본 논문에서는 DCT 영역에서 DCT블록내의 DC성분과 매크로블록내의 움직임 벡터성분을 이용하여 동영상 장면전환 자동 검출에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 압축된 MPEG 신호열내의 픽쳐 종류와 상관없이 임의의 신호열에서 장면전환을 검출한다. 이를 위해 MPEG 신호열의 DCT 영역에서 픽쳐구성요소의 특징을 이용하여 새로운 비교잣대를 정의하고 움직임 벡터에 예민한 B-picture 의 특성을 이용하여 정확한 장면전환을 검출한다. 이때. I-picture를 가지고 급격한(cut) 장면전환을 검출하고 P. B picture 를 가지고 점진적인(gradual) 장면 전환을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 MPEG 신호열에 대하여 시험결과 그 효율성이 우수함을 보인다.
디저법은 2치 영상이지만 인간 시각의 적분 효과에 의해 濃淡이 있는 영상처럼 보이게 하는 방법으로 위치에 따라 값이 다른 문턱값과 濃淡이 있는 영상의 화소값을 비교하여 화소값이 문턱값보다 크면 흰색(on), 작으면 검은색(off)으로 결정하는 수법이다. 본 논문에서는 디저영상으로부터 濃淡영상을 추정하는 새로운 다치추정법을 제안하여 그 결과가 종래의 방법보다 약 0.7dB 개선되었음을 보이고, 이 방법을 사용하여 영상의 새로운 단계적 전송 방법을 제안한다.
본 논문은 MPEG-21 디지털 아이템 적응의 핵심 기술 중 하나인 혼성 비디오 부호변환에 관해 고찰한다. 부호변환기를 복잡도 측면에서 효율적으로 구현하기 위해서는 움직임 벡터 재사용 기법이 반드시 필요하나, 기존의 방법들은 P-picture만을 위한 움직임 벡터 재사용 기법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 B-picture를 위한 두가지 움직임 벡터 재사용 기법을 제안한다. 제안한 기법을 사용함으로써 I/B/P picture 양식으로 부호화되는 MPEG 비트열로 부호변환이 가능하게 된다. 컴퓨터 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법은 부호 변환기의 성능을 일정 범위 내로 보존하면서도, 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 연구는 블룸의 교육목표에 따른 원예동화책의 교육적 특성과 인식을 분석하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 Web에서 식물과 원예활동에 관한 키워드 검색을 통해 수집한 70여 권의 그림동화책 중에서 이들이 담고 있는 내용에 따라 블룸의 교육목표 인지적 영역(cognitive domain), 정의적 영역(emtional domain), 심동적 영역(psychomotor domain)에 해당하는 동화책으로 분류하고 이에 대한 내용적 특성과 원예교육과 관련된 내용을 찾아 분석하여 교육적 효과를 기술하였다. 또한 서울지역 교사들을 대상으로 기초조사(인구학적 변인조사), 원예그림동화책을 활용한 원예교육 방법(교육법)으로 스토리텔링전략, 그림동화책 후 활용, 효과적인 교육 기자재 등을, 원예교육 인식에 대한 조사로서 원예그림동화책 특성, 장점, 단점 및 도움이 되는 점 등을 조사하였다. 설문지 분석결과, 원예그림동화책을 활용한 원예교육을 하였을 때 교사가 인식하는 장점으로는 '원예활동에 관한 아이들의 흥미와 관심을 불러일으키는 것', 그러나 단점으로는 '교육활동시간이 부족하다는 것'이 나왔다. 그림동화책을 이용하였을 때 학교현장에서 도움이 되는 것은 '수업에 도입하기 쉽다'는 점으로 나타났다. 원예그림동화책 교육방법에 대한 인식으로는 스토리텔링 중 가장 효과적인 방법은 '이야기 몰입', 그림책을 읽은 후 효과적인 활동은 '그림 그리기', 원예그림동화책 교육에 가장 효과적인 기자재는 '실물화상기'로 나타났다.
This paper addresses traffic prediction issues on MPEG. A new adaptive traffic prediction scheme is proposed using MPEG picture characteristic that picture traffic depends on the coding mode of that picture, that is, I, P, and B mode. Our prediction scheme, which is based n picture decomposition (PD) and the cross-correlation of the different types of pictures, has better performance in predicting bursty MPEG traffic than that of the first-order autoregressive (AR) prediction scheme. Our simulation results show that the performance is further improved about 15% by utilizing the cross-correlations between pictures.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.442-446
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2004
This paper propose scene change detection algorithm using coefficient of forward prediction macro-block, backward prediction macro-block, and intra-coded macro-block on getting motion estimation. Proposed method detect scene change with correlation according picture type forward two picture or forward and backward two picture on video sequences. Proposed algorithm is high accuracy and can detect all scene change on video, and detect to occur scene change on P, B, I-picture.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1554-1556
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2009
In this paper, we propose a system to adjust specific color of image. The HSV of R/Y/G/C/B/M regions can be modified individually. The color reproduction can be preferred color, true color, or stander color for customer requirement.
This paper presents an improved redundant picture coding method that efficiently enhances the error resiliency of H.264. The proposed method applies polyphase downsampling to residual blocks obtained from inter prediction and selectively encodes the rearranged residual blocks in the redundant picture coding process. Moreover, a spatial-temporal sample construction method is developed for the redundant coded picture, which further improves the reconstructed picture quality in error prone environments. Simulations based on JM11.0 were run to verify the proposed method on different test sequences in various error prone environments with average packet loss rates of 3%, 5%, 10%, and 20%. Results of the simulations show that the presented method significantly improves the robustness of H.264 to packet loss by 1.6 dB PSNR on average over the conventional redundant picture coding method.
문서영상 구조분석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하는 과정과 분할된 영역을 문자, 그림, 표 등으로 분류하는 과정을 포함한다. 이 중 영역분류 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도는 영역을 분류하는 기준이 된다. 그러나 그림의 경우 이러한 기준들의 범위가 넓어 경계를 정하기 어려우므로 다른 형태에 비해 상대적으로 오분류의 비율이 높다. 본 논문에서는 그림과 문자를 분류하는 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도에 의한 영향을 줄이기 위하여 메디안 필터를 이용하고, 영역확장 필터(region expanding filter)와 제한 조건들을 이용하여 영역분류에서의 오분류를 수정함으로써 상용제품을 포함한 기존 방법에 비해 그림과 문자의 분류가 우수한 문서영상 구조 분석 방법을 제안한다.
본 논문에서는 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어의 부호화기 성능을 높이기 위해 가변형 다시점GOP 예측 구조로 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어에서는 고정된 시공간 예측구조를 사용하여 다시점 동영상을 부호화한다. 그러나 다시점 동영상 부호화의 성능은 영상의 특성에 따라 예측 부호화 구조를 가변적으로 변경하는 것에 영향을 받는다. 따라서 다시점 동영상의 전역 변이를 이용하여 부호화의 기준 시점을 정하고 카메라 간의 간격을 고려하여 B-픽쳐의 개수를 조절하여 영상의 특성에 따라 다시점 동영상의 부호화 단위인 다시점GOP 예측 구조를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안된 가변형 다시점GOP 예측구조의 부호화 방법이 기존의 참조 소프트웨어보다 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다. 제안 예측 부호화 구조는 기존의 부호화 구조와 비교하여 7.1%의 비트량 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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