Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권1호
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pp.57-69
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2007
Adaptive cluster sampling design is known as a sampling method for rare clustered population. Three modified adaptive cluster sampling designs are proposed. The adjusted Hansen-Hurwitz estimator and the Horvitz-Thompson estimator are considered. Efficiency issue of the proposed sampling designs is discussed in a Monte-Carlo simulation study.
3차원 의료영상처리와 같은 볼륨 가시화 분야에서는 균등한 볼륨보다 비균등한 볼륨이 많이 사용된다. 비균등한 볼륨은 3차원 직교공간에서 세축방향의 공간 해상도가 같지 않은 것을 가리킨다. 본 논문에서는 인접한 두 슬라이스상에 있는 복셀에서의 광도를 보간하여 중간 복셀의 광도를 직접 계산하는 효율적인 비균등한 볼륨 렌더링 방법을 제안한다. 기존의 밀도 보간법과 달리 여기서는 중간 슬라이스를 만들기 위해 전처리 과정을 거치지 않으며, 생성된 중간 슬라이스를 저장하기 위한 기억공간도 필요 없다. 이와 더불어 광도 보간법으로 공간 주파수가 높은 영역을 렌더링 할 때 발생할 수 있는 과도한 흐려짐 현상을 막기위해 적응형 중간 복셀 삽입법을 제안한다. 이 방법을 활용하면 일정한 화질을 유지하면서 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
H.264/AVC 표준은 이전의 압축 표준들에 비하여 높은 부호화 성능을 얻었지만 코덱의 복잡도도 동시에 증가하였다. 또한 최근에 VCEG에서 개발 중인 KTA 소프트웨어의 다양한 기술들은 코덱의 복잡도를 더욱 가중시키고 있다. 특히, 움직임 보상을 위한 적응적 보간 필터 기술은 부호화 효율에만 초점을 두고 개발되었기 때문에 표준 필터에 비하여 2배 이상 높은 복잡도를 가진다. 이에 본 논문에서는 부호화 성능 및 복호화 속도를 향상하는 저 복잡도의 보간 필터 뱅크를 제안하였다. 부호화 효율을 위한 적응적 보간 필터와 저 복잡도 복호화를 위한 고정된 단순 필터를 필터 뱅크로 구성하고, 매크로블록 단위 또는 프레임 단위로 최적의 보간 필터를 선택하여 움직임 보상 수행하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 KTA에서 제안되었던 적응적 보간 필터 대비 유사한 부호화 효율을 가지며, 디코더 전체 속도의 약 12% 감소를 얻었다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 움직임 추정 기법을 적응적으로 사용하는 프레임율 증강 기법인 AME-FRUC (Adaptive Motion Estimation Frame Rate Up-Conversion)을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 움직임이 적은 영역에서 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation)을 활용하고, 움직임 벡터 정보를 활용하여 관심영역을 결정한다. 관심 영역에서는 제안하는 텍스쳐 정보에 기반한 블록 분할을 활용한 단방향 움직임 추정을 수행하도록 하여 정확도를 높였다. 최종적으로 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)기법을 움직임 추정 방법에 따라 적용하고 보간 하여 중간 프레임을 생성 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 FRUC 알고리즘에 비해 최대 68% 적은 SAD 연산으로 3dB 높은 PSNR 성능과 0.07 더 높은 SSIM 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위한 매크로 블록 기반의 적응 보간 필터 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양한 방향의 움직임을 세밀하게 보상하는 9가지 분리 가능한 2차원 보간 필터들을 적용한다. 그리고 매크로 블록이 부호화되기 위한 비트율과 왜곡을 고려한 최적의 비용 함수를 정의하고 정의된 비용 함수를 최소화시키는 필터를 매크로 블록 당 적응적으로 선택한다. 실험 결과, 다양한 표준 $QCIF(176{\times}144)/CIF(352{\times}288)$ 동영상 테스트 시퀀스들에 대해서 제안 방법이 기존 방법들에 비하여 항상 우수한 부호화 효율을 지니고 있으며 H.264/AVC 보다 평균 6.25%(참조 영상 프레임: 1개), 3.46%(참조 영상 프레임: 5개)의 비트율이 절감된다.
Variable-node finite element families, termed (4 + k + l + m + n)-node elements with an arbitrary number of nodes (k, l, m, and n) on each of their edges, are developed based on the generic point interpolation with special bases having slope discontinuities in two-dimensional domains. They retain the linear interpolation between any two neighboring nodes, and passes the standard patch test when subdomain-wise $2{\times}2$ Gauss integration is employed. Their shape functions are automatically generated on the master domain of elements although a certain number of nodes are inserted on their edges. The elements can provide a flexibility to resolve nonmatching mesh problems like mesh connection and adaptive mesh refinement. In the case of adaptive mesh refinement problem, so-called "1-irregular node rule" working as a constraint in performing mesh adaptation is relaxed by adopting the variable-node elements. Through several examples, we show the performance of the variable-node finite elements in terms of accuracy and efficiency.
본 논문에서는 공간 적응적 제약조건과 정칙화 함수를 이용한 반복적 고해상도 영상보간 기법을 제안한다. 제안된 정칙화 영상보간 알고리듬은 에지 방향에 따라 제약조건들을 적응적으로 적용하고, 각각의 반복 연산 단계에서 에지 방향별 정칙화에 적합한 정칙화 함수를 최적화하여 고해상도 영상보간을 구현한다. 제안한 알고리즘은 기존의 비적응적 정칙화 보간 방법뿐만 아니라 적응적 보간 방법보다도 방향성 고주파 성분을 적절히 보존하는 동시에 잡음과 같은 바람직하지 못한 효과들을 억제할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능평가를 위해서 기존에 제안된 여러 가지의 고해상도 영상보간 알고리듬과의 다양한 비교실험을 수행하였고, 이를 통하여 제안한 고해상도 영상보간 기법이 주관적으로나 객관적으로 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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