• Journal of Broadcast Engineering
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• v.10 no.4 s.29
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• pp.505-514
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• 2005

Image upsampling can be performed in both spatial and frequency (transform) domain. In the spatial domain, various upsampling techniques are developed and 6-tap FIR interpolation filter is most well known method, which is embedded in many video coding standards. It can provide high subjective quality but shows low objective quality. In the transform domain, simple zero padding method can produce upsampled image easily. It shows better objective quality than 6-tap filtering, but it yields ringing effects which annoy eyes. In this paper, we present efficient upsampling method using frequency addition method in transform domain to provide better subjective and objective quality than conventional method Extensive simulation results show that the proposed algorithm produces visually fine images with high PSNR.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.1
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• pp.96-102
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• 2009

Due to the rapid growth of the Internet, it is possible to distribute the digital content efficiently. However, the need for image data protection and secret communication technique is also on the rise because of an infringement of the copyright by malicious attackers. Shamir and Lin-Tsai proposed simple secret image encryption algorithms based on the principle of secret sharing, respectively. However, their secret sharing schemes have a serious problem which can be declined the image quality and it is possible for third party to know embed information. In this paper, we propose a new secret sharing scheme using gray code that can be increased the image quality and security. As a result of our experiment, the proposed scheme is not only shown of good image quality and but also provide enhanced security compare with Shamir and Lin-Tasi's schemes.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.383-394
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• 2018

In this paper, we investigate image and video compression techniques based on deep learning which are actively studied recently. The deep learning based image compression technique inputs an image to be compressed in the deep neural network and extracts the latent vector recurrently or all at once and encodes it. In order to increase the image compression efficiency, the neural network is learned so that the encoded latent vector can be expressed with fewer bits while the quality of the reconstructed image is enhanced. These techniques can produce images of superior quality, especially at low bit rates compared to conventional image compression techniques. On the other hand, deep learning based video compression technology takes an approach to improve performance of the coding tools employed for existing video codecs rather than directly input and process the video to be compressed. The deep neural network technologies introduced in this paper replace the in-loop filter of the latest video codec or are used as an additional post-processing filter to improve the compression efficiency by improving the quality of the reconstructed image. Likewise, deep neural network techniques applied to intra prediction and encoding are used together with the existing intra prediction tool to improve the compression efficiency by increasing the prediction accuracy or adding a new intra coding process.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.352-355
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• 2016

스마트폰의 대중화, 카메라 기술력의 향상 등으로 인해 소셜 네트워킹 서비스 내에서는 고화질 이미지 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 모바일 기반의 서비스에서는 데이터 소비라는 이슈와 직면하게 되고, 이에 본 연구는 통신 프레임워크를 통해 세 가지 이미지 전송모드를 제공함으로써 데이터 사용량에 따른 동적 이미지 전송모드 변경 방법을 고안하게 되었다. 정해준 기준 값과 데이터 잔여량을 비교함으로써, 원본이미지, 썸네일 이미지, 파일링크의 세 가지 전송모드 중 적절한 모드를 선택하도록 하였다. 이에 사용자는 충분한 데이터를 가지고 있을 시 고화질의 이미지 콘텐츠를 제공 받을 수 있으며, 데이터 잔여량이 얼마 남지 않았을 때는 데이터 소비를 최소화함으로써 데이터 고갈을 예방할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.690-692
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• 2007

기존의 2 차원 이미지를 통한 세포 분석은 단지 세포의 단면만을 볼 수 있기 때문에 정확한 구조를 파악하기 힘들다. 본 논문에서는 그리드 기술을 이용하여 2 차원 이미지들을 세포 구조에 대한 더욱 정확한 이해 및 연구 능률의 향상을 도모할 수 있는 3 차원 이미지로 재구성하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 고성능 이미지 처리를 위해서 계산 그리드를 이용하며, 화질 개선을 위한 전처리 기술, 자동 영상 정렬 기술, 효과적인 삼차원 재구성 기술과 같은 다양한 이미지 처리 알고리즘 및 preStageIn, BgUpload, delegated preprocessing 등과 같은 데이터 전송 최적화 기술 등을 제공한다. 또한, 다양한 이미지 뷰어 기능 및 DirectX 를 이용한 3 차원 렌더링 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.211-214
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• 2016

본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover's Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광 현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.8
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• pp.95-103
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• 2010

Raw files record luminance values corresponds to each pixel of a digital camera sensor. In digital imaging, controlling exposure to capture the first highlight stop is important on linear-distribution of raw file characteristic. This study sought to verify the efficiency of ETTR method and found the optimum over-exposure amount to maintain the first highlight stop to be the largest number of levels. This was achieved by over-exposing a scene with a raw file and converting it to under-exposure in a raw file converting software. Our paper verified the efficiency of ETTR by controlling the exposure range and ISOs. Throughout the results, if exposure increases gradually 6 steps, dynamic range is also increased. And it shows that the optimized exposure value is around + $1\frac{2}{3}$ stop over compared to the normal exposure with the high ISOs simultaneously. We compared visual noise value at $1\frac{2}{3}$ stop to the normal exposure visual noise. Based on the normal exposure's visual noise, we can confirm that visual noise decrement is increased by increasing ISOs. In this experimental result, we confirm that overexposure about + $1\frac{2}{3}$ stop is the optimum value to make the widest dynamic range and lower visual noise in high ISOs. Based on the study results, we can provide the effective ETTR information to consumers and manufacturers. This method will contribute to the optimum image performance in maximizing dynamic range and minimizing noise in a digital imaging.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.3
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• pp.420-429
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• 2019

Recently, researches using Convolutional Neural Network (CNN)-based approaches have been actively conducted to improve the reduced quality of compressed video using block-based video coding standards such as H.265/HEVC. This paper aims to summarize and analyze the network models in these quality enhancement studies. At first the detailed components of CNN for quality enhancement are overviewed and then we summarize prior studies in the image domain. Next, related studies are summarized in three aspects of network structure, dataset, and training methods, and present representative models implementation and experimental results for performance comparison.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.664-666
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• 2004

본 논문에서는 영상의 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)를 이용한 콘트라스트 향상 기법을 제안하였다 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향물 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수의 샘플값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안한 방식의 알고리즘 검증을 위하여 C를 이용하였으며, 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.55-58
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• 2017

본 논문에서는 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR) 이미지에 지역 엣지 보존 필터를 적용한 개선된 다중 스케일 톤 매핑 기법을 제안하고자 한다. 기존 알고리듬의 다중 스케일 분해 과정에서는 과도하게 많은 정보를 보존하여 결과 이미지가 비현실적으로 표현되고 일부 테스트 이미지에서는 화소 값 변화량이 큰 엣지 영역에서 후광 효과가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 알고리듬의 다중 스케일 분해 과정을 개선하여 엣지를 적절히 보존함으로써 후광 효과를 제거함과 동시에 주관적 화질을 향상시켰다.