The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.10B
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pp.1409-1418
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2001
영상 압축 분야에서 많은 정수 웨이블릿 변환들이 손실 압축 성능, 무 손실 압축 성능, 그리고 복잡성을 기준으로 비교되었다. 응용분야에 따라서 상대적인 조건에 의한 최적인 웨이블릿 변환을 선택함에 따라서 여러 웨이블릿 변환들 중에서 상대적으로 우수한 변환들이 존재함이 알려졌다. 본 논문에서는 우수한 성능을 보이는 웨이블릿 필터들을 리프팅 기법을 응용해서 통합한다. 이들 우수한 몇 개의 변환들은 간단한 파라미터로 표현이 가능하고 이들 파라미터들은 주어진 입력 영상에 종속적이다. 본 논문에서는 이들 파라이터를 구현하는 이론적인 결과와 실험결과를 제공한다. 제안된 방법이 S+P[2] 방법보다 대다수 경우에서 우수함을 실험결과로서 보여주고 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.10
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pp.2425-2430
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2013
This paper presents an shifted linear interpolation method with an image-dependent parameter. The previous shifted linear interpolation proposed the optimal shift parameter of 0.21, which is calculated by spectrum analysis of the shifted linear interpolation kernel. However, the parameter can be different if we takes an input image spectrum into account. Thus, we introduce an image-dependent parameter. An experiment shows the best shift parameter is 0.19 in average for real images. Also, simulation results indicate the proposed method is superior to the existing shifted linear interpolation as well as conventional methods such as linear interpolation and cubic convolution interpolation in terms of the subjective and objective image quality.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.691-694
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2003
게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징 정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보는 카메라의 시점에 종속적인 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위한 노력으로 3차원 정보를 획득하려는 연구가 진행되고 있으나 이는 카메라와 사람간의 거리, 카메라 파라미터 등 부가적인 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 카메라 시점에 종속적인 게이트 인식의 단점을 해결할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 실루엣 영상으로부터 걷는 방향을 찾아내고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 측면 시점의 영상으로 재구성하면, 시점 변화에 비종속적인 게이트 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위하여 실추엣 영상의 폭과 높이 변화를 비교하였다 실험을 통해 제안한 방법을 적용할 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 특징 변화가 적음을 확인하였고, 특히 보폭 통의 게이트 특징 정보가 일정한 값을 유지함을 볼 수 있었다.
This paper analyzes the 3D accuracy of stereo images captured from a mobile phone. For 3D accuracy evaluation, we have compared the accuracy result according to the amount of the convergence angle. In order to calculate the 3D model space coordinate of control points, we perform inner orientation, distortion correction and image geometry estimation. And the quantitative 3D accuracy was evaluated by transforming the 3D model space coordinate into the 3D object space coordinate. The result showed that relatively precise 3D information is generated in more than $17^{\circ}$ convergence angle. Consequently, it is necessary to set up stereo model structure consisting adequate convergence angle as an measurement distance and a baseline distance for accurate 3D information generation. It is expected that the result would be used to stereoscopic 3D contents and 3D reconstruction from images captured by a mobile phone camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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