A contour shape matching based pixel motion estimation is proposed. The pixel motion information is very useful to compensate the motion artifact generated at the specific gray level contours in the moving image for subfield gray-scale display devices. In this motion estimation method, the gray level boundary contours are extracted from the input image. Then using contour shape matching, the most similar contour in next frame is found, and the contour is divided into segment unit. The pixel motion vector is estimated from the displacement of the each segment in the contour by segment matching. From this method, more precise motion vector can be estimated and this method is more robust to image motion with rotation or from illumination variations.
Image compression is a fundamental technique in the field of digital image processing, which will help to decrease the storage space and to transmit the files efficiently. Recently many deep learning techniques have been proposed to promise results on image compression field. Since many image compression techniques have artifact problems, this paper has compared two deep learning approaches to verify their performance experimentally to solve the problems. One of the approaches is a deep autoencoder technique, and another is a deep convolutional neural network (CNN). For those results in the performance of peak signal-to-noise and root mean square error, this paper shows that deep autoencoder method has more advantages than deep CNN approach.
This paper proposes a lightweight deep learning network for detecting an image splicing forgery. The research on image forgery detection using CNN, a deep learning network, and research on detecting and localizing forgery in pixel units are in progress. Among them, CAT-Net, which learns the discrete cosine transform coefficients of images together with images, was released in 2022. The DCT coefficients presented by CAT-Net are combined with the JPEG artifact learning module and the backbone model as pre-learning, and the weights are fixed. The dataset used for pre-training is not included in the public dataset, and the backbone model has a relatively large number of network parameters, which causes overfitting in a small dataset, hindering generalization performance. In this paper, this learning module is designed to learn the characterization depending on the DCT domain in real-time during network training without pre-training. The DCT RRU-Net proposed in this paper is a network that combines RRU-Net which detects forgery by learning only images and JPEG artifact learning module. It is confirmed that the network parameters are less than those of CAT-Net, the detection performance of forgery is better than that of RRU-Net, and the generalization performance for various datasets improves through the network architecture and training method of DCT RRU-Net.
본 논문은 성능이 우수한 DirectX 기반 다채널 영상 감시 시스템을 설계 구현하고, 성능 분석한 결과를 제시한다. 본 논문의 시스템은 크게 디스플레이 서브시스템, 저장 서브시스템, 검색 및 재생 서브시스템으로 구성된다. 디스플레이 서브시스템은 빠른 디스플레이, 채널 간 디스플레이 동기 및 tearing effect 개선을 위해, DirectDraw의 H/W 가속 기능과 overlay, flip 기능을 효율적으로 이용하여 설계되었다. 저장 서브시스템은 저장 속도 개선을 위해, DirectShow 필터 기반 다중 쓰레드 구조로 설계되어 캡쳐 장치에서 획득되는 다채널의 영상 스트림이 채널별로 압축 저장되고 채널 간 데이터 병목 현상이 최소화되도록 하였다. 검색 및 재생 서브시스템에는 효율적인 인덱스 파일 구조와 영상 데이터 저장 구조, 재생 시에 채널별 동시 재생이 가능하도록 한 효율적인 재생 구조를 설계 구현하여 보다 빠른 재생 및 검색이 가능하도록 하였다. 실험결과, 제안된 시스템이 기존 시스템보다 저장 속도는 최고 2배 까지, 검색 및 재생 속도는 최고 3.5배 정도까지 개선되었음이 확인되었다.
본 논문에서는 plasma display panel에서 동영상을 표현할 때 발생할 수 있는 dynamic false contour (DFC) 등의 화질 열화를 개선할 수 있는 subfield 기법에 관하여 고찰한다. 인접한 subfield 들간의 시간 길이 차이로 인하여 DFC가 발생한다는 사실을 파악하고, 그 차이를 일정하게 유지하는 기울기가 일정한 code를 제안한다. 그리고, 에러의 첨두치와 지속 시간의 trade-off 관계를 고려하여 에러의 절대값의 평균을 최소화 할 수 있도록 상이한 시간 길이를 갖는 subfield들을 배열한 code를 제안한다. 제안한 subfield 기법은 계조값에 비례하여 에러의 크기가 증가하는 것을 보임으로써 인간의 시각적 특성 관점에서도 적합한 방법임을 입증하였다.
3차원 데이타로부터 물체 표면의 입체 도시를 위한 semi-transparent volume rendering 방법은 다른 입체 도시 방법들보다 화질면에서 뛰어나다고 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 semi-transparent volume rendering 방법의 장점을 가지면서 더욱 성능을 향상시킨 입체 데이타 표면의 3차원 도시를 실현시켜 보았다. Aniosotrophic resolution의 3차원 데이타는 directional interpolation을 사용하여 artifact의 발생을 줄였으며 전처리 과정에서 물체 표면까지의 깊이 정보를 구함으로써 계산시간을 줄일 수 있었고 또한 물체의 불투명도 값에 의해 결정되는 표본 간격을 사용함으로써 quantization error를 줄일 수 있었다.
A clinically oriented EEG and EP mapping system was developed with user-friendly interface and easy interactive operations. The system was based on the graphical user interface developed with C/C++ and Software Development Kit (SDK) operated under Microsoft Windows 3.1. Continuous acquisition for the EEG signal and burst mode acquisition for EEG signal syncronized to the external stimuli arc implemented with real time display. A neural network based automatic artifact discrimation is developed and implemented with which examination time can be reduced by a factor of 3 or more. Several bands of spectral maps and spectrums arc displayed for EEG diagnosis. Amplitude maps of EP signal at specified times by operator are displayed together with cine mode of EP maps for dynamic study. Source localization and other statistical signal processing are also included.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.1397-1400
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2008
Frame rate conversion became key technology due to recent advances in LCD panel refresh rates. Although many FRC algorithms have been developed and applied for LCD TV sets, they still suffer from well-known halo artifact. This paper discusses about the artifacts and method to handle them.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.1156-1159
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2008
Local dimming driving has advantages in reducing power consumption and improving contrast ratio(CR). In an LED backlight unit(BLU), many small LED blocks are implemented in 2-dimmensional space, and luminance of the blocks is controlled by a local dimming algorithm. However, such a BLU can induce various recognizable artifacts. A new novel algorithm is proposed for exact block luminance calculation to correct local dimming artifacts. Also we discuss modified low-gray-level dimming to achieve much aggressive power saving in a local dimming BLU system.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.659-662
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2005
This paper presents a new technology, Advanced Dynamic Capacitance Compensation (A-DCC), for improved dynamic performance of LCD monitors. Conventional LCD monitors suffer from certain specific artifacts, such as wire-frame flicker and line dimming, which are not an issue for the simpler motion images found in television content. A-DCC addresses these more challenging monitor cases through an advanced architecture which analyzes multi-frame data and applies more comprehensive lookup table corrections according to the specific frame sequence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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