• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.393-396
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• 2003

고압축 영상신호에서 발생된 양자화잡음 제거 효과를 비교하였다. 잡음제거는 Soft-Threshold 기법을 이용하여 각 대역에서 양자화 잡음을 제거하였다. Soft-Threshold 기법에 적용하기 위해 각 대역별 잡음분산을 Monotonic 변환 및 SURE, Visu 방법으로 추정하여 양자화 잡음제거 효과를 PSNR로 비교하였다. 양자화 잡음 제거 결과 영상에 따라 달라지지만 유니폼 양자화 영상에서 약 5～6dB 정도의 영상품질 개선 효과가 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1129-1140
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• 2001

본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.12A
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• pp.2085-2091
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• 2001

In lossy compression method, the transformed coefficients are quantized. This results in the quantization noise. The video image quality and bit rate is closely related with the quantization step. In this paper, we proposed a new quantization function for the improved performance. The DC value of each macroblock is compensated depending on the magnitude of DC quantization error. It is implemented very low bit-rate video coding, i.e., H.26L. The experimental result is useful when the object motion is not severe.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.8 no.1
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• pp.42-49
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• 2004

Purpose : The quantization noise in magnetic resonance imaging (MRI) systems is analyzed. The signal-to-quantization noise ratio (SQNR) in the reconstructed image is derived from the level of quantization in the signal in spatial frequency domain. Based on the derived formula, the SQNRs in various main magnetic fields with different receiver systems are evaluated. From the evaluation, the quantization noise could be a major noise source determining overall system signal-to-noise ratio (SNR) in high field MRI system. A few methods to reduce the quantization noise are suggested. Materials and methods : In Fourier imaging methods, spin density distribution is encoded by phase and frequency encoding gradients in such a way that it becomes a distribution in the spatial frequency domain. Thus the quantization noise in the spatial frequency domain is expressed in terms of the SQNR in the reconstructed image. The validity of the derived formula is confirmed by experiments and computer simulation. Results : Using the derived formula, the SQNRs in various main magnetic fields with various receiver systems are evaluated. Since the quantization noise is proportional to the signal amplitude, yet it cannot be reduced by simple signal averaging, it could be a serious problem in high field imaging. In many receiver systems employing analog-to-digital converters (ADC) of 16 bits/sample, the quantization noise could be a major noise source limiting overall system SNR, especially in a high field imaging. Conclusion : The field strength of MRI system keeps going higher for functional imaging and spectroscopy. In high field MRI system, signal amplitude becomes larger with more susceptibility effect and wider spectral separation. Since the quantization noise is proportional to the signal amplitude, if the conversion bits of the ADCs in the receiver system are not large enough, the increase of signal amplitude may not be fully utilized for the SNR enhancement due to the increase of the quantization noise. Evaluation of the SQNR for various systems using the formula shows that the quantization noise could be a major noise source limiting overall system SNR, especially in three dimensional imaging in a high field imaging. Oversampling and off-center sampling would be an alternative solution to reduce the quantization noise without replacement of the receiver system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1957-1962
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• 2001

Image and video compression requires quantization error model of DCT coefficients for post processing, restoration or transcoding. Once DCT coefficients are quantized, it is impossible to recover the original distribution. We assume that the original probability density function (pdf) is the Laplacian function. We calculate the variance of the quantized variable, and estimate the variance of the DCT coefficients. We can confirm that the proposed method enhances the accuracy of the quantization error estimation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1979.08a
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• pp.8-11
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• 1979

음성신호의 진폭이 갖는 학율밀도함수(PDF)를 이용하여 음성신호가 균일한 스탭을 갖는 양자기 입력에 가해질 때 발생하는 잡음을 양자화 잡음 및 포화성잡음으로 분리하여 잡음에 관한 표현식을 유도하였다. 이러한 잡음 표현식에서 빗트수 및 포화점을 결정하는 상수에 관해서 수치해석함으로서 각 빗트마다 SNR을 최대로하기 위한 조건을 제시 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.429-434
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• 1997

영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.239-241
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• 2010

분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 와이너 지브 부호화 구조에서 보조정보는 인트라 복호화된 키 픽처들을 이용하여 생성한다. 키 픽처의 객관적 화질은 보조정보의 성능에 많은 영향을 끼치고, 잡음이 많은 보조정보를 복호화에 이용할 경우 부호화로부터 많은 패리티 비트를 요구하게 되어 율 왜곡 성능을 저하된다. 기존의 부호화 기술은 키 픽처 부호화 시 Quantization Matrix에 따라 미리 정의된 양자화 계수를 이용한다. 본 논문에서는 미리 정의된 양자화 계수 보다 낮은 계수 값을 사용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 키 픽처의 객관적 화질이 높아짐에 따라 보조정보의 화질을 향상시킨다. 잡음이 적은 보조정보는 와이너 지브 복호화 시 율 왜곡 성능을 향상시킨다. 실험결과는 기존 방법에 비해 최대 0.7dB에 이르는 성능향상을 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.164-167
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• 1995

RPE 음성부호화기에서 합성 필터로 인한 구동벡터 양자화잡음의 증폭효과를 분석하고 regular pulse 시퀀스의 양자화로 인한 성능감쇄를 줄이기 위해 pyramid vector 양자화방식을 도입하였다. 제안된 방식의 성능평가는 구동시퀀스 양자화를 위해 adaptive PCM을 이용하는 GSM 표준 RPE 방식과의 객관적 및 주관적 성능비교를 통해 수행하였다.T JDSMDQLRY 결과 제안된 방식은 대략 1dB의 SNR 및 segmental SNR 값 증가를 가져왔고, 또한 비공식 청취시험결과 명료도의 증가를 느낄 수 있었다.

• 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.