Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.38
no.4
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pp.440-454
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2014
This study examined the wearing effect of 3D compression suits on quantitative electroencephalogram (EEG) during walking and rest. Ten males in their 20s wore three types of experimental clothing, a loose-fit wear (BS), a 3D compression suit (3D CS), and a power film welded on CS (3D WCS); in addition, EEG signals were measured during resting, walking, after walking, and after sit-ups. The results showed that a higher pressure (due to 3D CS and 3D WCS) increased the 'Concentration' level and the 'Cognitive load' of brain waves during treadmill walking due to a higher cortex activity level when walking. Differentiation was shown between two compression suits and BS was enhanced during walking on a treadmill; however, the brain waves of 'Relaxation' between two compression suits were significantly different after walking, i.e., 'Relaxation' level of 3D WCS was the highest. Rigorous exercise such as sit-ups was inefficient to distinguish the effect of compression suits on EEG. Participants perceived a higher pressure due to compression suits; however, the wear comfort of two compression suits was maintained. Two compression suits were rated as supportive and helpful during walking. Various EEG parameters such as the indices of 'Relaxation', 'Concentration' and 'Cognitive load' were effective to observe the effect of 3D compression suits on wearers' brain waves during and after walking.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.3C
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pp.297-303
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2009
Integral imaging is a well-known 3D image recording and display technique. The huge size of integral imaging data requires a compression scheme to store and transmit 3D scenes. In the conventional compression scheme, the data amount of elemental images depends on the various recording condition such as the positional location of a 3D object, the illumination and specification of the lenslet array even if an identical pickup system is used. In this paper, to reduce the dependence of the image characteristics of elemental images on the pickup conditions, a compression scheme using block division on the elemental image of integral imaging is proposed. The proposed scheme provides an improved compression ratio by considering the local similarity of elemental images picked up from three-dimensional objects according to a positional location. To test the proposed scheme, various elemental images are picked up and a compression process is then carried out u sing a standard MPEG-4. Based on compression ratio results, the proposed compression scheme is improved by approximately 9% compared with the conventional compression method.
A trend in 3D mesh compression is codec design with low computational complexity which preserves the input vertex and face order. However, this added information increases the complexity. We present a fast 3D mesh compression method that compresses the redundant shared vertex information between neighboring faces using simple first-order differential coding followed by fast entropy coding with a fixed length prefix. Our algorithm is feasible for low complexity designs and maintains the order, which is now part of the MPEG-4 scalable complexity 3D mesh compression standard. The proposed algorithm is 30 times faster than MPEG-4 3D mesh coding extension.
In this paper, we propose a low bit-rate embedded video compression scheme with 3-D block partition coding in the wavelet domain. The proposed video compression scheme includes multi-level 3-dimensional dyadic wavelet decomposition, raster scanning within each subband, formation of block, 3-D partitioning of block, and adaptive arithmetic entropy coding. Although the proposed video compression scheme is quit simple, it produces bit-stream with good features, including SNR scalability from the embedded nature. Experimental results demonstrate that the proposed video compression scheme is quit competitive to other good wavelet-based video coders in the literature.
In mapping a texture image into a 3D mesh model for photo-realistic graphic applications, the compression of texture image is as important as geometry of 3D mesh. Typically, the size of the (compressed) texture image of 3D model is comparable to that of the (compressed) 3D mesh geometry. Most 3D model compression techniques are to compress the 3D mesh geometry, rather than to compress the texture image. Well-known image compression standards (i.e., JPEG) have been extensively used for texture image compression. However, such techniques are not so efficient when it comes to compress an image with texture patches, since the patches are little correlated. In this paper, we proposed a preprocessing method to substantially improve the compression efficiency of texture compression. From the experimental results, the proposed method was shown to be efficient in compression with a bit-saving from 23% to 45%.
The necessity of data compression scheme for volume data has been increased because of the increase of data capacity and the amount of network uses. Now we have various kinds of compression schemes, and we can choose one of them depending on the data types, application fields, the preferences, etc. However, the capacity of data which is produced by application scientists has been excessively increased, and the format of most scientific data is 3D volume. For 2D image or 3D moving pictures, many kinds of standards are established and widely used, but for 3D volume data, specially time-varying volume data, it is very difficult to find any applicable compression schemes. In this paper, we present a compression scheme for encoding time-varying volume data. This scheme is aimed to encoding time-varying volume data for visualization. This scheme uses MPEG's I- and P-frame concept for raising compression ratio. Also, it transforms volume data using Daubechies D4 filter before encoding, so that the image quality is better than other wavelet-based compression schemes. This encoding scheme encodes time-varying volume data composed of single precision floating-point data. In addition, this scheme provides the random reconstruction accessibility for an unit, and can be used for compressing large time-varying volume data using correlation between frames while preserving image qualities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.12
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pp.2693-2700
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2009
This paper proposes an effective compression method to utilize the 3D integral image with large amount of data obtained by a lens array in various applications. The conventional compression methods for still images exhibit low performance in terms of coding efficiency and visual quality, since they cannot remove the correlation between elemental images. In the moving picture compression methods, 1D scanning techniques that produce a sequence of elemental images are not enough to remove the directional correlation between elemental images. The proposed method effectively sequences the elemental images from an integral image by the 2D referencing technique and compresses them using the multi-frame referencing of H.264/AVC. The proposed 2D referencing technique selects the optimal reference image according to vertical, horizontal, and diagonal correlation between elemental images. Experimental results show that compression with the sequence of elemental images presents better coding efficiency than that of still image compression. Moreover, the proposed 2D referencing technique is superior to the 1D scanning methods in terms of the objective performance and visual quality.
Point cloud is a set of points for representing a 3D object, and consists of geometric information, which is 3D coordinate information, and attribute information, which is information representing color, reflectance, and the like. In this way of expressing, it has a vast amount of data compared to 2D images. Therefore, a process of compressing the point cloud data in order to transmit the point cloud data or use it in various fields is required. Unlike color information corresponding to all 2D geometric information constituting a 2D image, a point cloud represents a point cloud including attribute information such as color in only a part of the 3D space. Therefore, separate processing of geometric information is also required. Based on these characteristics of point clouds, MPEG under ISO/IEC standardizes V-PCC, which imitates point cloud images and compresses them into 2D DCT-based 2D image compression codecs, as a compression method for high-density point cloud data. This has limitations in accurately representing 3D spatial information to proceed with compression by converting 3D point clouds to 2D, and difficulty in processing non-existent points when utilizing 3D DCT. Therefore, in this paper, we present 3D Discrete Cosine Transform-based Point Cloud Compression (3DCT PCC), a method to compress point cloud data, which is a 3D image by utilizing 3D DCT, and confirm the efficiency of 3D DCT compared to V-PCC based on 2D DCT.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.340-342
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2012
Integral Imaging (II) is an attractive technique for three-dimensional (3D) image, video display and recording. Inherently, the high resolution II requires an enormous amount of data for storing and transmitting of 3D scenes. Compression techniques attempt to evade this issue. In this study, we made a comparative performance analysis of popular transforming/compression techniques such as the Discrete Cosine Transform (DCT) and the Discrete Wavelet Transform (DWT) in order to compress 3D-II. The standard baseline JPEG (Joint Photographic Experts Group) using DCT and JPEG 2000 using DWT methods were manipulated in our experiments. In our analysis, we have shown that the DWT based JPEG 2000 compression methodology could be a good alternative for 3D-II.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.13
no.1
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pp.1-7
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2008
Data compression becomes increasingly an important issue for reducing data storage spaces as well as transmis-sion time in network environments. In 3D geometric models, the normal vectors of faces or meshes take a major portion of the data so that the compression of the vectors, which involves the trade off between the distortion of the images and compression ratios, plays a key role in reducing the size of the models. So, raising the compression ratio when the normal vector is compressed and minimizing the visual distortion of shape model's shading after compression are important. According to the recent papers, normal vector compression is useful to heighten com-pression ratio and to improve memory efficiency. But, the study about distortion of shading when the normal vector is compressed is rare relatively. In this paper, new normal vector compression method which is clustering normal vectors and assigning Representative Normal Vector (RNV) to each cluster and using the angular deviation from actual normal vector is proposed. And, using this new method, Visually Undistinguishable Lossy Compression (VULC) algorithm which distortion of shape model's shading by angular deviation of normal vector cannot be identified visually has been developed. And, being applied to the complicated shape models, this algorithm gave a good effectiveness.
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