• 제목/요약/키워드: 화면분할

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A Study on Moving Picture Variety according of Digital Broadcasting for Transition (디지털 방송 전환에 따른 영상 변화에 관한 연구)

  • Joo, heon-sik
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.335-336
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    • 2013
  • 아날로그 방송이 2012년 12월 31일 종료되고 디지털 방송 시대를 맞이했다. 디지털 방송은기존의 아날로그 방송에 비해 디지털은 HD화질로 주사선이 2배가 넘는 1050~1250으로 영화스크린처럼 선명한 화면으로 아날로그 TV보다 4~5배 정도의 화질의 차이가 있으며, 음질에서도 CD 수준의 고음질로 전환되었다. 따라서 디지털 TV로 전환되었고, 화면크기와 전환 효과 비디오효과, 화면 분할, 3D 기법 적용 등 다양한 영상 변화를 나타낸다.

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Analysis of the Visual Trajectory for Wire Frame of Online Markets (온라인마켓 와이어 프레임에 대한 주시빈도 분석)

  • Ha, JongSoo;Ban, ChaeHoon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.454-457
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    • 2016
  • 본 연구는 온라인마켓을 효율적이고 경험 디자인(User Experience Design : UX 디자인)적 설계가 가능하도록 제작하기 위하여 와이어 프레임에 대한 사용자의 주시빈도를 분석한다. 국내 대표적인 온라인마켓의 와이어 프레임을 제작하여 각 사이트의 화면분할과 정보영역을 분석한다. 주시빈도 확인을 위해 시선추적 장치를 사용하고 시선이 머무는 히트맵을 제시한다. 이를 통해 온라인마켓의 디자인 설계시 화면에 보이는 요소들의 효율적 배치를 위한 프레임 레이아웃 영역을 살펴본다.

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A Semi-Automatic Segmentation Algorithm using B-Spline Curves (B-Spline곡선을 이용한 반자동 영상분할 알고리즘)

  • 김대희;호요성
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.155-160
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    • 2001
  • 대부분의 자동 영상분할 방법은 한 화면에서 개별 객체를 추출하기가 어렵고, 비디오 객체의 명확한 모델이 없어 자동분할 방법에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 Active contour를 이용한 반자동 영상분할 방법을 제안한다. 일반적인 Active Contour 알고리즘은 유한개의 제어점을 설정하고 그 차이로 곡선의 특성을 묘사하므로 곡선 위의 제어점 사이의 모양 정보를 표현하는데 불충분하다 또한, 대부분의 Active Contour 알고리즘은 단순한 배경을 갖는 객체에는 잘 적용되도록 설계되었으나, 복잡한 배경을 갖는 객체에는 부적절한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 B-Spline을 이용하여 곡선을 표현하고, 복잡한 영상에서도 좋은 성능을 갖도록 곡의치 외부 에너지는 SUSAN 연산자를 이용하여 추출하였다.

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The Mean Value Comparative Algorithm for MPEG Video Segmentation (압축된 비디오분할을 위한 평균값 비교 알고리즘)

  • 김영호;이경화;서석배;성창우;강대성
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.209-212
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    • 2001
  • 본 논문에서는 MPEG 비디오분할을 위한 평균 값 비교 알고리즘을 제안한다. 장면 전환 검출은 MPEG 비더오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이다. 일반적으로 많이 사용 되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에서 검출한 장면 전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 평균값 비교를 통해 재판별 하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면 전환 검출을 할 수 있었고, 오검출도 줄일 수 있었다.

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Versatile Video Codec의 Picture 분할 구조 및 부호화 단위

  • Nam, Da-Yun;Han, Jong-Gi
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • 제24권4호
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    • pp.26-38
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    • 2019
  • 본 고에서는 최근 표준화가 진행되어 2020년에 표준화 완성을 앞두고 있는 VVC의 표준 기술들 중에서 화면 정보를 구성하는 픽쳐의 부호화 단위 및 분할 구조에 대해 설명한다. 본 고에서 설명되는 내용들은 VTM 6.0을 기준으로 삼는다. 세부적으로는 한 개의 픽처를 분할하는 구조들인 슬라이스, 타일, 브릭, 서브픽처에 대해서 설명한 후, 이 구조들의 내부를 구성하는 CTU 및 CU의 분할 구조에 대해서 설명한다.

Fast Inter CU Partitioning Algorithm using MAE-based Prediction Accuracy Functions for VVC (MAE 기반 예측 정확도 함수를 이용한 VVC의 고속 화면간 CU 분할 알고리즘)

  • Won, Dong-Jae;Moon, Joo-Hee
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • 제27권3호
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    • pp.361-368
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    • 2022
  • Quaternary tree plus multi-type tree (QT+MTT) structure was adopted in the Versatile Video Coding (VVC) standard as a block partitioning tool. QT+MTT provides excellent coding gain; however, it has huge encoding complexity due to the flexibility of the binary tree (BT) and ternary tree (TT) splits. This paper proposes a fast inter coding unit (CU) partitioning algorithm for BT and TT split types based on prediction accuracy functions using the mean of the absolute error (MAE). The MAE-based decision model was established to achieve a consistent time-saving encoding with stable coding loss for a practical low complexity VVC encoder. Experimental results under random access test configuration showed that the proposed algorithm achieved the encoding time saving from 24.0% to 31.7% with increasing luminance Bjontegaard delta (BD) rate from 1.0% to 2.1%.

A Study of Pointillism Techniques of Neo-Impressionism Using Dithering (디더링을 이용한 신인상주의의 점묘화 기법 연구)

  • 나현철;용한순;윤경현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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    • pp.892-894
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    • 2004
  • 본 논문은 신인상주의(Neo-impressionism)의 분할적, 점묘적인 화풍을 표현하기 위한 회화적 렌더링(painterly rendering)의 알고리즘과 그 구현 방법을 다루고 있다. 논문에서 제시하는 알고리즘은 한 장의 영상을 입력으로 하여, 신인상주의 화가인 쇠라(Georges Seurat)나 시냑(Paul Signac)의 점묘화 같은 느낌을 주는 결과 영상을 만들어 낸다. 결과 화면은 두 단계로 구성되며 입력 영상에서 색을 분할된 영상, 색이 분할된 영상을 이용하여 브러시 스트로크를 생성하여 적응시킨 결과 영상으로 이루어진다.

VVC Intra Triangular Partitioning Prediction for Screen Contents (스크린 콘텐츠를 위한 VVC 화면내 삼각형 분할 예측 방법)

  • Choe, Jaeryun;Gwon, Daehyeok;Han, Heeji;Lee, Hahyun;Kang, Jungwon;Choi, Haechul
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • 제25권3호
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    • pp.325-337
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    • 2020
  • Versatile Video Coding (VVC) is a new video coding standard that is being developed by the Joint Video Experts Team of ISO/IEC/ITU-T and it has adopted various technologies including screen content coding tools. Screen contents have a feature that blocks are likely to have diagonal edges like character regions. If triangular partitioning coding is allowed for screen contents having such the feature, coding efficiency would increase. This paper proposes a intra prediction method using triangular partitioning prediction for screen content coding. Similar to the Triangular Prediction Mode of VVC that supports the triangular partitioning prediction, the proposed method derives two prediction blocks using Horizontal and Vertical modes and then it blends the predicted blocks applying masks with triangle shape to generate a final prediction block. The experimental results of the proposed method showed an average of 1.86%, 1.49%, and 1.55% coding efficiency in YUV, respectively, for VVC screen content test sequences.

Luma Noise Reduction using Deep Learning Network in Video Codec (Deep Learning Network를 이용한 Video Codec에서 휘도성분 노이즈 제거)

  • Kim, Yang-Woo;Lee, Yung-Lyul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.272-273
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    • 2019
  • VVC(Versatile Video Coding)는 YUV 입력 영상에 대하여 Luma 성분과 Chroma 성분에 대하여 각각 다른 최적의 방법으로 블록분할 후 해당 블록에 대해서 화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 수행하고, 예측영상과 원본영상의 차이를 변환, 양자화하여 압축한다. 이 과정에서 복원영상에는 블록화 노이즈, 링잉 노이즈, 블러링 노이즈 발생한다. 본 논문에서는 인코더에서 원본영상과 복원영상의 잔차신호에 대한 MAE(Mean Absolute Error)를 추가정보로 전송하여 이 추가정보와 복원영상을 이용하여 Deep Learning 기반의 신경망 네트워크로 영상의 품질을 높이는 방법을 제안한다. 복원영상의 노이즈를 감소시키기 위하여 영상을 $32{\times}32$블록의 임의로 분할하고, DenseNet기반의 UNet 구조로 네트워크를 구성하였다.

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