Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.4
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pp.34-43
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2010
Texture information plays an important role in object recognition and classification. To perform an accurate classification, the texture feature used in the classification must be highly discriminative. This paper presents a novel texture descriptor for texture-based image retrieval and its application in Computer-Aided Diagnosis (CAD) system for Emphysema classification. The texture descriptor is based on the combination of local surrounding neighborhood difference and centralized neighborhood difference and is named as Combined Neighborhood Difference (CND). The local differences of surrounding neighborhood difference and centralized neighborhood difference between pixels are compared and converted into binary codewords. Then binomial factor is assigned to the codewords in order to convert them into high discriminative unique values. The distribution of these unique values is computed and used as the texture feature vectors. The texture classification accuracies using Outex and Brodatz dataset show that CND achieves an average of 92.5%, whereas LBP, LND and Gabor filter achieve 89.3%, 90.7% and 83.6%, respectively. The implementations of CND in the computer-aided diagnosis of Emphysema is also presented in this paper.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.337-340
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2010
본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1371-1378
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2017
In this paper, we present an upsampling technique for depth map image using selective bilateral weights and a color weight using laplacian function. These techniques prevent color texture copy problem, which problem appears in existing upsamplers uses bilateral weight. First, we construct a high-resolution image using the bicubic interpolation technique. Next, we detect a color texture region using pixel value differences of depth and color image. If an interpolated pixel belongs to the color texture edge region, we calculate weighting values of spatial and depth in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Otherwise we use color weight instead of depth weight. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the high-resolution depth image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.468-470
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2012
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)을 하드웨어로 구현하기 위해서 파이프라인 방식을 인-루프 필터에 새롭게 도입된 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 적용하여 병렬화 처리하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC 에서 SAO 의 입출력이 프레임단위로 구현되어 있는데, 이를 파이프라인 방식의 하드웨어 설계시에는 Largest Coding Unit(LCU)단위로 입출력이 가능하도록 수정해야 한다. SAO 에서 사용하는 두 가지 방식으로 Edge Offset(EO)과 Band Offset(BO)모드가 있으며, 이 중 EO 모드가 주변 화소값을 이용하므로 주변 화소값 정보가 없는 LCU 경계에 위치한 화소들을 버퍼에 저장한 뒤, 다음 LCU 블록의 입력과 함께 SAO 를 수행한다. 또한, SAO 앞 단의 인-루프 필터 기술인 디블록킹 필터(Deblocking Filter)에서도 LCU 단위로 입출력이 수행되므로 디블록킹 필터에서 저장하는 버퍼를 고려하면, SAO 입력에서 사용가능한 데이터는 LCU 가 천이된 형태가 된다. 따라서 SAO 입력의 천이된 형태와 버퍼 사용에 따라 총 9 가지 타입을 갖게 되며, 이 중 경계에 위치한 블록을 제외한 타입들의 경우 서로 다른 정보를 가진 SAO 를 4 번 수행해야 한다. 이러한 점을 반영한 파이프라인 방식을 SAO 에 적용하여 하드웨어에 적합한 구조를 구현할 수 있다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.1-5
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2001
네트워크를 통한 영상 데이터 전송 시 에러가 발생하면 복원 영상의 화질 열화는 매우 심각하다. 따라서, 에러 영상을 복원하기 위한 에러 은닉 기술은 복호기 쪽에 매우 중요하다. 본 논문에서는 매크로블록이 움직임 벡터와 함께 손상이 되었을 때 주변 매크로블록의 움직임 벡터를 이용한 빠르고 효율적인 에러 은닉 기법을 제안한다. 실험 결과 에러 은닉 기법을 제안한다. 실험 결과 에러 블록 주변의 경계화소를 이용한 기존의 방법과 비교하여 거의 동등한 복원 화질을 얻으면서도 에러 은닉을 위한 처리 시간을 획기적으로 단축하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.10a
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pp.62-67
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1998
디지털 데이터의 저작권 보호를 위하여 최근 디지털 워터 마킹에 관하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 디지털 워터마킹이란 인간의 시각이나 청각이 인지할 수 없는 범위내에서 디지털 데이터의 값을 약간 변경함에 따라 워터마크라고 하는 저작권 정보를 몰래 삽입하는 방법이다. 본 논문에서는 주변 화소와의 차가 정해진 임계값을 넘는 화소에 워터마크를 집어 놓은 후, 유사성을 측정하여 워터마크를 검출하는 공간 영역 기반(spatial domain based) 워터마킹을 제안한다.
This paper addresses an one-pass parallel thinning algorithm which shows effectiveness in both accuracy and speed. The proposed method is based on parallel iterative boundary removal.Image connectivity are preseved and the algorithms performance is compared to other algorithms especially to parallel thinning algorithm which is the best parallel algorithm have been proposed.Evaluation result shows that the proposed algorithm compare favorably to others.The result shows exact thinning free from one pixel boundary noise and free from distortion of shape.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.45-48
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2000
본 논문은 현재 고성능 가역압축 부호화의 표준이 되는 JPEG-LS의 예측오차에 대한 확률분포를 결정하는 컨텍스트 모델링(context modelling)에서 컨텍스트 정수의 결정 방법에 관해 기술한다. 먼저, 압축률 향상을 위해 낮은 대비(low contrast)를 적용하는 전처리 과정을 도입한다. 둘째로, 낮은 복잡도(low complexity)를 위해 주목화소와 주변화소 사이의 차분을 양자화하고, 그 값 Q$_1$,Q$_2$, Q$_3$로부터 컨텍스트 정수(Q)의 결정을 위해 우선 순위를 정한 후, 3차원 가상좌표 위로의 할당을 고려한다. 또한, 제안 방법과 JPEG-LS의 near-lossless부분을 비교하여, 다양한 영상에 대하여 적용시켜 본 결과, 제안한 방법의 압축률과 손실이득이 훨씬 좋음을 보인다.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.7
no.3
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pp.48-55
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2004
본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1310-1316
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2021
Recently, with the development of artificial intelligence and IoT technology, the importance of video processing such as object tracking, medical imaging, and object recognition is increasing. In particular, the noise reduction technology used in the preprocessing process demands the ability to effectively remove noise and maintain detailed features as the importance of system images increases. In this paper, we provide a modified weight filter based on pixel matching in an AWGN environment. The proposed algorithm uses a pixel matching method to maintain high-frequency components in which the pixel value of the image changes significantly, detects areas with highly relevant patterns in the peripheral area, and matches pixels required for output calculation. Classify the values. The final output is obtained by calculating the weight according to the similarity and spatial distance between the matching pixels with the center pixel in order to consider the edge component in the filtering process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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