ reduction in area and power consumption compared with the ideal squarers, respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6C
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pp.857-864
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2004
Many image compression standards such as JPEG, MPEG or H.263 are based on the discrete cosine transform (DCT) and quantization method. Quantization error. is the major source of image quality degradation. The current dequantization method assumes the uniform distribution of the DCT coefficients. Therefore the dequantization value is the center of each quantization interval. However DCT coefficients are regarded to follow Laplacian probability density function (pdf). The center value of each interval is not optimal in reducing squared error. We use mean of the quantization interval assuming Laplacian pdf, and show the effect of correction on image quality. Also, we compare existing quantization error to corrected quantization error in closed form. The effect of PSNR improvements due to the compensation to the real image is in the range of 0.2 ∼0.4 ㏈. The maximum correction value is 1.66 ㏈.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.4
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pp.938-946
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1996
Hierarchical subband codec has been widely promoted in the field of data compression/decompression because of their simplicity and modular nature. Over the past years, the study has received great attention to the perfect reconstruction (PR)system which perfectly recovers the original input signal at the reconstructed output. However, in the actual subband codec system, the signals that passed through the analysis filter bank are quantized before transmission to the receiver side and reconstructed by the synthesis filter bank. Thus the PR system is impossible and the quantization effects must be carefully considered in the system design such that the system recovers the reconstructed output as possible to the the original input signal with minimum quantization error.In this paper, we propose an optimum hierarchical subband codec structure in the presence of quantizer. The optimality criteria of the code is given to the deign of the hierarchical analysis/synthesis subband filter bank and the quantizer that minimize then output mean square error due to the quantizer in the codec. Specific opti-mum design esamples are shown with level-1, level-2 hierarchical structure. The optimal designs are verified by computer simulation.
The error diffusion method is one of the digital halftoning methods that diffuses quantization errors of current processing pixel to neighboring pixels and get a high-quality black-white image. This method has the problematic case which partially increase or decrease summation of diffused errors in the process of diffusing the quantization error. In this paper, we analyze Floyd-Steinberg method, Jarvis-Judice-Ninke method, Stucki method, and Shiau-Fan method as a representative case of error diffusion methods and propose a solution method of this problem.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.257-262
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2002
영상을 적은 비트로 표현할 때 먼저 양자화를 이용하여 칼라맵을 생성한다. 그리고 적은 비트의 칼라맵으로도 인간의 시각에 적합하게 표현하기 위해 디더링을 결합한다. 본 논문에서는 디더링 기법중 오차확산법이 주변화소로 양자화 에러를 확산한다는 것을 고려하여 칼라맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 LBG 알고리즘의 개선하여 클러스터의 양자화 벡터를 구하는 각각의 반복단계에서 현재 양자화 벡터와 새로운 중심값(centroid)을 연결하는 직선 상에서 새로운 양자화벡터를 구하는 기존의 알고리즘에 에러를 고려하여 새로운 양자화 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 제안방법을 적용하였을 때 기존의 LBG 알고리즘에 비해 양자화 영상과 디더영상의 화질이 개선되었다. 또한 각 칼라별 MSE 와 영상전체 MSE 에 대해서도 제안방법은 기존의 LBG 알고리즘에 대해 개선되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.191-194
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1997
본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.40
no.5
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pp.354-360
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2003
A new ROM compression method for continuous data is proposed. The ROM compression method is based on two proposed ROM compression algorithms. The first one is a region select ROM compression algorithm that stores only regions including data after dividing data into many small regions by magnitude and address. The second is a quantization ROM and error ROM compression algorithm that divides data into quantized data and their errors. Using these algorithms, 40~60% ROM size reductions aye achieved for various continuous data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.4
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pp.387-397
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1992
The spatial domain design of 2-dimensional separable denominator digital filters(SDDF) based on the reduced dimensional decomposition can be realized when the given 2-D impulse response specifications are decomposed into a pair of 1-D specifications via singular value decompositions(SVD). Because of use of the balaned approximation and equivalent transform as 1-D design algorithm, 2-D design algorithm retains the advantage that is numerically stable and can minimize quantization errors. In this paper in order to analyze and reduce these errors, minimum comfficient quantization realization is directly derived from impulse response specification. And using the equivalent trans form relation between mininum coefficient quantization error and minimum roundoff error realizations, we optimally realize a SDDF. This algorithm is analyzed by the simulation, which shows that it is superior to direct or balanced realization in quantization errors.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7A
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pp.794-806
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2004
This paper deals with correction of frequency offset and analysis of quantization angle noise in the IEEE 802.1la OFDM system. The rotation phase per symbol due to the carrier frequency offset is estimated from auto-correlation of the short Preambles, which are over-sampled for the reduction of noise in OFDM signals. The pilot signals are introduced to estimate the rotation phase per OFDM symbol due to estimation error of the carrier frequency offset and the sampling frequency onset. During the estimation and correction of the frequency onsets, a CORDIC processor and a look-up table are used for the conversion between a rotation phase and its complex number. Being calculated by a limited number of bits in the CORDIC processor and the look-up table, the rotation phase and its complex number have quantization angle errors. The quantization errors are analyzed as SNR (signal to noise ratio) due to the quantization bit numbers. The minimum bit number is suggested to meet the specification of IEEE 802.1la properly. Finally, the quantization errors are evaluated through simulations on number of quantization bits and SNR of received signals.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.11
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pp.933-940
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2021
The space-borne SAR(Synthetic Aperture Radar) system radiates the microwave signal and receives the backscattered signal. The received signal is converted to digital at the Digital Receiver, which is implemented at the end of the SAR sensor receiving chain. The converted signal is formated after signal processing such as filtering and data compression. Two quantization are conducted in the Digital Receiver. One quantization is an analog to digital conversion at ADC(Analog-Digital Converter). Another quantization is the BAQ(Block Adaptive Quantization) for data compression. The quantization process is a conversion from a continuous or higher bit precision to a discrete or lower bit precision. As a result, a quantization noise is inevitably occurred. In this paper, the impact of two quantization processes are analyzed in a view of SNR degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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