• 제목/요약/키워드: 하-웨이블렛

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JPEG2000의 하드웨어 구현을 통한 최적 DWT 레벨의 정지영상 화질개선 (Still Image Improvement of Adaptative DWT(Discrete wavelet transform) Decomposition Level Through the Implementation of JPEG2000 Hardware)

  • 이철;유재정;이정석
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.1343-1352
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    • 2018
  • 본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.

GMLJP2 영상압축 기술을 이용한 다양한 공간자료의 효율적인 활용을 위한 프로그램 설계 및 구현 (Program Design and Implementation for Efficient Application of Heterogeneous Spatial Data Using GMLJP2 Image Compression Technique)

  • 김윤형;염재홍;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.379-387
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    • 2006
  • 실세계는 불연속성의 물체와 지표면의 개념으로 공간적인 모델링이 된다. 생성된 데이터 모델은 벡터와 래스터 형태로 표현된다. 비록 공간에 관련된 문제를 해결하기 위해서 단지 한 종류의 데이터를 사용해도 충분한 경우가 있기는 하지만 일반적으로 GIS는 다양한 형태의 데이터를 사용하게 된다 최근에는 GIS 분야의 발달로 다양한 형태의 데이터 모델이 소개되어지면서 이들 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 다루기 위한 요구가 점점 커져가고 있는 추세이다. 지리정보 분야의 표준에 대한 연구를 수행하고 있는 Open GIS Consortium은 다양한 형태의 공간 데이터를 저장하고 활용하기 위해서 GMLJP2(Geographic Mark-Up Language JP2) 포맷을 소개하였다. GMIJP2 포맷은 웨이블렛 영상 압축 기법을 기반으로 하는 JPEG2000(JP2) 포맷을 기반으로 해서 확장성 및 호환성이 좋은 GML 데이터를 압축된 영상 위에 추가한 포맷이다. 이번 논문은 GMLJP2 포맷의 고찰과 다양한 공간데이터를 활용하고 관리하는데 활용될 수 있는 가능성을 검증하고자 한다. 항공사진, 수치지도와 LIDAR 데이터를 변환시켜서 GMLIP2 파일을 성공적으로 생성할 수가 있었다. 또한, GMLJP2 파일을 처리할 수 있는 응용프로그램을 설계 및 구현시켜 단일 파일에서 다양한 형태의 공간데이터를 효율적으로 처리되는 것을 확인하였다.

다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 (Robust Eye Localization using Multi-Scale Gabor Feature Vectors)

  • 김상훈;정수환;조성원;정선태
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제45권1호
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    • pp.25-36
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    • 2008
  • 눈 검출은 눈 동공의 정 중앙의 위치를 찾아내는 작업을 의미하며, 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈 검출 방법의 경우 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 큰 계산량의 부담이 없는 다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 방법을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용한 눈 검출은 EBGM 등에서 이미 이용되고 있다. 그런데, RBGM 등에서 사용한 눈 검출 방법은 초기값에 민감하고 조명, 자세 등에 강인하지 못하여, 만족할 만한 검출률을 얻기 위해서는 광범위한 탐색 범위가 필요하다. 이는 계산량의 상당한 증가를 초래한다. 본 논문에서 제안한 눈 검출 방법은 다중 해상도 접근 방법을 활용한다. 먼저, 원래 해상도 얼굴 이미지를 다운샘플링하여 얻은 저해상도 얼굴 이미지에서, 초기 추정 눈 위치에서의 가버 특징 벡터와 해당 해상도의 눈에 대한 가버 특징 벡터 모델과의 가버젯 유사도를 이용하여 눈 위치를 검출한다. 이후 검출된 눈 위치를 업스케일링하여 상위 해상도의 얼굴 이미지에서의 눈 위치 초기값으로 취하고 앞 단계에서처럼 가버젯 유사도를 이용하여 눈을 검출한다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 원래 해상도 얼굴 이미지에서의 눈 위치를 확정한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 다중 해상도 접근 방법이 조명에 대해서도 보다 강인하도록 하는 데 효과적인 조명 정규화 기법을 제안하고, 이를 다중 해상도 접근 방법의 전처리 단계에 추가적으로 적용함으로써 눈 검출 성공률을 더욱 개선하였다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 기반 눈 검출 방법은 계산량을 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법이며, 자세 및 조명 변화에 대해서도 강인하다는 것을 확인하였다.