Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.71-73
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2022
다양한 미디어 서비스의 발전으로 비디오의 방대한 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 비디오 부호화 표준은 지속적인 발전을 하고 있다. 압축된 데이터를 다시 영상으로 복원하는 비디오 부복호화 과정에서 영상 데이터의 손실이 일어나고 그에 따른 다양한 형태의 열화가 나타나 영상의 화질을 저하한다. 이러한 열화들을 제거하여 원본 이미지에 가깝게 만들기 위해서 인루프 필터 과정을 비디오 부호화 표준에서 포함하고 있다. 이에 최근 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서는 널리 사용되는 인공 신경망을 적용하여 효과적인 필터링을 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 비디오 부호화 시 인루프 필터링에서 자기 참조를 통한 화질 개선 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 트랜스포머 기반의 화질 개선 네트워크를 제안하고 기존 부호화 방법과 비교하였다. 인루프 필터링을 통해 화질을 향상하여 주관적 화질을 개선할 뿐만 아니라 객관적 부호화 효율을 증가시키는 방법을 개발하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.1
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pp.63-73
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2015
In this paper, a quality improvement scheme is proposed for magnified image using the various curved surface characteristics of image. After testing horizontal and vertical directional surface characteristics of source image, interpolation value is calculated to have the surface characteristics such as simple convex surface, simple concave surface, and compound surface. The calculated interpolation value become the value of the interpolated pixel of magnified image. The calculated interpolation value is closer to the pixel value of real image. So, the quality of the magnified image is improved. The PSNR value of the magnified image using the proposed scheme is larger than the PSNR values of the magnified image using the existing techniques.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.127-128
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2010
H.264/AVC는 부호화 효율을 높이기 위해 다양한 모드를 사용한다. 이런 다양한 모드들은 모두 부호화를 해봐서 발생하는 비용이 계산한다. 발생하는 비용은 영상의 화질과 비트로 구성되어 있으며, 영상의 화질이 좋고 발생비트가 가장 적은 모드가 선택 되어 복호기에 전송된다. 하지만 영상의 화질을 계산할 때 디-블록킹 필터의 효과를 무시해서 계산하기 때문에 정확한 모드를 선택하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 모드 결정시 디-블록킹 필터를 적용하여 정확한 영상의 화질을 계산하여 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 그 결과 평균 1.021%의 BD-Rate를 감소시켰다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.183-186
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2009
인터넷의 발전과 비디오 압축 코덱의 발전으로 인해 실시간 영상 스트리밍 (Streaming) 서비스가 가능해졌다. 하지만, 패킷 손실로 인한 비디오 화질 열화는 여전히 문제가 되고 있다. 이 때문에 부호화기 에서는 에러에 강한 내성을 가지는 부호화방법으로 압축하며, 복호화기 에서는 에러 은닉기법을 통하여 패킷 손실에 의한 화질열화를 최소화한다. 이런 기법들을 활용하기 위해서는 패킷손실을 보정한 정확한 화질 열화를 측정 할 수 있는 방법이 필요하다. 영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중에서 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 본 논문에서는 패킷 비디오 네트워크 환경에서의 발생할 수 있는 다양한 패턴의 패킷 손실에 따른 비디오의 화질 열화를 무기준법에 의해 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 수신된 영상의 움직임 정보를 이용하여 패킷 손실에 따른 각 프레임당 초기 에러 값을 예측 한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 상당히 높은 피어슨 상관도 (Pearson Correlation)를 보여준다.
Block based transform coding is most popular approach for image and video compression. However it suffers from severe quality degradation especially from blocking artifacts. The subjective quality degradation caused by such blocking artifacts in general does not agree well with an objecive quality measurement such as PSNR. Hence new quality evaluation technique is necessary. We propose a new image quality assessment method by measuring blocking artifacts for block based transform coded images. In order to characterize blocking artifacts, proposed method utilizes the facts that, blocking artifacts, when occur, have different pixel values along the block boundaries and such differences usually continuously span along the whole boundaries. This method does not require the original uncompressed image. It operates on single block boundary and quantifies the amount of blocking artifacts on it. Experiments on various compressed images various bitrates show that proposed quantitative measure of blocking artifacts matches well with the subjective quality of them judged by human visual system.
We develop the signal processing method for adaptive implementing direction of signal and the frequency sensitivity of human visual system(HVS). Existing multibnad energy scaling method makes ringing artifact because it does not consider signal direction. To solve this problem, we use block gradient for signal direction in addition to existing method. And we use the fact that frequency component of signal is more sensitive than value of signal over human eyes. we enhance the signal according to contrast sensitivity function(CSF) which is the model of frequency sensitivity of human eye. Compared that the existing analysis models only improve the efficiencies in the existing systems, the developed method can process the image signals to be more desirable and suitable to HVS.
We develop the signal processing method for adaptive implementing direction of signal and the frequency sensitivity of human visual system(HVS). Existing multiband energy scaling method makes ringing artifact because it does not consider signal direction. To solve this problem, we use block gradient for signal direction in addition to existing method. And we use the fact that frequency component of signal is more sensitive than value of signal over human eyes. we enhance the signal according to contrast sensitivity function(CSF) which is the model of frequency sensitivity of human eye. Compared that the existing analysis models only improve the efficiencies in the existing systems, the developed method can process the image signals to be more desirable and suitable to HVS.
As high-definition video is broadly used in various system such as broadcast system and digital camcorder the proper method in order to improve the quality of high-definition video is needed. In this paper, we propose an efficient method to improve color and contrast of high-definition video. In order to apply the image enhancement method to high-definition video, scale-down video of high-definition video is used and the parameter for image enhancement method is computed from small size video. To enhance the color of high-definition video, we apply color constancy method. First, we separate the video into several scenes by cut detection method. Then, we apply color constancy to each scene with same parameter. To improve the contrast of high-definition video, we use union of original image and histogram equalized image, and weight is calculated based on sorting of histogram bins. Finally, the performance of proposed method is demonstrated in experiment section.
Kim, Yo-Han;Sung, Duk-Gu;Han, Jung-Hyun;Shin, Ji-Tae
Journal of Broadcast Engineering
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v.14
no.2
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pp.127-133
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2009
With advances in video technology, many researchers are interested in video quality assessment to prove better performance of proposed algorithms. Since human visual system is too complex to be formulated exactly, many researches about video quality assessment are in progressing. No-reference video-quality assessment is suitable for various video streaming services, because of no requested additional data and network capacity to perform quality assessment. In this paper, we propose a novel no-reference video-quality assessment method with the estimation of dynamic range distortion. To measure the performance, we obtain mean opinion score (MOS) data by subject video quality test with the ITU-T P.910 Absolute Category Rating (ACR) method. And, we compare it with proposed algorithm using 363 video sequences. Experimental results show that the proposed algorithm has a higher correlation with obtained MOS.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.3
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pp.37-45
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2008
Quality assessment ai s to evaluate if a distorted image or video has a good quality by measuring the difference between the original and distorted images or videos. In this paper, to assess the visual qualify of a distorted image or video, visual features of the distorted image are compared with those of the original image instead of the direct comparison of the distorted image with the original image. We use edge projections from two images as features, where the edge projection can be easily obtained by projecting edge pixels in an edge map along vertical/horizontal direction. In this paper, edge projections are obtained by using vertical/horizontal directions of gradients as well as the magnitude of each gradient. Experimental results show the effectiveness of the proposed quality assessment through the comparison with conventional quality assessment algorithms such as structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), and edge histogram descriptor(EHD) methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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